डेटा ही एकमात्र moat है

 (substack.com/frontierai)
8 पॉइंट द्वारा GN⁺ 1 일 전 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • AI application बाज़ार समस्या की जटिलता और adoption की कठिनाई के आधार पर बंटा है, लेकिन टिकाऊ competitive advantage आखिरकार उपयोग के दौरान जमा होने वाले डेटा पर निर्भर करता है
  • जिन products को अपनाना आसान है, वे बड़े पैमाने के उपयोग और तेज़ feedback से data flywheel बना सकते हैं, लेकिन उन्हें बदलना भी आसान होता है, इसलिए वे model providers के साथ capital और data competition के सामने आते हैं
  • जिन्हें अपनाना कठिन है ऐसे enterprise products customers के systems और काम करने के तरीकों को सीखते हुए company-specific data moat बनाते हैं, जिससे बाद में आने वाले products के लिए वही expertise दोहराना मुश्किल हो जाता है
  • Coding agents रोज़ाना दर्जनों से सैकड़ों बार होने वाले suggestion accept/reject data के आधार पर तेज़ी से आगे बढ़े, जबकि granular validation signals की कमी वाले slide generation क्षेत्र में सुधार की रफ्तार धीमी है
  • आने वाले 12–24 महीनों में SRE और security operations जैसे ऐसे markets में winners उभर सकते हैं, जहां adoption और solution दोनों कठिन हैं; लेकिन evaluation और implementation अवधि लंबी है और data व validation signals की कमी के कारण success rate कम हो सकता है

जटिलता और adoption की कठिनाई से बंटा AI बाज़ार

  • पर्याप्त talent और capital, तथा बेहतर models मौजूद होने के बावजूद AI agents का प्रदर्शन हर domain में काफी अलग-अलग है
    • वे sales prospects खोजने और customer support inquiries को सटीक तरीके से संभालते हैं, लेकिन high-quality slides लगातार generate नहीं कर पाते
    • केवल यह तर्क कि आसान समस्याएँ पहले हल होती हैं, यह समझाने के लिए पर्याप्त नहीं है कि complex coding domain के agents सबसे तेज़ी से क्यों आगे बढ़े
  • Coding agents की प्रगति easy adoption के बड़े पैमाने पर data collection में बदलने का परिणाम है
    • Developers बिना अलग approval के लगभग 5 मिनट में Cursor पर switch कर सकते थे
    • Usage data ने product experience सुधारने वाला flywheel बनाया, और आज लेखकों की पूरी team code generation के लिए Cursor Composer इस्तेमाल कर रही है
  • Market समस्या-समाधान और adoption difficulty के आधार पर चार क्षेत्रों में बंटता है
    • adoption और solution दोनों आसान
    • adoption आसान, लेकिन solution कठिन
    • adoption कठिन, लेकिन solution आसान
    • adoption और solution दोनों कठिन
  • आसानी से adopt होने वाले products बहुत सारा data हासिल करते हैं, लेकिन उन्हें बदलना भी आसान होता है
  • जिन products को अपनाना कठिन है, वे enterprise के भीतर जगह बनाने के बाद उस company के काम करने के तरीकों को सीखते हैं, इसलिए उन्हें replace करना मुश्किल बनाने वाला data moat हासिल करते हैं

adoption और solution दोनों आसान वाले markets

  • personalized answers देने वाली consumer search 2023 से ही AI के लिए आसान-to-predict use case थी, और general knowledge search से लेकर medical advice तक व्यापक रूप से फैली
  • foundation model providers के साथ-साथ Perplexity और You.com जैसे नए players भी इस market में आए
  • entry barrier कम दिखता है, लेकिन असल में यह value trap के करीब है
    • अगर कोई startup इसे आसानी से implement कर सकता है, तो frontier model labs ने भी इसे पहले ही बना लिया होगा या और आसानी से बना सकते हैं
    • use case जितना स्पष्ट होगा, usage उतना ही existing chat applications में concentrate होगा
    • OpenAI, Google, Anthropic लाखों usage data points collect करके उस क्षेत्र के models को बेहतर बना सकते हैं
    • ChatGPT Health इसी expansion का उदाहरण है
  • Model providers costs subsidize कर सकते हैं और बड़े user base के जरिए नए application domains को जल्दी सीख सकते हैं, इसलिए नए players के पीछे छूटने की संभावना अधिक है
  • User loyalty भी कम है; users अपने उद्देश्य के अनुसार कई chat agents साथ-साथ इस्तेमाल करते हैं, और web search market के विपरीत providers अपेक्षाकृत समान स्थिति से compete करते हैं
  • अगर कोई dominant brand उभरता है, तो उसके model provider होने की संभावना अधिक है

adoption आसान लेकिन solution कठिन वाले markets

  • Coding एक complex problem है, लेकिन शुरुआत से ही individual-level adoption आसान था
    • 2023 में भी code snippets को ChatGPT में paste करने भर से value देखी जा सकती थी
    • शुरुआती quality सीमित थी, लेकिन Cursor ने इस process को और आसान बना दिया
    • Engineers अपना IDE खुद चुन सकते थे, इसलिए IntelliJ या VSCode से Cursor पर switch करने का friction भी ज्यादा नहीं था
  • Coding tasks तेज़ और granular feedback loops देते हैं
    • Developers दिन में दर्जनों से सैकड़ों बार code generate कर सकते हैं
    • हर बार suggestion accept या reject करने पर future model improvement के लिए training data जुड़ता है
    • इसी data flywheel ने model quality में तेज़ सुधार को संभव बनाया
  • Slide generation जैसे complex markets, जिनमें granular feedback loop नहीं है, वहां improvement की गति कहीं धीमी है
  • कठिन problems को solve करने के लिए token usage और technical talent में बड़े निवेश की जरूरत होती है, और अंततः model training व reinforcement learning (RL) तक की मांग हो सकती है
  • easy adoption से मिला data ऐसे deep investments को support करता है, लेकिन frontier model labs भी widely used productivity agents को अपना क्षेत्र मानते हैं
    • वे पहले से ही coding agent market में कड़ी competition में हैं
    • वे existing document editors से आगे बढ़कर अधिक office productivity tools लॉन्च कर सकते हैं
  • बड़े पैमाने पर capital competition होने की संभावना अधिक है, इसलिए छोटे players के लिए भारी investment के बिना compete करना कठिन है
  • Product stickiness अभी भी कम है
    • कई coding agents एक साथ इस्तेमाल किए जा सकते हैं
    • अगर बेहतर slides बनाने वाली application आ जाए, तो users आसानी से migrate कर सकते हैं
    • Cursor rules या brand templates जैसी company-specific custom settings stickiness बढ़ा सकती हैं, लेकिन interoperability या single standard आने पर migration आसान होने की संभावना भी है

adoption कठिन लेकिन solution आसान वाले markets

  • पिछले 2 वर्षों में enterprise AI adoption सबसे सक्रिय इसी क्षेत्र में रहा है; e-commerce returns या password reset जैसे playbooks को LLM द्वारा execute किए जाने के cases इसी में आते हैं
  • solution आसान है, इस classification का मतलब यह नहीं कि product में depth नहीं है
    • Companies immediate AI outcomes खोजते हुए स्पष्ट समस्याओं से adoption शुरू कर रही थीं, जिसके परिणामस्वरूप market leaders का revenue तेज़ी से बढ़ा
  • इस market में दो differentiators हैं
    • Customer support tickets या IT helpdesk requests संभालने वाले agents व्यक्ति द्वारा नहीं चुने जा सकते; इसके लिए buying committee वाली organization-level decision की जरूरत होती है
    • use cases अपेक्षाकृत simple हों, फिर भी पुराने enterprise systems के साथ integration कठिन और cumbersome होता है, इसलिए legacy systems संभाल सकने वाली teams बहुत आगे रहती हैं
  • Enterprise integration process में customer-specific data moats बनते हैं
    • Agent data को कई customers पर generalize करना कठिन है, और companies द्वारा उसे model training में इस्तेमाल करने की अनुमति देने की संभावना भी कम है
    • इसके बजाय product सीख सकता है कि हर customer वास्तव में कैसे काम करता है
    • जमा हुआ knowledge पूरे product को सुधारता है और साथ ही customer-specific stickiness बढ़ाता है, जिससे later agents के लिए वही expertise दोहराना कठिन हो जाता है
  • Investors इस market के बड़े startups को de facto incumbents की तरह treat करते हैं
    • Product innovation की गुंजाइश बाकी है, लेकिन छोटे startups के लिए Sierra या Decagon से compete करने का कारण स्पष्ट नहीं है
    • यह साफ नहीं है कि उन्होंने जो capital raise किया है वह go-to-market (GTM) पर केंद्रित है या coding-specialized models जैसी technical moats बनाने पर
    • अगर capital सिर्फ go-to-market में लगती है, तो startups को cost competition पर निर्भर रहना पड़ सकता है

adoption और solution दोनों कठिन वाले markets

  • SRE और security operations जैसे complex engineering और operations workflows को चारों क्षेत्रों में अपेक्षाकृत सबसे कम attention मिला है
  • इंसानों द्वारा घंटों या दिनों में किए जाने वाले tasks को solve करने की क्षमता के कारण potential value बड़ी है, लेकिन हर company का workflow अलग होने से evaluation और implementation कहीं ज्यादा मुश्किल होते हैं
  • RunLLM का product इसी क्षेत्र पर focus करता है, और अगला growth phase भी यहीं दिखने की उम्मीद है
  • अगले कुछ वर्षों में तेज़ growth के तीन आधार हैं
    • Reasoning models complex tasks plan करने और multi-step solutions handle करने में सक्षम हो गए हैं
    • problem solving का बड़ा हिस्सा AI के बाहर workflow building और setup में होता है, और coding agents के बेहतर होने से यह process तेज़ और आसान होता है
    • Companies पहले से ही आसान problems को actively address कर रही हैं, इसलिए जब वे बाकी challenges खोजेंगी तो अधिक कठिन समस्याओं की ओर जाएंगी
  • इस क्षेत्र का data moat सबसे complex होने के साथ high potential value रखता है
    • किसी एक company के workflow की expertise बनाने पर दूसरे products के लिए उसे दोहराना बेहद कठिन हो जाता है
    • Product replacement किसी skilled engineer को हटाकर नए beginner से replace करने जैसा हो जाता है
    • AWS-specialist SRE agent जैसी specific core capability पर expertise जमा करने का अवसर भी है
  • Coding agents की तुलना में data volume कम है और outcomes verify करना भी कठिन है, इसलिए improvement cycle कहीं धीमा है
  • भारी funding जुटाने वाली companies भी मौजूद हैं, लेकिन यह कहना कठिन है कि वे solution आसान और adoption कठिन वाले markets के leaders जितनी मजबूती से स्थापित हो चुकी हैं; इसलिए long-term competition बाकी है

बदलती सीमाएँ और UX की भूमिका

  • चारों क्षेत्रों की boundaries fixed नहीं हैं; problem complexity और adoption difficulty दोनों बदल सकते हैं
  • Model capabilities हर कुछ महीनों में काफी बेहतर हुई हैं, लेकिन हाल में model improvement stagnate होने का pattern दिखा है, इसलिए complexity axis पर ध्यान अपेक्षाकृत कम हुआ है
  • बड़ा बदलाव संभवतः user experience (UX) में है
    • AI applications का UX अभी भी पर्याप्त रूप से explore नहीं हुआ क्षेत्र है
    • नए UX paradigms users के product adopt करने के तरीके को बदल सकते हैं
    • web के लिए Claude Code coding agent को browser में उपलब्ध कराता है, जिससे IDE या terminal को intimidating मानने वाले users भी access कर सकते हैं

अगले 12–24 महीने

  • आने वाले 12–24 महीनों में adoption और solution दोनों कठिन वाले markets में winners उभरने की उम्मीद है
  • यह Sierra और Decagon की growth जितना smooth रहने की संभावना कम है
    • evaluation cycles लंबे होंगे
    • implementation अधिक complex होगा
    • overall success rate भी कम हो सकता है
  • अगर companies processes सुधारती हैं और accumulated data से model performance बढ़ाती हैं, तो इस क्षेत्र में बहुत बड़ा revenue generate किया जा सकता है

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