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

Недавно ряд СМИ опубликовали 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, но в исследовании складываются в одну корзину. Это сильно искажает картину.

2. «Не делают свою модель» ≠ фейковые

В этом главное недопонимание, на котором вырос 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 ресурс ИИ в конкретную клиентскую ценность.

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

Так уже было. Облачные компании начинали на чужих дата-центрах, финтех-стартапы стартовали на чужой банковской инфраструктуре, большинство веб-приложений не пишут собственную СУБД. Технологические отрасли развиваются слоями — это нормально.

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 те стартапы, которые продают в качестве продукта собственные LLM, а не стартапы, которые продают продукты, на базе LLM.

Это две различные экономики. Во второй группе вполне нормально использовать существующие LLM.

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 чужие наработки, комбинируют архитектуры, дообучают их на собственных датасетах. И даже в этом нет обмана — это норма технологического прогресса.

4. Почему новость залетела и стала тиражироваться?

Потому что она ложится в привычную схему: новая технология -> хайп -> разоблачение. Идеально для заголовков в СМИ. Но к реальности ИИ-бизнеса все это имеет слабое отношение. Реальность сложнее.

5. Каков итог?

Если посмотреть спокойно, без шумихи:

- Исходное исследование очень интересное, но узкое и нерепрезентативное;

- Использование открытых LLM — нормальная, экономически и технологически оправданная 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 слоями, за счёт стартапов, которые создают ценность на базе изобретений первого порядка и на инфраструктуре крупных игроков.

А значит, никакого массового обмана нет, есть взросление экосистемы и естественное распределение ролей в ней.