従来のSaaSで機能していたことの多くは、AI時代には当てはまりません。 企業のために構築する何百人ものAI創業者と会う中で、今日の市場でチームがどのように構築し、成長するかを形作っているいくつかの基本原則が浮かび上がってきました。 - 派手なデモは簡単だが、実質的な製品を作るのは難しい:AIを本番環境で機能させるには、複数のモデル間でのオーケストレーション、微調整、評価、そして顧客固有の深い統合が必要です。 - 100万ドルのARRは、もはや古典的なシリーズAのベンチマークではありません:AIネイティブのスタートアップは、SaaSのスタートアップよりも急速に成長しており、中には~9ヶ月で500万ドルのARRを達成したものもあります。現在、企業は専用のAI予算とCEOレベルの権限を購入しています。 - ビルドコストは崩壊している:OpenAIはo3の価格を80%引き下げたばかりです。CursorやLovableなどのツールを使用すると、開発者や技術者以外のユーザーでもフルアプリをリリースできます。アプリケーション(および潜在的な競合他社)の洪水が予想されます。 - スピードコンパウンド:製品の速度と初期のブランドの勢いは、雪だるま式にカテゴリーの優位性につながっていく可能性があります。Cursor、Decagon、ElevenLabs などの企業は迅速に行動し、大手顧客を獲得し、既存の企業が反応する前にブランド力を構築しました。 - 堀は依然として重要:勝者は、特にヘルスケアや物流などの複雑な業界で、記録システムとなり、ワークフローに組み込まれ、深い垂直統合を構築しています。

ここでは、エンタープライズAIビルダー向けのその他の例とフレームワークを掲載しています。