사고 과정을 AI와 공유하기
외부화된 사고를 위한 설계
우리의 뇌는 뛰어난 위임자입니다. 메모에서부터 정교한 소프트웨어에 이르기까지 모든 것에 인지적 작업을 오프로딩합니다. 사람, 도구 및 환경에 걸쳐 우리의 생각을 분산시키는 이러한 자연스러운 경향이 분산 인지의 본질입니다. 이는 마음을 고립된 실체로 보는 전통적인 관점에 도전하며, 우리의 인지 과정이 개인의 두개골 너머로 확장된다는 것을 인식합니다.
여러분이 친구와
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버티컬 AI 스타트업의 새로운 핵심 기술
지난 몇 년 동안 수많은 버티컬 AI 애플리케이션 스타트업이 등장했습니다. 이러한 회사들은 기존 소프트웨어로는 해결되지 않는 문제점을 AI를 활용하여 해결함으로써 빠르게 추진력을 얻었습니다. 저는 이러한 많은 스타트업에서 네 가지 공통적인 "AI 핵심 기술"을 관찰했으며, 이 글에서 더 자세히 논의할 것입니다.
* 음성
* 비정형 데이터 파싱
* 버티컬 검색
* 콘텐츠
수직적 통합: 모델 vs 제품 회사
지난주 OpenAI의 Sora 광범위 출시를 통해 그들이 어떻게 승리하고자 하는지에 대한 더 많은 사실이 밝혀졌습니다. 바로 제품 회사가 되는 것입니다.
AI의 모호한 스택
AI 혁명이 시작된 지 2년 만에, 생태계는 다섯 개의 연구실을 중심으로 통합되었으며, 각 연구실은 브랜드부터 인재, 데이터 센터 구축, 수직적 통합에 이르기까지 뚜렷한 강점을 가지고 있습니다.
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유용한 AI 제품을 만드는 방법
스타트업을 설립하는 것이 어려운 비디오 게임을 플레이하는 것과 같다면, 생성형 AI 분야에서 스타트업을 설립하는 것은 그 게임을 2배 빠른 속도로 플레이하는 것과 같습니다.
특히 어플리케이션 계층에서 제품을 구축할 때—OpenAI나 Anthropic 같은 회사가 제공하는 AI 모델을 사용하는 경우—기술이 예측할 수 없고 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 주요 모델
AI-First 제품의 가격 책정 방법
AI-First 기업들은 이제 더 이상 소프트웨어 서비스(SaaS) 가격 모델을 자동적으로 선택하지 않고, 다른 거래형 가격 모델이 더 매력적인지 평가하고 있습니다. 최근 기술 산업에서는 "AI 기반 서비스" 또는 "서비스로서의 소프트웨어"와 같은 비즈니스 모델의 확산으로 인해 이 주제가 특히 주목받고 있습니다. 이러한 회사들은 서비스를 중심으로 운영하며,
Service as Software의 사이렌 송
VC 생태계에서 서비스는 완전히 새로운 의미를 가지게 되었습니다. 최근의 에세이들에서 논의한 바와 같이, 사모 자본 회사들은 서비스를 중심으로 한 모델을 단순한 지원 전술(예: 맞춤형 온보딩 또는 통합)로만 사용하는 것이 아니라 주요 투자 논제로 채택하고 있습니다. 현대적인 순수 서비스가 규모 확장 시 높은 배수를 달성할 수 있어 벤처(또는
AI 제품 개발 프레임워크: 불확실성 해결
소프트웨어를 개발하고 배포할 때 기업들이 채택하는 효과적이고 잘 정립된 프레임워크가 있습니다. 초기 단계 스타트업이든, 확장 중인 스타트업이든, 대기업이든 상관없이 조직에는 일관성과 효율성을 보장하기 위한 프로세스가 존재합니다(또는 존재하지 않을 수도 있습니다!). 이러한 프로세스는 회사의 상황에 따라 다르겠지만, 근본적인 목표는 동일해야 합니다: 제품과 고객에게 영향을 미치는 고품질 소프트웨어를 제공하는 것입니다.
대부분의