## 80% 신생 기업은 붕괴 : 거인과 경주하지 마십시오!
성공은 훌륭하지만 실패도 가득합니다.
인공 지능 시장 (AI)은 호황을 누리고 있으며, 세계적인 관심을 끌고 AI 스타트 업의 대규모 탄생으로 이어집니다. 자본 동원이 더 쉬워 보이지만 현실은 훨씬 더 가혹합니다. 경고 통계에 따르면 AI 시작의 80%가 실패에 직면했습니다. 최고의 전문가들은 Amazon 및 Meta와 같은 기술 거대 기업,이 분야에서 경험이 풍부한 경험이있는 기업과의 경쟁을 피하기 위해 소기업에 경고합니다.
AI의 큰 도전
AI 잠재적 위험의 현기증이 적힌 발전은 작지 않습니다. 성공하기 위해, 획기적인 아이디어가 필요할뿐만 아니라 일련의 도전에 직면하는 스타트 업.
* 높은 운영 비용 : 연구, 개발, 데이터 교육 및 인프라 유지 보수를 포함한 막대한 재정 자원이 필요한 AI 시스템 개발 및 유지 보수. 많은 소규모 신생 기업 이이 요구 사항을 충족시킬 수 없습니다.
* 재능 부족 : 산업은 고품질 인적 자원이 심각하게 부족합니다. 경쟁은 기술 거인을 가진 주요 전문가를 유치하는 것은 스타트 업에 어려운 문제입니다.
* 치열한 경쟁 : AI 시장은 우수한 재무 및 기술 잠재력을 가진 대기업의 참여로 점점 더욱 비좁아지고 있습니다. 소규모 신생 기업은 가격, 규모 및 서비스 범위를 위해 경쟁하기가 어렵습니다.
* 윤리 및 법적 위험 : AI 응용 프로그램은 많은 윤리적 및 법적 문제를 제기하여 스타트 업이 엄격한 규정을 준수하고 개인 정보, 데이터 보안 및 법적 책임과 관련된 문제를 해결해야합니다.
* 상업화의 어려움 : AI 기술 또는 상업 서비스를 성공적으로 전환하려면 마케팅, 영업 및 우수한 비즈니스 관리가 필요합니다. 올바른 목표 시장과 비즈니스 모델을 찾을 수 없기 때문에 많은 신생 기업이 실패했습니다.
더 똑똑한 전략을 선택하십시오
전문가들은 큰 사람들과 대면하는 대신 스타트 업이 다음에 집중해야한다고 권고합니다.
* 틈새 시장 검색 : 소규모 시장 부문을 찾으려면 대기업이 집중하지 않은 구체적인 요구가 있습니다.
* 전략적 협력 : 자원과 경험을 활용하기 위해 대기업과 협력 할 수있는 기회를 찾고 있습니다.
* 혁신에 중점을 둡니다. 고유 한 AI 기술과 높은 부가 가치 개발.
* 강력한 팀 구축 : AI 분야에서 주요 전문가를 유치하고 유지합니다.
끝내다:
AI 시장은 잠재력으로 가득 차 있지만 매우 가혹합니다. 성공하려면 스타트 업에는 현명한 비즈니스 전략, 재능있는 팀 및 지속적인 인내가 필요합니다. 기술 거인과 직접적인 대립을 피하고 틈새 시장에 집중하면 생존하고 지속 가능하게 발전하는 능력이 향상됩니다.
#AI
오늘 베트남에서 해시 태그 이벤트와 함께 긴 기사를 다시 작성하십시오 : AI 스타트 업의 80%, 전문가들은 아마존, 메타와 경쟁하지 않으려 고 경고합니다.
큰 성공이지만 많은 실패
인공 지능이 전 세계적으로 기술의 초점이되면 모든 것이 그들에게 있습니다. 그렇기 때문에 투자자들의 맥락에서 여전히 다른 많은 분야들과 “묶인”맥락에서 일련의 스타트 업 AI가 태어나고 쉽게 동원 된 자본을 받았습니다.
구체적으로, 2024 년에 미국의 AI 신생 기업은 970 억 달러의 투자를 받았으며, 그 해에 미국 신생 기금의 거의 절반을 차지했습니다.
또한 2024 년 3 분기에 글로벌 AI 신생 기업은 118 억 달러를 모금하여 이번 분기 전체 벤처 캐피탈의 30%를 차지했다고 Stocklytics.
그러나 저렴한 자본 기간과는 달리 스타트 업은 커뮤니케이션을위한 “트럼프 카드”이기 때문에 자본을 살아가고 좋은 인원을 모집하고 다음 라운드 캐피탈을 동원하기 때문입니다. 현재 자본만이 충분하지 않습니다. CB Insights의 보고서는 실망스러운 상황을 보여줍니다. 처음 2-3 년 이내에 AI 스타트 업의 최대 80%가 실패합니다.
이 상황의 원인은 부분적으로 치열한 경쟁에서 비롯됩니다. TechCrunch의 통계에 따르면 Google, OpenAi와 같은 인공 지능 산업과 같은 인공 지능 산업의 대기업에서 전 세계적으로 1 백만 명 이상의 AI 모델이 있으며, Xai와 같은 스타트 업.
그러나 스타트 업 회사가 빠르게 떨어지는 필수 사항은 명확한 전략없이 추세를 따르고 있다는 것입니다.
호치민시의 기술 전문가 인 Nguyen Thanh Trung은“많은 AI 스타트 업은 기술의 물결을 잡기 위해 태어 났지만 실용성 부족 또는 지속 가능한 경쟁 우위가 없다”고 말했다.
추종자를 위험에 빠뜨리지 마십시오
OpenAI의 도입은 글로벌 기술 스타트 업에 “스틸 펀치”와 같습니다. 그것은 Amazon, Meta, Microsoft, Google 등과 같은 기술 마을의 “거인”에서 인공 지능에서 회사를 시작하기 위해 경쟁을 촉진합니다.
그러나 Ching Kong Unloduate School (China)의 Ching Kong Unicorns (생태계를 통한 성장의 잠금 해제”인 White Book에서 Jon Liao 교수는 CKGSB의 관리, 전략, 혁신 및 JD.com의 전략적 이사를 담당하는 AI의 힘을 이용하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다.
오늘날의 환경은 AI 스타트 업에게 먼저 어려움을 겪고 있습니다. 그들은 아마존이나 메타와 같은 디지털 거인과 같은 계산 능력을 가지고 있지 않습니다.
데이터와 유사합니다. AI 기반 스타트 업이 자신이 보유한 리치 데이터 네트워크의 기존 거인과 경쟁 할 수 있다고 상상하기는 어렵습니다.
“예를 들어, 작은 매장에 대한 AI 신청서. 가격 및 공급과 같은 생태계 내부에서 많은 양의 데이터가 필요합니다. 그러나 고객의 인구 통계 정보, 지역 쇼핑 행동 및 최적의 상점 위치와 같은 더 넓은 생태계 데이터가 필요합니다.”라고 교수는 설명했습니다.
Liao는 이것이 시작 -업 회사가 누구를 기반으로하는지 예측합니다.
두 분야에서보다 전문화 된 것은 다음과 같습니다. 첫 번째는 제약을위한 사람, 마케팅을위한 WHO 및 소매 AI와 같은 업계에 전념하는 솔루션입니다. 그리고 두 번째는 컴퓨팅을위한 것입니다.
베트남에서는 최대 1 백만 명의 AI 엔지니어가 부족할 때 개발 경쟁이 훨씬 어렵습니다. 따라서 전문가들에 따르면 베트남 신생 기업은 대규모 모델에서 위험을 감수해서는 안됩니다.
하노이 과학 기술 대학의 정보 기술 및 커뮤니케이션 스쿨의 강사 인 Nguyen Thi Thu Trang 박사는“베트남의 AI 자원은 대규모 프로젝트를 충족시키기에 충분하지 않습니다.
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큰 성공이지만 많은 실패
인공 지능이 전 세계적으로 기술의 초점이되면 모든 것이 그들에게 있습니다. 그렇기 때문에 투자자들의 맥락에서 여전히 다른 많은 분야들과 “묶인”맥락에서 일련의 스타트 업 AI가 태어나고 쉽게 동원 된 자본을 받았습니다.
구체적으로, 2024 년에 미국의 AI 신생 기업은 970 억 달러의 투자를 받았으며, 그 해에 미국 신생 기금의 거의 절반을 차지했습니다.
또한 2024 년 3 분기에 글로벌 AI 신생 기업은 118 억 달러를 모금하여 이번 분기 전체 벤처 캐피탈의 30%를 차지했다고 Stocklytics.
그러나 저렴한 자본 기간과는 달리 스타트 업은 커뮤니케이션을위한 “트럼프 카드”이기 때문에 자본을 살아가고 좋은 인원을 모집하고 다음 라운드 캐피탈을 동원하기 때문입니다. 현재 자본만이 충분하지 않습니다. CB Insights의 보고서는 실망스러운 상황을 보여줍니다. 처음 2-3 년 이내에 AI 스타트 업의 최대 80%가 실패합니다.
이 상황의 원인은 부분적으로 치열한 경쟁에서 비롯됩니다. TechCrunch의 통계에 따르면 Google, OpenAi와 같은 인공 지능 산업과 같은 인공 지능 산업의 대기업에서 전 세계적으로 1 백만 명 이상의 AI 모델이 있으며, Xai와 같은 스타트 업.
그러나 스타트 업 회사가 빠르게 떨어지는 필수 사항은 명확한 전략없이 추세를 따르고 있다는 것입니다.
호치민시의 기술 전문가 인 Nguyen Thanh Trung은“많은 AI 스타트 업은 기술의 물결을 잡기 위해 태어 났지만 실용성 부족 또는 지속 가능한 경쟁 우위가 없다”고 말했다.
추종자를 위험에 빠뜨리지 마십시오
OpenAI의 도입은 글로벌 기술 스타트 업에 “스틸 펀치”와 같습니다. 그것은 Amazon, Meta, Microsoft, Google 등과 같은 기술 마을의 “거인”에서 인공 지능에서 회사를 시작하기 위해 경쟁을 촉진합니다.
그러나 Ching Kong Unloduate School (China)의 Ching Kong Unicorns (생태계를 통한 성장의 잠금 해제”인 White Book에서 Jon Liao 교수는 CKGSB의 관리, 전략, 혁신 및 JD.com의 전략적 이사를 담당하는 AI의 힘을 이용하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다.
오늘날의 환경은 AI 스타트 업에게 먼저 어려움을 겪고 있습니다. 그들은 아마존이나 메타와 같은 디지털 거인과 같은 계산 능력을 가지고 있지 않습니다.
데이터와 유사합니다. AI 기반 스타트 업이 자신이 보유한 리치 데이터 네트워크의 기존 거인과 경쟁 할 수 있다고 상상하기는 어렵습니다.
“예를 들어, 작은 매장에 대한 AI 신청서. 가격 및 공급과 같은 생태계 내부에서 많은 양의 데이터가 필요합니다. 그러나 고객의 인구 통계 정보, 지역 쇼핑 행동 및 최적의 상점 위치와 같은 더 넓은 생태계 데이터가 필요합니다.”라고 교수는 설명했습니다.
Liao는 이것이 시작 -업 회사가 누구를 기반으로하는지 예측합니다.
두 분야에서보다 전문화 된 것은 다음과 같습니다. 첫 번째는 제약을위한 사람, 마케팅을위한 WHO 및 소매 AI와 같은 업계에 전념하는 솔루션입니다. 그리고 두 번째는 컴퓨팅을위한 것입니다.
베트남에서는 최대 1 백만 명의 AI 엔지니어가 부족할 때 개발 경쟁이 훨씬 어렵습니다. 따라서 전문가들에 따르면 베트남 신생 기업은 대규모 모델에서 위험을 감수해서는 안됩니다.
하노이 과학 기술 대학의 정보 기술 및 커뮤니케이션 스쿨의 강사 인 Nguyen Thi Thu Trang 박사는“베트남의 AI 자원은 대규모 프로젝트를 충족시키기에 충분하지 않습니다.
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