निवेशक AI स्टार्टअप्स को कैसे वर्गीकृत करते हैं?

• "पतले और क्षणिक" vs. "बड़े और कमजोर" vs. "छोटे लेकिन मजबूत"

Thin and ephemeral (पतले और क्षणिक)

• अधिकांश GenAI/LLM-आधारित स्टार्टअप आइडिया इस श्रेणी में आते हैं
• इनकी खासियत यह होती है कि वे किसी थर्ड-पार्टी API वाले LLM पर सिर्फ prompts के सहारे बहुत संकीर्ण बिज़नेस (आमतौर पर horizontal) समस्या हल करने की कोशिश करते हैं
• बहुत से लोग इसे LLM का "thin wrapper" कहते हैं, और क्योंकि इसमें अपनी खुद की तकनीक (या software) वास्तव में शामिल नहीं होती, इसलिए यह "पतला" है
• यह जो भी मूल्य पैदा करे, वह बहुत आसानी से टूट सकता है और किसी दूसरे विकल्प से बदला जा सकता है, इसलिए यह क्षणिक है
  • कोई बेहतर या सस्ता competitor आ जाए, या
  • यह किसी व्यापक application platform की एक feature बन जाए, या
  • आसानी से उपलब्ध tools का इस्तेमाल करके उसी functionality का in-house version बना लिया जाए
• GenAI/LLM paradigm में onboarding friction और stickiness कम होती है (शुरू करना आसान है, और बदलना भी आसान है)
• ज़्यादातर मामलों में, ऐसी "पतली" कंपनियों के founders अपनी कंपनी की defensibility को स्पष्ट रूप से समझा नहीं पाते
  • क्योंकि कंपनी पूरी तरह उस data पर बनी होती है जिसका मालिकाना उनके पास नहीं होता, और उस infrastructure के (छिपे हुए) compute framework पर आधारित होती है जिसे वे पूरी तरह समझते भी नहीं
• यह एक-दो ग्राहकों से जल्दी पैसे कमाने का तरीका हो सकता है, लेकिन अधिकांश मामलों में यह टिकाऊ business जैसा नहीं दिखता

Big and weak (बड़े और कमजोर)

• बौद्धिक रूप से यह कहीं अधिक दिलचस्प है; आकर्षक भी
• आइडिया बड़ा होता है, लेकिन इतना बड़ा कि सब कुछ एक-दूसरे में मिल जाता है और differentiation करना मुश्किल हो जाता है
• यानी, ये सब मूलतः एक ही कंपनी के थोड़ा-थोड़ा अलग version होते हैं
• "सारे ज्ञान को व्यवस्थित करना" से लेकर "सभी applications के साथ connect/integrate करना" तक, ये विविध दिखते हैं लेकिन अंततः एक ही आइडिया पर converge करते हैं
• founders महत्वाकांक्षी योजना बनाते हैं कि वे हर enterprise के information sources (email, logs, code, settings, Salesforce आदि) इकट्ठा करेंगे, ताकि हर user (business, developer, और इनके बीच के सभी लोग) साधारण सवाल पूछने (ChatGPT) से लेकर full-scale application generation (GitHub Copilot) तक सब कर सके
• ऐसे आइडिया इतने आम हैं कि हर कोई यही बनाने की दौड़ में लग जाता है
• तब ज़रूरत पड़ती है एक मजबूत तर्क की कि आपकी team इस competition को जीतने की स्थिति में क्यों है, और निर्णायक रूप से कैसे जीतेगी
• और अगर आप lead कर रहे हैं, तो आप उसे defend कैसे करेंगे, यह भी बताना पड़ता है। यह बहुत कठिन है, और अब तक कोई वास्तव में convincing उदाहरण देखने को नहीं मिला है
• यानी, बड़े आइडिया अक्सर कमज़ोर तरीके से पेश किए जाते हैं, इसलिए उनमें निवेश मिलना कठिन होता है

Small and strong (छोटे लेकिन मजबूत)

• ये बहुत दुर्लभ हैं, लेकिन दिलचस्प हैं
• इनके पास स्पष्ट ICP (Ideal Customer Profile) होता है, और founders ऐसे vertical पर फोकस करते हैं जिसमें उनके पास domain expertise होती है, इसलिए ये "छोटे" हैं
• यानी, TAM (Total Addressable Market) सीमित होता है (बड़ा हो सकता है, लेकिन अनंत नहीं), और product का scope भी सीमित होता है
• यह सब कुछ देने का वादा नहीं करते, बल्कि कुछ बहुत specific काम बहुत अच्छी तरह करने का वादा करते हैं
• ऐसे स्टार्टअप "मजबूत" होते हैं
• क्योंकि इनके पास data और AI layer के ऊपर बना बहुत शक्तिशाली application functionality layer होने की प्रवृत्ति होती है, और कभी-कभी ये अपना proprietary data भी बनाते हैं
• इनके पास domain expertise होती है, इसलिए वे LLM input और output के आसपास ऐसी barriers to entry बना सकते हैं जिन्हें कम अनुभवी team डिज़ाइन नहीं कर सकती
• इन teams की strategic depth अक्सर go-to-market operations तक फैली होती है, और कभी-कभी इनके पास ऐसे संपर्क और specialist team members भी होते हैं जो जानते हैं कि किसी खास industry को कैसे target करना है
• संक्षेप में, इन कंपनियों की verticality ही product clarity और business defensibility का मुख्य स्रोत होती है
• ये कंपनियाँ AI और LLM capabilities का इस्तेमाल करती हैं, लेकिन ये सिर्फ building blocks हैं जो कहीं अधिक गहरे और मज़बूत application को support करते हैं
• ये कंपनियाँ वास्तविक business समस्याएँ हल करने पर केंद्रित होती हैं, और निवेशकों को आकर्षक लगती हैं
• पारंपरिक venture नज़रिए से देखें तो ये बिल्कुल भी "छोटी" नहीं हैं। इनके बाज़ार बहुत बड़े हो सकते हैं
• लेकिन क्योंकि ये हमेशा हर किसी के लिए सब कुछ बनने की कोशिश नहीं करतीं, इसलिए AI-first peers की तुलना में अपेक्षाकृत छोटी दिख सकती हैं
• LLM founders को इस भ्रम में डाल सकता है कि वे एक साथ हर किसी के लिए सब कुछ बना सकते हैं, और कुछ हद तक यह संभव भी लग सकता है
• लेकिन ऐसी "बड़ी" product vision का अंत अक्सर कमज़ोर product में होता है, और business के और भी कमजोर होने की संभावना बढ़ जाती है

[gcback]

मुझे लगता है कि यह ऐसे अच्छे नज़रिये पेश करता है जो सिर्फ AI ही नहीं, बल्कि IT ट्रेंड की लहर पर सवार होकर आने वाली सेवाओं या बिज़नेस आइडियाज़ के बीच भी बहाव में बहने से बचाते हैं।

[ragingwind]

खुद का proprietary data भी generate करते हैं => खुद का proprietary data भी generate करते हैं?