Warum werden die Liblib, die der Wettbewerb nicht zerstören kann, immer noch von Kapital umworbenen?

Der Markt hat stets deutliche Meinungsunterschiede bei der Bewertung von KI-Anwendungsunternehmen.

Eine Sichtweise besagt, dass KI-Anwendungsunternehmen die Gruppe von Unternehmen sind, die im KI-Zeitalter der echten Kommerzialisierung am nächsten stehen. Im Vergleich zu den langwierigen, kostspieligen und unsicheren F&E-Investitionen von Grundmodellunternehmen sind Anwendungsunternehmen näher an den Nutzern, können Produktiterationen schneller durchführen und die Zahlungsbereitschaft leichter validieren. Sie können die neuen Fähigkeiten sofort nach deren Freisetzung durch das Modell in konkrete Produkte umwandeln, diese den Nutzern zugänglich machen und so schnell wie möglich Einnahmen erzielen.

Eine andere Sichtweise ist eher vorsichtig. Denn viele KI-Anwendungsunternehmen beherrschen weder das Basismodell noch die Rechenleistung und schon gar nicht unbedingt einen stabilen Zugangspunkt. Sie scheinen sich sehr schnell zu entwickeln. Doch diese Geschwindigkeit beruht möglicherweise nur auf dem Modellbonus und der Aufmerksamkeitssteigerung – sie können kurzfristig Nutzer gewinnen, aber langfristig stehen sie vor der Gefahr, dass die Produktfähigkeiten durch die Grundmodelle absorbiert werden, das Geschäftsmodell durch Schwankungen der Token-Preise beeinträchtigt wird, und die sogenannten Wettbewerbsbarrieren ständig neu bewertet werden.

Yanwu Technology ist ein KI-Anwendungsunternehmen, das kürzlich in den Mittelpunkt dieser Meinungsunterschiede und Zweifel gerückt ist.

Dieses Unternehmen, das dem Markt zuvor unter dem Namen Liblib bekannt war, hat kürzlich bekanntgegeben, dass es eine Finanzierungsrunde der Serie B+ in Höhe von fast 300 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat, mit einer Nachbewertung von über 2 Milliarden US-Dollar. Nach der Finanzierung hat das Unternehmen den neuen Namen Yanwu Technology (Evoken) angenommen und versucht, Produkte wie Liblib, Lovart, Xingliu und LibTV in eine einheitliche Unternehmensgeschichte einzubinden: ein KI-Anwendungsunternehmen, das die nächste Generation kreativer Produktionsweisen bedient.

Die Befürworter erkennen die Fähigkeit von Yanwu Technology, technologische Fenster konsequent zu nutzen, und sind der Ansicht, dass ihr Wert nicht nur darin liegt, erfolgreiche Produkte zu entwickeln, sondern an verschiedenen technologischen Knotenpunkten kontinuierlich Modelländerungen in Produkte, Nutzer und Einnahmen umzuwandeln. Die Zweifler behaupten, dass das Geschäftsmodell von Yanwu Technology im Wesentlichen ein „Token-Umschlagplatz“ ist, dessen Fähigkeiten größtenteils aus der Aggregation und Steuerung gängiger Modelle stammen, und dass es Preisvorteile durch Rabatte auf Rechenleistung und den Kauf von gebrauchten API-Kontingenten erzielt.

Diese Debatte betrifft nicht nur Yanwu. Eine Reihe von KI-Anwendungsunternehmen kann derzeit diese Frage nicht beantworten: Wenn das Modell nicht Ihnen gehört, die Rechenleistung nicht Ihnen gehört und die Nutzer möglicherweise schnell wechseln – wo liegt Ihr wahrer Wert?

Auf lange Sicht liegt diese Antwort möglicherweise nicht nur im aktuellen Produkt selbst, sondern darin, ob Menschen die zukünftigen Produkte richtig einschätzen können. Genauer gesagt hängt es davon ab, ob diese Art von Unternehmen die Fähigkeit besitzt, wichtige technologische Veränderungsknotenpunkte kontinuierlich zu erfassen und diese Veränderungen schnell in Produkte, Nutzer und Einnahmen umzusetzen.

In einer Phase, in der Modelltechnik, Interaktionsweisen und Produktformen noch nicht festgelegt sind, sehen alle eine unklare ferne Zukunft, finden aber keinen klaren Leuchtturm, der sie zu sicheren Chancen führt. Letztendlich hängt es von der Erfahrung und dem Urteilsvermögen der Menschen ab, Chancen zu erkennen, Ressourcen zu organisieren, sie schnell umzusetzen und die Richtung kontinuierlich zu korrigieren.

In den Augen der Investoren sind Menschen, die in Veränderungen ständig sichere Chancen ergreifen können, wertvoller als diejenigen, die nur auf sichere Chancen setzen, die sich noch im Wandel befinden.

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Ein KI-Anwendungsunternehmen mit dem Charakter eines neuen Konsumgüterunternehmens

Derzeit wirken KI-Anwendungsunternehmen sehr ähnlich wie die neuen Konsumgüterunternehmen vor einigen Jahren.

Nicht dass die konkreten Geschäfte und Produkte ähnlich wären, sondern der Charakter ist ähnlich. Die neuen Konsumgüterunternehmen verkauften damals nicht nur Kaffee, Hautpflegeprodukte, Duftkerzen und alkoholische Getränke mit niedrigem Alkoholgehalt, sondern auch neue Zielgruppen, neue Ästhetik und neue Lebensweisen. Neben den Produkten waren sie darin geübt, eine Geschichte zu erzählen: Hinter einem noch nicht vollständig validierten Bedürfnis steckt ein sicherer Trend der Zeit.

Einige Jahre später taucht diese Art von Gründungsrhetorik bei KI-Anwendungsunternehmen wieder auf. Nur dass „Lebensweise“ durch „Arbeitsweise“, „neue Zielgruppen“ durch „Super-Individualisten“ und „Markenchancen“ durch das „Agent-Zeitalter“ ersetzt wurde.

KI-Anwendungen bezeichnen sich nicht mehr nur als Designtools, sondern stellen sich als KI-Designer, Kreativteams und Lieferdienste dar; sie sprechen nicht mehr nur von KI-Suche, sondern begeben sich in die Bereiche Super-Agent, KI-Arbeitsplatz und KI-Mitarbeiter; sie betonen immer wieder, dass KI nicht nur denken, sondern auch handeln soll; sie entwickeln sich von Chatboxen und Leinwänden zu Agent-Arbeitsplätzen und multimodalen kreativen Produktionsketten.

Diese Rhetorik ist nicht alles Verpackung – KI verändert tatsächlich die Art der Aufgaben.

Ein Designer, der mit KI kommuniziert, gibt möglicherweise nicht nur Prompts ein, sondern zeichnet und modifiziert auf einer Leinwand, damit die KI seinen Stil und seine Vorlieben versteht; ein Wissensarbeiter, der KI nutzt, sucht nicht nur nach Informationen, sondern möchte Browser, Dokumente, Tabellen, PPTs und Agenten in einem einzigen Aufgaben-Zugangspunkt zusammenführen; eine Person, die einen Agenten nutzt, erwartet, dass Aufgaben zerlegt, ausgeführt und geliefert werden.

So wie neue Konsumgüterunternehmen einst Marken nutzten, um der Homogenisierung zu widerstehen, nutzen KI-Anwendungsunternehmen ihre Vision, um der Konkurrenz großer Unternehmen und der Absorption durch Modelle zu widerstehen. Die Erzählungen dieser Unternehmen enthalten oft übertriebene Aussagen, und sie stehen vor einer unsicheren technologischen Grundlage. Das gesamte Produkt scheint noch auf einem kleinen Floß zu schwimmen, das auf dem Meer treibt – aber das Unternehmen hat mit seiner Vision Investoren, Nutzer, Mitarbeiter und Medien offenbar bereits organisiert, um an Bord eines großen Kreuzfahrtschiffs zu gelangen.

Unreife Technologie und unfertige Produkte führen dazu, dass Nutzer einen starken Neugierdeeffekt haben, aber geringe Loyalität und niedrige Wechselkosten. Ein Nutzer kommt heute, weil LibTV günstig ist und keine Warteschlangen gibt, und geht morgen möglicherweise, weil der Originalhersteller Preise senkt oder ein anderes Tool besser funktioniert. Die Herausforderung besteht darin, dass Unternehmen sowohl Geschichten erzählen als auch Einnahmen generieren müssen – sie müssen beweisen, dass sie sich noch im Trend befinden, und dass Nutzer bereit sind, zu zahlen.

Daraus ergeben sich die Zweifel. Obwohl die Kundengewinnung, -bindung, Wiederkauf, Werbung, Gemeinschaftsbildung und KI-Influencer-Marketing von KI-Anwendungsunternehmen wie eine Wachstumsmaschine wirken, die im neuen Konsumgüterzeitalter ständig trainiert wurde – stehen KI-Anwendungen vor Modellaktualisierungen, dem Vordringen großer Unternehmen und einem Wandel der Produktparadigmen. Diese Veränderungen sind schneller und radikaler als die Änderungen in Lieferkette, Vertriebskanälen und Zielgruppen, denen neue Konsumgüterunternehmen gegenüberstanden.

Die Lehre, die der Markt aus dem neuen Konsumgüterzeitalter gezogen hat, lautet: Erzählungen können die Vorstellungskraft einer Kategorie erweitern, aber sie können Wiederkäufe, Bruttomargen und eine stabile Nutzerwahrnehmung nicht ersetzen. KI-Anwendungsunternehmen stehen heute vor einer ähnlichen Prüfung: Warum Nutzer kommen, bleiben und kontinuierlich zahlen, ist wichtiger als der erste beeindruckende Moment.

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Fehlende Fähigkeit, das Spiel zu beenden

Das Kapital und der Markt, die durch das neue Konsumgüterzeitalter gegangen sind, werden nicht mehr leicht für die gleichen Tricks bezahlen. Denn hinter dieser Ähnlichkeit verbergen sich oft eine zu instabile Grundlage und zu viele Unsicherheiten.

Aber weder schöne Erzählungen noch kurzfristige Erfolge können ein einlösbares Versprechen liefern, das alle überzeugt. Die Menschen fragen sich: Wenn KI-Anwendungen keine eigenen Modelle entwickeln, woher kommt ihre Unersetzbarkeit? Wie viel ihrer Fähigkeitssteigerung stammt tatsächlich von ihnen selbst? Sind diese KI-Anwendungen nur vorübergehend blühende „Token-Umschlagplätze“?

Das Wesen dieser Zweifel liegt darin, nach der Grundlage und den Wettbewerbsbarrieren von KI-Anwendungsunternehmen zu fragen – ob sie die Fähigkeit und die Initiative haben, das Spiel zu beenden.

Das sogenannte „Spiel beenden“ bedeutet nicht, kurzfristig Nutzer und Einnahmen zu erzielen, sondern eine Grundlage zu besitzen, die Nachahmer schwer umgehen können: Modelle, Zugangspunkte, Daten, Ökosysteme oder eine langfristig nicht wechselbare Nutzerwahrnehmung.

Gemessen an den Standards traditioneller Technologieunternehmen befinden sich diese Unternehmen tatsächlich nicht auf der untersten Ebene. Ihre Innovationen liegen nicht in vortrainierten Parametern oder im Aufbau kostspieliger Rechencluster, sondern in Produkturteilen, Fähigkeiten zur Aufgabenzerlegung, Interaktionsdesign-Erfahrungen und Kontextengineering. Ihr Kernwettbewerb ist nicht technologischer Durchbruch, sondern die Geschwindigkeit, mit der sie Modellfähigkeiten in Produkterfahrungen und Geschäftsmodelle umwandeln.

Yanwu Technology hat sich dafür entschieden, keine Basismodelle zu entwickeln und keine allgemeinen Agenten direkt anzugreifen, sondern sich auf vertikale Anwendungsagenten zu konzentrieren. Die Urteilsgrundlage des Unternehmensgründers Chen Mian stammt aus den Erfahrungen des Internetzeitalters: Startups sollten die Hauptwege großer Modelle und großer Unternehmen meiden, um in Lücken eine Differenzierung aufzubauen.

In einem früheren Interview mit „LatePost“ fasste Chen Mian den Wert vertikaler Anwendungsunternehmen in zwei Punkten zusammen: die besonderen Arbeitsweisen einer Branche zu verstehen und die erforderlichen Erfahrungen und Daten dieser Branche zu sammeln.

Ähnlich wie Yanwu Technology lassen viele KI-Anwendungsunternehmen ihre Produktfähigkeiten mit der Verbesserung der Basismodelle weiterentwickeln. Einerseits schaffen sie besondere Arbeitsflächen oder Erfahrungen: Manus und Genspark verwandeln Dialogfelder in Arbeitsplätze der Nutzer, Flowith baut seine Produktfähigkeiten von Anfang an um die Leinwandform herum auf. Andererseits entwickeln sie auch effizientere Kontextumgebungen und Aufgabenausführungsketten.

Aber dies führt möglicherweise nur zu einem Zeitvorteil: Sie sehen früher als Modellunternehmen, wie Nutzer Modelle nutzen werden, verpacken neue Fähigkeiten schneller als große Unternehmen zu Produkten und besetzen früher als Konkurrenten einen Arbeitsablauf und eine Nutzerwahrnehmung. Ein Zeitvorteil kann Chancen eröffnen, aber er lässt sich nicht automatisch zu einer Wettbewerbsbarriere umwandeln. Die nächste Modellaktualisierung, Preisnachlässe von Originalherstellern oder das Vordringen großer Unternehmen können sie dazu zwingen, erneut zu beweisen, was sie noch besitzen.

Ji Yipei von Manus schrieb in einem technischen Blog: Wenn der Fortschritt von Modellen wie ein steigendes Gezeiten ist, möchte Manus ein Schiff sein – keine Säule, die im Meeresboden verankert ist. Dieser Satz ist fast eine Metapher für die Entscheidung aller KI-Anwendungsunternehmen: Sie können das Gezeiten nicht kontrollieren und das Spiel beenden – sie können sich nur darauf einstellen, besser zu schwimmen und voranzukommen.

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Der Wert der Fähigkeit, Routen zu wählen

Ohne die Fähigkeit, das Spiel zu beenden, müssen sie ständig ihre Routen ändern, um sicherzustellen, dass sie entlang der richtigen Richtung effizient vorankommen. KI-Anwendungen träumen davon, neue Spezies im KI-Zeitalter zu werden. Aber derzeit müssen sie in den Wellen immer wieder beweisen, dass sie keine Schaumblasen sind, die von den Wellen mitgebracht wurden.

Yanwu Technology entwickelte sich von Tools zu Gemeinschaften und dann von Gemeinschaften zu Agenten, um schließlich wieder zu KI-Tools zurückzukehren. Jede Umorientierung war kein Übergang von einem sicheren Ziel zu einem anderen, sondern ein schneller Wechsel von der alten Route zu einer neuen, wertvolleren Route, die gerade aufgetaucht ist.

Hinter diesen Routenwechseln verbirgt sich die Urteilslogik von Gründern wie Chen Mian. Er ist ein Gründer mit Hintergrund in Produktentwicklung und Kommerzialisierung – bevor er zu ByteDance wechselte, um die Kommerzialisierung von Jianying und CapCut zu leiten, arbeitete er bei Tencent, 360, Baidu, Didi, Missfresh und anderen Unternehmen. Diese Erfahrungen haben ihn dazu gebracht, sich nicht auf die selbst entwickelte Basistechnologie zu konzentrieren, sondern mehr an Produkte, Nutzer, Kommerzialisierung und das Urteil über Marktfenster zu glauben.

Das ist auch die Gründungsmethode, die er immer wieder betont: Anwendungsgründer müssen „kognitiv vorauseilen und extrem umsetzen“. Mit anderen Worten: Sie müssen nicht unbedingt die Schöpfer der Zeitströmung sein – aber sie müssen früher als andere beurteilen können, wohin die Zeitströmung gehen wird. Jede Umorientierung von Yanwu Technology ist eine Neukalibrierung der Route zwischen Modellfähigkeiten, Nutzerbedürfnissen und Marktkonsens.