Новый вызов для центров исследований ИИ: действительно ли вы пытаетесь получать доход?

Текущая картина стартапов в области Foundation Model AI

Мы наблюдаем переломный момент для AI-стартапов, разрабатывающих собственные фундаментальные модели.

С одной стороны, опытные профессионалы из признанных технологических гигантов начинают собственные предприятия. Вместе с ними идут известные исследователи с глубоким опытом, хотя их намерения в отношении коммерческого успеха остаются неясными. Некоторые из этих новых лабораторий могут вырасти в индустриальных гигантов вроде OpenAI, в то время как другие, возможно, предпочтут сосредоточиться на инновационных исследованиях, не ставя во главу угла прибыль.

В такой среде становится все сложнее распознать, какие организации действительно стремятся к коммерческому успеху.

Введение спектра коммерческих амбиций

Для ясности я предлагаю пятиуровневую структуру для классификации любой компании, строящей фундаментальную модель. Эта шкала не о текущей прибыльности, а о намерении получать доход. Цель — оценить амбиции, а не достижения.

Вот как выглядит этот спектр:

• Уровень 5: Мы уже ежедневно зарабатываем миллионы.
• Уровень 4: У нас есть комплексная, многоэтапная стратегия стать самыми богатыми людьми на планете.
• Уровень 3: У нас есть несколько перспективных концепций продуктов, которые вскоре будут представлены.
• Уровень 2: У нас есть зачатки плана.
• Уровень 1: Истинное процветание приходит через самореализацию.

Крупные игроки, такие как OpenAI, Anthropic и Gemini, явно находятся на уровне 5. Новое поколение лабораторий, однако, часто обладает грандиозными, но менее прозрачными планами.

Интересно, что основатели и команды фактически могут выбрать своё место на этом спектре. Изобилие инвестиций в AI означает, что немногим приходится детально расписывать бизнес-планы. Даже лаборатории, фокусирующиеся на исследованиях, находят заинтересованных инвесторов. Для некоторых более низкий уровень амбиций может даже принести большее удовлетворение, чем погоня за вершинами богатства.

Неопределённость и напряженность в отрасли

Проблема в том, что не всегда ясно, где находится лаборатория на этой шкале — что и подпитывает нынешние споры и неопределённость в AI-секторе. Например, быстрый переход OpenAI от некоммерческой организации (уровень 1) к коммерческому гиганту (уровень 5) вызвал значительное беспокойство. Напротив, ранние усилия Meta в AI, возможно, были на уровне 2, несмотря на устремления к уровню 4.

С учетом этого давайте рассмотрим четыре заметные AI-лаборатории и оценим их положение на этом спектре.

Humans&

Герой этой недели, Humans&, стал вдохновением для данной структуры. Основатели предлагают убедительное видение AI нового поколения, смещая фокус с масштабирования на совершенствование средств коммуникации и совместной работы.

Несмотря на положительное освещение в медиа, Humans& расплывчато объясняют, как их идеи превратятся в прибыльные продукты. Хотя они заявляют о намерении создавать решения — намекая на AI-платформу для рабочих процессов, способную заменить и переосмыслить такие инструменты, как Slack, Jira и Google Docs — они не спешат с конкретикой. Их направление достаточно определённое, чтобы отнести их к уровню 3 на шкале амбиций.

Thinking Machines Lab

Оценка Thinking Machines Lab особенно сложна. С бывшим CTO ChatGPT во главе и $2 млрд стартового финансирования можно было бы ожидать чёткого плана развития. Мира Мурати, основательница, известна своим стратегическим подходом, поэтому к 2026 году уровень 4 казался уместным.

Однако недавние события — в первую очередь уход CTO и сооснователя Баррета Зофа, а также нескольких других членов команды — поставили под вопрос направление компании. Эти уходы предполагают, что изначальный план был не таким прочным, как считалось. Пока недостаточно оснований понизить их уровень, однако их позиция на шкале становится менее определённой, возможно, смещаясь к уровню 2 или 3.

World Labs

Фэй-Фэй Ли, ведущая фигура в AI и создательница влиятельного конкурса ImageNet, в настоящее время занимает престижную кафедру в Стэнфорде и возглавляет две AI-лаборатории. Её репутации хватило бы для признания на всю жизнь. Её книга также весьма высоко оценивается.

Когда Ли в 2024 году объявила о привлечении $230 млн для World Labs, стартапа в области пространственного AI, казалось, что компания работает на уровне 2 или ниже. Однако за прошедший год World Labs выпустила как мировую генеративную AI-модель, так и коммерческий продукт на её основе. Спрос со стороны игровой индустрии и визуальных эффектов оказался высоким, а серьёзных конкурентов нет. Сейчас World Labs выглядит как крепкая компания уровня 4 с явными перспективами выйти на уровень 5.

Safe Superintelligence (SSI)

Safe Superintelligence, основанная бывшим главным научным сотрудником OpenAI Ильёй Суцкевером, воплощает собой стартап уровня 1. Суцкевер сознательно оградил SSI от коммерческого давления — даже отказавшись от предложения о поглощении от Meta. Без продуктовых циклов и только с разрабатываемой сверхразумной моделью SSI сосредоточена на научных исследованиях, а не на бизнесе. Примечательно, что такой подход привлёк $3 млрд инвестиций. Страсть Суцкевера заключается в развитии AI-науки, и всё указывает на то, что SSI — это прежде всего исследовательский проект.

Тем не менее, ландшафт AI быстро меняется. Недавно Суцкевер признал, что SSI может сменить направление, если изменятся обстоятельства — например, если сроки будут увеличены или появится значительная ценность в развертывании продвинутого AI. В таком случае SSI может быстро подняться по шкале амбиций.