Индустрия искусственного интеллекта переживает значительные изменения. По данным TechCrunch, компании, занимающиеся созданием фундаментальных моделей, такие как OpenAI, Anthropic и Google, могут стать лишь поставщиками базовых технологий. В то время как растущее число стартапов и приложений строят свои продукты на основе этих моделей, получая от этого прибыль. Один из основателей сравнил это с продажей кофейных зерен Starbucks — без них не сварят кофе, но они не управляют брендом.
Основной причиной данного сдвига является замедление отдачи от предобучения. Ранее компании инвестировали огромные ресурсы в обучение крупных моделей, что обеспечивало значительные выигрыши в производительности. Но теперь эти выгоды растут медленнее, и акцент смещается на пост-предобучение: тонкую настройку и удобство взаимодействия пользователей с моделями.
Специализированные стартапы чувствуют себя уверенно, ведь для них неважно, какая модель стоит «под капотом», главное — это удобство и эффективность использования. Этот подход позволяет быстро менять модели, не зависеть от одного поставщика и находить лучшее сочетание цены, скорости и качества.
Тем не менее, для крупных лабораторий этот тренд несет риски. Если бизнес-модели AI будут все больше ориентироваться на приложения и пользовательский опыт, фундаментальные модели могут стать низкомаржинальным бэкендом. Большие лаборатории имеют свои преимущества, такие как бренд и инфраструктура, что дает им шанс сохранить лидерские позиции при условии быстрой адаптации и улучшения пользовательского опыта.
