Мира Мурати запускает AI-стартап

Бывший технический директор OpenAI Мира Мурати ведет переговоры о привлечении более 100 миллионов долларов на запуск стартапа. Новая компания сосредоточится на разработке продуктов, основанных на собственных моделях.

Переговоры пока находятся на ранней стадии и сумма инвестиций может измениться.

https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/former-openai-technology-chief-mira-murati-raise-capital-new-ai-startup-sources-2024-10-18/

@startobus 🧠 #ИИПоехали #GoAI

Забавный промпт для ИИ (я использовал Cloud в Perplexity и генерировал в klingai) который визуализирует ее знания о вас, в этот раз а виде обложки для книги:

Imagine I'm a book. Based on everything you know about me, create a title and subtitle for this book. Create picture of the book cover.

В целом для начала (вдохновения) можно взять за основу. А главное есть еще несколько вариантов идей.

Источник

П=(Ц-С)*Ч-СП - это упрощенная формула прибыли любого бизнеса (юнитэкономина на одного клиента)
П - прибыль единицы продукта (товар или услуга)
Ц - цена единицы продукта
С - себестоимость продукта
Ч - число проданных единиц за время существования клиента у вас
СП - стоимость привлечения клиента (все затраты рекламы разделенные на приобретенных клиентов)

Формула довольно простая и информативная, а главное показывает, что все показатели (кроме Ч) это достаточно «биржевые цены» то есть они почти у всех на рынке на одинаковом уровне. А лучшие компании отличаются от худших - Ч - сколько вы одному клиенту продадите ваши продукты (товары или услуги) за то время, пока он к вам лоялен.

Важное применение ИИ подметили в статье от Сбер-страхование - для многих продуктов на сегодня и в будущем - на сколько вы для каждого своего постоянного клиента сможете подобрать персонализированных продуктов.

Вот держите статью https://www.gazeta.ru/comments/column/articles/19943869.shtml

Друзья, сегодня хочу поделиться интересным кейсом, который демонстрирует нестандартный подход к развитию AI-стартапа. Речь пойдет о компании Perplexity AI, которая за короткое время сумела привлечь внимание инвесторов и пользователей своей уникальной стратегией.

Ключевая идея Perplexity AI

Вместо того чтобы тратить огромные ресурсы на разработку собственных фундаментальных моделей AI, Perplexity сфокусировалась на создании удобного интерфейса для взаимодействия с искусственным интеллектом. Они используют как лучшие существующие модели, так и свою, обученную на основе открытого кода.

Такой подход позволяет им:

1. Экономить на дорогостоящем оборудовании для обучения моделей
2. Быстро адаптироваться к изменениям на рынке AI
3. Сконцентрироваться на создании ценности для конечного пользователя

Почему это работает?

1. Фокус на пользовательском опыте. Perplexity стремится сделать взаимодействие с AI максимально простым и интуитивным.

2. Гибкость. Используя различные модели, компания может быстро внедрять новые возможности.

3. Эффективность использования ресурсов. Вместо вложений в "железо", средства идут на разработку интерфейса и маркетинг.

4. Инновационность. Perplexity работает над альтернативами чат-интерфейсу, что может стать прорывом в области взаимодействия с AI.

Результаты говорят сами за себя

- Январь 2024: оценка $500 млн
- Лето 2024: $3 млрд
- Октябрь 2024: цель $8-9 млрд

При этом годовая выручка компании составляет около $50 млн. Да, оценка может показаться завышенной, но инвесторы верят в потенциал такого подхода.

Тренд набирает обороты

Интересно, что по этому пути начинают двигаться и другие игроки рынка. ByteDance (владельцы TikTok) и ряд агрегаторов по картинкам и видео также фокусируются на создании удобных интерфейсов для работы с AI, а не на разработке собственных моделей с нуля.

Что это значит для нас?

1. Фокус на пользователе важнее технологий. Даже имея доступ к лучшим AI-моделям, успех определяется тем, насколько удобно ими пользоваться.

2. Гибкость - ключ к успеху. В быстро меняющемся мире AI важно уметь быстро адаптироваться и внедрять новые решения.

3. Эффективность важнее масштаба. Умное использование существующих ресурсов может быть выгоднее, чем создание всего с нуля.

4. Инновации в интерфейсах. Будущее AI может зависеть не столько от мощности моделей, сколько от того, как мы с ними взаимодействуем.

Друзья, что думаете об этом подходе? Может ли он сработать в других сферах? Делитесь мнениями в комментариях!

#AI #стартапы #инновации #Perplexity #UserExperience

Перестаньте планировать убытки, планируйте прибыль.

Если попросить любого человека или команду составить план работ по детской поговорке: «а ты купи слона» - за последние 5 лет мне только в одном случае из сотен предложили планирование начать с доходов.

Это в целом подтверждает и такой термин как Белые олимпийские слоны: «Белыми слонами» называют дорогостоящие объекты, которые не используются и становятся обузой для владельца.

Не исключение было и обучение в прошлую субботу в МИФИ по предпринимательству и бизнесу. Но самое приятное: на вопрос по вводному курсу: а что вы возымеете в копилку с лекция прямо сейчас - около 30% указали именно этот подход.

Я несколько раз писал как лучше всего планировать задачи проекта с использованием ИИ и методом WBS - иерархической структуры работ из стандартов проектного менеджмента.

Вот ссылочки, может кому понадобится: 1 , 2 , 3 , 4 .

Anthropic запускает "Финансового аналитика на базе Claude" 📊

Anthropic представила новый инструмент для финансовых аналитиков, который позволяет загружать таблицы, документы и графики, а затем мгновенно получать аналитические выводы с красивыми визуализациями. 📈

Инструмент разворачивается за считанные секунды с помощью кода на GitHub https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst.

Он помогает с извлечением данных, визуализацией метрик и интерактивным анализом. Построен на базе языковой модели Claude и использует технологии NextJS и ShadcnUI. Поддерживает текст, код, PDF и изображения.

Источник NeuroAppStore

@startobus 🧠 #ИИПоехали /#GoAIStart

TechCrunch: X меняет политику конфиденциальности, разрешая другими компаниям обучать ИИ на контенте пользователей

– Соцсеть обновила собственную политику конфиденциальности
– Третьи лица смогут обучать модели ИИ на контенте соцсети
– Это возможно, если сами пользователи не откажутся от этого
– При этом чат-бота Grok обучали на данных пользователей X
– Вероятно, X рассматривает лицензирование данных для других
– Лицензирование может стать новым источником его дохода
– Как именно пользователям отключить разрешение не указано
– X указывает, что запрет возможен где-то внутри настроек
– Новые правила конфиденциальности заработают 15 ноября

@ftsec

@startobus 🧠 #ИИПоехали /#GoAIStart

Привет, друзья! Детекторы сгенерированных изображений иногда можно обмануть таким простым способом.

В примере, показанном на рисунке, изображение было сгенерировано, а затем сфотографировано на экране компьютера с помощью iPhone. Результаты кардинально отличаются.

Но если подойти к этому чисто технически, второе изображение было действительно снято, а не сгенерировано 😁.

#интересное #изображения

Нейросети: Волшебство AI

@startobus 🧠 #ИИПоехали /#GoAIStart

Computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku (🔥 Score: 178+ in 57 minutes)

Link: https://readhacker.news/s/6gFKX
Comments: https://readhacker.news/c/6gFKX

@startobus 🧠 #ИИПоехали /#GoAIStart

Кай-Фу Ли объявил войну Nvidia и всей ИИ-экосистеме США.
И судя по его последним достижениям, шансы победить есть.
Потрясающе интересное выступление китайского ИИ гуру Кай-Фу Ли будут теперь долго обсуждать. Это абсолютно революционное выступление, прозвучавшее на закрытой дискуссии Collective[i] Forecast, Ли посвятил трем темам.
1. ИИ-экосистема США (основа мировой ИИ-экосистемы) «невероятно больна». Её необходимо кардинально перестроить, иначе на реальном (практическом) прогрессе ИИ можно ставить крест.
Сегодня ИИ-экосистема состоит из Nvidia и мелких производителей ИИ чипов. При этом производители чипов для ИИ зарабатывают сейчас в год $75 млрд, а вендоры ИИ-инфраструктуры – лишь $10 млрд и вендоры ИИ-приложений — лишь $5 млрд».
«Если мы продолжим работать в этой перевернутой пирамиде, это станет проблемой» — сказал Ли. Т.к. это беспрецедентный переворот в экономике классической технологической отрасли. Традиционно производители приложений получают больше, чем поставщики чипов и систем (напр. Salesforce, внедряя CRM, получает куда больше, чем Dell и Intel, производящие компьютеры и чипы для запуска CRM в облаке)
Оздоровить ИИ-экосистему может лишь создание ИИ-компаниями собственных вертикальных интегрированных технологических стеков, как это сделала Apple с iPhone. Только так станет возможным значительно снизить стоимость генеративного ИИ.
2. Главным направление в разработке моделей должно стать снижение стоимости вывода – это самое важное для создания востребованных бизнесом приложений с ИИ.
Сегодняшняя стандартная стоимость сервиса типа GPT-4 составляет $4,40 за млн токенов. Это эквивалентно 57 центам за запрос —и это непростительно дорого, ибо поисковый запрос в Google (без всякого ИИ) обойдется в 180 раз дешевле.
3. Вторым важнейшим направлением в разработке моделей должен стать переход от универсальных базовых моделей к «экспертным моделям».
Бизнесу нужны не универсальные модели, обученные на океанах неразмеченных данных, собранных из Интернета и других источников. Подход «экспертных моделей» подразумевает создание множества нейронок, обученных на отраслевых данных. Это может обеспечить достижение того же уровня «интеллекта», что и универсальная базовая модель, при использовании гораздо меньшей вычислительной мощности.

Самое потрясающее, что все 3 пункта – это не предложения, основанные на предположениях. Стартап Кай-Фу Ли «01.ai» уже делает все это на практике.
И не просто делает, а уже добивается уникальных результатов.
• Их новая модель Yi-Lightning занимает 6-е место в мире (выше выпущенной 5 мес назад GPT-4o). Но при этом это очень маленькая модель, которая чрезвычайно быстра и недорога (всего $0,14 за млн токенов ). Её производительность сопоставима с Grok-2. Но она обучалась всего на 2000 H100 в течение 1 месяца. Что демонстрирует ненужность 100 тыс H100 и ярдов затрат (обучение Yi-Lightning стоило всего $3 млн).
• 01.ai применяет «экспертный» подход к сбору данных. И хотя «инженерам приходится проводить массу неблагодарной черновой работы» по маркировке и ранжированию данных, но – как считает Ли, - Китай с его резервом дешевых инженерных кадров может сделать это лучше, чем США.
• И даже в создании собственного вертикального интегрированного техно-стека есть прогресс. Напр, за счет использования собственных аппаратных инноваций, стоимость одного запроса к ИИ-поисковику BeaGo составляет всего около 1 цента (что приблизилось к стоимости запроса Google без всякого ИИ)

И еще 3 цитаты Ли:

Сила Китая не в том, чтобы делать лучшие прорывные исследования, которые никто не делал раньше, с бюджетом без ограничений. Сила Китая в том, чтобы построить хорошо, быстро, надежно и при этом дешево.

Для предприятий новое поколение ИИ станет их мозгом, а не периферийными приблудами. Для нефтяных компании ИИ будет добывать нефть. Для финансовых — зарабатывать на деньгах.

Для потребителей сегодняшняя модель смартфона, скорее всего, исчезнет.

А ведь еще 1.5 года назад Ли предупреждал - Китай не станет догонять США в ИИ, а сразу пойдет на обгон.

#ИИгонка #Китай

🎙️Подкастер собрал $400 млн в свой венчурный фонд

Хочется что-нибудь позитивное в понедельник запостить. Мне кажется, что кейс Гарри Стеббингс идеально для этого подходит. Он за четыре месяца собрал $400 млн в свой венчурный фонд 20VC.

Что мы про фонды с такими суммами не слышали? Бывало и побольше. Но чуваку 28 лет, может и соберет еще больше. Но самое интересное, что он подкастер. И я даже несколько раз ставил ссылки на его подкасты в пятничную подборку.

Дело было так. В 2015-м Гарри решил запустить свой подкаст The Twenty Minute VC. Ему тогда было около 18 лет. Связей в технологическом мире не было, а очень хотелось. Вот решил пойти таким путем.

С тех пор он собрал уже три венчурных фонда. Сначала на $8 млн, потом в 2021-м на $140 млн и вот теперь на $400 млн. В общем, подкаст оказался отличным способом нарастить связи и знакомства.

Но секрет не только в этом. Вот так он объяснил это Forbes: «Я не самый умный парень в этой индустрии, но я работаю больше, чем кто-либо другой. Именно поэтому у меня так мало социальной жизни, и я живу в офисе. Но я не думаю, что многие молодые люди готовы бросить все, чтобы добиться этого».

Если честно, его продуктивность впечатляет. Подкасты у него выходят раз в несколько дней. Не недель, а именно дней. Причем уже давно не на 20 минут, а около часа. И выпускать так часто такие видосы довольно сложно, надо признать. У него нет миллионов подписчиков (сейчас около 83 000). Но темы довольно специфические для широкой публики.

В общем, если очень захотеть, можно в космос полететь. Парень красавчик, конечно! Такой упертости можно только позавидовать.

P.S. У него, кстати, последний выпуск с Антуаном Ле Нелем, Chief Growth and Marketing Officer в Revolut. А до этого Ле Нель отвечал за рост в Candy Crash — очень популярной мобильной игре.

@TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

@startobus 🧠 #ИИПоехали /#GoAIStart

Яндекс 360 приоткрыл покров тайны: рассказал о планах по интеграции собственных нейросетей в сервисы компании.

Мы рассказывали, что первым таким сервисом стала Почта, куда добавили нейрофильтр для создания дайджеста важных писем и краткого пересказа содержимого письма. 

В первой половине следующего года Яндекс 360 планирует запустить саммаризацию в Телемосте. Акцент обещают сделать на экосистемности. Видимо, попробуют сделать не просто выдержку из созвона, но и какой-то ее анализ. 

О других направлениях рассказали совсем кратко и пока без конкретики. Например, об экосистемном поиске с помощью нейросетей.  Этим сейчас заняты все крупные IT-игроки. 

Наконец, Яндекс 360 хочет проработать возможность создания собственного нейропомощника, по всей видимости типа того же Copilot от Microsoft. Из плюсов: в России этот помощник, в отличие от зарубежных аналогов, сможет работать без «костылей» и будет изначально русскоязычным.

@startobus 🧠 #ИИПоехали /#GoAIStart

🇷🇺🌏Россия — четвёртая экономика мира, — МВФ

▪️3,6% — доля России в мировой экономике в текущем году. Россия обогнала Японию с долей в 3,4%, заняв четвёртое место после КНР, США и Индии, — констатирует Международный валютный фонд (МВФ)

▪️МВФ пересчитал доли в мировой экономике по итогам нового раунда Программы международных сопоставлений (ICP) для текущего года. Оценка России получила наиболее существенный рост. Ранее показатель составлял 2,9%

▪️Россия является первой экономикой Европы, превышая долю Германии, составляющую 3,1%

▪️Пятёрка стран-лидеров в мировой экономике
🇨🇳19,1% — Китай
🇺🇸15,0% — США
🇮🇳 8,2% — Индия
🇷🇺 3,6% — Россия
🇯🇵 3,4% — Япония

‼️При этом в Японии проживает 123 млн чел, в России 144 млн чел. То есть даже по «богатству» на человека мы отстаем от Японии максимум на 10,4%. Это очень приличные цифры, это не 2-5 раз отставание. Подробнее расчет в комментариях.

Новые проблемы Boeing — теперь на орбите развалился построенный компанией спутник IS-33e. Виновата во всем «аномалия».

19 октября спутник потерял питание и перестал обслуживать клиентов. Устройство предоставляло услуги связи в Европе, Африке и части Азиатско-Тихоокеанского региона.

Преследующие аэрокосмического гиганта кризисы уже называют чрезвычайной ситуацией для экономики США.

‼️Для РФ это возможности. Конечно Боинг, когда то великая инженерная компания, постепенно уничтожается эффективным менеджментом. Но Россия может из этого получить выгоду - через 5 лет мир будет задыхаться от отсутвия конкуренции в больших самолетах. А при этом Россия до сих пор является важнейшим поставщиком в мир - титана, композитных деталей.

А на фоне Возрождения промышленности последние 2,5 года - в отрасль будут переходить десятки тысяч молодых инженеров, специалистов: высококвалифицированных рабочих. При этом у Китая пока не получается наладить свою авиацию - даже не могут повторить купленные в России двигатели.

Очень важно не «прос…ть» такую возможность…

WSJ: Тирания сенсорных экранов заканчивается, даже Apple возвращает кнопки

– Компании около 20 лет внедряют для них больше функций
– Теперь физические элементы управления возвращаются
– Копируемый минимализм Tesla уступает место кнопкам
– Kia, BWM и VW внедряют больше кнопок, ползунков и др.
– Тренд охватил машины, смартфоны, бытовую технику и др.
– iPhone получил «кнопку действия» и кнопку для камеры
– Также Apple вернулся кнопки вместо Touch Bar на Mac
– Apple заново открывает кнопки и переосмысливает их
– Там есть сенсорные функции, датчики силы нажатия и др.
– Сенсорны экрана стали использовать абсолютно везде
– В результате серминал «сенсорный экран» стал неверным
– Правильнее было бы называть их «основанные на зрении»
– Т.к. на них нужно смотреть, чтобы что-то нажать и выбрать
– Такая необходимость стала опасной для водителей и др.
– Физические кнопки эффективны из-за «шестого чувства»
– Управлять физическими кнопками помогает проприоцепция

@ftsec

@startobus 🧠 #ИИПоехали /#GoAIStart

Эффективное Использование AI в Бизнесе: Маленькие Решения vs Чат-боты

Сегодня хочу поделиться важным выводом о том, как эффективно использовать искусственный интеллект (AI) в бизнес-процессах.

Маленькие Решения для Самых Денежных Задач

При работе с AI, лучше фокусироваться на маленьких, но мощных решениях, которые решают самые критические и денежные задачи (или самые большие траты или самые большие доходы) в вашем бизнесе. Например:

- Автоматизация Анализа Данных: AI может мониторить активность конкурентов, проводить исследование потребителей, анализировать звонки колл-центра и корректировать скрипты на основе лучших подходов.
- Генерация Отчетов: AI может создавать точные и полезные отчеты, которые помогают в принятии решений и оптимизации бизнес-процессов - предлагать варианты идей гипотез для проверке на основе идей посмотренных у конкурентов и собственных исследований. Предложить тренинг для определенных сотрудников по части скрипта по закрытию сделки…

Эти решения конкретны, эффективны и дают реальные результаты через пару дней.

Чат-боты, хотя и популярны, часто создают больше проблем, чем решают. Они:
• Создают Ненужные Обсуждения: Чат-боты могут не справиться с сложными запросами, что приводит к длинным циклам поддержки и неудовлетворенным клиентам.
• Не Предоставляют Конкретных Результатов: В отличие от маленьких решений с AI, чат-боты часто не дают конкретных, количественных данных, необходимых для принятия решений.

В общем перестаньте забалтывать с AI - лучшее ваган хорошего, а улучшайте последовательно шаг за шагом самые денежные или затратные и процессы в компании!
Кажется по этому пути как раз идут китайцы вот об этом писал выше.

#AI #БизнесПроцессы #Автоматизация #Отчеты #ЧатБоты