AI-бум превращает миллиарды в «кофейные бобы» для рынка. anthropic.. anthropic. google.. anthropic. google. openai.. anthropic. google. openai. starbucks.. anthropic. google. openai. starbucks. Блог компании BotHub.. anthropic. google. openai. starbucks. Блог компании BotHub. Будущее здесь.. anthropic. google. openai. starbucks. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ.. anthropic. google. openai. starbucks. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект.. anthropic. google. openai. starbucks. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. кофейные зерна.. anthropic. google. openai. starbucks. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. кофейные зерна. Машинное обучение.. anthropic. google. openai. starbucks. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. кофейные зерна. Машинное обучение. машинное+обучение.. anthropic. google. openai. starbucks. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. кофейные зерна. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное.. anthropic. google. openai. starbucks. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. кофейные зерна. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное. нейросети.
AI-бум превращает миллиарды в «кофейные бобы» для рынка - 1

AI-индустрия переживает перемены. Судя по последнему анализу в TechCrunch, компании, производящие фундаментальные модели (OpenAI, Anthropic и Google), могут оказаться в роли поставщиков базовых ингредиентов, пока всё больше стартапов и приложений строят продуктовую логику поверх этих моделей и получают прибыль. Сравнение, приведённое одним из основателей, звучит так: это как продавать кофейные бобы Starbucks — ты не управляешь брендом, но без твоей продукции ничего не сварят.

Основная причина такого сдвига — замедление отдачи от предобучения (pre-training). Раньше компании вкладывали гигантские ресурсы, чтобы натренировать большие foundation models, и это давало огромный прирост производительности. Теперь же эти выгоды растут медленнее, и всё больше внимания уделяется тому, что происходит после pre-training — тонкой настройке, алгоритмам обучения с подкреплением (reinforcement learning) и интерфейсу, через который пользователи взаимодействуют с моделями.

Стартапы, которые создают специализированные приложения на базе любых foundation models, ощущают себя всё увереннее. Им зачастую не важно, под капотом GPT-5 или Claude или другая модель, главное то, как ты её используешь и насколько удобно это представить пользователю. Такой подход позволяет быстро менять состав моделей, не зависеть от одного поставщика и искать лучшее сочетание цены, скорости и качества.

Для ведущих лабораторий этот тренд несёт риск. Если бизнес модели AI будет всё больше смещаться в сторону приложений и пользовательского опыта, фундаментальные модели могут превратиться в низкомаржинный бэкенд. Именно такой сценарий описывается в статье. Большие AI-лабы могут оказаться как кофейные бобы. Да, они важны, но не те, кому достанется основная прибыль и внимание.

Тем не менее, не всё однозначно. Большие лаборатории по-прежнему сохраняют ряд преимуществ, например , бренд, масштаб инфраструктуры, ресурсы. Если они смогут быстрее адаптироваться, усилить инструментальную часть, улучшить UX и интеграцию, они могут удержать лидерство.


Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Подробнее

Автор: cognitronn

Источник