#AI 應用快速擴展

前幾天在 Twitter 上看到有人分享這個圖(圖一),可以發現 Generative AI 已經有很多「類似」的服務,一個月都能有 USD 1M 的營收,而營收 USD 200K 以上的也有十多個,這說明了對於消費者而言是有 PMF 的,但要注意觀察的是熱度消退的速度,正因為這些服務同質性太高,能否吸引消費者繼續留存將會是個值得觀察的指標。

#令人想起 iPhone 應用程式發展的熱潮

可以看到的是這些服務,都是直些面向消費者 (2C) 的應用,這類服務來得快但去得也快,當初 iPhone 出來時,你只要開發一個小功能有很有趣,可能消費者就願意付費,一爆紅你就可以拿到不錯的營收,但至今還細水長流的,通常需要轉變成一個好的服務與產品,消費者才會持續使用與付費。

#從 Lensa AI 來看潮起潮落

Lensa AI 去年底隨著 AI 的熱度,能夠讓你上傳照片就得到自己的數位分身 (各類 AI 畫出來的數位頭像),從下圖二 Statista 的推估營收,2022/12 達到一個月 USD 30M,熱潮退去後則剩下一個月 USD 1M 的營收,雖然說也是不錯了,但在其他服務也能提供類似的功能下,營收成長就會有壓力。

#還有雲端成本與獲客成本還沒算進去

從圖一來看,Cumulated RPD (Revenue per download) 指的是從有下載的人到現在累積起來,平均一個下載可以收到多少營收,圖上的數字從 0.05-1.01 不等,但如果你一個下載要花超過這個錢,你可能就會虧錢,或者你要把這個營收打幾個折,例如 App Store 可能要抽個 15-30% 不等的錢,你也要付給 Open AI 相關的運算費用,再加上你獲客的費用,你賺的錢有多,那才是真的賺錢。現階段如果運氣好,透過社群 Go Viral,那獲客成本趨近於零,你才更有賺頭,這就是初期的流量紅利。但後面進來的就沒有那麼好做了。

#Generative AI 新創的下一步

從上面的案例可以想到,未來應該還是會有一波這類的服務會不見。或者是有些創業者把這個當成是賺錢的工具,趁機賺個機會財,以上面的數字算一算,只要你沒有投入過多的其他成本,那這筆獲利也會是你未來要再創其他業,或是拿它來投入做你想要更細水長流的服務或產品的本錢。

#2B的應用

我認為長期有機會建立起自己的 Moat 服務,還是以 2B 為主,參閱:[布蘭登觀點 090] AIGC 百花齊放的背後,更重要的是慎選商業模式,依照目前自己本身服務有的優勢,透過生成式 AI 強化自己的服務速度、降低服務成本等,用更多元的因素來建構護城河,會比單一只是拿「AI」作為賣點,更能有說服力。但 Moat 這件事我認為只有做出來那一刻,才是真的,其他時刻可能都會被其他人質疑,你這個真的能夠比較好嗎?所以我更重視的是你在規劃執行事,是否有用「長期建立起護城河的中心思想」加上「優於其他創業者的執行力」,這兩點才是你未來能否建立起 Moat 的關鍵。

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