Descubrí que, además de la práctica, el sitio web del proyecto es un excelente material de aprendizaje sobre IA, especialmente para aquellos amigos sin un trasfondo técnico que desean integrarse en el contexto de la industria de la IA. Porque el sitio web del proyecto está resumido y condensado: puede resumir de manera concisa lo que están haciendo, de modo que los usuarios comunes lo entiendan; al mismo tiempo, también incluye algunos conceptos profesionales que permiten a los expertos comprender la situación. Así que cuando te encuentres con un nuevo proyecto que te interese, no te apresures a usar IA para consultar el resumen del proyecto, sino que primero ve a su sitio web y anota la información del proyecto (como el negocio, el trasfondo del equipo, la situación de financiamiento, etc.) en tu propia tabla. Al mismo tiempo, mientras miras, pregunta a la IA sobre algunos conceptos que no entiendas. A medida que acumules más, algunos conceptos dispersos se unirán para formar un marco más completo.

Hoy estuve charlando con un compañero de universidad que trabaja como ingeniero en la Bahía, en una startup de infraestructura de IA con más de 100 empleados. Me comentó que últimamente, los candidatos que vienen a entrevistar para el puesto de ingeniero junior son básicamente estudiantes de Stanford y otras universidades de la Ivy League, y que necesitan tener de 2 a 3 prácticas previas, ya que se espera que puedan realizar tareas que originalmente eran para ingenieros senior. Trabajar en grandes empresas de la Bahía sigue siendo relativamente cómodo, pero en las startups, la carga de trabajo es bastante alta. Si no aprendes rápidamente y no produces resultados, es fácil que te optimicen🥲. Además, como todos están usando Claude Code para programar y ya confían bastante en la IA, se ha vuelto difícil explicar cómo cada uno escribe su código, lo que ha llevado a que cada ingeniero sea responsable de módulos más independientes😂.

Recientemente he estado en contacto con algunas empresas de IA orientadas al consumidor, y para ser sincero, con la madurez actual del mercado, no es fácil lograr crecimiento: 1/ Hacer que una aplicación para el consumidor se convierta en un éxito depende mucho del sentido estético del equipo y de la comprensión del usuario, existe una probabilidad y casualidad significativas, lo que dificulta su predicción o replicación precisa. 2/ Actualmente, el mercado está bastante fragmentado; por ejemplo, las aplicaciones estadounidenses tienen dificultades para entrar en China, y las aplicaciones chinas enfrentan muchas barreras para entrar en mercados extranjeros. Para los proyectos que quieren entrar primero en el mercado de habla inglesa, el tráfico en este mercado es mucho más disperso en comparación con los mercados regionales, lo que significa que no se puede alcanzar de manera eficiente a través de un solo canal o estrategia, lo que implica que el proyecto debe tener un alto costo de inversión. 3/ Los costos de publicidad en el mercado actual no son baratos; las tarifas de los KOL de tráfico general suelen ser del 10% del total de seguidores (RMB), mientras que los KOL en el sector de IA deben tener un sobreprecio de 2 a 4 veces. Según mis investigaciones, el costo de publicidad de Kimi en 2025 será de más de mil millones de RMB, lo que para una startup que ha recaudado entre diez y veinte millones, significa que no tiene suficiente capital para soportar esos gastos. 4/ Los productos que requieren un alto nivel de comprensión de IA por parte del usuario están, en esencia, sirviendo a un "subsegmento de un subsegmento". Antes alguien mencionó que muchos productos de IA son solo para un pequeño círculo de entusiastas; antes pensaba que era un problema de la capacidad de marketing de estos productos, pero ahora creo que es un problema de la escala del público objetivo y su capacidad de gasto. Con base en esto, si se está trabajando con capacidades limitadas en el ámbito B2C, presupuesto y un grupo de usuarios general, quizás la forma más efectiva para que un proyecto de IA logre ARR sea seguir la lógica de "buscar grandes clientes"—encontrar grupos con necesidades más claras y mayor capacidad de pago, y luego expandirse lentamente, es decir, hacia B2B, desarrolladores y grupos profesionales, y luego hacia tráfico general. La razón por la que se menciona la necesidad de lograr ARR es que sin él, es muy difícil para el proyecto recaudar una segunda ronda.