AI स्पेक्ट्रम के 5 स्तर
- लेवल 1: AI-सशक्त कंपनी - मौजूदा प्रोसेस को बेहतर बनाने के लिए AI का बुनियादी उपयोग
- लेवल 2: AI प्रोडक्ट विस्तार - जो कंपनियाँ पहले से बाजार में अपनी स्थिति बना चुकी हैं, वे AI का उपयोग करके आस-पास के बाजारों पर कब्ज़ा करती हैं
- लेवल 3: AI-सक्षम कंपनी - केंद्रीय algorithm के माध्यम से data से सीखना और अतिरिक्त products बनाना
- लेवल 4: AI ही product वाली कंपनी - AI को केंद्र में रखकर बड़ी समस्याओं को हल करने वाली कंपनियाँ
- लेवल 5: AI-first कंपनी - AI के बिना असंभव नए उद्यम और products का निर्माण
क्षैतिज बाजारों में AI
- सेल्स, मार्केटिंग, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, कस्टमर ऑपरेशंस और क्रिएटिव जैसे बड़े क्षैतिज बाजारों में भी नए AI platform कंपनियाँ उभरेंगी
- समस्या यह है कि यहाँ पहले से बड़े incumbent मौजूद हैं, लेकिन क्षेत्र बहुत विशाल होने के कारण उनके साथ प्रतिस्पर्धा के बीच भी startups के लिए niche बाजारों में सफल होने की संभावना है
- niche बाजारों पर विशिष्ट अंतर्दृष्टि रखने वाले और उन्हीं के आधार पर उन बाजारों को बेहतर सेवा देने वाले टेक उद्यमियों को पुरस्कार मिलेगा
AI Leapfrogging (छलांग) को समझना
- तकनीकी बदलाव की प्रक्रिया में कुछ उद्योगों में AI leapfrogging हो सकती है, यानी तकनीकी नवाचार की श्रृंखला में एक चरण को पार कर जाना
- ऐसे उद्योग ऐतिहासिक रूप से digital नहीं रहे हैं और उनमें कोई प्रभावशाली cloud कंपनी मौजूद नहीं है
- उदाहरण के लिए, अमेरिकी legal services market का आकार 373 अरब डॉलर है, जबकि अमेरिकी manufacturing market 7.2 ट्रिलियन डॉलर का है
- दो बातें होंगी
- पहली, AI से बेहतर बने product experience के माध्यम से इन उद्योगों के भीतर मौजूद सेल्स और adoption friction को पार किया जा सकेगा
- दूसरी, अधिक vertical focus वाले नए businesses भी उभरेंगे। वे AI products को wedge बनाकर उद्योग के बड़े हिस्सों को digitalize और innovate करेंगे
- इसके अलावा, कई AI leader कंपनियों में मजबूत network effects उभरने की भी संभावना है
- खासकर उन high-frequency products में जिनमें embedded software शामिल हो और जो value chain में महत्वपूर्ण control point की भूमिका निभाते हों
AI उपभोक्ता परत
- AI के माध्यम से नई consumer कंपनियों के उभरने की संभावना है
- यह iPhone से शुरू हुई consumer apps की विस्फोटक वृद्धि से काफी मिलता-जुलता है
- बड़े mobile-native apps, iPhone लॉन्च होने के लगभग डेढ़ साल बाद शुरू हुए app development के लगभग 5 साल लंबे स्वर्णकाल में उभरे
- इसी अवधि में WhatsApp, Uber, Pinterest, Instagram, Snap और DoorDash आए
- AI में भी यही होगा
- संस्थापक और डेवलपर किसी नई तकनीक के लॉन्च होने के लगभग 1 साल बाद उसकी product और design संभावनाओं को सचमुच समझना शुरू करते हैं
- अभी भी AI consumer application layer विकसित हो रही है, लेकिन जब सचमुच breakthrough लेवल 5 AI-first कंपनियाँ सामने आएँगी, तब यह ecosystem पूरी तरह सक्रिय होगा
- आने वाले 2 वर्षों में अलग-अलग जरूरतों के लिए हज़ारों applications विकसित होंगी, और उनमें से कुछ ऐसी होंगी जिन्हें अभी कल्पना करना भी कठिन है
- AI तकनीक का उपयोग करके विविध consumer applications विकसित होने की उम्मीद है
- इनमें multi-billion-dollar business बनाने की क्षमता है
- पिछली तकनीकी पीढ़ियों में दीर्घकालिक defensibility बनाने वाले network effects को समझना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है
"AI कंपनियों" पर हमारा (NfX, seed investment पर केंद्रित VC) दृष्टिकोण
- हमें उम्मीद है कि हर कंपनी AI तकनीक अपनाएगी
- हमें AI के लिए AI में रुचि नहीं है
- हम इस बात को नज़रअंदाज़ नहीं करते कि hype के कारण valuations अत्यधिक बढ़ सकती हैं, या यह कि अंततः असली business principles और network effects ही किसी कंपनी की सफलता या विफलता तय कर सकते हैं
- जब भी हम किसी ऐसी कंपनी को देखते हैं जिसमें महत्वपूर्ण AI तत्व हो, हम निम्नलिखित सवाल पूछते हैं
- क्या यह तेज़ और उत्कृष्ट टीम है? हम ऐसी टीम चाहते हैं जो तेज़ हो, तकनीकी रूप से मजबूत हो और सबसे बढ़कर जिसके पास बाजार की अनोखी समझ हो। इस उद्योग की रफ्तार को देखते हुए गति बिल्कुल अनिवार्य है।
- आर्थिक moat कितनी मजबूत है? कई AI products commoditized होने की प्रक्रिया में हैं। हम ऐसे products देखना चाहते हैं जो बड़े बाजारों में ऊँची भुगतान-इच्छा वाले ग्राहकों को आकर्षित कर सकें।
- शुरुआती बाजार अवसर कितना स्पष्ट है? generative AI की विस्फोटक वृद्धि से पैदा होने वाली शुरुआती revenue का अधिकांश हिस्सा मौजूदा कंपनियों को जाएगा। फिलहाल startups को orthogonal innovation पर काम करना चाहिए। हम ऐसे ventures देखना चाहते हैं जिनका शुरुआती बाजार आकर्षक हो, जहाँ incumbents की गतिविधि सीमित हो, और sales cycle सरल हो। वे तेज़ी से implement कर सकें और ग्राहकों को जल्दी value दिखा सकें।
- दीर्घकालिक defensibility क्या है? क्या आपके पास proprietary data है, और क्या आपने launch के पहले दिन से ही product में network effects शामिल करने के बारे में सोचा है? मौजूदा खिलाड़ी इस क्षेत्र में कहाँ खड़े हैं, और क्या वे इस अवसर को पकड़ने के लिए बेहतर स्थिति में हैं या बदतर?
- उचित valuation: valuation देखते समय हम पूछते हैं कि generative AI के hype से अलग यह मूल्य लंबे समय में business का प्रतिनिधित्व कर सकता है या नहीं।
- breakthrough product: क्या यह सिर्फ AI के लिए AI है? या इसमें सचमुच कोई breakthrough product है?
AI अंडरग्राउंड परिपक्व हो रहा है
- पिछले साल तक लगभग किसी ने generative AI शब्द नहीं सुना था, लेकिन AI अंडरग्राउंड उभर चुका था।
- अब 1 साल बाद भी यह अभी शुरुआती चरण में है, लेकिन बदलाव शुरू हो चुका है
- तकनीक 100 गुना बेहतर और 100 गुना तेज़ होगी
- यही वह महत्वपूर्ण क्षण है जब गंभीर संस्थापकों को मैदान में उतरना चाहिए, और जब बड़े और टिकाऊ generative AI ideas इस क्षेत्र में प्रवेश करना शुरू कर रहे हैं
अभी कोई टिप्पणी नहीं है.