La semana pasada estuve tomando café con un fren de vibe-coder y el proyecto AI Crypto en el área de la bahía, y estoy cada vez más seguro de una cosa: en el futuro, habrá pequeños equipos que obtendrán retornos de miles de millones.

Primero veamos los datos duros📊

PhotoAI, creado por una sola persona, Pieter Levels, ha empaquetado la interfaz de OpenAI en un "estudio de fotografía en línea", logrando un ingreso mensual de 100k dólares en 18 meses, con un margen de ganancia del 80 %+
Rewind/Limitless dos cofundadores, "videocinta de vida" local + colgante de IA, tan de nicho que no puede ser más, pero ya ha alcanzado 220 k de ARR
Midjourney, el equipo central tiene menos de 20 personas, impulsado por la comunidad de Discord, se espera que los ingresos de este año sean de 300 millones de dólares, con 20 millones de usuarios.
Kagi, 8 ingenieros hacen búsqueda por suscripción, usuarios de pago superan 50k, ARR de millones de manera estable.

Estos productos tienen un punto en común: siempre que se bloquee el costo de alquiler del modelo y se convierta el producto en una "suscripción premium" o "API de pago", un equipo de menos de 10 personas también puede mantener un flujo de efectivo de millones.

¿Pero por qué muchos proyectos de IA no hacen "IA pura" y se acercan a Crypto? Porque el problema de la financiación es demasiado real: entrenar modelos cuesta mucho dinero, el margen bruto está bloqueado por el hardware, y los VC ahora solo ven "primero hay que tener ARR y luego hablar de la cantidad de parámetros".

Entrenar un gran modelo cuesta ya sea millones de dólares, o primero llenar los GPUs. Los VC hoy en día preguntan primero "¿Cuánto es el ARR?" y luego preguntan por los parámetros.

Los múltiplos de valoración del SaaS tradicional han caído desde el pico de 2022 hasta un "rango normal" de 6-7 × ARR en 2024: el modelo de quemar dinero para contar historias futuras ya no se vende bien.

Mientras tanto, los costos de hardware están deshaciéndose. Después de la producción en masa del H100, se espera que los precios de alquiler de GPU caigan durante todo el 2024, SemiAnalysis predice que una vez que Blackwell esté disponible, el H100 deberá bajar un 65 % más para ser competitivo. Cuanto más barata sea la potencia de cálculo, menor será la barrera de entrada, y lo pequeño y especializado será más atractivo.

Aunque un SaaS vertical pequeño y bonito puede ganar dinero, su techo no es alto; si quiere seguir la ruta de los unicornios, debe contar una historia más grande. Depender únicamente de los ingresos sin financiación puede ser lo más realista.

Crypto le dio otra vía: vender nodos, vender tokens, pre-vender capacidad de cálculo futura a la comunidad, el flujo de caja se vuelve positivo de inmediato:
1) Los usuarios son tanto inversores como proveedores de poder de cómputo, lo que conlleva la difusión y el crecimiento, por lo que vemos tantos modelos de AI DePIN.

También por eso estoy cada vez más convencido:
(1) El modelo base de código abierto se está volviendo cada vez más fuerte,
(2) El precio equivalente de GPU está bajando,

Para que un equipo individual o de dos personas pueda superar las barreras de recursos, es clave enfocarse en dos puntos.
1. Vertical extremadamente estrecho: encontrar un escenario de necesidad frecuente con un costo de inferencia <10% de ingresos (fotos, audio, fragmentos de código, gestión de memoria)
2. Mentalidad de pago fuerte: cobrar desde el primer día, filtrando directamente el tráfico de "fren" para asegurar que el ritmo de ingresos esté sincronizado con el gasto de poder de cálculo.

Pero la premisa es: primero escribe el modelo de ganancias en la pizarra, y luego escribe el código.