Сетевые эффекты усиливаются данными в AI-системах

В AI-системах сетевые эффекты проявляются нестандартно: чем больше клиентов, тем больше данных для обучения модели, тем точнее прогнозы. Это создает самоусиливающийся цикл ценности для пользователей. Однако сетевые эффекты имеют пределы эффективности, после которых дополнительные пользователи не добавляют существенной ценности.

Связи

• 20191125_0620 Ожидания создают стандарты в условиях сетевых эффектов — Оба описывают самоусиливающиеся циклы на рынках с сетевыми эффектами
• 20240528_0734 Информация возникает через сравнение — Больше данных для AI ценны только при правильном сравнении и контексте
• 20251104_0024 Эффект Баумоля и новые узкие места — Объясняет пределы эффективности сетевых эффектов через смещение ценности на другие ресурсы
• 20200126_0692 Вирусные эффекты через социальные сети — Альтернативный механизм органического роста через пользователей, дополняющий сетевые эффекты данных

---

Источник: Telegram, 2023-01-18