«Строительство фундаментальных моделей» в AI отражает бум L1 в крипте (2017–18): гиперскейлеры и передовые лаборатории моделей тратят беспрецедентный капитал на создание «рельсов», пока цены на API падают, а кредиты множатся. Как в эпоху DeFi Summer (2020), следующий этап взрывного роста сместится на уровень приложений — вертикальные B2B/B2C продукты поверх стандартизированных «L1-подобных» LLM-платформ.
Так считают аналитики венчурного агентства NextSpark Ventures в своем исследовании, которое выкатили накануне. И я с ними более чем согласен. К деталям…
В крипте ценность сначала концентрировалась в L1 сетях (Ethereum, BNB Chain, Solana, Polygon). Прорыв пришёл от приложений, построенных поверх этих «рельсов»: AMM, кредитование и предсказательные рынки. В AI роль L1 играют провайдеры LLM + облака; следующий этап принадлежит компаниям уровня приложений (агенты, копилоты, вертикальные SaaS).
Доказательства того, что мы в фазе «строительства L1» для AI:
• Capex-шок. Alphabet подняла план капитальных затрат 2025 года до ~$85 млрд; Microsoft потратит ~$80 млрд на AI/датацентры; Meta прогнозирует $66–72 млрд. Это стадия строительства «рельсов».
• Монетизация платформенного уровня. Выручка OpenAI в годовом выражении к июлю 2025 достигла ~$12 млрд, что указывает на зрелый L1-подобный спрос.
• Открытые стандарты распространения. Модели Meta Llama 3/3.1 доступны по «общественной лицензии» (исходный код доступен, но не OSI-open). Это создаёт стандарт для разработчиков приложений.
Почему «волна приложений» в AI — следующая (2025–28):
• Снижение издержек. По данным a16z, «LLM-фляция»: ~1000× падение стоимости инференса $/токен с 2021; премиум-уровень подешевел ~62× с момента запуска GPT-4.
• Стандартизированное распространение. Крупные LLM (GPT-4.x, Claude, Llama) доступны через гиперскейлеров и API — эквивалент композиционности L1.
• Ресурсы для основателей. Облака/лабы субсидируют приложения: AWS даёт $230 млн в AI-кредитах; Google for Startups Cloud — до $350k; Anthropic и другие — кредиты API + увеличенные лимиты.
• Спрос готов. По McKinsey (2025), корпоративное внедрение движется от пилотов к перестройке процессов. Компании уровня приложений могут захватить рынок через вертикальную интеграцию.
Что строить:
• B2B (вертикальные SaaS и агенты). Финансовые операции, sales, планирование цепочек поставок, юр-операции, healthcare RCM — где LLM действуют, интегрируются с системами и дают измеримый ROI.
• B2C (ассистенты с действиями). Бронирования, креативные тулзы, финансы для потребителей — «агентные» интерфейсы с реальными транзакциями, логированием и памятью предпочтений. (Книжка с агентскими паттернами тут.)
Плейбук основателя:
1️⃣Выберите вертикаль с измеримой экономикой (например, время, сэкономленное на сотрудника).
2️⃣Проектируйте под действия, а не чат: интеграция LLM с системами учёта, логирование действий, защитные барьеры (тут тоже речь об агентских паттернах: наблюдаемость и контроль).
3️⃣Сравните расходы у разных провайдеров; используйте кэширование и малые модели для большинства запросов.
4️⃣Привлекайте гранты и выбивайте субсидии из облачных провайдеров.
5️⃣Выпустите узкий, но очевидный win; расширяйтесь в соседние процессы; публикуйте ROI.
6️⃣Сохраняйте гибкость: настройте лёгкий путь к open-weights для пиков нагрузки/стоимости.
Поделитесь со знакомыми фаундерами и предпринимателями!
Machine Head