이름: 중대한 수출: 소비자 소프트웨어의 새로운 시대

출처: Olivia Moore, a16z 파트너
Original 편집, 편집: 카테고리 깊은 마음

지난 2 년 동안 등장 한 AI 소비자 제품이 2 년 이내에 2 년 미만의 사용자의 0 ~ 수백만에서 성장 한 이유를 궁금해 했습니까? 연간 매출은 $ 100 백만을 끊는? 이 성장은 AI의 앞에 거의 상상할 수 없었습니다. 표면에, 이것은 더 빠른 배급 및 사용자를 위한 더 높은 평균 소득 때문에 입니다. 그러나 나는 대부분의 사람들이 무시한 깊은 변화를 발견했습니다. AI는 완전히 소비자 소프트웨어의 수익 보유 패턴을 변경했습니다。

최근 a16z 파트너 Olivia Moore의 분석 기사를 읽었습니다. 훌륭한 수출 : "Great Extension"라고 부르는 새로운 소비자 소프트웨어의 시대, 나는 그녀가 매우 중요한 추세를 캡처 생각한다. 이 관점에서 깊은 반사 후, 나는 그것이 비즈니스 모델의 적응뿐만 아니라 전체 소비자 소프트웨어 산업의 규칙의 근본적인 변화를 발견했다. 우리는 역사적인 터닝 포인트를 목격하고있다 : 소비자 수준의 소프트웨어 회사는 더 이상 사용자의 손실을 싸울 필요가 없습니다, 그러나 성장 달성하기 위해 사용자의 가치의 지속적인 확장에 의존 할 수 있습니다。소비자 및 기업 시장은 점점 더 의미에서 흐릅니다。

이 변화의 영향은 거대합니다. 전통적인 소비자 소프트웨어 회사들은 손실 된 사용자를 대신하기 위해 매년 많은 노력과 돈을 소비합니다. 그리고 지금, AI의 기회를 압수 한 그 회사는 가치는 잃지 않는 것을 발견, 그러나 오히려 시간이 더 많은 기여. 그것은 붓기 인 풍선에 새는 물통에서 돌고, 완전히 다른 방법으로 성장하고 싶습니다。

이 관점에서, 나는 개인적으로이 해외 기업을위한 거대한 기회라고 생각합니다, 소비자 등급 제품은 PLG로 성장하고 적립 할 수 있기 때문에, 중국 팀은 SLG로 해외 어려움을 겪고 있다는 사실을 피하기 위해 완벽합니다. 그것은 사업 시장이지만 전체 성장 패턴은 C-end 제품과 유사합니다. 그리고 나는 개인적으로 나의 자신의 프로젝트가 달을 위한 선에, 회사의 B 최후 Vibe 기호화 제품을 위해 완전하게, 그러나 PLG 성장과 더불어, 나는 좋은 자료 의견을 얻습니다。

전통적인 모형에 있는 Fundamental 결함

AI가 돈을 벌기 전에 소비자 소프트웨어로 돌아가겠습니다. Moore는 그녀의 분석에서 두 가지 주요 모델을 언급하고, 나는 그녀의 요약이 정확하다고 생각합니다. 첫번째는 광고 몬 모형입니다, 이는 주로 사회 신청을 위해 사용되고 사용법에 직접 연결됩니다, 그래서 사용자 당 가치는 보통 시간 이상 평평합니다. Instagram, TikTok, Snapchat은이 패턴의 모든 대표입니다. 두 번째는 단일 계층 가입 모델이며, 모든 수수료 지불 사용자는 제품에 액세스 할 수있는 개월 또는 년 당 동일한 고정 수수료를 지불합니다. Duolingo, Calm 및 YouTube Premium은 모든 접근법을 따릅니다。

두 모델에서, 소득 유지율은 거의 항상 100 퍼센트 미만입니다. 매년 사용자의 비율 손실이 있으며, 계속 남아있는 사람들은 동일한 금액을 지불합니다. 소비자 수준의 구독을 위해, 첫 해 말에 30-40 퍼센트 사용자 및 소득 유지율은 "최고의 연습"으로 간주됩니다. 이 숫자는 desperate 소리。

나는 항상이 모델에 기본 구조적 결함이 있다는 것을 느꼈다 : 그것은 회사가 지속적으로 성장을 지속하기 위해 손실 된 수익을 대체해야하는 기본 제약을 생성, 혼자 확장하자. 나는, 당신이 양동이 누출 한 경우, 당신은 단지 물 수준을 유지하기 위해 리가로가는 물을 유지하지 않을 것입니다, 그러나 그것을 높이기 위해 더 이상 누출을 추가 할 것입니다. 이것은 전통적인 소비자 소프트웨어 회사에 직면 한 dilemma입니다: 그들은 고객의 lose-retake의 결코 끝나는 주기에서 덫을 놓습니다。

이 모델의 문제는 수치가 아닙니다. 또한 기업 전략과 자원 할당에 영향을줍니다. 이러한 노력의 대부분은 기존 사용자와 관계를 강화하거나 제품 가치를 개선하는 것보다 손실에 대해 보상하기 위해 새로운 사용자를 취득하기 위해 헌신되었습니다. 즉, 우리는 많은 소비자 수준의 응용 프로그램이 알림을 전송하고 사용자가 더 많은 끈을 만들기 위해 다양한 수단을 사용하는 것에 대해 미쳤다는 것을 알고 있으므로 소득이 사라집니다。

나는이 모델을 근본적으로 사용자의 가치 잠재력을 강조한다고 믿는다. 그것은 사용자의 값이 고정되고 그들이 제품에 가입 한 번, 그들이 기여할 수있는 소득이 예상된다고 가정한다. 그러나 현실은 사용자가 그들의 제품과 더 익숙해지기 때문에, 그들의 수요는 성장하고 증가하는 양이 증가하는 경향이있다. 전통적인 모형은 그런 가치 성장을 위한 기회를 붙잡지 않습니다。

알 시간 게임 REWRITING

AI의 출현은 완전히이 게임을 변경했습니다. Moore는 "Great Expansion"을 호출합니다. 가장 빠르게 성장하는 소비자 클래스 AI는 이제 전통적인 소비자 소프트웨어에서 거의 inconceivable 인 100 % 이상의 유지율을 볼 수 있습니다. 이 두 가지 방법으로 발생합니다 : 먼저 소비자 지출은 사용 기반 소득과 고정 "방문"비용의 교체로 증가합니다. 그리고 두 번째로 소비자는 더 큰 예산에 의해 재투자 및 지원 될 수있는 비례없는 비율에서 직장으로 도구를 가져옵니다。

관찰 된 키 변화는 사용자 행동 패턴의 근본적인 변화입니다. 전통적인 소프트웨어에서 사용자는 제품을 사용하거나 사용하지 않습니다. 구독하거나 취소하십시오. AI 제품에서는, 그러나, 사용자의 참여 및 가치 기여는 증가합니다. 그들은 기본적으로 기능을 사용할 수 있지만 AI의 가치를 발견하는 것처럼, 그들은 점점이 도구와 수요에 의존 할 것입니다。

이 차이의 trajectory는 극적입니다. Moore는 50 퍼센트 유지 비율에 따라 회사가 매년 사용자 기반의 절반을 대체 할 것이라고 언급했습니다. 그리고 100 % 이상의 경우, 모든 사용자 그룹이 확장되고, 성장은 성장에 추가됩니다. 이것은 수치 향상이 아니라; 그것은 완전히 새로운 성장을 나타냅니다。

나는이 변화 뒤에 몇 가지 근본적인 이유가 있다고 생각합니다. AI 제품은 학습 효과, 그들은 더 유용하게 사용. 더 많은 시간과 데이터 사용자 투자, 더 큰 가치의 제품을 그들에. 이것은 긍정적인 의견 주기를 창조합니다: 더 중대한 사용은 더 중대한 가치에 지도하고, 더 중대한 가치는 더 중대한 사용 및 더 중대한 WILLINGNESS에 지불합니다。

또 다른 핵심 요소는 AI 제품의 실용적 성격입니다. 많은 전통적인 소비자 수준의 응용 프로그램과 달리, AI 도구는 종종 사용자의 특정 문제를 직접 해결하거나 생산성을 높입니다. 이것은 사용자가 쉽게 이러한 도구를 사용하여 직접 혜택을 볼 수 있으며이 값을 지불하는 것이 더 기꺼이됩니다. AI 도구가 작업 시간의 시간을 절약 할 때, 그것은 여분의 사용을 지불하는 매우 합리적인。

정밀한 가격 건축 디자인

가장 성공적인 소비자 수준의 AI 회사가 가격 전략을 구축하는 방법에 대한 심층적 인 것을 보자. Moore는 이 회사는 더 이상 단일 구독 수수료에 의존하지 않지만 사용자가 기반 구성 요소의 여러 계층을 포함하는 하이브리드 모델을 사용합니다. 사용자가 포함 한 신용을 소진하면 더 이상 또는 더 높은 계획에 업그레이드 할 수 있습니다。

나는 게임 업계에서 중요한 계시가 있다고 생각합니다. 게임 회사는 고집 고래 사용자에서 소득의 대부분을 취득했습니다. 1개 또는 2개의 수준에 가격 제한은 소득 기회를 낭비할 가능성이 있습니다. 스마트 회사는 세대 또는 작업의 수, 속도 및 우선, 또는 특정 모델에 액세스, 포인트 및 업그레이드 옵션을 제공하면서 다양한 변수를 구축합니다。

구체적인 예제를 볼 수 있습니다. Google AI는 한 달에 $ 20을 제공합니다 Pro 구독 및 $ 249 한 달에 울트라 구독, 사용자가 포함 된 금액을 초과 할 때 Veo3 크레딧에 대한 추가 요금. 추가 subcontracts는 $ 25에서 $ 200로 확장되었습니다. 많은 사용자가 기본 구독으로 Veo 크레딧에 훨씬 쓸 수 있다는 것을 이해합니다. 이것은 소득이 증가한 사용자 참여로 어떻게 증가하는 완벽한 예입니다。

Krea 모델도 흥미 롭습니다. 예상 사용량과 훈련 작업을 기반으로 한 매월 $ 10-60의 계획을 제공하므로 $ 5-40 (효용 90 일)의 추가 하위 계약을 구입하십시오. 이 모델의 본질은 조명 사용자를위한 합리적인 항목 가격을 제공하고 무거운 사용자를위한 확장 된 공간을 제공합니다。

Grok ' s 가격 극단적으로 전략을 밀어: SuperGrok 계획 $30 달 당, SuperGrok 한 달에 $ 300, 후자는 새로운 모델을 잠금 해제 (Grok 4 Heavy), 모델에 대한 확장 된 액세스, 더 긴 메모리 및 새로운 기능 테스트. 이 10 배는 가격의 차이는 전통적인 소비자 수준의 소프트웨어에서 거의 inconceivable이지만 다른 사용자들 사이에서 수요 및 가치 인식에 큰 차이 때문에 AI 시대에 합리화되었습니다。

이 모델의 성공은 사용자 가치의 다양성과 역동적 인 성격의 인식에 있음을 믿는다. 모든 사용자는 동일한 요구 또는 용량을 지불해야하며, 동일한 사용자 's는 다른 시간에 변경할 수 있습니다. 유연한 가격 옵션을 제공함으로써, 이 회사는 사용자 값의 전체 스펙트럼을 캡처 할 수 있습니다。

Moore는 몇몇 소비자 회사가 이 가격 모형의 기초에 센트 소득 보유 보다는 더 많은 것을 달성한 것을 언급하고, 기업에 어떤 확장도 고려하지 않았습니다. 이 전략의 강점을 보여줍니다. 전통적인 소비자 급 소프트웨어의 손실뿐만 아니라 내장 된 성장 메커니즘을 만듭니다。

소비자의 기업에 골드 브리지

관찰 된 또 다른 중요한 추세는 소비자가 AI 도구를 직장으로 가져 오는 unprecedented 속도입니다. Moore는 소비자가 AI 도구를 직장으로 소개하기 위해 적극적으로 보상 한 분석에서 강조했습니다. 일부 회사에서 "AI-native"가 실패했습니다. 잠재적 인 작업 응용 프로그램이있는 모든 제품 - 기본적으로 NSFW가 아닌 어떤 제품 - 사용자가 자신의 팀에 가져 가고 싶은 가정해야하며, 퇴직 할 수있을 때, 그들은 크게 더 지불 할 것입니다。

나는이 변화의 속도로 감동. 과거에, 소비자에서 기업 수준에 전환은 일반적으로 몇 년을 걸고 상당한 시장 교육 및 마케팅 노력을 필요로했다. 그러나 AI 도구의 유용성은 사용자가 작업 환경에 자동으로 소개하는 것이 명백합니다. 직원은 AI 도구를 개인적으로 구입하고 전체 팀의 기업 버전을 구입하는 회사를 납득하는 많은 사례를 보았습니다。

가격 민감한 소비자의 변화는 비 가격 과민한 사업 구매자에 확대를 위한 엄청난 기회를 창조했습니다. 그러나 이것은 팀 폴더, 공유 라이브러리, 협업 캔버스, 식별 및 보안과 같은 기본 공유 및 협업 기능을 요구합니다. 이 기능은 이제 기업의 잠재력을 가진 소비자 수준 AI 제품을 위한 필요조건입니다。

이러한 기능으로, 가격 차이는 크게 될 수 있습니다. ChatGPT는 팀 제품으로 널리 간주되지 않지만 가격이 차이를 강조합니다. 개인은 월 $ 20를 구독하고 엔터프라이즈 플랜은 사용자 당 $ 25에서 $ 60으로 범위를 제공합니다. 이 두 세 배의 가격 차이는 전통적인 소비자 수준의 소프트웨어에서 드물지만 AI 시대에 공통되었습니다。

I think some company even price their personal plans as a balance of 이득 또는 손실 또는 팀 채택 속도를 단축하는 약간의 손실. 2020 년, Notion은 효과적으로이 방법을 사용하여 개별 사용자를위한 무제한 무료 페이지를 제공 할 수 있으며, 가장 폭발적인 성장 기간에 기여하는 공동 기능의 급진료를 충전하면서. 이 전략의 논리는 사용자 기반을 구축하는 것입니다 개인 사용, 그리고 다음 비즈니스 기능을 통해 이익을 만들기。

특정 예제를 볼 수 있습니다. Gamma의 Plus 계획은 대부분의 기업 및 기타 기능에 필요한 워터 마크를 제거하기 위해 달 당 $ 8입니다. 사용자는 작업 공간에 추가된 공동 작업자의 각각을 지불합니다. 이 모형 지능적으로 직업적인 외관을 위한 사업 수요를 이용합니다。

Refrit은 핵심 사용자를 위한 달 계획 당 $20를 제공합니다. 팀 계획은 한 달에 $ 35에서 시작하여 추가 크레딧, 시청자 좌석, 중앙화 된 요금, 역할 기반 액세스 제어, 개인 배포 등을 포함합니다. Cursor는 한 달에 $ 20를 제공합니다. Pro 및 $ 200은 한 달에 Ultra (사용에서 20 배 증가). 팀 사용자는 조직적인 개인 정보 보호 모형, 접근 및 관리 대쉬보드, 중앙화된 청구 및 SAML/SSO를 가진 직업적인 제품을 위한 달 당 $40를 지불합니다。

이 기능은 엔터프라이즈급 ARPU 확장 (사용자당 평균 소득)을 잠금 해제하기 때문에 중요합니다. 나는 소비자 급 AI 회사가 이제 비즈니스 확장 경로를 고려하지 않는 경우 엄청난 기회를 누락한다고 생각합니다. 더 높은 비용을 지불하는 이외에, 사업 사용자는 보통 안정되어 있고 더 낮은 손실 비율이 있습니다。

일에서 기업 수준 수용량에 투자

Moore는 실제로 소비자 회사가 이제 1 ~ 2 년 이내에 판매 관리자를 고용 고려해야한다는 감각적 인 제안을했다. 나는 그 전망과 완전히 동의하지만 전통적인 소비자 수준의 전략에 반대하는 것이지만。

개별 채택은 특정 수준에 도달 할 수 있습니다. 광범위한 조직 사용을 보장하는 것은 내비게이션 회사와 고가치 계약의 완료에 의해 조달이 필요합니다. 이것은 단순히 제품의 자연적인 전송에 RELYING 보다는 오히려 직업적인 마케팅 수용량을 요구합니다. 나는 너무 많은 좋은 소비자 급 제품을 잃었습니다 기업 마케팅 부족을위한 주요 기회를 보았다。

2013 년에 설립 된 Canva는 팀 제품을 출시하기 위해 거의 7 년 동안 기다렸다. 무어 2025 이러한 지연은 더 이상 견딜 수 없었다. Enterprise AI에 의해 채택 된 속도는 엔터프라이즈의 기능을 지연하면 경쟁자는 대신 기회를 취할 것입니다. 이 경쟁적인 압력은 AI 시대에서 상당히 가속화되고, 시장은 지금까지 전에 더 빨리 변화하고 있었습니다。

나는 종종 OUTCOME을 결정하는 몇 가지 주요 기능이 있다고 믿는다. 보안 및 프라이버시 측면에서 SOC-2 준수, SSO/SAML 지원이 필요합니다. 운영 및 비용 측면에서 역할 기반 액세스 제어 및 중앙화가 필요합니다. 제품 측면에서 팀 템플릿, 공유 테마 및 협업 워크플로우가 필요합니다. 이들은 기본적으로 소리가 들 수 있지만 기업 조달 결정의 핵심 요소입니다。

Eleven Labs는 훌륭한 예입니다. 이 회사는 소비자를 광범위하게 사용하기 시작했지만 신속하게 엔터프라이즈 수준의 용량을 구축했으며 음성 및 대화 에이전트에 대한 HIPA 준수를 추가했으며 건강 관리 및 기타 규제 시장을 담당했습니다. 이 급속한 사업 변혁은 소비자 소득에 단독으로 의존하는 것 보다는 오히려 높 가치 사업 클라이언트를 붙잡기 위하여 가능하게 했습니다。

나는 흥미로운 현상을 관찰했다 : 초기 단계에서 기업의 역량에 투자하는 소비자 수준의 AI 회사는 강한 MOATS를 구축하는 경향이있다. 기업 고객이 도구를 채택하고 워크플로우에 통합되면 스위치 비용은 높다. 이것은 더 강한 고객 점성 및 더 많은 예측 가능한 소득 교류를 창조했습니다。

또한, 사업 클라이언트는 귀중한 제품 의견을 제공합니다. 그들의 필요는 더 복잡할 것 이다, 더 높은 제품 개발에 지도. 많은 소비자 등급의 AI 제품이 기업 고객에게 제공하는 새로운 제품 오리엔테이션 및 기능적인 필요를 발견했습니다。

나는이 변화에 대해 깊이 생각한다

Moore의 전망과 나의 자신의 관측의 주의깊은 분석 후에, 나는 우리가 목격하는 것은 사업 모형의 다만 적응이 아니라, 소프트웨어 기업의 전체 인프라의 재건이라고 생각한다. AI는 제품의 용량뿐만 아니라 방법 값이 생성되고 캡처됩니다。

이 변화는 소비자 수준의 소프트웨어에 대한 우리의 전통적인 가정을 변화시키는 것입니다. 소비자 등급 소프트웨어는 자연적으로 낮은 것으로 간주됩니다, 매우 잃고 MONETIZE 어렵다. 그러나, AI-ERA 현실은 소비자 수준의 소프트웨어가 기업 수준의 소득 크기와 성장을 달성 할 수 있음을 보여줍니다. 이 변화의 징후는 멀리 떨어져 있습니다。

자본 할당 시점에서 투자자가 소비자 AI 회사에 더 많은 돈을 투자 할 수 있다는 것을 의미합니다. 즉, 의미있는 소득 규모를 빠르게 달성 할 수 있습니다. 전통적으로 소비자 수준의 소프트웨어는 효과적으로 수익화하기 전에 큰 사용자 크기를 도달 할 때까지 기다릴 수 있었지만, 그들은 이제 상대적으로 작은 사용자를 기반으로 강력한 소득 성장을 달성 할 수 있습니다。

나는 또한 기업가 전략에 대한이 변화의 영향에 대해 생각한다. Moore는 AI 시대의 가장 중요한 회사 중 많은 사람들이 소비자 등급 제품으로 시작할 수 있다고 언급했습니다. 나는 매우 깊은 통찰력입니다. 전통적인 B2B 소프트웨어 기업가 경로는 전형적으로 다수 시장 연구, 고객 인터뷰 및 배급 주기를 관여시킵니다. 소비자 단계의 경로는 빠른 제품 오버레이 및 시장 검증을 허용합니다。

이 접근법의 또 다른 장점은 더 자연스러운 제품 시장의 융합을 만드는 것입니다. 소비자의 자발적으로 사용 및 제품을 지불 할 때 강력한 제품 시장 융합 신호입니다. 그런 다음, 이러한 사용자가 자신의 제품을 직장으로 가져갈 때, 그들의 채택은 더 유기적이고 지속 가능한 것입니다。

나는 또한 경쟁 역학에 흥미로운 변화를 지적했다. 전통적인 소프트웨어 시대에서 소비자 및 기업 수준의 시장은 일반적으로 다른 플레이어 및 전략과 함께 분리됩니다. 그러나 AI 시대에, 이러한 경계가 흐르게되었다. 1개의 제품은 2개의 시장에서 동시에 경쟁할 수 있고, 새로운 경쟁 이점 및 도전을 창조하。

기술적인 관점에서, I THINK THAT THE DUAL NATURE OF THE AI PRODUCTS (소비자 수준의 용이성 플러스 기업 수준의 기능) 제품의 디자인과 개발을 위한 새로운 표준을 촉진. 제품들은 개별 사용자를 쉽게 작업할 수 있게 되게 쉽기 때문에 비즈니스 요구에 맞게 충분히 강력하고 안전하게 작업할 수 있습니다. 이 균형은 달성하기 쉽지 않습니다, 그러나 잘 하는 사람들은 중대한 경쟁 이점이 있을 것입니다。

기존 소프트웨어 회사에 이러한 추세의 영향에 대해 생각했습니다. 전통적인 기업 소프트웨어는 지금 소비자 종류 시작 AI 회사에게서 경쟁에 직면하고 있습니다, 수시로 더 나은 사용자 경험 및 빠른 ITERATIVE 속도가 있는. 이것은 전체 기업 소프트웨어 산업을 강제로 그것의 제품 기준 및 사용자 경험을 개량할 수 있습니다。

마지막으로, 나는이 변경도 작업 방법의 기본 교대를 반영한다는 것을 믿는다. 원격 작업, 개인 도구의 선택 증가 및 생산성 도구에 대한 높은 기대는 소비자와 기업 수준의 도구 사이의 경계를 BLURRING에 기여했습니다. AI는 단지 동향을 가속화했습니다。

미래에 대한 기회와 도전

나는 Moore에 의해 설명 된 "Great Express" 현상에 대해 흥분하지만, 나는 또한 관심을 필요로하는 몇 가지 도전과 기회를 볼 수 있습니다。

도전의 관점에서 나는 경쟁이 더 강렬한 것이라고 믿는다. 성공적인 경로가 명확할 때, 더 많은 회사는 동일한 전략을 따르려고. 강력한 차이와 네트워크 효과를 구축 할 수있는 회사는 장기적인 경쟁에서 승리합니다。

규제 관점에서 기업 환경에서 AI 제품의 급속한 채택은 새로운 준수 및 보안 문제를 해결 할 수 있습니다. 기업은 AI 도구가 업계 표준 및 규제 요구 사항을 충족하도록해야합니다. 개발 비용과 복잡성을 높일 수 있지만 새로운 장벽을 경쟁으로 만들 수도 있습니다。

기회의 관점에서, 나는 혁신을위한 거대한 방을 볼. 소비자 수준의 쉽고 엔터프라이즈급 기능을 결합할 수 있는 기업은 새로운 시장 범주를 열 것입니다. 또한 업계별 또는 케이스 기반 심층적 최적화를 위한 범용 도구보다 더 가치있을 수 있는 수직 중심 AI 도구를 위한 좋은 기회가 있다고 생각합니다。

AI 모델의 데이터와 네트워크 효과를 보았습니다. 사용자 증가 하 고 더 사용 하 여, AI 제품은 더 지능 하 고 개인 될 수 있습니다. 이러한 데이터 중심의 개선은 축적된 인텔리전스를 복제하기 위해 새로운 ENTRANT를 위해 어렵기 때문에 강력한 경쟁 이점을 만들 수 있습니다。

투자 관점에서, 나는이 추세가 상당한 자본을 유치하기 위해 계속 것이라고 믿는다. 그러나 투자자는 단기적으로 빠르게 성장하는 것은 아니라 현실적이고 지속 가능한 경쟁력 있는 이점이 있는 기업이 더 잘 식별해야 합니다. 중요한 것은 회사가 실제 moats를 구축하고 초기 시장 기회를 활용할 수 있다는 것을 이해해야합니다。

결국, 나는 Moore가 "Great Exchange"의 설명은 AI 혁명의 시작이라고 믿는다. 우리는 소프트웨어의 본질을 재정의하고 있습니다 — 도구에서 스마트 파트너, 기능에서 결과에. 이 변화를 포착하고 성공적으로 구현할 수 있는 이 회사는 차세대 기술 거인을 구축할 것입니다. 이것은 사업 모형에 있는 혁신 뿐만 아니라, 또한 인간 기술 관계의 rethinking입니다. 우리는 흥미 진진한 시대에 있고, 소프트웨어는 더 지적인, 유용한 및 indispensable 되고 있습니다。

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