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通过构建垂直化 AI 包装器致富(即使你不会编码)经过@kamildebbagh
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通过构建垂直化 AI 包装器致富(即使你不会编码)

经过 Kamil Debbagh13m2024/11/06
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太長; 讀書

GenAI 包装商通过针对特定用例包装 AI 赚取数百万美元。你不需要风险投资或深厚的技术技能,只需要努力、工具和专注于解决实际问题。快速起步,尽早盈利,稍后再考虑防御性。

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Kamil Debbagh HackerNoon profile picture
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GenAI 包装器正在悄悄地印制数百万美元。停止理论化,开始实践——现在还来得及发财。


当 GPT-3.5 和 ChatGPT 于 2022 年 12 月发布时,它为文本、语音、图像、视频等领域的新机遇打开了大门。


出现了两个阵营:那些开始建设的人(制造者)和那些反对在人工智能模型之上进行建设的人(思想家)


剧透:大量制造者因此致富。


这是一场新的淘金热。


机会无处不在。网络和世界的每个角落都充满机遇。


现在加入这股浪潮还不算晚。现在甚至比 2010 年代的 SaaS 时代还要好:

  • 你不需要 VC。
  • 您(大多数情况下)不需要技术技能。
  • 您所需要的只是您的努力和工具,例如GPTEngineerBoltCursor


你们中的许多人都持怀疑态度,这是理所当然的,所以让我们从 GPT 时代成功的 GenAI 包装器列表开始 [1] ⬇️

成功案例

自举


  • Chatbase (网络应用程序)1 年后 ARR 约为 400 万美元(于 2023 年 2 月推出)—“构建自定义 GPT,将其嵌入到您的网站中,并让它处理客户支持、潜在客户生成、与您的用户互动等。”
  • AragonAI (网页应用)2024 年 4 月 ARR 约为 500 万美元(2023 年 2 月推出)—“使用我们新的 AI 头像生成器,几分钟内即可获得专业的 AI 头像”
  • PhotoAI (网络应用)月收入约 15 万美元(创始人于 2022 年底开始研究 AI 照片)—“省钱,用 AI 从笔记本电脑或手机拍照,而不是聘请昂贵的摄影师”
  • RizzGPT (移动应用程序)约 240 万美元 ARR——一款帮助你在约会应用程序上撰写信息的诱惑教练
  • Umax (移动应用程序)6 个月后年平均收入约为 500 万美元(2023 年 11 月推出)——一款根据几张照片评估你的外貌并提供个性化改进建议的教练
  • Crayo.ai (网页应用)8 个月后 ARR 约为 500 万(2023 年 11 月推出)— “在几秒钟内生成可传播的短片”
  • Musicfy.lol (网页应用)~150 万 ARR — “借助人工智能,在几秒钟内像你最喜欢的歌手一样唱歌”
  • OurBabyAI (网页应用)五位数退出(2023 年 4 月推出,2024 年 6 月收购)——“借助 AI Baby Generation 立即看到您未来的宝宝”


风险投资支持:

  • Harvey (网页应用)2024 年 7 月 ARR 约为 2500 万美元(2022 年 1 月推出)— 律师专用的 ChatGPT


其他热门板块:

  • AI 语音代理:在 ElevenLabs 或 ChatGPT 之上构建的数十个包装器:他们想要颠覆呼叫中心销售电话保险电话等。
  • 陪伴应用想象一下聊天机器人是你的“AI 好友”、“AI 女友”或其他什么。孤独是 2024 年的一个真正问题。这些公司解决了这个问题。Character.ai 首先通过构建自己的基础模型做到了这一点,它让你可以与你最喜欢的角色交谈。现在很多公司只是通过在其他模型之上做一个包装来做到这一点。他们增加了一些变化(例如,成为一款移动应用,或生活在 WhatsApp 对话中,或添加 AI 语音和 AI 图像等)


这些例子表明成功是可能的——但你如何复制它呢?首先要了解这些成功产品的共同模式。

他们是怎么做到的?

这些制造商制造了人们想要的东西:

  • 他们通过将 AI 模型打包成一个特定用例(例如,用于诱惑的chatgpt)来垂直化 AI 模型
  • 构建一个与问题相关的特定接口的包装器(例如,“上传约会应用程序对话的图片”),
  • 并将解决方案分发到观众经常聚集的地方(例如,18-25 岁男性的 subreddits)。


这是否意味着它很容易和微不足道?不。开发盈利软件仍然很困难。但它从未如此简单。


RizzGPT为例。它看起来微不足道,但很实用,因为它很方便。人们不会意识到他们可以使用 ChatGPT 来获取约会技巧,但一个应用程序却能提供解决方案?开始吧。


Vatsal Sanghvi总结道:


用户不关心你是否在构建包装器,只要你为他们解决问题,他们就会使用你的产品


当然,并不是每个人都相信这一点。随着这些包装纸的成功,批评也越来越多。让我们正面解决最常见的反对意见。

常见的反对意见和反驳

反对意见:“没有护城河”

当然,单靠 GenAI 技术是无法防御的,但护城河会随之而来。利用惊艳效果作为吸引潜在客户的磁铁,快速盈利。然后通过常规功能扩展您的产品以锁定用户。


要了解这一反对意见在现实中如何发挥作用,请考虑以下尽管面临挑战,但仍能适应并蓬勃发展的公司的案例研究:


  • 2024 年 — Revid.ai,作者:Tibo Louis-Lucas


    他们使用 GenAI 制作视频,并在许多常见模型/API 的基础上进行构建。


    但它们并不止于此:它们与您的社交媒体帐户集成,因此您可以直接从 Revid 发布。他们还有一个“工作者”,每天自动为您创建和发布视频。虽然这些自动化功能本身并不是人工智能功能,但当与 Revid 的 GenAI 结合时,它会创建一种代理,就像一个为您工作并日夜发布内容的内容创建者。这种组合非常强大。我怀疑这些自动化功能是为了在 GenAI 之上增加价值层,以增加护城河。


    Revid 的“工作者”功能


    这些只是扩展产品范围的聪明方法,以便涵盖更多的用户旅程,即用户在 GenAI 部分之前/之后会做什么。这些是减少用户摩擦的好方法,从而提高产品的价值。


    从 GenAI 入口点开始,然后构建工作流产品来涵盖用户的旅程。


  • 2016 年——Doctrine.fr (法国律师版谷歌)


    我曾在 Doctrine 担任产品经理,现在仍然是股东 —— 因此我对公司的历史很熟悉,也许有偏见😁。


    曾经有一个价值 100 亿美元的市场被称为“法律信息”——法律、法院判决和其他法律文件的数据库。


    在 2010 年代,这些昂贵的寡头垄断产品看起来就像 90 年代笨重软件的巅峰。

    LexisNexis 臭名昭著的搜索表单。2010 年代律师的典型软件。


    在谷歌时代,这种现状变得越来越令人无法容忍。


    Doctrine 的创始人非常精明地为法律信息构建了一个类似谷歌的界面:一个独特的搜索栏,让用户可以使用自然语言进行搜索(👋 再见令人厌恶的搜索表格)。


    Doctrine 的早期登陆页面灵感来自 Doogle。简洁、优雅、高效。


    律师们很喜欢它。感觉就像魔术一样。


    现在这里有一个秘密:Doctrine 是搜索引擎技术 Elasticsearch 的一个简单包装器。


    在职人员没有意识到这一点——而客户也不在乎。


    这一初始功能足以让 Doctrine 获得不断增长的用户群、收入以及最终的资金。


    有了这些资金,Doctrine 聘请了一批优秀的工程师,构建了更多科技含量高的功能,开发了自己的内部人工智能模型。


    Doctrine 也开始处理更多用例,无论是用户旅程的上游还是下游。


    最终,该公司在成立8年后以9位数的价格被收购。


    换句话说,一个简单的包装器让 Doctrine 创造了令人惊叹的效果 — — 然后他们构建了一个成功的工作流程产品。



构建成功包装器的剧本仍然相同,无论是 2016 年使用 Elasticsearch,还是 2024 年使用 GenAI 模型:在早期,速度胜过策略。


但“没有护城河”的人也并非完全错误——人工智能包装器面临着激烈的竞争,尤其是当越来越多的企业家发现这一机会时。秘诀在于要明白,你不需要护城河来起步,但你需要护城河来保持增长。


因此,你可以在赚到最初的几百万后就停止并出售你的业务——但如果你打算长期经营,为了在下一阶段生存下来,你需要考虑防御性。在 B2C 中,这通常意味着打造品牌。在 B2B 中,这关乎嵌入工作流程,正如 NFX 所解释的那样

反对意见:“谁会用这个?任何人都可以构建自己的 RAG / 使用 Langchain / 使用 Hugging Face 的开源模型”

现实情况是:大多数人都不是技术人员,使用 Hugging Face 开源模型的人就更少了。到 2024 年 2 月,只有 43% 的 18-29 岁年轻人使用过 ChatGPT( 来源)。


来源:https://www.pewresearch.org/short-reads/2024/03/26/americans-use-of-chatgpt-is-ticking-up-but-few-trust-its-election-information/


是的,有人可以将他们的 Bumble 聊天内容复制粘贴到 ChatGPT 中,但他们不会这么做。便利性胜出,技术人员低估了人们的懒惰或缺乏创造力。

反对意见:“GPT-5 会杀了你”

当然,可能如此。但作为包装器,您具有适应性。随着更好的模型出现,您可以更换模型 — Claude 3.5 Sonnet(新模型)、GPT-5 等等。让 AI 巨头玩战争游戏,而您则专注于为用户服务。


被 ChatGPT 击败的公司(如Jasper )在 GPT-3 上构建了基本的包装器。当 ChatGPT (3.5) 发布时,他们被碾压——用Sam Altman 的话来说——因为他们没有增加价值。教训:让你的产品随着基础模型的改进而改进,而不是成为害怕下一个 OpenAI 发布的产品。

反对意见:“但是卡米尔,大多数包装都失败了,打造一个成功的包装非常困难——你有幸存者偏差!”

成功仍然很难,但开发盈利的软件从未如此简单:

  • 你不需要说服银行以你的房子作为抵押借给你数百万美元
  • 你不需要向广告公司支付昂贵的营销活动费用
  • 你不需要在风险投资面前竭尽全力
  • 你不需要花几个月的时间来构建实体的东西
  • 你不需要工程技能
  • 你不需要设计技能
  • 你仍然需要找到人们想要的东西
  • 你仍然需要设计和编写一些东西 → AI 会为你完成 90% 的工作。剩下的 10%?你懂的。Google、GPT 和 GRIND。
  • 您仍然需要分发您的产品→在社交媒体和在线社区上发布有机内容,使用人工智能和自动化是更简单的途径。
  • 您仍然需要投入时间,比任何人都更了解您的受众,保持聪明,复制、适应,比别人走得更远。


但失败是必然的。即使是像 Pieter Levels 这样最优秀的独立黑客,他们的大多数冒险也都以失败告终,11 年来的成功率只有 4/70。


https://x.com/levelsio/status/1843731398009471015


垂直化的 GenAI Wrappers 同时具有以下特点:

  • 面向高代理骗子的新“直销”——许多此类包装都是短暂的,更多的是骗术而不是真正的生意。通常针对 16-25 岁的建造者,他们渴望赚到第一个 5、6 甚至 7 位数的收入。
  • 令人惊叹的创业故事的起点(例如 Harvey,或像YC 最新一批创业公司中 67% 的 S24 被归类为“AI” )。通常适用于更有经验的创业者,他们关心的是为未来 10 年或 100 年打造企业。


我很喜欢这个Twitter 帖子,它解释了为什么越来越多的 Z 世代创始人更喜欢引导 AI 包装器而不是寻找风险投资资金:

https://x.com/deedydas/status/1842233563506422013

反对意见:“所有包装想法都已经实现——现在只是充满鲨鱼的红海”

我可以告诉你,在我分享的获胜者名单中,很多都具有先发优势。我不会建议你今天就建立一个 RizzGPT 模仿者。


但您可能就是下一个先行者。


因为每隔一周就会发布新技术。


Anthropic 10 天前(2024 年 10 月 22 日)发布了其“计算机使用”API ,它以人们的方式使用计算机——通过查看屏幕、移动光标、单击和输入文本。


30天前,OpenAI发布了其高级语音模式的公共实时API


许多以前不可能实现的用例现在都可以通过一个简单的包装器来解决。


每天都有越来越多的新锁被解锁。


即使没有新技术,也有无数的行业、用例和领域仍在等待 GenAI 救星应用来解决他们的问题。


问题无处不在。隐藏在显而易见的地方。等待你去解决。


本周,当我在旧金山参加朋友的屋顶派对时,我又想起了这个被低估的事实。


我见到了Claritycare AI的联合创始人Alex Andrei 。他们的创业故事很简单:他们正处于 EntrepreneurFirst 孵化器阶段,正在寻找医疗保健领域的问题解决方案。


当时,安德烈意识到他的妻子埃米莉亚是一家健康保险公司的“后台药剂师”,她花费大量时间手动审查客户要求保险公司支付治疗费用的请求。


作为一名技术专家,Alex 想到了一个办法,利用法学硕士学位来解决这个问题。这个想法非常神奇。于是 Alex 和他的联合创始人决定与他的联合创始人一起加倍努力解决这个问题。


我喜欢这个故事,因为它表明小众问题 — — 尽管市场规模巨大 :) — — 无处不在。


隐藏在显而易见的地方。


等待合适的人去发现并解决它们。


这可能就是你。你还在等什么?


我很慷慨,所以我在文章末尾分享了问题列表⬇️

如何自己动手(即使你不会编程)

如果我必须从头开始创建 AI Wrapper,我会这样做:


  1. 在付费市场中寻找问题:理想情况下是我所熟知的市场。更多信息请见下文。

  2. 使用 AI 工具构建:您只需花费几个小时的时间,甚至不需要太多的代码知识,就可以从头构建一个完整的应用程序(Web / 移动):

    1. 使用 AI 助手构建:

      1. 全栈构建器(前端、后端、数据库、部署): GPTEngineerBoltAgent by Replit
      2. 前端构建器: Vercel 的 V0
      3. 代码助手: Cursor's Composer
      4. 观看 Greg Isenberg 的视频,了解如何使用这些工具
    2. 根据我尝试生成的内容类型,我将使用以下 API:

  3. 创建定制的界面:我会使其与用户的工作流程相关。

  4. 第一天盈利

  5. 分发:我会在相关的在线社区(subreddits、discord 服务器、facebook 群组)上分发产品,如果是 B2C,则主要通过 Tiktok(UGC 内容创建者、影响者交易和付费广告)分发产品

    1. 阅读 Startup Spells 的这篇精彩文章,了解最佳 GenAI 包装器 B2C 创始人如何进行分销( Musicfy.lolCrayo.ai的联合创始人 Arib Khan)
  6. 退出或防守

    1. 如果我想玩短期游戏,我会在收入数字看起来不错时退出
    2. 如果我想与不可避免的模仿者作斗争,我会考虑筹集资金并投资工程部门来构建工作流程功能并提高防御能力


虽然这些要点都值得写一篇完整的文章,但我不会假装我有一个神奇的秘诀 😅。如果您想深入了解这些主题,请查看我文章末尾的进一步阅读内容。我还强烈建议您阅读和观看我分享的成功包装器的创始人的内容。他们非常慷慨地提供建议,并且经常公开构建。

问题列表

最好选择自己面临的问题 — 解决自己的问题。否则,请浏览以下一些资源以获取想法:



由于互联网浪潮太大而无法忽视,伊隆·马斯克 (Elon Musk) 在 90 年代退学并创办了一家初创公司。


如今,GenAI 已无可否认——你会忽视它吗?

结束——现在就去建造


关于我

嘿伙计们,感谢你们读完我的咆哮。


我是Kamil 。我从事 AI 行业 5 年了。我是 GenAI 公司的 2x 创始人,目前担任产品经理: Poolday.ai让移动应用营销人员在几秒钟内生成效果良好的视频广告。


我住在旧金山,我最喜欢做的事情是结识好奇、雄心勃勃、充满热情的人。


PS:我的下一篇文章将讨论如何缓解非确定性输出以构建成功的 GenAI 产品——如果您对这个主题感兴趣,请与我联系!

感谢朋友们阅读本文草稿

  • 克洛维斯·维南-唐、伊夫·马丁、皮埃尔·若弗罗伊·帕斯图雷尔、瓦伦丁·福柯、蒂博·路易斯·卢卡斯、安托万·杜索、吉塔·胡伊尔·阿拉米、保罗·雷法伊、保罗·鲁塞尔、迈赫迪·本布拉希姆。

笔记

[1] 这些数据由创始人自述。无论真假,它们都具有准确的方向性。

进一步阅读 – 资料来源和有趣的东西