Стартапы ИИ сталкиваются с вызовами по мере того, как рынок созревает, и бизнес-модели, основанные на LLM, становятся несостоятельными

Бум генеративного ИИ привел к быстрому появлению множества стартапов, но не все бизнес-модели, основанные на больших языковых моделях (LLM), оказываются жизнеспособными.

Даррен Моуори из Google подчеркивает, что стартапы, которые слишком сильно зависят от моделей других, таких как обертки LLM и агрегаторы ИИ, могут столкнуться с проблемами. Обертки LLM, которые строят интерфейсы на существующих моделях, не предлагают защищаемую ценность, и простая белая маркировка модели больше не является достаточной. Вместо этого стартапам необходимо развивать глубокую экспертизу, собственные данные и интеграцию рабочих процессов. Агрегаторы ИИ, которые комбинируют несколько LLM, также сталкиваются с давлением, поскольку поставщики моделей разрабатывают корпоративные функции, которые снижают их маржу. Моуори сравнивает эту ситуацию с началом облачных технологий, когда стартапы, перепродающие услуги AWS, исчезли перед лицом тех, кто добавлял реальную ценность. Тем не менее, существуют возможности в платформах для разработчиков, прямых потребительских приложениях и секторах биотехнологий и климатических технологий, которые выигрывают от доступа к данным и анализам ИИ.

Сообщение для основателей ясно: будущее успеха стартапов ИИ будет зависеть от умной интеграции моделей в реальные рабочие процессы и специфические проблемы отрасли.