VentureBeat 2023/6/25 01:10:00(JST)
大規模言語モデル（LLM）の出現以降、純粋な技術的な堀を築くことは困難になってきた。新しい製品を市場に導入する障壁が低くなり、一晩で時代遅れになる恐れがあるため、既存のビジネス、スタートアップ、投資家は、持続可能な競争優位性を確立するための道を模索している。しかし、この新しい風景は、顧客の複数の痛みを解決し、大規模なワークフローを自動化するより広範な製品提供に基づく、異なる種類の堀を築く機会を提供している。”
オープンソースモデルが商用利用可能になり、LoRAのようなソリューションにより、誰でも特定のデータセットでオープンソースモデルを迅速かつ経済的に再トレーニングできるようになった。ビジネスにとっての現実は、競合他社が未だ解決していないニッチな痛みを解決する狭い「単一機能」製品を定義する代わりに、より広範なスケールで顧客の声を聞き、一年前には関係ないと思われた複数の痛みを解決する広範な製品を提供することができるようになったことを意味している。”
スタートアップは、単一の機能に焦点を当てた製品ではなく、広範な製品を構築することで、製品の採用を簡素化し、新規参入者や市場リーダーに対するさらなる進入障壁を作り出し、一晩でビジネスを崩壊させる可能性のある新しいオープンソースモデルに対する保護を確保することができる。
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引用元の記事：The moat paradox: Rediscovering competitive advantage for AI success.