สเปกตรัม AI 5 ระดับ

  • ระดับ 1: บริษัทที่เสริมศักยภาพด้วย AI - การใช้งาน AI ขั้นพื้นฐานเพื่อปรับปรุงกระบวนการเดิม
  • ระดับ 2: การขยายผลิตภัณฑ์ด้วย AI - บริษัทที่มีตำแหน่งในตลาดมั่นคงอยู่แล้ว ใช้ AI เพื่อครองตลาดข้างเคียง
  • ระดับ 3: บริษัทที่ AI ทำให้เป็นไปได้ - เรียนรู้จากข้อมูลผ่านอัลกอริทึมแกนกลาง และสร้างผลิตภัณฑ์เพิ่มเติม
  • ระดับ 4: บริษัทที่ตัวผลิตภัณฑ์คือ AI - บริษัทที่ใช้ AI เป็นแกนหลักในการแก้ปัญหาใหญ่
  • ระดับ 5: บริษัทที่ให้ AI มาก่อน - การสร้างบริษัทและผลิตภัณฑ์แบบใหม่ที่เป็นไปไม่ได้เลยหากไม่มี AI

AI ในตลาดแนวนอน

  • แม้แต่ในตลาดแนวนอนขนาดใหญ่อย่างการขาย การตลาด การพัฒนาซอฟต์แวร์ การปฏิบัติการลูกค้า และงานครีเอทีฟ ก็จะมีบริษัทแพลตฟอร์ม AI หน้าใหม่เกิดขึ้น
  • ปัญหาคือมีบริษัทยักษ์ใหญ่เดิมอยู่แล้ว แต่เพราะขอบเขตของแต่ละสาขากว้างมาก สตาร์ทอัพจึงยังมีโอกาสประสบความสำเร็จในตลาดเฉพาะทางท่ามกลางการแข่งขันกับรายใหญ่เดิม
  • จะมีผลตอบแทนสำหรับผู้ประกอบการเทคโนโลยีที่มีอินไซต์เฉพาะของตลาดเฉพาะทาง และใช้มันเพื่อมอบบริการที่ดีกว่าให้กับตลาดนั้น

มองดู AI Leapfrogging (การก้าวข้าม)

  • มีอุตสาหกรรมบางส่วนที่อาจเกิด AI leapfrogging ขึ้นระหว่างการเปลี่ยนผ่านทางเทคโนโลยี กล่าวคือการข้ามหนึ่งขั้นในห่วงโซ่นวัตกรรมทางเทคโนโลยี
  • อุตสาหกรรมเหล่านี้ในอดีตไม่ได้ถูกดิจิทัลไลซ์ และไม่มีผู้เล่นคลาวด์รายใหญ่ที่ครองตลาดอยู่
    • ตัวอย่างเช่น ตลาดบริการกฎหมายในสหรัฐฯ มีมูลค่า 3.73 แสนล้านดอลลาร์ และตลาดการผลิตในสหรัฐฯ มีมูลค่า 7.2 ล้านล้านดอลลาร์
  • จะเกิดขึ้นสองเรื่อง
    • ประการแรก AI สามารถช่วยเอาชนะแรงเสียดทานด้านการขายภายในองค์กรและการนำไปใช้งานในอุตสาหกรรมเหล่านี้ได้ ด้วยการมอบประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น
    • ประการที่สอง ธุรกิจใหม่ที่โฟกัสเชิง vertical มากขึ้นก็จะเกิดขึ้นด้วย โดยใช้ผลิตภัณฑ์ AI เป็นลิ่มเพื่อดิจิทัลไลซ์และปฏิรูปอุตสาหกรรมในหลายส่วน
  • นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้ที่จะเกิด network effects ที่แข็งแกร่งกับบริษัทผู้นำด้าน AI จำนวนมาก
    • โดยเฉพาะในกรณีของผลิตภัณฑ์ที่มีการใช้งานถี่และมี embedded software ซึ่งทำหน้าที่เป็นจุดควบคุมสำคัญใน value chain

ชั้นผู้บริโภคของ AI

  • มีความเป็นไปได้ที่บริษัทผู้บริโภคแบบใหม่จะถือกำเนิดขึ้นผ่าน AI
    • สิ่งนี้คล้ายอย่างมากกับการระเบิดของแอปผู้บริโภคที่เริ่มจาก iPhone
    • แอปขนาดใหญ่แบบ mobile-native เกิดขึ้นในช่วงยุคทองของการพัฒนาแอปซึ่งเริ่มประมาณ 1 ปีครึ่งหลังการเปิดตัว iPhone และต่อเนื่องราว 5 ปี
    • ในช่วงนั้นมี WhatsApp, Uber, Pinterest, Instagram, Snap และ DoorDash เกิดขึ้น
  • AI ก็เช่นกัน
    • โดยทั่วไปเมื่อเทคโนโลยีใหม่เปิดตัวไปได้ราว 1 ปี ผู้ก่อตั้งและนักพัฒนาจึงจะเริ่มเข้าใจศักยภาพของผลิตภัณฑ์และการออกแบบนั้นอย่างแท้จริง
    • ตอนนี้ชั้นแอปพลิเคชันผู้บริโภคของ AI กำลังพัฒนาอยู่แล้ว แต่คาดว่าเมื่อมีบริษัท AI-first ระดับ 5 ที่เปลี่ยนเกมอย่างแท้จริงเกิดขึ้น ระบบนิเวศนี้จะเริ่มคึกคักอย่างเต็มตัว
    • ภายใน 2 ปีข้างหน้า จะมีการพัฒนาแอปพลิเคชันนับหมื่นรายการเพื่อตอบโจทย์ความต้องการที่หลากหลาย และบางส่วนอาจเป็นสิ่งที่เรายังจินตนาการไม่ออกในตอนนี้
  • คาดว่าจะมีการพัฒนาแอปพลิเคชันผู้บริโภคหลากหลายประเภทโดยใช้เทคโนโลยี AI
    • ซึ่งมีศักยภาพในการสร้างธุรกิจมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์
    • สิ่งสำคัญเป็นพิเศษคือการเข้าใจ network effects ที่เคยสร้างความสามารถในการป้องกันทางธุรกิจระยะยาวในยุคเทคโนโลยีก่อนหน้า

มุมมองของเรา (NfX, VC ที่เชี่ยวชาญการลงทุนระดับ Seed) ต่อ “บริษัท AI”

  • คาดว่าทุกบริษัทจะนำเทคโนโลยี AI ไปใช้
  • ไม่ได้สนใจ AI เพื่อ AI
  • จะไม่มองข้ามความจริงที่ว่า hype อาจทำให้มูลค่าบริษัทพุ่งสูงเกินจริง หรือหลักการทางธุรกิจและ network effects ที่แท้จริงอาจเป็นตัวตัดสินความสำเร็จหรือความล้มเหลวของบริษัทในภายหลัง
  • ทุกครั้งที่เราเห็นบริษัทที่มีองค์ประกอบ AI สำคัญ เราจะตั้งคำถามดังต่อไปนี้
    • ทีมงานรวดเร็วและยอดเยี่ยมหรือไม่? เราต้องการทีมที่เคลื่อนที่เร็ว มีทักษะเชิงเทคนิค และเหนือสิ่งอื่นใดคือมีอินไซต์ตลาดที่แตกต่าง ด้วยความเร็วของอุตสาหกรรมนี้ ความเร็วเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง
    • คูเศรษฐกิจแข็งแรงแค่ไหน? ผลิตภัณฑ์ AI จำนวนมากกำลังกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ เราอยากเห็นผลิตภัณฑ์ที่สามารถดึงดูดลูกค้าที่มี willingness to pay สูงในตลาดขนาดใหญ่ได้
    • โอกาสทางตลาดระยะแรกชัดเจนแค่ไหน? รายได้ระยะแรกส่วนใหญ่จากการเติบโตแบบระเบิดของ generative AI จะตกเป็นของบริษัทเดิม สำหรับตอนนี้ สตาร์ทอัพต้องมองหานวัตกรรมแบบ orthogonal เราอยากเห็นบริษัทที่ตลาดแรกเริ่มน่าสนใจ มีกิจกรรมจากผู้เล่นเดิมจำกัด และวงจรการขายไม่ซับซ้อน ต้องนำไปใช้ได้เร็วและแสดงคุณค่าให้ลูกค้าเห็นได้อย่างรวดเร็ว
    • ความสามารถในการป้องกันระยะยาวคืออะไร? คุณมีข้อมูลเฉพาะหรือไม่ และได้คิดหรือยังว่าจะใส่ network effects เข้าไปในผลิตภัณฑ์ตั้งแต่วันแรกอย่างไร ผู้เล่นเดิมอยู่ตรงไหนในสนามนี้ และพวกเขาอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าหรือแย่กว่าในการคว้าโอกาสนี้?
    • การประเมินมูลค่าที่ยุติธรรม: เมื่อดู valuation เราจะถามว่านี่คือมูลค่าที่สะท้อนธุรกิจในระยะยาวได้จริงหรือไม่ โดยไม่ขึ้นกับ hype ของ generative AI
    • ผลิตภัณฑ์ที่เปลี่ยนเกม: เป็นเพียง AI เพื่อ AI หรือมีผลิตภัณฑ์ที่เปลี่ยนเกมจริง?

วงการ AI ใต้ดินกำลังเติบโตเต็มที่

  • เมื่อปีที่แล้ว แทบไม่มีใครเคยได้ยินคำว่า generative AI แต่ตอนนี้วงการ AI ใต้ดินได้ก่อตัวขึ้นแล้ว
  • ผ่านมา 1 ปี แม้ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น แต่การเปลี่ยนแปลงได้เริ่มขึ้นแล้ว
  • เทคโนโลยีจะดีขึ้น 100 เท่า และเร็วขึ้น 100 เท่า
  • ตอนนี้คือ ช่วงเวลาสำคัญที่ผู้ก่อตั้งตัวจริงจังต้องกระโดดเข้ามา และเป็นช่วงที่ ไอเดีย generative AI ขนาดใหญ่และยั่งยืนกำลังเริ่มเข้าสู่สนามนี้

ยังไม่มีความคิดเห็น

ยังไม่มีความคิดเห็น