Промяна на посоката
Baichuan, един от първоначалните ‘Шест тигъра’, наскоро отбеляза втората си годишнина, обявявайки значителна промяна във фокуса. Главният изпълнителен директор Wang Xiaochuan подчерта необходимостта от рационализиране на операциите и концентриране върху сектора на здравеопазването. Този завой рязко контрастира с първоначалната визия на компанията за разработване на основен модел, подобен на китайската версия на OpenAI.
По същия начин, Zero One, друг член на групата, основана от Kai-Fu Lee, обяви преход към стратегия ‘малък, но изискан’. Стартъпът се е отказал от първоначалните си стремежи да изгради AI 2.0 платформа и да ускори настъпването на Artificial General Intelligence (AGI). Тази тенденция, както е отбелязано от Xpin, означава трансформация от амбициозни тигри към по-прагматични ‘котенца’.
DeepSeek шокова вълна
Промяната в стратегията се подготвяше под повърхността, преди да стане широко очевидна. Според технологичния експерт Wang Wenguang, автор на Графика на знанията за големи модели, много китайски компании вече са преустановили обучението на Large Language Models (LLMs) поради непосилните разходи.
Стартирането на DeepSeek R1 през януари предизвика шокови вълни в индустрията, което накара много малки и средни предприятия да осъзнаят, че просто не могат да се конкурират. Това осъзнаване предизвика колективен завой сред ‘Шестте тигъра’, преминавайки от разработването на AGI към други, по-специализирани области.
Baichuan и Zero One напълно са се отказали от предварително обучени модели, като вместо това се фокусират върху AI приложения в здравеопазването. MiniMax намали своите B2B операции, пренасочвайки фокуса си към задгранични пазари с приложения за създаване на видео. Zhipu AI, Moonshot AI и Character AI остават активни в общността с отворен код, но никой от тях все още не е създал инструмент, който да надмине DeepSeek R1.
Понастоящем ‘Шестте котенца’ все повече се фокусират върху B2B Software as a Service (SaaS) пазара – област, възприемана като ‘по-малко иновативна’ в по-широкия AI пейзаж. Този пазар обаче не е без своите предизвикателства. Wang Wenguang посочва, че техническите бариери за навлизане за разработване на голяма езикова моделна платформа не са особено високи.
‘Отне ми около половин година да разработя такава платформа сам. Мисля, че е трудно да се печелят пари от този продукт чрез компания, но индивид все още може да направи малко приходи от него’, заяви Wang.
Сега на пазара има приблизително хиляда подобни платформи и те са лесно възпроизводими. ‘Сътруднича си с B2B предприятия, предоставяйки услуги само за 40 000-50 000 RMB – цена, с която големите компании не могат да се конкурират’, добави Wang.
Бъдещето на AI в Китай
Индустриалните експерти до голяма степен са съгласни с оценката на Kai-Fu Lee, че в бъдеще само DeepSeek, Alibaba и ByteDance ще продължат да разработват основни модели в Китай.
‘Стартъпите, които продължават да преследват LLM технология, вероятно ще се провалят. Най-обещаващият определено е DeepSeek, следван от Alibaba и ByteDance. Очаква се лидерът да вземе 50-80% от пазарния дял, като останалите потенциално ще вземат 10%. Основният въпрос е: кой създава AGI пръв? Тази компания е крайният победител’, отбеляза Jiang Shao, AI специалист във финансова фирма.
DeepSeek в момента заема водеща позиция, възползвайки се от комбинация от технически идеализъм, талантлива работна сила и значителни ресурси. Wang Wenguang вярва, че компанията може да постигне глобално господство, ако избере да комерсиализира своята технология агресивно.
Според Xpin данните са се появили като критичен диференциатор в среда, в която идентифицирането на крайния победител остава несигурно. ‘За да създадете конкурентно предимство, решаващият фактор е какви данни притежавате, защото всеки може да използва модела’, подчерта Gao Peng, технологичен експерт в Alibaba.
Независимо дали се фокусират върху разработването на основни модели или се насочват към B2B пазара, AI стартъпите са изправени пред значителни пречки при създаването на трансформационни пробиви. Без уникални активи от данни или години на натрупан опит, те се борят да установят трайно конкурентно предимство. Тази реалност подтикна ‘Шестте AI тигъра’ на Китай да намалят амбициите си и да търсят възможности за оцеляване в бързо развиваща се AI екосистема.
Търсенето на жизнеспособни ниши
Стратегическите промени, предприети от ‘Шестте тигъра’, подчертават интензивната конкуренция и високата цена за навлизане в арената на основните AI модели. Тъй като тези компании пренасочват ресурсите си, те активно проучват специализирани ниши в по-широкия AI пейзаж. Секторът на здравеопазването, например, представлява убедителна възможност за AI-базирани решения, вариращи от диагностични инструменти до персонализирани планове за лечение.
Обаче, навлизането на пазара на здравеопазването изисква повече от просто технологично майсторство. То изисква дълбоко разбиране на медицинските работни процеси, регулаторните изисквания и опасенията за поверителност на пациентите. Стартъпите, които се насочват към това пространство, трябва да създадат стратегически партньорства с доставчици на здравни услуги, да изградят доверие с пациентите и да се ориентират в сложен регулаторен пейзаж.
По същия начин, B2B SaaS пазарът предлага разнообразна гама от възможности за AI приложения, от автоматизиране на взаимодействията с обслужването на клиенти до оптимизиране на логистиката на веригата за доставки. Този пазар обаче също е силно конкурентен, с множество установени играчи и постоянен приток на нови участници. За да успеят в това пространство, стартъпите трябва да се отличат чрез превъзходно качество на продукта, изключително обслужване на клиентите и иновативни ценови модели.
Императивът за данни
В надпреварата за разработване на авангардни AI решения данните се появиха като решаващ диференциатор. Компаниите с достъп до големи, висококачествени набори от данни имат значително предимство в обучението и фината настройка на своите модели. Тези набори от данни могат да бъдат получени от различни източници, включително взаимодействия с клиенти, сензорни данни и публично достъпна информация.
Обаче, простото притежаване на големи количества данни не е достатъчно. Данните трябва да бъдат правилно курирани, почистени и етикетирани, за да се гарантира тяхната точност и уместност. Освен това, компаниите трябва да разработят стабилни политики за управление на данните, за да защитят поверителността и да спазват регулаторните изисквания.
Важността на данните доведе до рязък скок в търсенето на специалисти по данни и инженери по данни. Тези професионалисти притежават уменията и експертния опит да извличат прозрения от данни, да изграждат модели за машинно обучение и да внедряват AI решения в мащаб. Тъй като AI пейзажът продължава да се развива, способността да се използва силата на данните ще стане все по-критична за успеха.
Войната за таланти
AI индустрията се характеризира с ожесточена конкуренция за таланти. Компаниите активно набират най-добрите инженери, изследователи и продуктови мениджъри от цял свят. Търсенето на AI таланти далеч надвишава предлагането, повишавайки заплатите и създавайки високомобилна работна сила.
За да привлекат и задържат най-добрите таланти, компаниите трябва да предлагат конкурентни пакети за компенсация, предизвикателни работни задачи и възможности за професионално израстване. Те също така трябва да насърчават култура на иновации, сътрудничество и непрекъснато обучение.
Освен това, компаниите инвестират в програми за обучение и развитие, за да повишат квалификацията на съществуващата си работна сила. Тези програми обхващат широк спектър от теми, включително машинно обучение, дълбоко обучение, обработка на естествен език и компютърно зрение. Инвестирайки в уменията на своите служители, компаниите могат да гарантират, че разполагат с таланта, от който се нуждаят, за да се конкурират в бързо развиващия се AI пейзаж.
Регулаторният пейзаж
AI индустрията е изправена пред засилен контрол от регулаторите по целия свят. Правителствата се борят с етичните, социалните и икономическите последици от AI и разработват нови закони и разпоредби за справяне с тези опасения.
Тези разпоредби обхващат широк кръг от въпроси, включително поверителност на данните, алгоритмична пристрастност и използването на AI в критични приложения. Компаниите трябва да бъдат в крак с тези регулаторни развития и да гарантират, че техните AI решения отговарят на всички приложими закони и разпоредби.
Освен това, компаниите трябва да бъдат прозрачни за това как работят техните AI системи и как се използват. Те също така трябва да бъдат отговорни за решенията, взети от техните AI системи. Приемайки прозрачност и отчетност, компаниите могат да изградят доверие със своите клиенти и заинтересовани страни.
Пътят напред
Стратегическите промени, предприети от ‘Шестте тигъра’, подчертават предизвикателствата и възможностите, пред които са изправени AI стартъпите в Китай. Докато арената на основните модели остава доминирана от няколко големи играча, все още има много възможности за стартъпите да обособят жизнеспособни ниши в по-широкия AI пейзаж.
За да успеят, стартъпите трябва да се съсредоточат върху разработването на специализирани AI решения, които отговарят на специфичните нужди на клиентите. Те също така трябва да дадат приоритет на качеството на данните, придобиването на таланти и регулаторното съответствие. Приемайки прагматичен подход и фокусирайки се върху предоставянето на осезаема стойност, AI стартъпите могат да процъфтяват в бързо развиващата се китайска AI екосистема. Пътуването от тигър към котенце може просто да е необходимата еволюция за дългосрочно оцеляване и устойчив растеж.