Vertikale KI: Die nächste logische Iteration von vertikalem SaaS

Vertikale KI Die naechste logische Iteration von vertikalem SaaS

Bei Index VenturesWir betrachten das Aufkommen von vertikalem SaaS (vSaaS) – cloudbasierter Software, die auf bestimmte Branchen zugeschnitten ist – als Teil eines umfassenderen Trends, bei dem Endbenutzer zunehmend überlegene Technologieprodukte verlangen.

Verbraucher wünschen sich lösungsorientierte Software, die speziell für die Lösung ihrer genauen Geschäftsprobleme entwickelt wurde. In einer Umgebung, in der wir mit Software überschwemmt werden, ist eng und spezifisch gut positioniert, im Gegensatz zu breit und verallgemeinert.

Das Konzept ist nicht neu: Selbst die größten horizontalen Technologieunternehmen vertikalisieren ihre Vertriebsorganisationen und Produktfunktionen, wenn sie innerhalb jeder Vertikale über genügend Größe verfügen, um einen sinnvollen Ansatz zu ermöglichen.

Die Cloud-Giganten AWS, Azure und Google Cloud Platform bieten prominente vertikale Branchenlösungen mit dedizierten Vertriebsteams an, ebenso wie andere große Plattformen wie Salesforce, ServiceNow, Snowflake und Workday.

Diese Technologieführer vertikalisieren ihre Angebote im Laufe der Zeit, weil es ein qualitativ hochwertiges Erlebnis für Kunden und Endbenutzer ist, wenn ein Technologieanbieter die Branche genau versteht, Vertriebs- und Supportmitarbeiter an denselben Konferenzen wie Benutzer teilnehmen und das Produkt schnell an die Bedürfnisse der Kunden anpassen Bedürfnisse.

Die KI-Kategorie entwickelt sich schnell weiter, entwickelt sich jedoch in drei Ebenen: grundlegende Modelle, KI-Infrastruktur und KI-Anwendungen.

Angesichts des bevorstehenden Wandels der KI-Plattform glauben wir, dass die nächste logische Iteration von vertikalem SaaS vertikale KI sein wird – vertikal ausgerichtete KI-Plattformen, gebündelt mit Workflow-SaaS, die auf Modellen basieren, die speziell auf branchenspezifische Datensätze trainiert wurden.

Warum vertikale KI?

Die KI-Kategorie entwickelt sich schnell weiter, entwickelt sich jedoch in drei Ebenen: grundlegende Modelle, KI-Infrastruktur und KI-Anwendungen.

Beispiele für AI-Stack-Unternehmen

Beispiele für AI-Stack-Startups. (Index Ventures ist ein Investor in Causaly, Cohere, Scale, ServiceTitan und Weaviate.) Bildnachweis: Index Ventures

Grundlegende Modelle sind das Fundament des KI-Stacks. Zu den führenden Unternehmen in diesem Bereich gehören: Anthropisch, ZusammenhängenUnd OpenAI. Angesichts des hohen Kapitalbedarfs für die Erstellung und Schulung von Modellen wird es wahrscheinlich nur eine begrenzte Anzahl von Anbietern im grundlegenden LLM-Bereich geben.

Die „Spitzen und Schaufeln“ der KI befinden sich auf der Infrastrukturebene, einem Sammelbegriff, der eine Vielzahl von Kategorien umfasst, darunter Datenverbesserung, Feinabstimmung, Datenbanken und Modelltrainingstools. Zum Beispiel Vektordatenbanken wie Tannenzapfen Und Weben erfreuen sich großer Beliebtheit.

Andere Unternehmen mögen Skala werden zur Datengenerierung, Kennzeichnung und Schulung verwendet. Umarmendes Gesicht hat sich zu einem führenden Unternehmen für die Entdeckung und Inferenz von Modellen entwickelt. Gewichte und Voreingenommenheiten ist innerhalb von MLOps weithin anerkannt. LangChain ist ein Open-Source-Entwicklungsframework, das die Erstellung neuer Anwendungen mithilfe von LLMs vereinfacht. Dies sind nur einige von vielen Unternehmen, die Unternehmen dabei unterstützen, Modelle und Daten in Produkte umzuwandeln.

Grundlegende Modelle und Infrastruktur ermöglichen eine Explosion des KI-Geschäfts Anwendungen. Diese KI-gestützten Anwendungen könnten von jedem Endbenutzer in jeder Branche verwendet werden, um eine Reihe von Aufgaben zu erledigen.

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