Блеск и нищета AI стартапов

Еще 2 года назад стартаперы были полны оптимизма вступить технологическую AI гонку и хорошенько заработать, то сейчас в воздухе витают тревожные ожидания: «а не напрасны ли усилия», «не убьет ли новый будничный апдейт Perplexity наш стартап <впишите название>.

Почему так происходит

Благодаря колоссальному притоку инвестиционных денег AI технологии: LLMs и архитектура вокруг них (RAG, векторные базы, MCP, Memory Management и тд), в невероятно короткий срок достигли своей технологической зрелости. Разница между «голой» моделью и нишевым применением в кастомизации обвязки вокруг этой модели. На BigTech тут действуют все те же силы что и раньше. Их платформа всё также должна быть достаточно универсальной.
Тем не менее для них, более нишевый AI — это не R&D на годы, а задачка на квартал.
Стартапам же приходится собирать всё с нуля, настраивать архитектуру, вечно что-то интегрировать. И, когда они что-то находят, крупняк заходит и просто встраивает этот функционал в свою экосистему предлагая апдейт за старый прайс.

Это не конкуренция. Это зачистка. Владение дорогостоящей облачной инфраструктурой, обучения AI, безудержный интерес рынка к технологии создает беспрецендентные возможности для крупных игроков отгородиться от конкуренции порогом входа.

И вот, когда 95% рынка уже распилены на годы вперед, нам остается искать возможности в оставшихся 5%. Но именно тут и могут на руках оказаться реальные козыри:

- Эксклюзивные данные: то, чего нет ни у одного облака, постоянно пополняемые up-to-date данные.

- Нишевые инструменты: умение решать проблему именно так как этого ждет клиент, подобая стандартам и правилам принятым в его области.

- Глубокая экспертиза в проблеме: тот самый отраслевой опыт, который по правилу Паретто всегда будет отсутствовать в более универсальных решениях.

Гонка за универсальную технологию среди стартапов уже закончена. Будущее за теми, кто сможет на базе доступных всем облачных «цифровых мозгов» сублимировать экспертизу и встроить ее в реальные рабочие и жизненные процессы.

Ценность теперь не в технологиях, а в данных и знаниях о реальной боли пользователя.