生成AIのブームは、多くのスタートアップの急速な出現をもたらしましたが、大規模言語モデル(LLM)に基づくすべてのビジネスモデルが実行可能であるわけではありません。
Googleのダレン・モウリーは、他者のモデルに過度に依存するスタートアップ、例えばLLMラッパーやAIアグリゲーターは問題を抱える可能性があると指摘しています。既存のモデルにインターフェースを構築するLLMラッパーは防御可能な価値を提供せず、単にモデルにホワイトラベルを付けるだけではもはや十分ではありません。代わりに、スタートアップは深い専門知識、独自のデータ、ワークフローの統合を開発する必要があります。 AIアグリゲーターは、複数のLLMを組み合わせるため、モデルプロバイダーがエンタープライズ機能を開発することでマージンが減少するため、圧力にも直面しています。モウリーは、この状況をクラウドの初期段階に例え、AWSサービスを再販していたスタートアップが実際の価値を追加する企業に対して消えていったことを指摘しています。それでも、データへのアクセスとAI分析の恩恵を受ける開発者向けプラットフォーム、消費者向けの直接アプリケーション、バイオテックおよび気候技術分野には機会があります。
創業者へのメッセージは明確です:AIスタートアップの将来の成功は、実際のワークフローと業界特有の問題にモデルを賢く統合することに依存します。