Meta, 또 다시 언번들링하다
"사업으로 돈을 버는 방법은 단 두 가지뿐이다. 하나는 번들링이고, 다른 하나는 언번들링이다." Jim Barksdale의 유명한 인용구는 케이블 TV나 음악 산업, 심지어 소프트웨어 업계 맥락에서 자주 언급되지만, 사실상 이 인용구를 가장 잘 나타내는 기업은 바로 Meta입니다.
20년 전 Facebook으로 시작한 이래로, Meta는 그들이 만든 거의 모든 제품을 언번들링하고 번들링했으며,
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🦈 #155 [AI 제품을 더 어렵게 만들어야 하는 이유], [AI 시대의 스택형 비즈니스 모델] 등
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📌 AI 시대의 스택형 비즈니스 모델
🦄 Why this article?
AI 기술만으로는 성공적인 스타트업을 보장할 수 없습니다. 경쟁이 치열한 AI 시장에서 지속 가능한 성장을 이루려면, 혁신적인 기술만큼이나 뛰어난 비즈니스 모델 전략이 필수적입니다. 이 글에서는 AI 스타트업이 수익성을 확보하고 장기적인 성공을 거둘 수 있도록 돕는 '스택형 비즈니스 모델'
AI 시대의 스택형 비즈니스 모델
훌륭한 스타트업을 구축하는 것은 단순히 혁신적인 기술에 관한 것만이 아닙니다. 가치를 창출하고, 전달하고, 포착하는 방식을 끊임없이 재구상하는 것에 대한 이야기입니다.
이는 많은 AI 기업들이 이제 막 배우기 시작한 교훈입니다. 우리는 현재 AI 시대에 접어든지 몇 년이 되었습니다. 많은 소비자 AI 앱들이 높은 유입과 낮은 유지율이라는 역동적인 현상을 경험하고 있습니다. 많은
NetSuite의 교훈과 차세대 ERP의 기회
기업용 자원 관리 시스템(ERP)을 좋아하는 회사는 없을 겁니다. ERP는 기업이 영업, 재무, 인사 및 기타 기능을 하나의 시스템으로 통합하는 데 도움을 주기에 비즈니스에 매우 중요할 수 있지만, 구현하는 데 비용과 시간이 많이 들고, 사용하기 어렵고, 오래된 데이터와 기능으로 가득 차 있는 경우가 많습니다.
흥미롭게도, 최근 몇 년 동안
AI 제품을 더 어렵게 만들어야 하는 이유: 계란 효과
1950년대의 퍼즐입니다: 케이크 믹스를 어떻게 더 많이 팔 수 있을까요?
정답: 케이크를 굽는 것을 더 어렵게 만드세요.
인스턴트 케이크 믹스가 시장에 출시되었을 때, 제조업체들은 이상한 점을 발견했습니다. 판매가 부진했습니다. 많은 주부들, 즉 그들의 목표 고객들은 이 편리한 신제품에 저항했습니다.
문제점은 무엇이었을까요? 음식 역사가인 Laura Shapiro는 케이크 믹스가 베이킹을 너무 쉽게
에이전트형 인력의 부상
Deepseek의 R-1과 같은 모델을 통해 비용이 절감되고 추론 능력이 향상됨에 따라, 점점 더 많은 기업들이 에이전트를 통해 애플리케이션 레이어에서 이러한 모델을 활용하게 될 것입니다. 지난 한 해 동안, 우리는 단순히 인간을 안내하거나 보조하는 도구인 AI 코파일럿에서 더 많은 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 완전한 AI 에이전트로 빠르게 진화하는 것을 목격했습니다.
🦈 #154 [버티컬 AI의 새로운 성공 전략], [소비자 심리학이 AI 제품 디자인에 주는 시사점] 등
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📌 버티컬 AI의 새로운 성공 전략
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LLM 시대, 버티컬 AI 스타트업은 어떤 전략으로 승리해야 할까요? 이 글은 AI 쐐기 시장을 발굴하고, 데이터 기반 '인텔리전스 시스템'으로 진화하는 성공 전략을 제시합니다. 버티컬 AI 스타트업의 성공적인 미래를 위한 인사이트를 얻어가세요.
🧠 핵심 요약
* 성공적인 버티컬 AI를