Думаете об ИИ‑проекте, но не знаете, с чего начать и сколько это может стоить? Разберем все по полочкам – от «попробовать бесплатно» до «как у больших компаний».
Вариант 1: Попробовать без денег (0–500 $)
Что можно сделать:
- поэкспериментировать с готовыми нейросетями;
- сделать простого чат‑бота для сайта;
- генерировать тексты или картинки по запросам.
Как это работает:
Вы не создаете ИИ с нуля, а пользуетесь уже готовыми решениями через специальные приложения (API). Например:
- ChatGPT – пишет тексты;
- Midjourney – рисует картинки;
- Google Colab – позволяет обучать простые модели бесплатно.
Пример: вы владелец небольшого интернет‑магазина и делаете бота, который отвечает на частые вопросы покупателей.
Плюсы:
- не нужно ничего программировать с нуля;
- можно попробовать за пару часов.
Минусы:
- есть ограничения по количеству запросов;
- нельзя сильно менять настройки.
Вариант 2: Сделать простенький ИИ для бизнеса (500–10 000 $)
Что можно сделать:
- обучить модель на своих данных (например, чтобы она разбирала отзывы клиентов);
- создать сервис для автоматической обработки документов;
- сделать персонализированные рекомендации для пользователей.
На что уйдут деньги:
- аренда «умных компьютеров» в облаке (где работают нейросети) – 300–1 500 $ в месяц;
- подготовка данных (разметка примеров для обучения) – 500–3 000 $;
- доработка интерфейса (как люди будут пользоваться вашим ИИ) – 1 000–3 000 $.
Пример: сервис, который автоматически составляет договоры для малого бизнеса.
Совет: начните с малого – проверьте, нужен ли ваш продукт людям, прежде чем вкладываться.
Вариант 3: Серьезный проект (10 000–100 000 $)
Что можно сделать:
- разработать свою модель под конкретную задачу (например, анализ медицинских снимков);
- собрать большую базу примеров для обучения;
- сделать так, чтобы система работала стабильно даже при большой нагрузке.
Основные траты:
- зарплата специалистов (1–2 программиста) – 5 000–20 000 $ в месяц;
- мощные компьютеры для обучения – 2 000–10 000 $ в месяц;
- сбор и подготовка данных – 5 000–20 000 $;
- тестирование и доработки – 3 000–15 000 $.
Пример: программа, которая помогает врачам находить проблемы на рентгеновских снимках.
Важно:
- разработка займет полгода‑год;
- придется постоянно дообучать модель.
Вариант 4: Почти как у Google (100 000–500 000 $)
Что можно сделать:
- создать сложную систему (например, которая и пишет, и рисует, и понимает речь);
- интегрировать ИИ в большие корпоративные системы;
- запустить свой сервис с API для других компаний.
Куда уйдут деньги:
- команда из 5–10 специалистов – 30 000–100 000 $ в месяц;
- супермощные компьютеры – 20 000–80 000 $ в месяц;
- юристы (чтобы всё было по закону) – 10 000–30 000 $;
- реклама и привлечение клиентов – 20 000–50 000 $.
Пример: система для банков, которая анализирует звонки клиентов и автоматически отвечает на вопросы.
Нюанс: придется серьёзно заниматься безопасностью данных и гарантиями качества.
Вариант 5: Грандиозный проект (500 000–1 000 000 $)
Что можно сделать:
- попытаться создать что‑то уровня ChatGPT или Google Gemini;
- построить свой дата‑центр (место, где стоят компьютеры для ИИ);
- выйти на мировой рынок
Основные расходы:
- большая команда (20–50 человек) – 200 000–500 000 $ в месяц;
- тысячи мощных компьютеров – 100 000–300 000 $ в месяц;
- исследования и патенты – 50 000–200 000 $;
- глобальный маркетинг – 100 000–300 000 $.
Пример: стартап, который создает ИИ для подбора лекарств по генетике человека.
Предупреждение:
- окупаемость – через 3–7 лет;
- очень высокая конкуренция.
От чего зависит цена?
- Сложность. Чем «умнее» ИИ, тем дороже.
- Данные. Подготовка хороших примеров для обучения может стоить как сама модель.
- Компьютеры. Своя техника или облако – разница в цене.
- Специалисты. Опытные программисты стоят дорого.
- Законы. Если нужно соблюдать строгие правила (например, в медицине), цена растет.
Как сэкономить?
- Используйте бесплатные модели (Llama, Mistral) – они не хуже платных.
- Наймите фрилансеров для подготовки данных – платите только за результат.
- Начните с API – проверьте спрос, прежде чем строить свое.
- Ищите гранты – многие фонды поддерживают ИИ‑стартапы.
Вывод
Создать ИИ можно даже без денег – но чтобы сделать что‑то серьезное, нужны вложения.
Три шага к успеху:
- Начните с простого (используйте готовые решения).
- Четко определите задачу (не «сделать ChatGPT», а «автоматизировать ответы в техподдержке»).
- Запаситесь деньгами на доработки – почти всегда нужно что‑то улучшать.
Главное – не бояться пробовать. Даже маленький ИИ‑проект может вырасти в большой бизнес!