एआई स्टार्टअप्स सावधान: गूगल VP की गंभीर चेतावनी दो विफल बिजनेस मॉडल्स को उजागर करती है

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AI स्टार्टअप्स सावधान: Google VP की महत्वपूर्ण चेतावनी दो असफल बिजनेस मॉडल को उजागर करती है

सैन फ्रांसिस्को, CA – फरवरी 2025: जेनरेटिव AI बूम की शुरुआती उन्माद, जो हर मिनट एक नया स्टार्टअप बनाता प्रतीत होता था, अब एक कठोर वास्तविकता जांच का रास्ता दे रहा है। एक वरिष्ठ Google एक्जीक्यूटिव के अनुसार, दो विशिष्ट प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनियों का अब उनका "चेक इंजन लाइट" चमकीले ढंग से चमक रहा है, जो तेजी से भीड़ भरे और परिष्कृत बाजार में संभावित विफलता का संकेत दे रहा है। Darren Mowry, जो Cloud, DeepMind और Alphabet में Google के वैश्विक स्टार्टअप संगठन का नेतृत्व करते हैं, ने यह कठोर मूल्यांकन दिया, जिसमें क्लाउड कंप्यूटिंग जैसी पहले की तकनीकी लहरों में महत्वपूर्ण बदलावों के साथ समानताएं खींची गईं। उनका विश्लेषण, उद्योग के दशकों के अनुभव पर आधारित, 2025 में AI परिदृश्य को नेविगेट करने वाले संस्थापकों और निवेशकों के लिए एक महत्वपूर्ण रोडमैप प्रदान करता है।

AI स्टार्टअप्स 2025 में डार्विनियन बदलाव का सामना कर रहे हैं

AI एप्लिकेशन के लिए आसान ट्रैक्शन का युग निश्चित रूप से समाप्त हो गया है। लोकप्रिय पॉडकास्ट Equity पर हाल ही में उपस्थिति के दौरान, Mowry ने दो कभी-हॉट बिजनेस मॉडल को विशेष रूप से कमजोर के रूप में पहचाना: LLM रैपर्स और AI एग्रीगेटर्स। ये मॉडल, जो शुरुआती ChatGPT विस्फोट के दौरान बढ़े, अक्सर OpenAI, Anthropic और Google जैसी कंपनियों के शक्तिशाली फाउंडेशन मॉडल के शीर्ष पर पतली उत्पाद परतें बनाते थे। हालांकि, उद्योग की ऐसे दृष्टिकोणों के लिए धैर्य वाष्पित हो गई है। स्टार्टअप्स को अब जीवित रहने और निरंतर निवेश आकर्षित करने के लिए गहरा, बचाव योग्य मूल्य प्रदर्शित करना होगा। यह बदलाव AI क्षेत्र के लिए एक परिपक्वता चरण को चिह्नित करता है, सट्टा प्रयोग से टिकाऊ बिजनेस निर्माण की ओर बढ़ रहा है।

"पतले रैपर" का खतरा

एक LLM रैपर एक स्टार्टअप का वर्णन करता है जो मुख्य रूप से एक मौजूदा बड़े भाषा मॉडल पर एक यूजर इंटरफेस या एक संकीर्ण एप्लिकेशन लेयर लागू करता है। उदाहरण के लिए, एक कंपनी महत्वपूर्ण मालिकाना तकनीक या डेटा जोड़े बिना ग्राहक सेवा चैटबॉट या छात्र अध्ययन सहायता को शक्ति देने के लिए GPT-4 या Gemini का उपयोग कर सकती है। "यदि आप वास्तव में बैक एंड मॉडल पर सभी काम करने के लिए गिनती कर रहे हैं और आप लगभग उस मॉडल को व्हाइट-लेबल कर रहे हैं, तो उद्योग में अब इसके लिए बहुत धैर्य नहीं है," Mowry ने कहा। उन्होंने जोर दिया कि एक शक्तिशाली मॉडल के चारों ओर "बहुत पतली बौद्धिक संपदा" को लपेटना विभेदीकरण की कमी का संकेत देता है। एक बाजार में जहां अंतिम उपयोगकर्ता अक्सर सीधे मूल मॉडल तक पहुंच सकते हैं, ऐसे स्टार्टअप्स अपने अस्तित्व को उचित ठहराने के लिए संघर्ष करते हैं।

सफल अपवाद नियम को सिद्ध करते हैं। Mowry ने Cursor (एक GPT-संचालित कोडिंग सहायक) और Harvey AI (एक कानूनी AI सहायक) जैसे उदाहरणों का हवाला दिया जैसे रैपर-शैली की कंपनियां जिन्होंने "गहरी, चौड़ी खाई" बनाई है। ये खाई एक विशिष्ट वर्टिकल को गहराई से समझने से आती हैं—जैसे सॉफ्टवेयर विकास या कानूनी वर्कफ्लो—और AI को इतनी कसकर एकीकृत करना कि यह अपरिहार्य हो जाए। वे अद्वितीय डेटा, वर्कफ्लो और डोमेन विशेषज्ञता जोड़ते हैं जो बेस मॉडल में कमी है। परिणामस्वरूप, किसी भी AI स्टार्टअप के लिए महत्वपूर्ण प्रश्न अब एक मॉडल तक पहुंच के बारे में नहीं है, बल्कि इसके शीर्ष पर लेयर किए गए अद्वितीय मूल्य के बारे में है।

एग्रीगेटर स्क्वीज: एक इतिहास का पाठ दोहराना

AI एग्रीगेटर्स रैपर्स के एक विशिष्ट उपसमुच्चय का प्रतिनिधित्व करते हैं। ये प्लेटफॉर्म कई LLM को एक एकल इंटरफेस या API में एकत्रित करते हैं, लागत, प्रदर्शन या क्षमता के आधार पर विभिन्न मॉडल के लिए उपयोगकर्ता प्रश्नों को रूट करते हैं। Perplexity (AI सर्च) और OpenRouter (डेवलपर प्लेटफॉर्म) जैसी कंपनियां इस स्थान में काम करती हैं। कुछ शुरुआती सफलता के बावजूद, नए संस्थापकों के लिए Mowry की सलाह स्पष्ट है: "एग्रीगेटर बिजनेस से दूर रहें।" वह देखते हैं कि कई एग्रीगेटर महत्वपूर्ण वृद्धि नहीं देख रहे हैं क्योंकि उपयोगकर्ता तेजी से अपनी जरूरतों की गहरी समझ के आधार पर बुद्धिमान रूटिंग की मांग करते हैं, न कि केवल कम्प्यूटेशनल सुविधा।

Mowry क्लाउड कंप्यूटिंग के शुरुआती दिनों के लिए एक सीधा ऐतिहासिक समानांतर खींचते हैं। 2000 के दशक के अंत में, स्टार्टअप्स का एक समूह Amazon Web Services (AWS) इन्फ्रास्ट्रक्चर को पुनर्विक्रय और प्रबंधित करने के लिए उभरा, सरलीकृत बिलिंग और टूलिंग की पेशकश की। हालांकि, जब AWS ने अपने स्वयं के एंटरप्राइज-ग्रेड टूल विकसित किए और ग्राहक अधिक परिष्कृत हो गए, तो इन मध्यस्थों में से अधिकांश को निचोड़ दिया गया। केवल वे जिन्होंने वास्तविक सेवाएं जोड़ीं—जैसे उन्नत सुरक्षा, जटिल माइग्रेशन परामर्श, या DevOps विशेषज्ञता—जीवित रहे। आज, AI मॉडल प्रदाता इसी तरह अपने स्वयं के एंटरप्राइज फीचर्स का विस्तार कर रहे हैं, जैसे फाइन-ट्यूनिंग इंटरफेस, गवर्नेंस डैशबोर्ड और मूल्यांकन उपकरण, सीधे शुद्ध-प्ले एग्रीगेटर्स के मूल्य प्रस्ताव को खतरे में डाल रहे हैं।

जहां Google के स्टार्टअप चीफ बुलिश अवसर देखते हैं

चेतावनियों के बावजूद, Mowry कई AI फ्रंटियर्स के बारे में अत्यधिक आशावादी रहते हैं। वह डेवलपर प्लेटफॉर्म और "वाइब कोडिंग" टूल्स को उल्लेखनीय गति के साथ एक क्षेत्र के रूप में उजागर करते हैं। Replit, Lovable और Cursor जैसे स्टार्टअप्स—सभी Google Cloud ग्राहक—ने सॉफ्टवेयर बनाने के तरीके को मौलिक रूप से नया आकार देकर 2025 में प्रमुख निवेश और उपयोगकर्ता ट्रैक्शन को आकर्षित किया। इसके अलावा, वह डायरेक्ट-टू-कंज्यूमर AI टेक को एक विकास वेक्टर के रूप में इंगित करते हैं। इसमें शक्तिशाली जेनरेटिव टूल्स को सीधे उपभोक्ताओं के हाथों में रखना शामिल है, जैसे कि फिल्म के छात्र स्टोरीबोर्ड और दृश्य बनाने के लिए Google के Veo AI वीडियो जेनरेटर का उपयोग करते हैं। शुद्ध AI से परे, Mowry बायोटेक और क्लाइमेट टेक को भी विघटन के लिए तैयार के रूप में पहचानते हैं, वेंचर निवेश और इन क्षेत्रों में विशाल, नए एक्सेसिबल डेटासेट्स के लिए AI के नए अनुप्रयोग से प्रेरित।

निष्कर्ष: AI गोल्ड रश में खाई बनाना

Google की शक्ति के गलियारों से संदेश स्पष्ट है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में कम लटकने वाले फल को चुना गया है। AI स्टार्टअप्स के लिए अगला अध्याय, जैसा कि Darren Mowry द्वारा उल्लिखित है, मॉडल का लाभ उठाने से टिकाऊ, बचाव योग्य व्यवसाय बनाने के लिए एक रणनीतिक धुरी की मांग करता है। स्टार्टअप्स को या तो क्षैतिज तकनीकी विभेदीकरण या गहन वर्टिकल विशेषज्ञता के माध्यम से गहरी खाई का निर्माण करना चाहिए। क्लाउड कंप्यूटिंग से ऐतिहासिक पाठ एग्रीगेटर्स के लिए एक शक्तिशाली चेतावनी की कहानी के रूप में कार्य करता है। अंततः, जीवित रहना और सफलता उन लोगों की होगी जो अद्वितीय बौद्धिक संपदा बनाते हैं और मूर्त, दोहराने में कठिन मूल्य प्रदान करते हैं, एक सरल रैपर के मुखौटे से आगे बढ़कर AI युग की मूलभूत कंपनियों का निर्माण करते हैं।

FAQs

Q1: AI स्टार्टअप्स के संदर्भ में LLM रैपर क्या है?
एक LLM रैपर एक स्टार्टअप है जो मुख्य रूप से एक मौजूदा बड़े भाषा मॉडल (जैसे GPT-4 या Gemini) के शीर्ष पर एक पतली एप्लिकेशन लेयर लागू करके एक उत्पाद या उपयोगकर्ता अनुभव बनाता है। इसका मुख्य नवाचार अक्सर इंटरफेस या निच उपयोग केस होता है, न कि अंतर्निहित AI तकनीक स्वयं।

Q2: Darren Mowry क्यों मानते हैं कि AI एग्रीगेटर्स जोखिम में हैं?
Mowry मानते हैं कि एग्रीगेटर्स मार्जिन दबाव और डिसइंटरमीडिएशन का सामना करते हैं क्योंकि प्रमुख मॉडल प्रदाता (जैसे OpenAI, Google, Anthropic) तेजी से अपने स्वयं के प्लेटफॉर्म में सीधे एंटरप्राइज-ग्रेड ऑर्केस्ट्रेशन, मॉनिटरिंग और रूटिंग फीचर्स बना रहे हैं, स्टैंडअलोन मध्यस्थ की आवश्यकता को कम कर रहे हैं।

Q3: एक AI स्टार्टअप के लिए "खाई बनाना" का क्या मतलब है?
खाई बनाने का अर्थ है टिकाऊ प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बनाना जो व्यवसाय की रक्षा करता है। AI स्टार्टअप्स के लिए, इसमें मालिकाना डेटासेट्स विकसित करना, एक विशिष्ट उद्योग (जैसे कानून या चिकित्सा) में गहरी डोमेन विशेषज्ञता, अद्वितीय एल्गोरिदम जो एक विशिष्ट कार्य के लिए बेस मॉडल को अनुकूलित करते हैं, या उपयोगकर्ता समुदाय के भीतर गहरे नेटवर्क प्रभाव शामिल हो सकते हैं।

Q4: क्या सभी कंपनियां जो बाहरी LLM का उपयोग करती हैं, कमजोर रैपर्स मानी जाती हैं?
नहीं। कमजोरी विभेदीकरण की कमी में निहित है। Cursor या Harvey AI जैसी कंपनियां बाहरी LLM का उपयोग करती हैं लेकिन शीर्ष पर महत्वपूर्ण मालिकाना तकनीक, वर्कफ्लो और डोमेन-विशिष्ट समझ बनाई हैं, गहरा मूल्य बनाते हैं जो अकेला बेस मॉडल प्रदान नहीं कर सकता है। उन्हें "पतले" रैपर्स नहीं माना जाता है।

Q5: एग्रीगेटर चुनौती को समझाने के लिए Mowry किस ऐतिहासिक सादृश्य का उपयोग करते हैं?
Mowry आज के AI एग्रीगेटर्स की तुलना 2000 के दशक के अंत के स्टार्टअप्स से करते हैं जिन्होंने AWS क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर को पुनर्विक्रय और प्रबंधित किया। जब AWS ने अपने स्वयं के सीधे एंटरप्राइज ऑफरिंग्स को बढ़ाया और ग्राहक अधिक परिष्कृत हो गए, तो उन मध्यस्थ स्टार्टअप्स में से अधिकांश विफल हो गए, सिवाय उनके जिन्होंने वास्तविक परामर्श या सुरक्षा सेवाएं जोड़ीं।

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