Die zwei Möglichkeiten, um ein AI-Startup im Frühstadium zu starten: HAS vs VAS

AI-Unternehmen sind in der Regel eine von zwei Varianten:

  • Ein sehr wissenschaftsorientierter Ansatz, bei dem in der Regel mehr Akademiker an einem grundlegenden Problem arbeiten, die jedoch in vielen Branchen tätig sind, z
  • Lösen von Problemen für einen bestimmten Kundentyp und für eine bestimmte Branche

Der Kürze halber kann ersteres als horizontale AI-Startups oder HAS und letzteres als vertikale AI-Startups oder VAS bezeichnet werden.

Traditionell ist HAS in der Regel aus finanzierten Forschungsprogrammen, Wissenschaft, Militär oder Unternehmen hervorgegangen, die grundlegende wissenschaftliche Innovationen durchführen. VAS kann mit weniger umfangreicher Forschung, also weniger Geldern, begonnen werden und konzentriert sich eher auf die intelligente Anwendung von Technologie auf bestehende Probleme. Aufgrund der aktuellen Open-Source-Technologien hat sich die Chance zur Entwicklung von VAS in bisher nicht gekanntem Maße erhöht.

Aufbau eines FAS

Die erste Regel beim Starten eines VAS besteht darin, sich nicht auf die Erstellung eines AI-Startups zu konzentrieren, sondern sich darauf, ein Problem für einen Kunden oder Benutzer zu lösen und AI anzuwenden. Dies mag ein geringfügiger terminologischer Unterschied sein, aber die Konsequenzen sind drastisch unterschiedlich - die erste ist die Bautechnologie für sich selbst, die andere baut auf, um die Schmerzen eines Kunden mithilfe von Technologie zu lösen. Wir sehen viele Beispiele von Gründern, die in die Technologie verliebt sind, wenn die Kundenorientierung wichtig ist.

Ein weiterer Grund, warum das Starten eines VAS-Ansatzes wichtig ist, besteht darin, dass durch die Einschränkung, wer der Kunde ist, ein Startup die Daten einschränkt, in denen er seinen Algorithmus trainieren muss. Indem ein Startup erkennt, wer der Kunde ist, welche Daten wichtig sind und welche Qualität diese Daten haben, trainiert es seinen Algorithmus auf die effizienteste Art und Weise.

Ein wichtigerer Grund, warum ein VAS-Ansatz ein früherer Ansatz ist als HAS, liegt in den damit verbundenen Wettbewerbsvorteilen. HAT großen Unternehmen wie Google, Facebook, Amazon, Baidu und ähnlichen in die Hände gespielt und sie verfügen über unendlich mehr Human- und Finanzkapital, um langfristig erfolgreich zu sein. Auf der anderen Seite bietet VAS einen vertikalisierten Ansatz, an dem sich große Unternehmen wahrscheinlich nicht beteiligen werden, da der Raum in ihren Augen zu nisch ist. Unter der Annahme, dass sich das VAS-Startup schnell entwickelt, sollten sie einen sehr guten nachhaltigen Vorteil und Datengraben aufbauen, der nicht nur ein nachhaltiges, sondern auch ein wertvolles Geschäft hervorbringt.

Aufbau einer HAS

Aber können KI-Startups rein technologiegetrieben sein und nicht kundengetrieben? Die Antwort darauf lautet ja - das können sie -, aber es erfordert ein unglaublich starkes technisches Team. Beispiele hierfür sind Deepmind und Sentient.ai, bei denen die Gründungs- und Kernteammitglieder starke Akademiker oder Experten für tiefe KI mit umfassender Erfahrung waren. Und selbst dann war die Kapitalbeschaffung für diese Startups kein einfacher Weg, da es an einem genau definierten Weg zum Umsatz mangelte.

Wenn sich ein Startup jedoch für HAS entscheidet, müssen zwei Bedingungen unterschieden werden: Die eine besteht darin, sich auf die Demokratisierung der Basistechnologie zu konzentrieren, und die andere darin, eine starke Community um die Verbraucher dieser Technologie zu schaffen. Ein Beispiel hierfür ist Digital Ocean, das zu dieser Zeit mit AWS und Softlayer konkurrierte, aber aufgrund seiner starken Community-Wurzeln und seiner einfachen Benutzeroberfläche in der Lage war, an Boden zu gewinnen und ein starkes Geschäft aufzubauen.

Der Vorteil von HAS-Startups ist nicht zu unterschätzen. Jede bahnbrechende Technologie erreicht einen Wendepunkt, wenn sie den Machern und Gatekeepern der gesamten Community entgeht. Durch die Ermöglichung der Beteiligung und Innovation der Gemeinschaft wird die Basistechnologie breiter eingesetzt und im Gegenzug breiter eingesetzt. Ein gutes Beispiel hierfür ist VisiCalc, eine Tabellenkalkulationsanwendung für Apple II, die laut Meinung vieler einer der Hauptgründe für die Massenakzeptanz von Desktop-Computern ist. Eine ähnliche Logik kann für HAS-Startups gelten.

Vielen Dank an Nathan Benaich, Tom Tran und Rahul Vishwakarma für das Feedback