完成B+轮融资，收入过亿的FancyTech说：每个阶段都需要再找一次PMF丨涌现36人
Quelle: Intelligente Emergenz
Emergenz (Emergence) ist ein Schlüsselphänomen der generativen KI-Welle: Wenn das Modell eine kritische Größe erreicht, zeigt die KI eine dem Menschen ähnliche Intelligenz und kann verstehen, lernen und sogar erschaffen.
"Emergenz" findet auch in der realen Welt statt – die Silizium-basierte Zivilisation steht kurz vor dem Ausbruch, und Unternehmer sowie Schöpfer im AI-Bereich nutzen ihre Intelligenz und ihren Verstand, um den langen Weg zur Verwirklichung der AGI zu erhellen.
Inmitten des Wechsels zwischen alter und neuer Produktivität lanciert "Intelligente Emergenz" eine neue Kolumne "Die 36 der Emergenz", in der wir durch Gespräche mit Schlüsselfiguren der Branche die neuen Überlegungen dieser Phase festhalten.
Text | Deng Yongyi
Redaktion | Su Jianxun
Als CEO des vier Jahre alten AI-Startups FancyTech, das rechtzeitig zur großen Modellwelle gegründet wurde, stand Kongjie letztes Jahr vor einer entscheidenden Entscheidung:
Sollten wir mehr menschliche Mitarbeiter zu AI-Projekten hinzufügen?
FancyTech ist eine AIGC-Inhaltsplattform und nutzt selbstentwickelte Bild- und Videomodelle. FancyTech kann Marken im Bereich Fast Moving Consumer Goods und Einzelhandel unterstützen, Produktbilder, Videos und andere Materialien mit KI zu generieren und zu erstellen.
Die Firma wurde insbesondere bekannt, als Zhuxiao Hu sie 2024 als ein Paradebeispiel für ein erfolgreiches Produkt-Markt-Fit-Unternehmen lobte, mit den Worten: "Die Produkte wirken besonders gut und lassen sich schnell monetarisieren."
△ FancyTech Kundenbereich
△ FancyTech Benutzeroberfläche
Im Geschäftsmodell verfolgt FancyTech einen klassischen B2B-Ansatz, was bedeutet, dass sie mit echtem Geld von Kunden bezahlt werden und im Gegenzug zufriedenstellendere Inhalte liefern müssen. "Zufriedenstellend" ist an sich ein äußerst subjektives Kriterium.
"Reine KI kann nur schwer 100% den Anforderungen der Kunden gerecht werden. Selbst wenn du mit KI 70% oder 80% erreichst, werden die Kunden nicht zufrieden sein und nicht bereit sein, zu bezahlen", sagt Kongjie gegenüber "Intelligente Emergenz".
Ein Beispiel: FancyTech zerlegt Materialien aus einem Produktvideo und lässt verschiedene Studios an unterschiedlichen Teilen arbeiten, wobei Studio A sich auf Bewegungen von Personen spezialisiert und Studio B für KI-Kleiderwechsel verantwortlich ist.
Für Marken bedeutet das, dass auch wenn jeder Teilbereich mittels KI um 30% bis 50% effizienter gemacht werden kann, sie immer noch die letzten 20% selbst erledigen müssen, was die Abschlussrate der Kunden erheblich beeinträchtigen kann.
Daher entschied sich FancyTech dafür, dass menschliche Mitarbeiter den gesamten Prozess koordinieren müssen, basierend auf Kongjies Berufserfahrung.
Vor der Gründung von FancyTech war Kongjie als erster Leiter des Tmall Luxury Pavilion und als Produktmanager für das mobile Taobao tätig. "Wir haben keine direkte Verknüpfung zwischen Marken und Inhaltsproduzenten zugelassen. FancyTech garantiert die Projektauslieferung, und aus Kundensicht sind wir quasi die AIGC-Inhaltslieferanten, die direkte Ergebnisse liefern, was mehr Unternehmen zur Zusammenarbeit mit uns bewegt."
Für die Venture-Capital-Szene mag "AI+Menschen" nicht das spannendste Modell sein, doch FancyTech hielt dem externen Druck stand, verkleinerte das Team und erhöhte den Anteil menschlicher Mitarbeiter in der Auslieferung, um Kunden von Premium-Marken zu gewinnen und mehr Drittanbieter-Schöpfer in das Ökosystem zu integrieren.
Bis zur zweiten Jahreshälfte 2024 hatte FancyTech ein Modell ähnlich dem eines "Vor-Ort-Ladens hinter einem MCN" etabliert:
Vorne treffen Fancy auf die Bedürfnisse der Markenmaterialien von Brands und Kunden. Account Manager zerlegen die Aufgaben und verteilen sie an mehrere Schöpfer/Studios auf der FancyTech-Plattform;
Die Schöpfer erarbeiten die Inhalte basierend auf der technischen Plattform von FancyTech, dabei stellen sie eine Vielzahl von Erstellungsmöglichkeiten im E-Commerce-Bereich zur Verfügung, einschließlich Mainframe-Modell und vertikalen Modellen jedes Elements;
FancyTech koordiniert am Ende das Projekt und die Kommunikation mit den Kunden, um sicherzustellen, dass das ausgelieferte Projekt erfolgreich ist.
In Bezug auf die Geschäftszahlen zeigt sich, dass die Reformen von FancyTech erhebliche Erfolge erzielen.
Im Jahr 2022 erzielte FancyTech Einnahmen im Millionenbereich, 2023 stiegen diese auf über 50 Millionen. 2024 verdoppelte sich diese Zahl erneut. FancyTech hat dieses Modell in mehr als 10 Länder ausgeweitet, darunter die USA, Südkorea, Singapur, Malaysia, Thailand, Indonesien, die Vereinigten Arabischen Emirate, Saudi-Arabien und Brasilien.
"Intelligente Emergenz" hat herausgefunden, dass FancyTech kürzlich eine B+-Runde in Millionenhöhe abgeschlossen hat, die von Zhilin Capital und Altinvestor Jinsha River Ventures gemeinsam angeführt wird. Light Source Capital agierte als exklusiver Finanzberater.
Für mehr AI-Startups wird der Druck vom Markt nun immer realistischer und dringlicher: Inmitten der raschen Iterationen der großen Modellbasis, wie findet man PMF und wird finanziell autark?
FancyTech wurde in einem Jahr gegründet, in dem das VC-Investment einen Tiefpunkt erreichte. Daher achtete FancyTech vom ersten Tag an besonders auf Cashflow und den geschäftlichen Kreislauf.
Kongjie bemerkt, dass die ursprüngliche Idee, ein rein AI-betriebenes Unternehmen zu betreiben, "vielleicht ein Irrweg war". Die alleinige Fokussierung auf technische Durchbrüche macht es schwer, einen umfassenden geschäftlichen Kreislauf zu schaffen; Startups müssen in jeder Phase erneut nach einem PMF (Product Market Fit) suchen.
"Niemand spielt eine größere Rolle als die großen Unternehmen, die sofort ein ähnliches Produkt und Ergebnisse erreichen können. Immer gibt es jemanden, der mehr Geld als du aufbringen kann, und dich dann übertrifft", sagt er.
Jetzt gehört es zur täglichen Routine von Kongjie, einen KA-Kunden nach dem anderen zu gewinnen. Als die Finanzierungsrunde abgeschlossen war, teilte er in den sozialen Medien die erfreulichen Nachrichten über Vertragsabschlüsse mit Yuze, NINE WEST und der UOB-Bank in Singapur.
Kongjie teilte auch praktische Erfahrungen von inländischen und internationalen Einsätzen mit "Intelligente Emergenz", einschließlich vieler Experimente und Aufgaben. Wir haben diese Einblicke geordnet:
Nur reine AI-Tools zu machen, funktioniert nicht, sie werden von großen Modellen verdrängt
"Intelligente Emergenz": Sie wurden 2020 gegründet, genau vor der großen Modellwelle. Ihr Produkt hat sich über die Jahre stark verändert. Wie würden Sie die Aktivitäten von FancyTech jetzt zusammenfassen?
Kongjie: Die gesamte Branche hat drei Phasen der Veränderung durchlaufen. Zuerst machten alle große Modelle; in der zweiten Phase wandten sie sich AI-Anwendungen zu. Möglicherweise trainierten sie kleine Modelle selbst oder verwendeten APIs von anderen. Doch die Kommerziellen Perspektiven dieser Ansätze sind begrenzt.
Jetzt haben wir den dritten Schritt herausgefunden, nämlich die Plattformisierung. Wir haben eine kommerzielle Plattform für AI-Inhalte geschaffen, die eine Vielzahl von internationalen AI-Schöpfern und Studios vereint, um Kunden zusammen zu bedienen.
"Intelligente Emergenz": Wie versteht man diese AI-Inhaltsplattform?
Kongjie: Wir arbeiten mit vielen AI-Studios und persönlichen Schöpfern im In- und Ausland zusammen.
Diese könnten kleine Studios sein oder AI-Enthusiasten, die einige kleine Modell-Trainings machen, einschließlich Workflow, Lora usw. Sie sind alle fokussiert auf ihre vertikalen Bereiche, zum Beispiel machen manche spezialisierte Baby-AI-Bilder, während andere auf die Präsentation von Schmuck spezialisiert sind und es ihnen gelingt, die Details, wie ein Ring an einem Finger sitzt, perfekt zu kontrollieren. Wir integrieren diese hervorragenden Schöpfer in die Plattform.
"Intelligente Emergenz": Wie sieht der spezifische Serviceprozess aus?
Kongjie: Wir haben eine bearbeitbare Plattform entwickelt. Im Gegensatz zu ComfyUI, das nur von Fachleuten genutzt werden kann, haben wir unsere Plattform benutzerfreundlicher gestaltet. Schöpfer können Workflows, Lora-Anpassungen oder auf Open Source basierende Fine-Tuning-Modelle hochladen.
Im B2B-Bereich haben wir umfangreiche Erfahrung gesammelt, da viele große Modellfirmen, auch im Ausland, sich zunächst auf B2C konzentrierten. Wir haben Fachwissen, Arbeitsmethoden und Basis-Materialien aus verschiedenen Branchen zusammengetragen.
Von China bis ins Ausland, um B2B wirklich gut umzusetzen, muss man Endergebnisse liefern, nicht nur Werkzeuge. Wir haben höhere durchschnittliche Bestellwerte, da viele Studios auf unserer Plattform direkt Ergebnisse für die Kunden liefern.
"Intelligente Emergenz": Welche Aufgaben ersetzen Sie für Ihre Kunden?
Kongjie: Früher mussten Kunden ein Werbebüro, Filmproduktion engagieren, Beleuchtung und echte Dreharbeiten organisieren, Modelle buchen und nach der Aufnahme alles bearbeiten. Jetzt sind diese Schritte nicht mehr notwendig.
"Intelligente Emergenz": Was ist der Beitrag der KI im gesamten Prozess?
Kongjie: In jedem Produktionsschritt kann KI die Effizienz um 30% bis 50% steigern. Diese Effizienzsteigerungen summieren sich schließlich zu einem zufriedenstellenden Ergebnis für den Kunden. Wenn es sich nur um eine reine KI-Funktion handeln würde, könnte sie möglicherweise nur 50% bis 70% der Kundenanforderungen erfüllen.
Unternehmer fühlen sich möglicherweise von der Effizienzsteigerung begeistert, aber wenn das Endergebnis nicht gut ist, werden sie es selbst machen müssen, was der Grund ist, warum KI derzeit nicht nachhaltig umgesetzt werden kann.
"Intelligente Emergenz": Können Sie ein Beispiel geben?
Kongjie: Beispielsweise haben wir einen Immobilienkunden im Nahen Osten. Der Immobilienmarkt dort boomt, und sie beginnen mit dem Verkauf von Häusern, bevor diese tatsächlich gebaut sind. Früher hatten sie nur Zeichnungen, aber jetzt benötigen sie Inhalte wie 3D-Modelle des Hauses, Innenansichten und Möbelelemente.
Der erste Schritt besteht darin, dass Fancy ein lokales Geschäftsteam beauftragt, den Kunden zu gewinnen. Im zweiten Schritt wird das Projekt durch unsere Plattform in verschiedene Teile zerlegt – einige erstellen Bilder, andere Videos oder Animationen. Im dritten Schritt finden wir auf der Plattform Ersteller, die Experten auf dem jeweiligen Gebiet sind, und delegieren die einzelnen Aufgaben an sie.
Um ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, bieten wir verschiedene Workflows und passende Modelle auf der Plattform an, damit sie schneller und effektiver produzieren können. Diese Workflows und Modelle stammen aus den Beiträgen anderer Schöpfer auf der Plattform.
"Intelligente Emergenz": Sie funktionieren wie ein MCN.
Kongjie: Nehmen wir Disney und SHEIN als Vergleich. Disney produziert jedes Quartal beliebte IPs, doch die meisten davon sind nicht von ihnen selbst erstellt, sondern sie kaufen sie in einem kleinen Maßstab ein, verstärken den Inhalt durch Filme und testen ergänzende Produkte über Disneyland, anschließend vergrößern sie den Verkauf weltweit. Sie verdienen die Differenz zwischen dem ursprünglichen Kauf und dem Endverkauf.
SHEIN entdeckt dagegen Modetrends im Ausland, verbunden mit kleinen Fabriken in Guangzhou, um Muster zu fertigen und die Marktreaktion über die Website zu testen. Wenn diese gut aufgenommen werden, wird die Produktion ausgeweitet. Früher konnten diese kleinen Fabriken keine internationalen Bekleidungsdesign-Aufträge erhalten, aber mit dem Mechanismus von SHEIN ist dies jetzt möglich.
Ebenso konnten auch kleine chinesische Inhaltsersteller früher keine Aufträge von internationalen Großkunden erhalten, aber durch unsere AI-Inhaltsplattform können sie das jetzt tun. Früher war es die Lieferkette, die ins Ausland ging; jetzt ist es die Inhaltslieferkette. Durch AI haben wir die Effizienz erheblich gesteigert.
"Intelligente Emergenz": Das klingt, als hätte es nicht mehr viel mit der eigentlichen Entwicklung der AI-Technologie zu tun, sondern mehr mit einem Geschäftsdenken-Iterationenprozess, bei dem Menschen immer noch eine entscheidende Rolle spielen.
Kongjie: Auch wenn die AI-Welle sehr groß ist, gibt es nur wenige Fälle, in denen sie tatsächlich kommerziell umgesetzt wird. Früher hofften alle, dass es wie beim früheren SaaS funktioniert, aber AI kann nicht 100% aller Probleme lösen. Selbst als Assistent bleibt sie letztlich nur eine Ergänzung zum Menschen.
Nach unzähligen Versuchen stellten wir fest, dass eine kleine Menge menschlicher Arbeit kombiniert mit einer großen Menge AI für die Lieferung erforderlich ist, damit die Kunden zufrieden sind. Daher müssen wir plattformbasiert vorgehen – vom AI-Training bis hin zu den letzten Beteiligten im Lieferprozess benötigt man eine Vielzahl externer Arbeitskräfte.
"Intelligente Emergenz": Wie verwalten Sie den gesamten Workflow, wenn er für externe Parteien geöffnet wird?
Kongjie: Um die Qualität der Auslieferung zu gewährleisten, haben wir unser eigenes Personal, das mit dem Kunden in Kontakt steht, die Projektverwaltung wird von Fancy übernommen, was Prüfungen und Anpassungen durchläuft.
Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass unsere Effizienz mit der Weiterentwicklung der AI-Technologie immer höher wird. Der Anteil von zum Beispiel 20% menschlicher Beteiligung kann eventuell auf 15% oder 10% reduziert werden.
Heute machen sich viele Startups Sorgen, ob ihre Arbeit obsolet sein könnte, sollte GPT-4 oder GPT-5 veröffentlicht werden, oder ob OpenAI oder Bytedance einen weiteren Agent entwickeln werden.
"Intelligente Emergenz": Die beste Praxis ist, direkt Ergebnisse zu liefern. Wann haben Sie das erkannt?
Kongjie: Das war ungefähr in der zweiten Hälfte des Jahres 2024.
"Intelligente Emergenz": Gab es Zwischenfälle oder wie haben Sie diesen Ansatz gefunden?
Kongjie: Es war ein schrittweiser Prozess. Zunächst setzten wir schnell auf kommerzielle Umsetzung, dann stellten wir fest, dass alleinige Eigenleistungen zu schwerwiegend waren, daher mussten wir externe Ressourcen einbinden.
Während des Prozesses haben wir viele Vorurteile ertragen müssen, denn andere sagten, es handle sich nicht um eine reine AI, da wir so viele menschliche Einbindungen hatten; wir kümmerten uns darum nicht.
Früher trainierten wir unseren eigenen Modelle, die in sehr vertikalen Bereichen effektiv waren und erfolgreich in einer bestimmten Ecke des E-Commerce arbeiten konnten, aber dies ließ sich kommerziell nicht weiter ausbauen.
Als wir den internationalen Markt erschlossen, stellten wir fest, dass AI-Inhalte von verschiedenen Ländern und Regionen unterschiedlich gefordert werden. Daher mussten noch mehr Drittanbieter, wie Einzelpersonen oder kleine Studios, einbezogen werden, um gemeinsam Modelle auf Open-Source-Basis zu schulen.
"Intelligente Emergenz": Hat sich die Teamgröße in diesem Prozess verändert?
Kongjie: Die Anzahl der Mitarbeiter in unserem Unternehmen ist deutlich gesunken. Wir wandeln uns schrittweise in ein Plattform-Management- und Technikteam, wobei die Lieferung externen Partnern überlassen wird.
Wir haben viele verschiedene Modelle und Workflows untersucht und ein System entwickelt, um die meisten Bild- und Videofolgen sowie Modelle im Markt direkt aufzunehmen.
Als wir den internationalen Markt betraten, stellten wir fest, dass die Nachfrage nach AI-Inhalten sehr vielfältig ist und jede Region und jedes Land einen eigenen Stil hat. Daher müssen Modelle und Workflows von Drittanbietern in das Ökosystem aufgenommen werden, um die Nachfrage zu erfüllen.
Jede Phase erfordert die Suche nach einem PMF
"Intelligente Emergenz": In den vergangenen zwei Jahren hat die Entwicklung großer Modelle rasant zugenommen. Wie entscheidet FancyTech, ob sie selbst Modelle trainieren, oder wie wägen Sie das Kosten-Nutzen-Verhältnis ab?
Kongjie: Wenn große Modelle erstmals veröffentlicht wurden, trainierten wir keine eigenen Modelle, sondern untersuchten zunächst, wie wir sie nutzen könnten.
Etwa ab der zweiten Hälfte 2022 bis 2023 begannen wir, unsere Bild- und Videomodelle zu trainieren. Anfangs profitierte wir von dieser Entwicklung, denn es machte einen Unterschied, falls du ein Modell hattest. Wir haben dabei unseren eigenen Ansatz genutzt. Da wir B2B betreiben, haben wir eine spezielle Stärke in der realistischen Darstellung und Steuerung von Objekten entwickelt.
Seit der zweiten Hälfte 2024 stellen wir fest, dass unsere eigenen Modelle alleine nicht alle Kundenbedürfnisse erfüllen konnten, die gelöst werden können. Daher haben wir begonnen, das eigene Modelltraining zu schwächen und es den Schöpfern auf der Plattform zu überlassen, die möglicherweise nur für einen Teilbereich spezialisiert sind.
Einige Schöpfer sind beispielsweise für die Handsteuerung verantwortlich, und andere erzielen gute Ergebnisse bei Haar-, Kleidungs- und Schuhdesigns.
"Intelligente Emergenz": Wie sieht ein typisches Kundenprofil aktuell aus?
Kongjie: Wir bedienen hauptsächlich KA-Händler und betreuen derzeit selten SMB (kleine und mittlere Unternehmen). Unsere Beispielkunden sind Samsung, Lazada usw.
Unsere Kategorien erweitern sich stetig, von Bekleidung bis hin zu Fast Moving Consumer Goods, Lebensmitteln, Getränken, Haushaltsgeräten. Auslandsbedarfe unterscheiden sich hierbei von inländischen. Alles, was mit Werbung zu tun hat, decken wir ab – Immobilien, Gastronomie, Hotel, Finanzen, Bankwesen und Medien.
"Intelligente Emergenz": Auf welche quantitativen Indikatoren achten Sie am meisten? Beispielsweise das Verhältnis der von der AI ersetzten Arbeit oder Kosten?
Kongjie: Unsere AI-Inhalte variieren stark, und die genannten quantitativen Indikatoren sind messbare Kriterien. Bevor Kosten und Ausgaben diskutiert werden, setzen wir auf die Qualität des Inhalts. Auch wenn das Aussehen mit 100 Punkten bewertet wird, Kunden nutzen sie möglicherweise nicht, wenn AI 90 Punkte erreicht. Bildqualität, Inhaltsqualität, Realismus usw. sind die wichtigsten Kriterien.
Eine weitere Ebene ist die Effizienz – zuvor konnte ein Unternehmen zwei Projekte im Monat abschließen, jetzt sind es vier. Der letzte Schritt basiert schließlich auf Preis und Kosten.
"Intelligente Emergenz": In der Vergangenheit haben Sie auch Luxusmarken bedient. Nun kann FancyTech durch eine Plattform und ein System Kunden von Fast Moving Consumer Goods bis hin zu Luxusmarken bedienen. Gibt es nicht eine zu große Differenz zwischen den Kunden?
Kongjie: Aus diesem Grund verbinden sich Marken nie direkt mit den Inhaltserstellern, sondern immer mit Mitarbeitern von FancyTech. Diese Mitarbeiter sind entscheidend, weil sie wissen, welche Art von Inhalten in der Branche erforderlich sind und Stilrichtungen innovativ umsetzen können. Gleichzeitig brechen sie Anforderungen in kleine, standardisierte Produktionsschritte herunter und tragen mehr Verantwortung für die Koordination und Verwaltung.
"Intelligente Emergenz": Wie sieht die aktuelle Zusammensetzung Ihres Teams aus?
Kongjie: Derzeit beschäftigen wir 100 Personen. Vertrieb, Projektmanager und Produkt/Technik sind jeweils zu einem Drittel vertreten.
"Intelligente Emergenz": 2024 haben Sie mit dem Export begonnen. Wo sehen Sie Unterschiede auf dem internationalen Markt?
Kongjie: Bereits 2023 begannen wir mit der Zusammenarbeit mit lokalen KA-Unternehmen, quasi als Showcase. Unsere Kooperationen mit Samsung, LG sind Beispiele. 2024 begannen wir, eine standardisierte Reproduktion auf lokalen Märkten zu entwickeln und Wachstumskanäle zu erschließen. In über 10 Ländern haben wir bereits Partnerlinge gewonnen.
"Intelligente Emergenz": Wo wird sich Ihr Bestellvolumen auf dem AI-Inhaltsplattformmarkt bewegen?
Kongjie: Unser durchschnittliches Bestellvolumen beträgt seit jeher mehrere zehntausend bis zu zwanzigtausend Euro. Durch die größere Vielfalt an Produktionen sowohl im Inland als auch im Ausland können wir diese Bereiche weiter ausbauen, da die Arbeitskräfte im Ausland erheblich teurer sind.
"Intelligente Emergenz": Hat Ihr globaler Markteintritt FancyTechs Einnahmen beeinflusst?
Kongjie: Im Jahr 2024 haben wir Verträge mit einem Volumen von über 100 Millionen Euro abgeschlossen, mit einem im Vergleich zum Vorjahr verdoppelten Anstieg der Einnahmen und bestätigten Aufträge. Zwischen 2023 und 2022 ist unsere Leistung fünfmal höher. In diesem Jahr erwarten wir eine weitere Verdopplung.
"Intelligente Emergenz": Werden Sie künftig einen Unterschied zwischen dem inländischen und dem globalen Markt machen?
Kongjie: Wir erwarten, dass im Jahr 2025 beide Märkte jeweils die Hälfte unseres Geschäfts ausmachen. In Zukunft soll der Großteil aus dem Ausland kommen.
"Intelligente Emergenz": In China werden Sie oft als Beispiel für die Kommerzialisierung von AI zitiert, insbesondere von Ihrem Investor, Jinsha River Ventures-Partner Zhu Xiaohu. Wie sieht der Prozess der PMF-Suche bei Ihnen aus?
Kongjie: PMF ist keine einmalige Angelegenheit, sondern erfordert in unterschiedlichen Phasen die Neubewertung der eigenen Position. Grob geschätzt hängt eine Firma, die von null auf einen jährlichen Umsatz von 20 Millionen Euro kommt, von einer frühen PMF ab.
Wir haben die erste Phase von PMF in etwa 2022 abgeschlossen, als wir erkannten, dass im E-Commerce Bedarf an vielen Inhalten besteht, für die oft eine hohe Nachfrage und Notwendigkeit besteht. Nach der Einführung von AI entdeckten wir eine Möglichkeit, die Effizienz massiv zu steigern – dies war unsere erste Erkenntnis von PMF.
2023 begannen wir uns zu erweitern, weil wir nicht auf ein einzelnes Szenario oder eine einzelne Funktion bauen können. Daher erweiterten wir um Fähigkeiten im Bereich 3D und gewannen auch hochwertigere Marken als Kunden.
In der dritten Phase stellten wir fest, dass es nur eine begrenzte Anzahl hochwertiger Markenkunden gibt. Wenn wir selbstständig arbeiten, ist das Modell zu schwer und wir haben nach PMF im Ausland gesucht.
"Intelligente Emergenz": Aber von null bis zu 20 Millionen Euro Umsatz zu kommen, ist sogar in China nicht einfach. Wie haben Sie vorher die Machbarkeit der Idee sichergestellt, um ein umsetzbares Geschäftsmodell zu finden?
Kongjie: Jeder Validierungsprozess ist eine Wahrscheinlichkeitsfrage und hängt von vielerlei Faktoren ab. Die ersten beiden Phasen erforderten einfache Ausdauer. Während dieser Zeit hatten wir viele Entwicklungsziele, doch von zehn entwickelten Versionen und zehn unterschiedlichen Produkten oder Funktionen konnte maximal eines erfolgreich sein.
Natürlich ist es wichtig, in diesem Prozess selbst nicht zu scheitern, insbesondere da die Finanzierung aktuell schwierig zu erhalten ist.
In der dritten Phase wurde unsere Erkenntnis weiter verstärkt – wir müssen nicht alle Entwicklungen und Versuche allein durchführen. Viele große Modelle oder Workflows können wir an Drittanbieter übergeben, unsere Versuche werden dadurch agiler.
"Intelligente Emergenz": Haben Sie andere Methoden ausprobiert oder weitere Kategorien betrachtet?
Kongjie: Wir haben TikTok, Shopify, Instagram ausprobiert, ebenso diverse Arbeitsszenarien. Beispielsweise, ob Produktinhalte in E-Mails oder im CRM verwendet werden können, oder ob Werbung auch offline funktioniert. Es ist ein ständiges Experiment.
"Intelligente Emergenz": Was war das vorläufige Ergebnis?
Kongjie: In China ist der E-Commerce sehr attraktiv. Im Ausland sind die Offline-Bildschirme hingegen noch umfassender. Der Anteil des E-Commerce ist im Vergleich zu China geringer, sodass die Strukturen zerklüfteter sind.
In China legen Kunden möglicherweise mehr Wert auf die Skalen der Materialien, während im Ausland der Fokus auf der Qualität, dem Realismus und der Präzision der Basisinhalte liegt. Kulturelle Unterschiede sind ebenfalls erheblich.
"Intelligente Emergenz": Gab es etwas, das Sie versucht haben und wieder aufgegeben haben?
Kongjie: Wir haben eine Kooperation mit kleinen Geschäften geprüft, aber möglicherweise passte es nicht zu unserer Gener. Wir haben auch überlegt, ob ein rein AI-gesteuertes Unternehmen sinnvoll ist, jedoch führten auch hier einige Wege in eine Sackgasse. Es spielt in die Erfolgsaussichten großer Unternehmen bei, die ähnliche Produkte anbieten können und immer mehr Mittel zur Verfügung haben, um kleinere Betriebe zu übertrumpfen.
"Intelligente Emergenz": Haben Sie kürzlich mit Zhu Xiaohu gesprochen? Gab es dabei neue Erkenntnisse?
Kongjie: Wir haben regelmäßig Austausche. Wir wissen, dass er große Modelle vorher als zukünftige Gateway-Infrastruktur angesehen hat, aufgrund der hohen Homogenitätschancen. Unser Hauptthema ist die Monetarisierung von AI-Anwendungen.
Er unterstützte uns später auch, verschiedene Szenarien zu erkunden, einschließlich des Einsatzes einzigartiger Modelltrainings. Aktuell beschäftigen wir uns intensiv mit einer einheitlichen Benutzeroberfläche zur Verwaltung sowohl unserer eigenen als auch der Workflows von Kunden.
In letzter Zeit haben wir uns häufig über die Märkte im Nahen Osten ausgetauscht, da es aufgrund von AI-Investitionspolitikänderungen in den USA schwieriger geworden ist, dort Investitionen zu beziehen.
"Intelligente Emergenz": Der Nahe Osten ist ein Markt, der derzeit sehr beachtet wird.
Kongjie: Dort engagieren sie sich sehr stark in neuen aufstrebenden Branchen wie AI und wollen ihr Vermögen aus dem Energiesektor in moderne Anlagen umwandeln.
Durch die Initiative der "Belt and Road" gibt es viele freundliche Staaten, beispielsweise Saudi-Arabien, deren Markt erhebliches Potenzial zeigt, vergleichbar mit der Liberalisierungspolitik, die sie für fortschrittliche AI-Technologien verlangend erscheinen lässt.
"Intelligente Emergenz": 2024 konzentriert sich die Branche auf die PMF-Ausführung. Als jemand mit Erfahrung, was können Sie an Erkenntnissen weitergeben?
Kongjie: Gründer müssen zunächst überlebensfähig bleiben und am Tisch bleiben. Wenn man langfristig denkt, gibt es viele Möglichkeiten, sowohl die Technologie als auch Geschäftsmodelle zu optimieren und die Wechselbeziehungen zwischen den Ansätzen zu verstärken.
Eile hilft nicht. Verwende nicht alle Ressourcen ausschließlich zur kurzfristigen Leistungserzielung. Auch wenn eine Entwicklung einzigartig erscheint, könnte ein grundlegendes Modell in absehbarer Zeit wieder verbessert und damit überflüssig sein.
Titelbildquelle | Unternehmensoffiziell
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Der Artikel stammt von der WeChat Public-Account “Intelligente Emergenz”, Autor: Deng Yongyi, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.