Rebisyon ng Claude ng Anthropic: Isang Halimbawa ng Pagbabago sa Imprastraktura ng AI

Ryze at ang Paradigm Shift sa AI Infrastructure

Ang karanasan ng Ryze ay isang pangunahing halimbawa kung gaano kabilis mabago ang AI infrastructure. Sa halip na unti-unting pagbagsak, isang update lamang mula sa Claude AI ng Anthropic—na pinagsanib sa Meta Ads connectors ng Manus AI—ang halos agad na nagpa-walang saysay sa isang buong kategorya ng specialized na produkto. Ipinapakita nito ang napakalaking epekto ng innovation sa antas ng platform: isang bagong tampok lamang ay kayang baguhin nang malaki ang merkado sa loob ng ilang araw.

Ipinapakita ng datos ang biglaang pagbagsak. Nakapagtayo na ang Ryze ng matibay na niche, na nakakuha ng ilang daang nagbabayad na kustomer sa loob lamang ng dalawang buwan at nagkaroon ng 70% deal close rate. Nawala ang momentum na ito agad-agad. Pagkatapos ng update, bumagsak ang close rate nila sa 20%. Ito ay hindi lang basta pagkalugi sa isang kakumpitensya—kundi ang biglaang pagkawala ng saysay ng isang produktong itinayo sa ibabaw ng isang foundational platform. Ang AI agent ng Ryze, na idinisenyo para awtomatikong pamahalaan ang ad management para sa Google at Meta, ay biglaang naharap sa isang built-in na kakumpitensya na may parehong pangunahing kakayahan, suportado ng kumpanyang may mas malaking resources at mas malawak na ecosystem.

Ipinapahiwatig ng kaguluhang ito ang pag-usbong ng isang bagong layer ng infrastructure: ang Model Context Protocol (MCP). Ang layunin ay para makapili at makapag-ugnayan ang mga AI agent ng mga tools nang walang kahirap-hirap, inaalis ang pangangailangang pumili pa ang user mula sa listahan ng mga opsyon. Ang pagbabagong ito ay kahalintulad ng pagbabagong dala ng App Store. Nang inilunsad ng Apple ang iPhone App Store noong 2008, hindi lang ito nagpakilala ng bagong app—bagkus ay binago nito kung paano natutuklasan, ipinapamahagi, at ginagamit ang software, kaya’t naging laos ang mga standalone app stores para sa buong henerasyon ng developers. Sa parehong paraan, maaaring maging default interface ang MCP para sa mga AI agent, na nagpapahintulot sa kanila na piliin ang pinakamahusay na tool para sa gawain at alisin ang pangangailangan ng manu-manong pag-integrate ng mga third-party automation platforms tulad ng Ryze.

Sa kasalukuyan, patuloy pa ang banta. Sa ngayon, tanging pag-aanalisa ng datos lamang ang kayang gawin ni Claude at wala pa itong direktang access sa Google Ads, kaya’t may pansamantalang pagkakataon pa ang pangunahing produkto ng Ryze. Gayunpaman, malinaw ang direksyon. Gaya ng obserbasyon ni Ryze founder Ira Bodnar, “bigyan mo lang ng ilang buwan, at magagawa na rin nito.” Ang mabilis na pagtanggap sa mga AI features ay nangangahulugang maiksi lamang ang anumang competitive advantage. Nagbabago na ang underlying infrastructure, at abala na ang mga platform builders sa pagtayo ng bagong pundasyon.

Ang Bagong Infrastructure: Compute at Katutubong Kakayahan ng AI

Ang disruption na dinanas ng Ryze ay hindi lang basta resulta ng simpleng pagbabago sa software—ito ay isang malaking pagtalon sa underlying AI infrastructure. Ang bagong pundasyon ay nakatayo sa dalawang pangunahing haligi: walang kapantay na computational power at advanced na katutubong kakayahan ng agent. Ang mga eksponensyal na pwersang ito ay nagpapahintulot sa mga platform na sakupin at higitan ang mga specialized na solusyon.

Ang pinaka-kapansin-pansing pag-unlad ay ang 1 milyong token context window na kasalukuyang beta para sa Claude Sonnet 4.6. Isa itong game-changer. Dati, kailangang hati-hatiin ng AI models ang mahahabang dokumento o masalimuot na codebase, kadalasan ay nawawala ang konteksto. Ngayon, kaya nang iproseso ng modelo ang buong dataset o dokumento ng sabay-sabay, na nagpapahintulot sa malalim at mahahabang uri ng pag-iisip at pagpaplano—na mahalaga sa pamamahala ng malawak at multi-channel na ad campaigns.

Kasinghalaga rin ang pagtalon sa kakayahan ng pakikipag-ugnayan sa computer. Inilunsad ng Anthropic ang experimental na tampok na ito noong huling bahagi ng 2024, mula sa mabagal at madalas magkamaling interaksyon tungo sa halos kakayahan ng tao. Kaya na ngayon ng AI na direktang gamitin ang mga software interface—mag-click ng mga button, mag-navigate ng menus, at maglagay ng teksto—nang walang custom connectors. Para sa ad management, napupunan nito ang isang kritikal na puwang. Ang AI na kayang gumamit ng computer gaya ng tao ay posibleng pamahalaan nang direkta ang Google at Meta Ads, inaalis ang pangangailangan sa mga third-party automation tools tulad ng Ryze.

Marahil ang pinaka-transpormatibong pagbabago ay ang orchestrated autonomy. Ang agent teams feature sa Claude Opus 4.6 ay nagpapahintulot sa maraming specialized agents na magtrabaho nang sabay-sabay, bawat isa ay tumututok sa parte ng masalimuot na gawain bago pagsamahin ang kanilang mga resulta. Ginagaya nito ang isang human team, na nagbibigay-daan sa AI na hawakan ang mga workflow na dati ay hindi kayang abutin. Ito ang pundasyon ng tunay na multi-step automation.

Pinagsama-sama, ang mga inobasyong ito ay lumilikha ng bagong technology stack: nagbibigay ang malawak na context window ng memorya, ang skills sa paggamit ng computer ay nagiging interface, at ang agent teams ay nagbibigay ng orchestration. Ang integrated na kakayahang ito ay inilalagay ang mga platform tulad ng Claude bilang tuwirang kakumpitensya ng mga niche tools gaya ng Ryze. Ang pagbabago ay hindi tungkol sa dagdag na features—kundi ang mismong platform ay nagiging infrastructure para sa susunod na henerasyon ng trabaho.

Paano Mabubuhay sa Disruption: Mga Strategic Pivot para sa mga Startup

Ang kwento ng Ryze ay malinaw na babala para sa mga startup: ang infrastructure layer na ngayon ang pangunahing labanan. Kapag isinama ng isang platform tulad ng Claude ang isang core function, maaaring biglang maglaho ang merkado ng mga niche products na itinayo sa ibabaw nito. Ang agarang tanong ay paano mabubuhay. Ang founder ng Ryze na si Ira Bodnar ay nag-pivot na—mula sa pagbebenta ng basic automation tool patungo sa pag-develop ng mas kumplikadong AI-driven workflows para sa malalaking advertising agencies. Ang bagong pokus niya ay sa mga ahensya na namamahala ng daan-daang accounts, kung saan ang lawak at komplikasyon ay nangangailangan ng malalim na integration at human oversight, hindi lang simpleng automation.

Ang pagbabagong ito ay direktang tugon sa kasalukuyang limitasyon ng disruption. Bagaman totoo ang banta, hindi pa ito ganap. Gaya ng binanggit ni Bodnar, kaya lamang ni Claude na mag-analisa ng data at hindi nito kayang direktang ma-access o baguhin ang Google Ads accounts. Nagbibigay ito ng panandaliang ngunit mahalagang pagkakataon kung saan ang mga specialized tools ay maaari pa ring magdagdag ng halaga sa pamamagitan ng pag-integrate sa AI agents at pagbibigay ng mga kulang na tampok. Sa ngayon, ang kaligtasan ay nangangahulugang maging mahalagang connector sa panahong ito ng transisyon.

Tumingin sa hinaharap, iniisip ni Bodnar ang isang mundo ng agentic commerce, kung saan ang mga AI agents ay namimili, naghahambing ng mga produkto, at pumipili ng pinakamahusay na opsyon nang mag-isa. Ito ay magko-commoditize ng buong kategorya, babawasan ang margins, at gagawing laos ang tradisyonal na sales strategies. Ang mensahe para sa mga startup ay malinaw: kung ang produkto mo ay kayang i-automate ng AI agent, isa na itong commodity. Ang tunay na competitive edge ay nasa disenyo ng workflow, integration, o sa human touch na hindi kayang kopyahin ng AI.

Sa huli, umuunlad ang infrastructure. Kailangang magdesisyon ng mga startup kung itatayo nila ang kanilang negosyo sa ibabaw ng mga bagong rails na ito o malalampasan sila. Ang paglalakbay ng Ryze ay nagpapakita ng isang landas: gawing inspirasyon ang disruption para umangat sa value chain, tutukan ang mas kumplikado at high-impact na mga hamon na nangangailangan ng higit pa sa automation. Sa panahon ng mabilis na pagtanggap ng AI, ito lamang ang sustainable na estratehiya.

AI Infrastructure: Mga Catalysts, Panganib, at Ang Susunod na Mangyayari

Ang kompetisyon upang tukuyin ang susunod na layer ng AI infrastructure ay nasa magulong unang yugto pa lamang. Para sa mga startup, ang tagumpay ay nakasalalay sa pagtukoy ng tamang mga trend at pamamahala sa isang mahalagang panganib: ang magtayo sa ibabaw ng mga platform na mabilis ding nagbabago. Ang magwawagi ay ang mga nakakakita ng paradigm shifts bago pa ito mangyari, hindi lang basta tumutugon dito.

Ang pinaka-agad na catalyst ay ang integration ng Manus AI sa Google Ads. Nagsimula na ang Meta sa rollout ng sariling integration, at may ilang Meta advertisers na abisong available na ang Manus features direkta sa Ads Manager. Ito ang unang hakbang para isara ang gap na kasalukuyang nagbibigay proteksyon sa mga specialized tools. Kapag pinagana na ng Google ang native, full-featured connectors para sa platform nito, mawawala na ang natitirang niche para sa third-party automation tools tulad ng Ryze. Bibilis nito ang commoditization ng basic ad management, na magtutulak sa lahat ng kalahok na mag-pivot sa mas mataas na value na alok o malulon ng mga platform.

Sa mas malawak na saklaw, ang pagtanggap sa mga protocol tulad ng Model Context Protocol (MCP) ay magiging mahalagang senyales. Kung magiging pamantayan ang MCP para sa komunikasyon ng agent at tool, ito ang huhubog sa bagong application ecosystem. Mahahanap ng mga developer ang kanilang competitive edge hindi sa mga standalone apps, kundi sa mga workflow at integration na gumagana sa loob ng protocol na ito. Ang platform na magtatatag ng default interface—tulad ng ginawa ng App Store—ang maghahari. Ang pag-oobserba kung aling tools ang sumisikat sa loob ng MCP at sinu-sinong platforms ang sumusuporta dito ang magbubunyag ng susunod na mga pinuno sa infrastructure.

Ang pangunahing panganib para sa mga startup ay malinaw: ang exponential disruption ay nangangahulugang ang infrastructure layer ang tunay na larangan ng laban. Ang paggawa ng tool para sa isang gawain na kayang i-automate ng AI agents ay paggawa ng commodity. Ang tanging nagtatagal na advantage ay nasa workflow, integration, o human oversight—mga bagay na hindi pa kayang tuluyang gayahin ng AI. Gaya ng binanggit ni Bodnar, tanging data analysis pa lang ang kaya ni Claude at wala pa itong direktang access sa Google Ads, ngunit ito ay pansamantalang advantage lamang. Ang tunay na panganib ay maaaring maging laos ang anumang produktong itinayo sa ibabaw ng mabilis umunlad na platform bago pa ito makakuha ng scale. Ang karera ay hindi lang tungkol sa features—kundi sa pagpo-posisyon para sa susunod na bugso ng disruption.