Geçen hafta Bay Area'da vibe-coder ve AI Crypto projesinin frenleriyle kahve içtim, gelecekte küçük takımların k k'lik kazançlar elde edeceğinden giderek daha eminim.
Önce sert verilere bakalım📊
PhotoAI, sadece Pieter Levels ile, OpenAI arayüzünü "çevrimiçi fotoğraf stüdyosu" haline getirdi, 18 ayda aylık 100.000 ABD doları gelir elde etti, brüt kar %80'den fazla. Rewind/Limitless iki kurucu, yerel "hayat kaseti" + AI kolye, çok niş bir şekilde, ama 220 milyon dolar ARR kazandı. Midjourney, çekirdek takım 20 kişiden az, Discord topluluğu ile yönlendiriliyor, bu yıl 300 milyon dolar gelir bekleniyor, kullanıcı sayısı 20 milyon. Kagi, 8 mühendis abonelik arama yapıyor, ücretli kullanıcı 50 bini geçti, milyon seviyesinde ARR stabil bir şekilde.
Bu ürünlerin ortak bir noktası var: Model kiralama maliyetini kilitleyip, ürünü "üst düzey abonelik" veya "ücretli API" haline getirirseniz, 10 kişiden daha az bir ekip bile milyonlarca nakit akışını sürdürebilir.
Ama neden birçok AI projesi "saf AI" yapmıyor da Crypto ile yakınlaşıyor? Çünkü finansman zorlukları çok gerçekçi - model eğitimi para harcıyor, brüt kar marjı donanım tarafından kilitleniyor, VC'ler artık sadece "önce ARR, sonra parametre sayısını konuşalım" diyor.
Büyük bir modeli eğitmek ya on milyonlarca dolar ya da öncelikle GPU'ları doldurmak gerekiyor, VC'ler artık önce "ARR ne kadar?" sonra parametreleri soruyor.
Geleneksel SaaS'ın değerleme çarpanları, 2022 yılındaki zirveden 2024'te 6-7 × ARR olan bu "normal aralığa" kadar düştü - para harcayarak gelecekteki hikayeleri satma modeli artık iyi satılmıyor.
Bu arada, donanım maliyetleri tasfiye ediliyor. H100 seri üretime geçtikten sonra, 2024 yılında GPU kiralama fiyatları yıl boyunca düşecek, SemiAnalysis Blackwell'in devreye girmesiyle H100'ün rekabetçi olabilmesi için %65 daha düşmesi gerektiğini tahmin ediyor. Hesaplama gücü ne kadar ucuzsa, engel o kadar düşük oluyor, küçük ve özel olanlar daha fazla ilgi görüyor.
Küçük ama güzel dikey SaaS'lar para kazanabilir, ancak tavanı yüksek değildir; tek boynuzlu at yoluna girmek istiyorsanız daha büyük bir hikaye anlatmalısınız. Sadece gelir elde etmek, finansman sağlamadan gerçekçi olabilir.
Crypto, başka bir yol sundu: düğüm satmak, token satmak, gelecekteki hesaplama gücünü topluluğa ön satış yapmak, nakit akışı hemen pozitif: 1) kullanıcı hem yatırımcı hem de hesaplama gücü sağlayıcısıdır, kendi kendine yayılma ve büyüme ile birlikte, bu yüzden bu kadar çok AI DePIN modeli görüyoruz.
Bu yüzden giderek daha fazla eminim ki: (1) Açık kaynak temel modeli giderek güçleniyor, (2) GPU eşdeğer fiyatları düşüyor,
Bireysel/iki kişilik ekiplerin kaynak engellerini aşabilmesi için iki noktaya odaklanması gerekiyor. 1. Çok dar dikey: %10'dan az maliyetle gelir elde eden, ancak yüksek frekanslı bir talep gören senaryoları (fotoğraf, ses, kod parçaları, bellek yönetimi) bulun. 2. Güçlü ödeme zihniyeti: Yayınlandığı ilk günden itibaren ücretli olması, "bedava" trafiği doğrudan filtreleyerek gelir akışını, hesaplama gücü harcamalarıyla senkronize etmeyi sağlar.
Ama ön koşul şu: Önce kâr modelini beyaz tahtaya yazmak, sonra kod yazmak.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Geçen hafta Bay Area'da vibe-coder ve AI Crypto projesinin frenleriyle kahve içtim, gelecekte küçük takımların k k'lik kazançlar elde edeceğinden giderek daha eminim.
Önce sert verilere bakalım📊
PhotoAI, sadece Pieter Levels ile, OpenAI arayüzünü "çevrimiçi fotoğraf stüdyosu" haline getirdi, 18 ayda aylık 100.000 ABD doları gelir elde etti, brüt kar %80'den fazla.
Rewind/Limitless iki kurucu, yerel "hayat kaseti" + AI kolye, çok niş bir şekilde, ama 220 milyon dolar ARR kazandı.
Midjourney, çekirdek takım 20 kişiden az, Discord topluluğu ile yönlendiriliyor, bu yıl 300 milyon dolar gelir bekleniyor, kullanıcı sayısı 20 milyon.
Kagi, 8 mühendis abonelik arama yapıyor, ücretli kullanıcı 50 bini geçti, milyon seviyesinde ARR stabil bir şekilde.
Bu ürünlerin ortak bir noktası var: Model kiralama maliyetini kilitleyip, ürünü "üst düzey abonelik" veya "ücretli API" haline getirirseniz, 10 kişiden daha az bir ekip bile milyonlarca nakit akışını sürdürebilir.
Ama neden birçok AI projesi "saf AI" yapmıyor da Crypto ile yakınlaşıyor? Çünkü finansman zorlukları çok gerçekçi - model eğitimi para harcıyor, brüt kar marjı donanım tarafından kilitleniyor, VC'ler artık sadece "önce ARR, sonra parametre sayısını konuşalım" diyor.
Büyük bir modeli eğitmek ya on milyonlarca dolar ya da öncelikle GPU'ları doldurmak gerekiyor, VC'ler artık önce "ARR ne kadar?" sonra parametreleri soruyor.
Geleneksel SaaS'ın değerleme çarpanları, 2022 yılındaki zirveden 2024'te 6-7 × ARR olan bu "normal aralığa" kadar düştü - para harcayarak gelecekteki hikayeleri satma modeli artık iyi satılmıyor.
Bu arada, donanım maliyetleri tasfiye ediliyor. H100 seri üretime geçtikten sonra, 2024 yılında GPU kiralama fiyatları yıl boyunca düşecek, SemiAnalysis Blackwell'in devreye girmesiyle H100'ün rekabetçi olabilmesi için %65 daha düşmesi gerektiğini tahmin ediyor. Hesaplama gücü ne kadar ucuzsa, engel o kadar düşük oluyor, küçük ve özel olanlar daha fazla ilgi görüyor.
Küçük ama güzel dikey SaaS'lar para kazanabilir, ancak tavanı yüksek değildir; tek boynuzlu at yoluna girmek istiyorsanız daha büyük bir hikaye anlatmalısınız. Sadece gelir elde etmek, finansman sağlamadan gerçekçi olabilir.
Crypto, başka bir yol sundu: düğüm satmak, token satmak, gelecekteki hesaplama gücünü topluluğa ön satış yapmak, nakit akışı hemen pozitif:
1) kullanıcı hem yatırımcı hem de hesaplama gücü sağlayıcısıdır, kendi kendine yayılma ve büyüme ile birlikte, bu yüzden bu kadar çok AI DePIN modeli görüyoruz.
Bu yüzden giderek daha fazla eminim ki:
(1) Açık kaynak temel modeli giderek güçleniyor,
(2) GPU eşdeğer fiyatları düşüyor,
Bireysel/iki kişilik ekiplerin kaynak engellerini aşabilmesi için iki noktaya odaklanması gerekiyor.
1. Çok dar dikey: %10'dan az maliyetle gelir elde eden, ancak yüksek frekanslı bir talep gören senaryoları (fotoğraf, ses, kod parçaları, bellek yönetimi) bulun.
2. Güçlü ödeme zihniyeti: Yayınlandığı ilk günden itibaren ücretli olması, "bedava" trafiği doğrudan filtreleyerek gelir akışını, hesaplama gücü harcamalarıyla senkronize etmeyi sağlar.
Ama ön koşul şu: Önce kâr modelini beyaz tahtaya yazmak, sonra kod yazmak.