Maxim.ML - канал

Почему ваш стартап могут «съесть» за завтраком и как этого избежать

Я на выходных планировал отпуск с Perplexity Labs, и, пока он в реальном времени строил мне графики на Python и искал билеты, я поймал себя на тревожной мысли. Год назад за такой функционал стартап мог поднять миллионы. Сегодня — это фича, которую Google или Microsoft могут встроить в свой продукт за пару месяцев. И это — главная угроза для любого AI-стартапа сегодня.

Согласитесь, чертовски обидно вкладываться и запускать стартап, который через полгода будет заменен минорным функционалом в глобальном приложении крупного игрока.

Но как у них это получается? Если заглянуть под капот, окажется, что техническая разница между самыми разными AI-решениями стремится к нулю.

Секретное оружие гигантов: универсальный AI-конструктор

Фундаментальное открытие последних лет заключается в том, что большинство современных AI-агентов строятся из одного и того же набора «кубиков». Переиспользуемость кода и архитектуры между разными доменами очень высока!

Вот этот универсальный blueprint:

1️⃣Large Language Model: Ядро, которое понимает запросы. Ей все равно, обрабатывать запрос про Киото или про котировки акций.
2️⃣RAG Pipeline: Механизм поиска по базе знаний. Ищет информацию об отелях или финансовые отчеты с измеримой и улучшаемой эффективностью.
3️⃣Vector Database: Хранилище эмбеддингов. Хранит векторы для описаний достопримечательностей или исторических цен на акции.
4️⃣Tool Calling API: Способность «дергать» внешние сервисы (покупка билетов, получение данных с биржи).
5️⃣Memory Management: Краткосрочная и долгосрочная память для ведения диалога.
6️⃣Prompt Engineering: Искусство составления правильных запросов.
7️⃣Multi-modal Processing: Умение работать с текстом, картинками, видео.
8️⃣Workflow Orchestration: Координатор, который управляет всеми процессами.

Планирование отпуска и анализ акций используют идентичную техническую основу. Вы просто меняете источники данных в RAG и инструменты в Tool Calling API.

Почему это важно и немного тревожно

Эта универсальность — и есть причина, по которой Big Tech так легко захватывает новые рынки. Им не нужно строить с нуля. У них уже есть готовая, отлаженная инфраструктура. Запустить AI для врачей, имея «универсального AI-солдата», — это задача на несколько месяцев. Стартапу же приходится интегрировать и настраивать весь этот стек, не имея доступа к ресурсам и масштабу Big Tech.

Это объясняет агрессивную стратегию гигантов: Google с AI Mode и Veo, Microsoft с Copilot, Meta с Llama AI. Они не просто конкурируют — они развертывают свои готовые, универсальные платформы на новые территории, которые раньше возделывали стартапы.

Новая точка дифференциации: где прячется уникальность?

Если 95% архитектуры — это commodity, то где стартапу искать свое конкурентное преимущество? Оно прячется в оставшихся 5%:

🔵 Уникальные данные: Ваш RAG-пайплайн должен быть запитан эксклюзивными, глубокими и качественными данными, которых нет у Google (только не сливайте их по API!).
🔵 Специализированные инструменты: Ваш агент должен уметь вызывать уникальные API, которые решают специфическую боль в узкой нише.
🔵 Доменная экспертиза: Ваши промпты, fine-tuning модели и логика workflow должны отражать глубокое понимание предметной области, недоступное универсальным системам.

Вывод, к которому я пришел: гонка за создание «самой лучшей» универсальной архитектуры для стартапов проиграна. Будущее за теми, кто сможет взять этот универсальный конструктор и создать на его основе глубоко специализированное, незаменимое решение. Ценность сместилась от технологии к данным и экспертизе

P.S. Картинка из отчета по отпуску в Японию

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤6👍53⚡2🔥1💯1

www.tgoop.com/ml_maxim/68

773 viewsJun 9 at 09:37

Почему ваш стартап могут «съесть» за завтраком и как этого избежать

Я на выходных планировал отпуск с Perplexity Labs, и, пока он в реальном времени строил мне графики на Python и искал билеты, я поймал себя на тревожной мысли. Год назад за такой функционал стартап мог поднять миллионы. Сегодня — это фича, которую Google или Microsoft могут встроить в свой продукт за пару месяцев. И это — главная угроза для любого AI-стартапа сегодня.

Согласитесь, чертовски обидно вкладываться и запускать стартап, который через полгода будет заменен минорным функционалом в глобальном приложении крупного игрока.

Но как у них это получается? Если заглянуть под капот, окажется, что техническая разница между самыми разными AI-решениями стремится к нулю.

Секретное оружие гигантов: универсальный AI-конструктор

Фундаментальное открытие последних лет заключается в том, что большинство современных AI-агентов строятся из одного и того же набора «кубиков». Переиспользуемость кода и архитектуры между разными доменами очень высока!

Вот этот универсальный blueprint:

1️⃣Large Language Model: Ядро, которое понимает запросы. Ей все равно, обрабатывать запрос про Киото или про котировки акций.
2️⃣RAG Pipeline: Механизм поиска по базе знаний. Ищет информацию об отелях или финансовые отчеты с измеримой и улучшаемой эффективностью.
3️⃣Vector Database: Хранилище эмбеддингов. Хранит векторы для описаний достопримечательностей или исторических цен на акции.
4️⃣Tool Calling API: Способность «дергать» внешние сервисы (покупка билетов, получение данных с биржи).
5️⃣Memory Management: Краткосрочная и долгосрочная память для ведения диалога.
6️⃣Prompt Engineering: Искусство составления правильных запросов.
7️⃣Multi-modal Processing: Умение работать с текстом, картинками, видео.
8️⃣Workflow Orchestration: Координатор, который управляет всеми процессами.

Планирование отпуска и анализ акций используют идентичную техническую основу. Вы просто меняете источники данных в RAG и инструменты в Tool Calling API.

Почему это важно и немного тревожно

Эта универсальность — и есть причина, по которой Big Tech так легко захватывает новые рынки. Им не нужно строить с нуля. У них уже есть готовая, отлаженная инфраструктура. Запустить AI для врачей, имея «универсального AI-солдата», — это задача на несколько месяцев. Стартапу же приходится интегрировать и настраивать весь этот стек, не имея доступа к ресурсам и масштабу Big Tech.

Это объясняет агрессивную стратегию гигантов: Google с AI Mode и Veo, Microsoft с Copilot, Meta с Llama AI. Они не просто конкурируют — они развертывают свои готовые, универсальные платформы на новые территории, которые раньше возделывали стартапы.

Новая точка дифференциации: где прячется уникальность?

Если 95% архитектуры — это commodity, то где стартапу искать свое конкурентное преимущество? Оно прячется в оставшихся 5%:

🔵 Уникальные данные: Ваш RAG-пайплайн должен быть запитан эксклюзивными, глубокими и качественными данными, которых нет у Google (только не сливайте их по API!).
🔵 Специализированные инструменты: Ваш агент должен уметь вызывать уникальные API, которые решают специфическую боль в узкой нише.
🔵 Доменная экспертиза: Ваши промпты, fine-tuning модели и логика workflow должны отражать глубокое понимание предметной области, недоступное универсальным системам.

Вывод, к которому я пришел: гонка за создание «самой лучшей» универсальной архитектуры для стартапов проиграна. Будущее за теми, кто сможет взять этот универсальный конструктор и создать на его основе глубоко специализированное, незаменимое решение. Ценность сместилась от технологии к данным и экспертизе

P.S. Картинка из отчета по отпуску в Японию

BY Maxim.ML - канал