実践的な実践に加え、プロジェクトの公式ウェブサイトは特に技術背景のない友人がAI業界の文脈に溶け込みたい場合に優れたAI学習教材となっています。 プロジェクトの公式ウェブサイトは要約・凝縮されており、一般ユーザーにも理解できるように簡潔にまとめられるだけでなく、 同時に、内部者が何が起きているのか理解できる専門的な概念もあります。 ですので、興味のある新しいプロジェクトに出会ったときは、AIを使ってプロジェクト概要を頻繁に照会する必要はなく、公式ウェブサイトにアクセスして、ビジネス情報、チーム背景、資金調達などを自分のフォームで記録すればいいのです。 同時に、視聴中に理解できない概念をAIに尋ねてみてください。 積み重ねれば積み重ねるほど、断片的な概念がより完全な枠組みへと組み合わさっていきます。

今日は、ベイエリアでエンジニアとして働き、従業員数100+人のAIインフラスタートアップで働く大学の同級生と話しました。 最近会社の面接に来たジュニアエンジニアは基本的にスタンフォードやアイビーリーグなどの大学の学部生で、2~3回のインターン経験が必要で、最初のシニア業務を直接行えるそうだと教えてくれました。 ベイエリアの大規模工場で働くのは比較的快適ですが、スタートアップでは仕事量が非常に多いです。 仕事をすぐに覚えなければ、最適化🥲されやすいです さらに、全員がClaude Codeでコードを書いており、すでにAIに自信を持っているため、お互いにコードの書き方を説明するのは簡単ではなく、各エンジニアが担当するモジュールはより独立😂してしまっています

最近、いくつかのC型AI企業とやり取りしましたが、正直なところ、現在の市場の成熟度を考えると成長は確かに簡単ではありません。 1/ Cエンドアプリケーションは爆発的であり、チームの美観やユーザーインサイトを試し、正確な予測や再現が難しい大きな確率とオッズが存在する 2/ 現在、市場は比較的分散しており、アメリカのアプリケーションが中国市場に進出するのが難しく、中国のアプリケーションが海外市場に進出する障壁があります。 英語市場を先に進出したいプロジェクトでは、英語市場のトラフィックは地域市場よりもはるかに分散しており、単一のチャネルや戦略で効率的に到達できないため、投資コストが大きくなります 3/ 現在の市場ローンチコストは安くなく、パントラフィック付きのKOLの価格は一般的にファン総数の10%(人民元)ですが、AI垂直トラックのKOLは2~4倍のプレミアムがあります。 2025年のキミの投資コストが数億元であることを確認したところ、これは1000万や2000万の投資をしたスタートアップ企業にとっての話であり、血の谷は十分に濃くなく、必然的に燃え尽きることはないでしょう 4/ 高いAI認知レベルを必要とする製品は、サービスにおける「セグメンテーション」に相当します。 以前はこれらの製品が循環を断ち切る能力の問題だと思っていましたが、今ではターゲット顧客の規模と支出能力の問題だと考えています これを踏まえると、to-Cの能力、予算、ユーザーベースが限られているなら、AIプロジェクトがARRを作る最良の方法は依然として「大手プレイヤーを見つける」という論理かもしれません。つまり、最も明確なニーズと最も強力な支払い能力を持つグループを見つけ、徐々に拡大していく、つまりB、開発者、プロフェッショナルグループ、そしてトラフィックへと進むことです。 ARRが作られた理由は、現在ARRがなく、プロジェクトが第2ラウンドを統合するのが難しいからです。