Представь парня, который не пишет свои нейросети, не тренирует модели и не строит датацентры. Он просто стал прослойкой между пользователями и уже готовым ИИ и зарабатывает по 5 миллионов долларов в месяц. Звучит как сказка, но это обычная история про хитрого предпринимателя, который увидел дырку в системе раньше других.
Он сделал 24 почти одинаковых приложения. По сути это один и тот же инструмент: пользователь загружает фото, жмет пару кнопок и получает ответ. Только снаружи это выглядят как разные сервисы: распознавание камней, монет, пород дерева, звезд, растений и так далее. Интерфейс подогнан под конкретное хобби или боль пользователя и именно это делает фокус.
Вся "магия" внутри чужая. Пользовательские фото улетают по API в OpenAI, а ChatGPT уже делает тяжелую работу по распознаванию и описанию. Китаец не изобретает ИИ, он изобретает упаковку и правильный вход для пользователя. Он взял одну технологию и разрезал ее на десятки узких сценариев, каждый из которых людям проще купить отдельно.
Почему это вообще работает. Люди не хотят разбираться в промптах, тарифах и ключах к нейросетям. Им нужен простой ответ на конкретный вопрос: "что это за камень", "какая это монета", "опасно ли это растение". Если приложение закрывает один ясный кейс, оно конвертит лучше, чем универсальный "умный ассистент на все случаи жизни".
Монетизация тоже несложная. Типичный сценарий: бесплатный тестовый период, дальше подписка или разовый платный отчет. За каждым микросервисом стоят тысячи фанатов астрономии, нумизматики, дачников, любителей кристаллов. И когда таких нишевых приложений не одно, а два десятка, суммы начинают складываться в миллионы.
Гений хода в том, что ему не нужен свой ИИ. Нужны насмотренность по рынку и скорость упаковки. Он просто первым заметил паттерн: большой ИИ плюс узкая боль пользователя равно деньги. По сути, это тот же агрегатор, только вместо товаров он собирает запросы к нейросети.
Что можно вынести для себя.
Во первых, перестать смотреть на ИИ только как на магию.Важно видеть сценарии применения. Во вторых, думать не "как сделать еще один чатбот ", а "какую конкретную микропроблему могу закрыть". В третьих, не стесняться быть "прослойкой", если даешь ценность в виде удобства, дизайна и простого входа в сложную технологию.
ИИ уже раздает тем, кто успевает упаковать старые проблемы в новый интерфейс. Вопрос не в том, умеешь ли ты писать модели, а в том, видишь ли ты свои баги в системе.