Soy un emprendedor que es especialmente cauteloso al considerar "levantar grandes cantidades de dinero"; por supuesto, no es que pueda simplemente levantar millones como un experto.
Sin embargo, también es cierto que ver cómo recaudar mucho dinero en las primeras etapas puede llevar a que el proyecto se aferre a una valoración demasiado alta, lo que dificulta las rondas de financiamiento posteriores. La eficiencia del uso del dinero no es suficiente y, aunque se logre una adquisición, es posible que el fundador termine ganando menos que trabajando en una gran empresa de Silicon Valley. Tener demasiado dinero oculta errores en la dirección y en la ejecución, y en las primeras etapas falta la recopilación de señales prácticas y la prueba y error a bajo costo.
Pero para los emprendedores de IA, conseguir mucho dinero es incluso tan importante como hacer un buen producto (si no es más importante).
Como empresa que ya tiene mejores escenarios de uso de usuarios de la red de distribución de tráfico, es mucho más fácil hacer coincidir los escenarios y usuarios existentes con la IA que encontrar escenarios y usuarios para la IA. Lo que es más, las capacidades de investigación y desarrollo de ingeniería de las grandes fábricas están seriamente desbordadas, y a veces los grandes líderes no quieren que todos se peleen, y los gerentes de producto y los empleados de abajo tienen que copiar. Cada tornillo de la gran máquina persigue su propia maximización de beneficios, y el equipo del proyecto de la gran fábrica a menudo quiere ampliar continuamente el tamaño del equipo, aumentar el presupuesto y la potencia para mejorar su estado y tratamiento.
Frente a la cobertura de las capacidades de la capa del modelo, el flujo de trabajo agentico / interfaz de usuario cómoda / agente vertical que ha trabajado duro para prepararse está cubierto por la iteración de un modelo, por lo que debe ser muy profundo y pegajoso. La competencia entre los LLM también es feroz y, al mismo tiempo, hay un fuerte equipo de investigación y desarrollo y una fuerte capacidad de modelo, por lo que a veces, para atraer nuevos usuarios y la vida diaria, tienen que hacer sus propios negocios con el tráfico y los usuarios en el ecosistema.
A ambos lados, numerosos competidores están entrando, y en cada pequeño escenario que puede evitar el alcance de las grandes empresas y grandes modelos, solo en la Bahía hay al menos decenas de empresas compitiendo. Todos están constantemente tomando prestados y aprendiendo unos de otros, es difícil decir que hay alguna barrera tecnológica dura absoluta; mientras haya un camino ya recorrido, todos irán a explorar en esa dirección.
Pero lo bueno es que, al menos, Silicon Valley sigue siendo un lugar donde la tolerancia del mercado de capitales para financiar proyectos de IA es muy alta. Siempre que sea un buen equipo de fondo que cuente una historia sobre agentes, aunque no se hable sobre la comercialización y la escena no esté clara, conseguir dinero sigue siendo relativamente fácil. Sin embargo, no se puede determinar cuánto tiempo durará esto, ni si, a medida que el mercado madure y la oferta de proyectos se estabilice, el modo de índice bursátil se acercará nuevamente al múltiplo ARR de SaaS. Por lo tanto, conseguir suficiente dinero en esta etapa, ya sea para impulsarse o para mantenerse, será mucho más fácil.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Soy un emprendedor que es especialmente cauteloso al considerar "levantar grandes cantidades de dinero"; por supuesto, no es que pueda simplemente levantar millones como un experto.
Sin embargo, también es cierto que ver cómo recaudar mucho dinero en las primeras etapas puede llevar a que el proyecto se aferre a una valoración demasiado alta, lo que dificulta las rondas de financiamiento posteriores. La eficiencia del uso del dinero no es suficiente y, aunque se logre una adquisición, es posible que el fundador termine ganando menos que trabajando en una gran empresa de Silicon Valley. Tener demasiado dinero oculta errores en la dirección y en la ejecución, y en las primeras etapas falta la recopilación de señales prácticas y la prueba y error a bajo costo.
Pero para los emprendedores de IA, conseguir mucho dinero es incluso tan importante como hacer un buen producto (si no es más importante).
Como empresa que ya tiene mejores escenarios de uso de usuarios de la red de distribución de tráfico, es mucho más fácil hacer coincidir los escenarios y usuarios existentes con la IA que encontrar escenarios y usuarios para la IA. Lo que es más, las capacidades de investigación y desarrollo de ingeniería de las grandes fábricas están seriamente desbordadas, y a veces los grandes líderes no quieren que todos se peleen, y los gerentes de producto y los empleados de abajo tienen que copiar. Cada tornillo de la gran máquina persigue su propia maximización de beneficios, y el equipo del proyecto de la gran fábrica a menudo quiere ampliar continuamente el tamaño del equipo, aumentar el presupuesto y la potencia para mejorar su estado y tratamiento.
Frente a la cobertura de las capacidades de la capa del modelo, el flujo de trabajo agentico / interfaz de usuario cómoda / agente vertical que ha trabajado duro para prepararse está cubierto por la iteración de un modelo, por lo que debe ser muy profundo y pegajoso. La competencia entre los LLM también es feroz y, al mismo tiempo, hay un fuerte equipo de investigación y desarrollo y una fuerte capacidad de modelo, por lo que a veces, para atraer nuevos usuarios y la vida diaria, tienen que hacer sus propios negocios con el tráfico y los usuarios en el ecosistema.
A ambos lados, numerosos competidores están entrando, y en cada pequeño escenario que puede evitar el alcance de las grandes empresas y grandes modelos, solo en la Bahía hay al menos decenas de empresas compitiendo. Todos están constantemente tomando prestados y aprendiendo unos de otros, es difícil decir que hay alguna barrera tecnológica dura absoluta; mientras haya un camino ya recorrido, todos irán a explorar en esa dirección.
Pero lo bueno es que, al menos, Silicon Valley sigue siendo un lugar donde la tolerancia del mercado de capitales para financiar proyectos de IA es muy alta. Siempre que sea un buen equipo de fondo que cuente una historia sobre agentes, aunque no se hable sobre la comercialización y la escena no esté clara, conseguir dinero sigue siendo relativamente fácil. Sin embargo, no se puede determinar cuánto tiempo durará esto, ni si, a medida que el mercado madure y la oferta de proyectos se estabilice, el modo de índice bursátil se acercará nuevamente al múltiplo ARR de SaaS. Por lo tanto, conseguir suficiente dinero en esta etapa, ya sea para impulsarse o para mantenerse, será mucho más fácil.