Исследование против Разработки: Как Понять Защиту в Инновациях ИИ

Эволюция Исследований и Разработок в Области ИИ

Исследования и разработки (R&D) напоминают мифическую химеру, обладающую двумя головами — исследованием и разработкой, которые вместе стимулируют инновации.

Исследование: Основы Инноваций

Исследователи обычно имеют солидное академическое образование, занимаются публикацией статей, подачей патентов и изучением долгосрочных идей. Их работа ставит сложные вопросы и ищет инновационные ответы, прокладывая путь для будущих открытий.

Разработка: Двигатель Результатов

С другой стороны, разработчики известны своими практическими навыками решения проблем. Команды разработчиков работают в динамичных циклах, сосредоточенных на достижении четких и измеримых результатов. Критики могут утверждать, что эти команды просто перерабатывают существующие продукты, но именно техническая реализация значительно влияет на принятие пользователями.

Если бы R&D была командой по баскетболу, игроки появились бы из отдела разработки, в то время как команда исследователей размышляла бы, является ли баскетбол оптимальной игрой.

Изменяющиеся Парадигмы ИИ

Мы наблюдаем трансформацию в секторе ИИ. В то время как компании из индексов S&P и Fortune 500 продолжают нанимать исследователей и разработчиков ИИ, основы меняются.

Возьмите крупные программные фирмы: их основные активы — традиционно здания или фабрики — теперь представляют собой огромные кодовые базы, воспроизведение которых занимало годы. С внедрением автокодирования на основе ИИ процесс стал подобен роботам, строящим дома за считанные часы и по низкой цене.

Эти изменения указывают на значительное смещение барьеров входа и факторов создания ценности. В результате изменился и «защитный барьер» ИИ — сейчас устойчивые бизнес-моты формируются больше на основе вовлеченности пользователей и предложения продуктов, чем на фундаментальных исследованиях.

Максимизация Возвратов от Инвестиций в ИИ

Компании, такие как OpenAI, Google, Meta и Anthropic, активно инвестируют в исследовательские команды для разработки передовых моделей обработки естественного языка (LLMs). Хотя эти инвестиции критически важны для прогресса общества, получение патентов не гарантирует надежный возврат на инвестиции для стартапов в области ИИ.

Настоящим «игроком» является разработка — процесс превращения LLM в жизнеспособные продукты. С появлением новых стартапов и интеграцией передовых технологий в работающие компании, настоящая ценность в ИИ формируется в трех ключевых областях:

1. Инфраструктура ИИ: По мере принятия ИИ организациям необходимо адаптировать свою инфраструктуру под новые вычислительные требования. Эта эволюция начинается с специализированных чипов и охватывает сети данных, обеспечивая бесперебойный поток информации для ИИ. Компании, адаптирующие свою инфраструктуру, должны следовать по пути, сходному с Snowflake в облачных вычислениях.

2. Использование LLM: С быстрым развитием LLM крупные организации сталкиваются с проблемами выбора не только лучших технологий, но и эффективного применения их к конкретным случаям. Существует значительный потенциал для компаний, которые помогут специалистам не в области ИИ среди миллионов программистов легко использовать достижения LLM.

3. Продукты LLM по Отраслевым Направлениям: Изменение игры открывает новые возможности для продуктов. Точно так же, как Uber процветал с ростом популярности смартфонов, инновационные основатели непременно представят прорывные продукты, которые раньше казались невозможными.

Заключение

Успех в области ИИ больше не сводится только к прорывным исследованиям; он теперь о практическом применении. Несмотря на то, что исследования закладывают основу для будущих открытий, истинная ценность заключается в разработке — в том, как идеи преобразуются в действующие продукты.

Современный «защитный барьер» ИИ формируется из исключительных продуктов на базе ИИ, а не исследовательских наград. Организации, которые ставят на первое место удобные для пользователей инструменты, бесшовную интеграцию ИИ и инновационные решения на основе LLM, возглавят развитие в изменяющемся ландшафте приложений ИИ.