«Стартуют все»

Взрывной рост интереса к искусственному интеллекту в последние годы обусловлен нескольким причинам. Во-первых, кардинально улучшились алгоритмы машинного обучения, а также аппаратная база, на которой работают ИИ-решения. Во-вторых, корпоративные системы накопили огромное количество данных, на которых можно проводить обучение ИИ. И, возможно самое главное, появились задачи, которые без участия искусственного интеллекта решить практически невозможно.

Соответственно, все последние годы инвестиции в сферу ИИ стремительно росли, согласно отчету Стэнфордского университета «Индекс искусственного интеллекта-2023» до рекордных $125,4 млрд в 2021 г. В 2020-м инвестиции уменьшились, до $91,9 млрд, но виной тому общий отток средств с венчурного рынка, а не уменьшение интереса к искусственному интеллекту, который достиг очередного пика в связи с выходом общедоступной версии ChatGPT от компании OpenAI.

Лидеры по инвестированию — США с $47,4 млрд, Китай с $13,4 млрд и Европейский союз и Великобритания с $11,04 млрд. Основными областями инвестирования в 2022 г. стали медицина и здравоохранение ($6,1 млрд), обработка и управление данными и облачные технологии ($5,9 млрд), финтех ($5,5 млрд).

Рост вложений вызвал взрывообразный рост количества ИИ-стартапов, последний раз такое было в эпоху доткомов. Далеко не все стартапы 20-летней давности добились успеха. Многих сгубила неверно выбранная ниша, слишком бесперспективная или, наоборот, столь привлекательная, что в нее «зашли» крупные компании и не оставили в ней места первопроходцам.

И перед стартапами 20-х годов встает вопрос — как не повторить судьбу тысяч компаний начала века.

«Где работать мне тогда, чем заниматься»

Условно все стартапы в области ИИ можно поделить на три категории. Первая касается аппаратного обеспечения ИИ, от дата-центров до полупроводниковых компонент.

Вторая — это слой ПО для работы с данными, это инструменты их сбора, хранения, обработки и анализа, в основном в сфере B2B. Третья — это пользовательский слой, мобильные приложения для пользователей.

Пока мы наблюдаем расцвет проектов «второго слоя», но очевидно, что в ближайшее время активизируются фаундеры «третьего слоя» и на рынок в огромном количестве хлынут ИИ-приложения для смартфонов.

Что касается «первого слоя», то он довольно капиталоемкий (в пресловутом «гараже» современный ЦОД не запустишь, нейрочип не спаяешь) и критически требователен к уровню экспертности фаундеров, и потому ажиотажа в нем ждать не стоит.

Работая во «втором» и «третьем» слоях надо учитывать важнейший фактор развития ИИ-рынка — упоминавшуюся OpenAI. Эта компания буквально взорвала рынок, достигнув пользовательской базы в 100 млн всего за 2,5 месяца. Учитывая, что OpenAI бесплатно делится своими наработками (и, наверняка, к ней присоединятся и другие), стартапу необходимо осознавать: никто не может предугадать, что будет выложено в свободный доступ завтра. Возможно именно то, что сегодня он пытается продавать.

Например, стартап предлагаете услуги с использованием открытого кода OpenAI: улучшаете рекомендательные алгоритмы маркетплейсов, или беретесь за автоматизацию типовых функций бизнеса (написание запросов, юридических уведомлений, ответов отдела продаж и т.д.). Сегодня такие услуги пользуются спросом, но неожиданно все может закончиться, если OpenAI (или другая компания) выложит общедоступное решение, позволяющее собирать такого рода системы из набора готовых модулей.

Еще один риск — потенциальная рыночная конкуренция с крупными «традиционными» компаниями. Пока на волне огромного интереса к ИИ во всем мире и ажиотажного спроса на фактически любые продукты, это не особенно ощутимо. Однако, как только рынок придет в равновесие, стартапы быстро столкнутся с дефицитом заинтересованности клиентов, которые предпочтут решения от проверенных поставщиков («Еще никого не уволили за то, что он купил IBM»), тем более, что на стороне гигантов будет перевес и в финансовых возможностях и в кадровых.

Можно сделать ставку на то, что гиганту проще купить стартап, чем с ним соревноваться, но она может и не сыграть, особенно если желающих продать себя будет много (а их будет очень много).

Встать на плечи гигантов, а не попасть им «под колеса»

Сфера ИИ сегодня так кардинально и так быстро меняется, что создавать с полноценную ИТ-инфраструктуру и вкладывать серьезные деньги в маркетинг для стартапа слишком рискованно. Нужно искать ниши, в которых можно использовать открытые наработки лидеров, избегая при этом конкуренции с ними.

Для этого есть разные варианты. Можно, к примеру, ориентироваться на возникающую прямо на глазах бизнес в области prompt engineering — умения писать «правильные» запросы для GPT (или его аналогов). Это новое направление, появившееся буквально на «пустом месте», ранее умение писать запросы в качестве основания бизнес-модель никем не рассматривалось. Сейчас же многие хотят получать от GPT правильные ответы, а для того, чтобы получить такой ответ надо уметь правильно спрашивать.

Данная сфера имеет все шансы стать очень важной частью мировой экономики. И явных лидеров в ней пока нет.

Другой вариант относительно безрисковой стратегии — работать на стыке искусственного интеллекта и традиционного бизнеса в какой-либо узкой нише, которая не заинтересует крупные компании. Например, масса преподавателей сегодня учит детей правильному произношению, и почему бы не доверить эту обязанность ИИ? Ему нетрудно будет учить выговаривать сложные звуки, например — шипящие, добиваться правильного произношения.

Использование ИИ в медицине — общее место. Над применением искусственного интеллекта в этой сфере работают многие компании, самого разного размера. Однако сложность человеческого организма дает очень широкое поле деятельности, если не идти проторенными путями.

Аналогично — «организм» современного предприятия достаточно сложен, а производственные задачи (в отличие от «бухгалтерских» и учетных) хотя и типичны «в целом», но весьма разнообразны в деталях. Соответственно, есть много ниш для ИИ-решений, оптимизирующих конкретные процессы.

Конкуренции с OpenAI и другими разработчиками ИИ-платформ в подобных нишах маловероятна, вряд ли они в обозримом будущем променяют свободное творчество на вникание в детали физиологических и производственных процессов..

Резюмируя, можно предположить, что стартап, желающий добиться успеха, должен уметь быстро создавать экспертные продукты на базе общедоступных решений, по возможности — на стыке отраслей, но достаточно узкоспециализированные, чтобы не вступать в прямую конкуренцию с крупными компаниями.

И останется, конечно, только одолеть такие же стартапы, выбравшие аналогичную нишу для применения своих сил.