TGViewer
Всеволод Викулин Всеволод Викулин @vikulin_ai · 5.28K subscribers
Post #28 2.15K
Почему нам нужно делать вертикальные продукты

Нашел крутую статью, которая частично пересказывает, что я вам говорил месяц назад. Наверное, поэтому я и считаю ее крутой :)

О чем статья?
Есть два фреймворка, чтобы делать ваш ИИ-бизнес.
1) Вертикальный. Когда вы целитесь в определенную нишу, например, ИИ для юристов. Это, например, Devin, стартап который делает ИИ-разработчика.
2) Горизонтальный. Когда вы делаете широкое решение для всех ниш, а каждая ниша може взять и использовать сама. Это ChatGPT, Claude, ну вы поняли.

Главная мысль: чем сильнее базовые модели, тем намного менее ценна ваша вертикализация. Так как батут закон Мура и закон масштабирования работают, не нужно тратить силы ИИ-инженеров на вертикальные проекты. Придет новое горизонтальное решение, которое выкинет в помойку тебя все твои труды. Значит делать вертикальное ИИ вообще не разумно.

Почему на самом деле автор не прав?
Я согласен - костылить не надо. Но делать вертикальные решения - надо. У вертикального способа есть два важных преимущества, которые не дадут ему умереть

1) Интеграция. Я НИКОГДА за 8 лет в ИИ-разработке не видел НИ ОДНОГО решения, которое куда-либо встраивались без допиливания. Это ИИ, тут все идет через одно место не по плану. Всегда будет отдельная продуктовая логика, всегда будут исключения из правил, всегда для какой-то вертикали будет особое поведение. Юристом не надо, что бухгалтерам, бухгалтерам наплевать на программистов (кроме 1C, кек)

2) Маркетинг. Частично следствие пункта 1). Вам нужно четкое позиционирование на бухглатеров, четкие кейсы и обучающие примеры для бухгалтеров, знакомые в бухгалтерской ложе, чтобы продать им ИИ ассистента. Очень мало бухгалтеров поймут, что конкретно это горизонтальное ИИ решение им очень нужно и спасет их от скорого разорения.

Резюме
Повторяю: костылить промпты для 0.01% точности - зло. Делать вертикальную разработку нужно. На самом деле, не просто нужно, а в реалиях 2025 по-другому у вас и не выйдет. Конечно, когда Альтман сделает AGI и наступит сингулярность... Но до этого еще надо дожить. А пока, работаем!
Lukaspetersson AI Founder's Bitter Lesson. Chapter 1 - History Repeats Itself | Lukas Petersson's blog Historically, general approaches always win in AI. Founders in AI application space now repeat the mistakes of AI researchers.
  • 👍 10
  • 🔥 6
  • ❤ 4
  • ❤‍🔥 2
  • 🐳 1
More from @vikulin_ai
  1. Sep 21, 2026Кому можно вайбкодить и как это делать Управление AI-агентами очень похоже на управление л…
  2. Sep 16, 2026Кто управляет разработкой AI-проекта Несколько лет назад во время очередного релиза я поня…
  3. Sep 8, 2026Всеобъемлющая статья про инференс LLM Многие у меня спрашивают, как посчитать GPU и как по…
  4. Aug 30, 2026Как стать AI-native компанией AI всегда был гонкой инфраструктуры. Если вы хотите крутые A…
  5. Aug 25, 2026Первый обзор научной статьи в этом канале Я не фанат читать свежие статьи. Сам когда-то за…
  6. Aug 18, 2026Вам LLM побыстрее или подешевле? Выберите только одно Почему-то во всех командах, где я ра…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →