Новий виклик для центрів досліджень штучного інтелекту: чи дійсно ви намагаєтесь отримувати прибуток?

Поточний ландшафт стартапів у сфері Foundation Model AI

Ми є свідками вирішальної епохи для AI-стартапів, які розробляють власні фундаментальні моделі.

З одного боку, досвідчені професіонали з відомих технологічних гігантів відкривають власні компанії. Поруч із ними – знані дослідники з глибокою експертизою, хоча їхні наміри щодо комерційного успіху залишаються невизначеними. Деякі з цих нових лабораторій цілком можуть вирости у гігантів індустрії на кшталт OpenAI, тоді як інші, можливо, віддають перевагу інноваційним дослідженням без пріоритету на прибуток.

У такому середовищі дедалі складніше розпізнати, які організації дійсно прагнуть комерційного успіху.

Введення спектру комерційних амбіцій

Для прояснення ситуації я пропоную п’ятирівневу структуру для категоризації будь-якої компанії, яка створює фундаментальну модель. Ця шкала не про поточну прибутковість, а про намір отримувати дохід. Мета – оцінити амбіції, а не досягнення.

Ось як виглядає цей спектр:

• Рівень 5: Ми вже щодня генеруємо мільйони доходу.
• Рівень 4: У нас є комплексна, багатофазова стратегія, щоб стати найбагатшими людьми у світі.
• Рівень 3: У нас є кілька перспективних концепцій продуктів, які будуть представлені у свій час.
• Рівень 2: У нас є початки плану.
• Рівень 1: Справжнє процвітання походить із самореалізації.

Основні гравці, такі як OpenAI, Anthropic та Gemini, явно перебувають на 5 рівні. Однак нова хвиля лабораторій часто має грандіозні бачення, які є менш прозорими.

Цікаво, що засновники та команди можуть самостійно обирати своє місце на цьому спектрі. Через надлишок інвестицій у сферу AI майже ніхто не змушений готувати детальні бізнес-плани. Навіть лабораторії, орієнтовані на дослідження, приваблюють охочих інвесторів. Для деяких нижчий рівень амбіцій навіть може принести більше задоволення, ніж гонитва за найбільшим багатством.

Невизначеність та напруга в індустрії

Проблема виникає через те, що не завжди очевидно, де саме знаходиться лабораторія на цій шкалі — це і підживлює нинішні дискусії та невизначеність у секторі AI. Наприклад, стрімкий перехід OpenAI від некомерційної організації (Рівень 1) до комерційного гіганта (Рівень 5) викликав значне занепокоєння. Натомість ранні AI-ініціативи Meta, ймовірно, перебували на рівні 2, незважаючи на прагнення до рівня 4.

З огляду на це, давайте розглянемо чотири провідні AI-лабораторії та оцінимо, на якому рівні вони перебувають.

Humans&

Головний ньюсмейкер цього тижня, Humans&, допоміг надихнути саме цю структуру. Засновники демонструють переконливе бачення AI нового покоління, зміщуючи фокус зі зростання на вдосконалення інструментів для комунікації й співпраці.

Попри позитивне висвітлення в медіа, Humans& досі розпливчасто описує, як їхні ідеї стануть прибутковими продуктами. Хоча вони заявляють про намір створити рішення — натякаючи на AI-платформу для робочих місць, яка могла б замінити і переосмислити такі інструменти, як Slack, Jira та Google Docs, — конкретики вони не надають. Їхній напрямок достатньо зрозумілий, щоб розмістити їх на 3 рівні шкали амбіцій.

Thinking Machines Lab

Оцінювати Thinking Machines Lab особливо складно. З колишнім CTO ChatGPT на чолі та seed-раундом у $2 мільярди, можна було б очікувати чіткої дорожньої карти. Міра Мурати, засновниця, відома своїм стратегічним підходом, тож на 2026 рік їм пасував рівень 4.

Однак нещодавні події — зокрема, відхід CTO і співзасновника Баррета Зофа разом із декількома іншими членами команди — поставили під сумнів напрямок компанії. Ці звільнення свідчать, що початковий план міг бути не таким надійним, як здавалося. Хоча наразі немає достатньо доказів для зниження їхньої позиції, очевидно, що їхнє місце на шкалі стає менш певним, і, ймовірно, зміщується до рівня 2 або 3.

World Labs

Фей-Фей Лі, провідна постать у AI та творець впливового конкурсу ImageNet, наразі обіймає престижну кафедру у Стенфорді та співкерує двома AI-лабораторіями. Її репутації вистачило б на все життя нагород. Її книга також високо цінується.

Коли Лі оголосила у 2024 році, що залучила $230 мільйонів для World Labs, стартапу у сфері spatial AI, здавалося, що компанія працює на рівні 2 або нижче. Однак за рік World Labs випустила і AI-модель для генерації світів, і комерційний продукт на її основі. Попит із секторів ігор і візуальних ефектів був високим, а серйозних конкурентів не було. World Labs тепер виглядає як міцна компанія рівня 4, і, можливо, вже на порозі рівня 5.

Safe Superintelligence (SSI)

Safe Superintelligence, заснована колишнім головним науковцем OpenAI Іллею Суцкевером, уособлює стартап рівня 1. Суцкевер свідомо захистив SSI від комерційного тиску — навіть відхилив пропозицію про поглинання від Meta. Без циклів випуску продукту й лише з розробкою суперинтелектуальної моделі, SSI зосереджена на наукових дослідженнях, а не на бізнесі. Примітно, що такий підхід дозволив залучити $3 мільярди фінансування. Пристрасть Суцкевера — у просуванні науки про AI, і всі ознаки вказують, що SSI по суті є дослідницьким проєктом.

Втім, ландшафт AI швидко змінюється. Суцкевер нещодавно визнав, що SSI може змінити напрям, якщо обставини зміняться — наприклад, якщо часові рамки розтягнуться або з’явиться серйозна цінність у розгортанні передових AI. У такому разі SSI може швидко піднятися вгору по шкалі амбіцій.