GPTラッパー時代におけるネットワーク効果の回帰
2025-02-10
この記事は、大規模言語モデルの訓練における高コストが大きな参入障壁になると仮定した、AIの防御可能性に関する支配的な理論に異議を唱えています。著者は、AIが普及するにつれて、ネットワーク効果が非常に重要になると主張しています。Web 2.0時代との類似性を引き合いに出して、単純な「GPTラッパー」アプリケーションは、ユーザーネットワークの構築、エンゲージメントの向上、収益化戦略の最適化によって、持続可能な競争優位性を達成できると述べています。これは、ネットワーク効果とAI機能の融合を推進し、競争環境を再形成します。
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