Недавно СМИ разогнали громкую новость: «146 из 200 ИИ-стартапов продают обычный ChatGPT под видом своей технологии

Недавно СМИ разогнали громкую новость: «146 из 200 ИИ-стартапов продают обычный ChatGPT под видом своей технологии». Звучит эффектно, почти как разоблачение отрасли. Но если копнуть глубже, история оказывается куда менее драматичной — и значительно более интересной.

1. Откуда взялась цифра «73%» — и почему она не говорит почти ничего

Первые строки оригинального исследования честно признают: автор изучил всего 200 стартапов, выбранных им вручную. Подробнее в его статье.

Это — менее 3% от известных более чем 7000 ИИ-стартапов в мире.

Мы не знаем по какому принципу он отбирал эти проекты, насколько выборка репрезентативна, какова стадия развития этих стартапов и их бизнес-модель.

Стартап на на разных стадиях развития — совершенно разные категории, но в исследовании складываются в одну корзину. Это уже сильно искажает картину.

2. «Не делают свою модель» ≠ «фейковые»

Это главное недопонимание, на котором вырос весь этот медийный шум.

У ИИ-стартапа нет обязательства создавать собственную LLM.

Точно так же, как у производителей лампочек нет обязательства вырабатывать электричество.

Они используют доступный ресурс — электроэнергию — и превращают его в полезный продукт: свет.

ИИ-стартапы второго порядка делают то же самое:

берут мощность открытых моделей или API крупных игроков;

добавляют свою инженерию, интерфейсы, доменные базы знаний, интеграции, механику процессов;

и превращают абстрактный «интеллект» в конкретную полезность.

Это не обман, это нормальная логика развития отрасли вокруг большого технологического скачка.

Вспомните:

облачные компании начинали на чужих дата-центрах;

финтех-стартапы стартовали на чужой банковской инфраструктуре;

большинство веб-приложений не пишут собственную СУБД.

Индустрии так и развиваются — слоями.

3. Не путайте стартапы, использующие ИИ, со стартапами, создающими ИИ

Если мы хотим всерьёз говорить о состоянии отрасли, то сравнивать нужно не «все ИИ-стартапы», а:

Стартапы, которые продают свои модели

а не

Стартапы, которые продают продукты на базе моделей.

Это две различные экономики.

Во второй группе вполне нормально использовать существующие LLM — так же, как в своё время сотни компаний использовали Google Maps API, Stripe или Twilio и строили на этом гигантские бизнесы.

Что касается первой группы — тех, кто создаёт именно модели, — всё тоже не так однозначно.

Практика такова, что даже лидеры отрасли строят свои модели на плечах предыдущих поколений, используют открытые веса, объединяют архитектуры, дообучают на собственных датасетах.

Это не считается слабостью — это норма технологического прогресса.

4. Почему такая новость «выстрелила»

Потому что она ложится в привычную медиалогическую схему:

новая технология → хайп → разоблачение.

Идеально для заголовков.

Но к реальности ИИ-бизнеса это имеет слабое отношение.

5. Что в итоге?

Если посмотреть спокойно, без шума:

Исследование узкое и нерепрезентативное.

Использование открытых LLM — нормальная и экономически разумная практика.

ИИ-стартапам не нужна собственная модель, если их ценность — не в модели, а в продукте.

Создание моделей — это отдельный рынок, где свои правила, свои инвестиции и своя логика развития.

Технологические отрасли всегда растут за счёт стартапов, которые строят полезные сервисы на инфраструктуре крупных игроков.

Никакого массового обмана нет.

Есть взросление экосистемы и естественное распределение ролей.