概述：AI初創(chuàng)公司在幾十個(gè)領(lǐng)域的爆炸式增長(zhǎng)，掩蓋了它們的共同點(diǎn)：這些公司越來(lái)越多地建立在OpenAI、谷歌和Meta等少數(shù)人工智能巨頭的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)之上。這使得戰(zhàn)略比專有技術(shù)更加重要...

在高利率的背景下，風(fēng)險(xiǎn)投資（VC）的水龍頭的出水量已經(jīng)逐漸減少——除了AI領(lǐng)域。2023年上半年，投資人向AI創(chuàng)業(yè)公司投入了超過(guò)400億美元。在著名加速器Y Combinator最新一批創(chuàng)業(yè)公司中，超過(guò)三分之一是AI初創(chuàng)公司。幾乎每個(gè)人似乎都在追隨AI的浪潮，非常擔(dān)心會(huì)錯(cuò)過(guò)。

AI初創(chuàng)公司在幾十個(gè)領(lǐng)域的爆炸式增長(zhǎng)，掩蓋了許多公司的一個(gè)共同點(diǎn)：它們?cè)絹?lái)越多地建立在相同的基礎(chǔ)技術(shù)之上。過(guò)去，公司通常必須構(gòu)建和開(kāi)發(fā)自己的系統(tǒng)。如今，大多數(shù)基于AI的新公司都建立在OpenAI、谷歌和Meta等AI巨頭的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)之上。

我長(zhǎng)期以來(lái)一直在研究標(biāo)準(zhǔn)化如何影響創(chuàng)造力和競(jìng)爭(zhēng)力。從視頻游戲到蘋果的應(yīng)用商店，我發(fā)現(xiàn)，當(dāng)每個(gè)人都使用相同的工具箱打造產(chǎn)品時(shí)，錘子稍微大一點(diǎn)并沒(méi)有多大區(qū)別。幫助公司脫穎而出的是愿景和戰(zhàn)略，而不是技術(shù)。

在這個(gè)生成式AI領(lǐng)域，基于技術(shù)日益標(biāo)準(zhǔn)化的特征，我們可以預(yù)期會(huì)出現(xiàn)三種趨勢(shì)：

1. 公司將依靠其商業(yè)模式而不是專有技術(shù)取得成功

平臺(tái)模型讓所有人都可以訪問(wèn)強(qiáng)大的資源，這有助于獨(dú)立的開(kāi)發(fā)者或斗志旺盛的新貴與大公司競(jìng)爭(zhēng)。例如，蘋果應(yīng)用商店生態(tài)系統(tǒng)中的開(kāi)發(fā)者不需要從頭開(kāi)始構(gòu)建產(chǎn)品。相反，他們利用蘋果提供的精選工具，將他們的責(zé)任減少到一小部分，否則這將是一個(gè)繁瑣的技術(shù)流程，并為我們今天看到的廣泛應(yīng)用程序鋪平了道路。

對(duì)于任何建立在標(biāo)準(zhǔn)化工具集之上的公司來(lái)說(shuō)，面臨的挑戰(zhàn)是其他公司也可以使用相同的工具。如果你有一個(gè)有趣的創(chuàng)意，其他人會(huì)很容易復(fù)制，至少在技術(shù)層面上是如此。大多數(shù)新功能都可以復(fù)制。當(dāng)一款應(yīng)用程序取得突破并找到競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)時(shí)，通常是短暫的。我的研究發(fā)現(xiàn)，維持更長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的公司擁有更好的戰(zhàn)略，但不一定有獨(dú)特的產(chǎn)品。

例如，在嘗試推出產(chǎn)品并失敗51次后，Rovio最終憑借《憤怒的小鳥(niǎo)》取得了勝利。這款游戲在技術(shù)上沒(méi)有什么獨(dú)特之處。但Rovio傾向于品牌推廣并專注于其角色，就像迪士尼將米奇和米妮變成了家庭必需品一樣。與游戲本身不同，《憤怒的小鳥(niǎo)》品牌是其他人無(wú)法復(fù)制的（盡管《憤怒的小鳥(niǎo)》的狂熱在幾年內(nèi)就消退了）。

生成式AI初創(chuàng)公司需要深入思考如何在核心產(chǎn)品功能之外創(chuàng)造價(jià)值，無(wú)論是通過(guò)強(qiáng)大、知名的品牌還是簡(jiǎn)化的客戶服務(wù)體驗(yàn)。爭(zhēng)奪AI技術(shù)人才雖然很重要，但不能忽視戰(zhàn)略性人力資源基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。其他員工——從產(chǎn)品經(jīng)理到營(yíng)銷專家——可能會(huì)找到在標(biāo)準(zhǔn)化市場(chǎng)中脫穎而出的秘訣。

標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)也意味著OpenAI、Google、Meta等AI巨頭擁有很大的議價(jià)能力。當(dāng)整個(gè)業(yè)務(wù)建立在另一家公司的產(chǎn)品之上時(shí)，供應(yīng)商可以施加嚴(yán)格的條款。想想蘋果如何從每次應(yīng)用程序購(gòu)買中收取30%的費(fèi)用，并禁止應(yīng)用程序引導(dǎo)人們?cè)贏pp Store生態(tài)系統(tǒng)之外進(jìn)行購(gòu)買。與其他平臺(tái)一樣，標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)提供工具的人最有利。

2. 主流產(chǎn)品將更加同質(zhì)化

電子游戲曾經(jīng)必須從頭開(kāi)始構(gòu)建。創(chuàng)建一個(gè)世界就像在沒(méi)有任何供應(yīng)商的情況下建造一座房子：你必須自己采購(gòu)或重新創(chuàng)建最基本的組件。然而，在20世紀(jì)90年代末，Epic Games推出了Unreal引擎，隨后于2005年推出了Unity引擎。這些引擎使開(kāi)發(fā)人員能夠在現(xiàn)有技術(shù)框架之上運(yùn)行模擬、制作動(dòng)畫(huà)和進(jìn)行創(chuàng)作，從而縮短了制作時(shí)間并降低了成本。

我的研究發(fā)現(xiàn)，采用這些標(biāo)準(zhǔn)游戲創(chuàng)建工具的開(kāi)發(fā)人員可以節(jié)省資源并實(shí)現(xiàn)更高的銷售額，因?yàn)樗麄兛梢詫⒕性诟倪M(jìn)產(chǎn)品而不是開(kāi)發(fā)基本功能上。但他們的新產(chǎn)品不太新穎，而且看起來(lái)與使用相同工具的其他產(chǎn)品相似，這表明效率和創(chuàng)造力之間存在潛在的權(quán)衡。

同樣的情況也可能發(fā)生在生成式AI上。使用ChatGPT等大型語(yǔ)言模型（LLM）構(gòu)建的產(chǎn)品可能看起來(lái)很相似，通過(guò)LLM的通用數(shù)據(jù)和流程匯集到相同的目的地。

與此同時(shí)，當(dāng)新技術(shù)變得更便宜時(shí)，許多公司就有能力嘗試冒險(xiǎn)的創(chuàng)意。原本不會(huì)成為創(chuàng)業(yè)者的人有勇氣嘗試新事物。例如，當(dāng)Shopify通過(guò)處理店面、交付和分銷使在線銷售產(chǎn)品變得比以往更簡(jiǎn)單時(shí)，賣家可以更輕松地進(jìn)入市場(chǎng)。

細(xì)分領(lǐng)域AI應(yīng)用偶爾會(huì)突破并取得成功，由于標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)降低了成本和進(jìn)入壁壘，小公司更有能力探索這些創(chuàng)意。但標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)可能會(huì)讓主流AI產(chǎn)品更加同質(zhì)化。

3. 創(chuàng)建或管理AI產(chǎn)品的員工會(huì)出現(xiàn)高流動(dòng)性

我的研究發(fā)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)工具普及后，勞動(dòng)力流動(dòng)性會(huì)增加。有些學(xué)者認(rèn)為，一旦Microsoft Excel等電子表格軟件成為許多會(huì)計(jì)操作的標(biāo)準(zhǔn)，算術(shù)等技能的價(jià)值就會(huì)下降，而電子表格熟練程度的價(jià)值就會(huì)上升，從而使熟練掌握該程序的員工能夠輕松地在工作之間轉(zhuǎn)換，因?yàn)樗麄兊募寄苄枨罅扛?。我們?cè)谌缃竦腟alesforce等程序中看到了類似的效果，盡管效果較小，該軟件的使用如此廣泛，以至于該公司提供認(rèn)證，向雇主表明員工了解如何使用它。

如果大多數(shù)AI產(chǎn)品都建立在相同的基礎(chǔ)上，那么員工在跳槽時(shí)就不必從頭開(kāi)始學(xué)習(xí)新程序，從而為他們?cè)趧趧?dòng)力市場(chǎng)上提供更大的議價(jià)權(quán)，還將改變技能的重要性。未來(lái)需要的工人可能是那些能夠有效利用GPT或Bard的人，而不是從頭開(kāi)始構(gòu)建AI系統(tǒng)的人。

從人力資源的角度來(lái)看，公司需要制定策略來(lái)留住員工，并做好準(zhǔn)備，以應(yīng)對(duì)技能與AI相輔相成的員工的更高流動(dòng)性。有了標(biāo)準(zhǔn)工具，公司不再需要在員工身上投資才能讓他們跟上公司發(fā)展，而且這些工具可以增加用于員工招聘和留存的資源。

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隨著AI產(chǎn)品越來(lái)越多地建立在標(biāo)準(zhǔn)化工具集的基礎(chǔ)上，這使得戰(zhàn)略比專有技術(shù)更加重要。使用這些工具的公司需要考慮如何在其提供的技術(shù)功能之外創(chuàng)造價(jià)值，以及如何才能脫穎而出。除其他外，他們還需要為更高的員工流動(dòng)性做好準(zhǔn)備。

生成式AI領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)發(fā)展。開(kāi)源LLM可能會(huì)取得進(jìn)展。圍繞AI的融資泡沫可能會(huì)破裂。但從頭開(kāi)始構(gòu)建生成式AI模型所需的大量資源意味著大多數(shù)公司將依賴某種形式的標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)。由于存在如此多的不確定性，值得慶幸的是，我們了解標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)于公司、產(chǎn)品和工人來(lái)說(shuō)會(huì)是什么樣子。

原文作者：Milan Miric，南加州大學(xué)馬歇爾商學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)和運(yùn)營(yíng)助理教授；

原文地址：https://hbr.org/2023/12/strategy-not-technology-is-the-key-to-winning-with-genai

 

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