Découvrez les secrets infaillibles pour bâtir une startup IA rentable dès le départ !

Investissement dans les entreprises d’IA

L’investissement dans les entreprises d’IA est maintenant entré dans sa phase de prudence. Après une année où l’argent investi dans les start-ups d’IA dépassait de loin tout autre secteur, les investissements sont récemment devenus plus solides ou validés. Les investisseurs sont plus méfiants vis-à-vis du battage médiatique autour de l’IA et recherchent des entreprises qui seront rentables.

Les défis uniques de la construction d’une entreprise d’IA rentable

La construction d’une entreprise d’IA rentable pose des défis uniques par rapport au lancement d’une start-up technologique classique. Des problèmes systémiques tels que le coût élevé de la location de GPU, l’écart croissant des compétences, les salaires élevés et les exigences coûteuses en matière d’API et d’hébergement peuvent entraîner une augmentation rapide des coûts.

Les prochains mois pourraient être décourageants pour les fondateurs d’entreprises d’IA alors qu’ils voient leurs collègues dirigeants lutter ou même échouer dans de nouvelles entreprises, mais il existe un chemin éprouvé vers la rentabilité. J’ai utilisé ces étapes lorsque j’ai rejoint SymphonyAI au début de l’année 2022, et nous venons de clore une année au cours de laquelle nous avons connu une croissance de 30% et nous approchons des 500 millions de dollars de revenus annuels. La même formule a fonctionné dans mes précédentes entreprises (Cerence, Harman, Symphony Teleca et Aricent, entre autres) : se concentrer sur les besoins spécifiques des clients et capturer de la valeur dans un secteur particulier. Tout au long du processus, voici les considérations qui ont formé la base de nos efforts réussis.

Établir un modèle de coûts réaliste et précis

Commençons par l’une des décisions les plus importantes à prendre dès le départ : est-il plus rentable d’utiliser un modèle d’IA basé sur le cloud ou d’héberger le vôtre ?

Les start-ups sont confrontées à de nombreux défis, mais les entreprises d’IA ont des facteurs uniques qui peuvent fausser les modèles financiers et les projections de revenus, entraînant des coûts exponentiels à long terme. Il est facile de se tromper ici – les décisions sur les grands problèmes peuvent avoir des conséquences involontaires, tandis qu’il existe une longue liste de dépenses non évidentes à prendre en compte également.

Commençons par l’une des décisions les plus importantes à prendre dès le départ : est-il plus rentable d’utiliser un modèle d’IA basé sur le cloud ou d’héberger le vôtre ? C’est une décision que les équipes doivent prendre tôt, car en vous engageant dans la voie choisie, vous vous enfoncerez soit dans les capacités personnalisées offertes par les géants de l’IA, soit vous commencerez à construire votre propre pile technologique. Chacun de ces choix entraîne des coûts importants.

La définition de votre réponse commence par déterminer votre cas d’utilisation particulier, mais de manière générale, le cloud est judicieux pour la formation et l’inférence si vous ne déplacez pas de grandes quantités de données vers et depuis des magasins de données et n’accumulez pas de frais de sortie élevés. Mais attention, si vous vous attendez à vendre votre solution à 25 dollars par utilisateur par mois avec des requêtes illimitées – et qu’OpenAI vous facture par jeton en coulisses – ce modèle échouera rapidement car votre économie unitaire ne parviendra pas à réaliser un profit.