Все помешались на ИИ, а, возможно, уже пора оттуда валить, сделать шаг в сторону. Идеи для бизнеса в эпоху ИИ Пост 1/25 #Бизнес_идеи_ИИ Все буквально помешались на искусственном интеллекте. Но, возможно, самое время не гнаться за трендами, а посмотреть по сторонам? Я запускаю цикл постов более 20 про новые возможности для бизнеса и профессий — и многие из них связаны с ИИ лишь косвенно. Покажу, куда стоит двигаться в эпоху ИИ, чтобы: 📌 поймать волну роста; 📌 избежать жёсткой конкуренции; 📌 найти свою нишу с хорошим потенциалом. Впереди — больше 20 идей. Некоторые могут показаться сложными, но именно они дадут преимущество тем, кто их поймёт и применит. Почему я не про «чистый» ИИ? Всё просто: в этой сфере уже слишком жарко. Вместо этого предлагаю присмотреться к трём категориям идей: ✅ Три категории идей: 📌«Забытые» технологии, которые оживают благодаря ИИ. Старые решения, которые вдруг стали актуальными. 📌 Инфраструктура для a‑commerce. То, что поддерживает работу ИИ‑сервисов — и где сейчас самые горячие возможности. 📌 Новые бизнес‑модели и рынки будущего. Идеи с потенциалом на миллиарды (а может, и триллионы) рублей. Почему уже поздно бросаться в «чистый» ИИ? Разберу главные причины. 1. Слишком дорого На рынке появились гиганты — OpenAI и Anthropic. У каждого капитализация почти в $1 трлн! Они: - забрали лучшие кадры; - скупили вычислительные мощности; - привлекли огромную аудиторию. - вот-вот, после IPO они получать под $1 трлн Конкурировать с ними без гигантского бюджета, кучи чипов (вроде H100/X100) и топовых специалистов — всё равно что бежать наперегонки с поездом. Бессмысленно и опасно для кошелька. 2. Прибыль падает ИИ‑услуги (генерация текста, картинок, кода) стали дешёвыми, как картошка, а если сравнить с стоимостью труда человека, то вообще даром. Почему? цены на API‑токены постоянно снижаются; - open‑source‑модели (например, DeepSeek) догоняют по качеству платные аналоги; - порог входа для стартапов резко упал. Итог: построить высокомаржинальный бизнес на «чистом» ИИ или его перепродаже уже не получится. Можно вырасти — но не заработать сверхприбыль. 3. Проблема «последней мили» Крупные компании создают универсальные модели — они «знают всё понемногу», но не решают узкие задачи. Например, не могут: - связать закупку кожи для обуви с работой ЧПУ‑станка на фабрике; - адаптировать процессы под специфику конкретной отрасли. Сейчас это выглядит, как минус, но к 2030 году гиганты доберутся и сюда. А ещё важный момент: когда вы используете ИИ в своей работе, вы его обучаете. То есть он постепенно узнает все ваши профессиональные «секреты» - он обязательно доберётся до вашей сферы деятельности. 4. Риск попасть в зависимость Многие стартапы делают приложения на базе ИИ‑платформ (OpenAI, Google, GigaChat и т. д.). Но это ловушка: - платформа может в любой момент изменить правила; - гиганты могут выпустить свой аналог и «задавить» ваш бизнес. Так уже случилось с сотнями проектов, которые просто «обёртывали» ChatGPT в красивый интерфейс. Вывод простой: чтобы быть устойчивым, нужно уходить «в сторону». Создавать бизнес, который не зависит от прихотей больших компаний. В следующих постах разберу конкретные идеи — покажу, какие технологии и бизнес‑модели в сочетании с ИИ дадут вам реальный шанс на успех. Оставайтесь на связи! #Бизнес_идеи_ИИ
Агатов Борис Tech - Бизнес 4.0
Годовые бюджеты на ИИ сгорают за 4 месяца. Что происходит? Экономия бюджетов на ИИ. #Бюджет_ИИ Пост 1/7 Сегодня начинаю серию постов по тому, как обуздать траты на ИИ, а они неожиданно для многих рванули вверх. Многие компании столкнулись с проблемой, что по мере проникновения ИИ в деятельность компании, траты на ИИ стали взлетать в небеса и уже начинают конкурировать с ФОТ (Фондом оплаты труда людей). Вроде получается абсурдная ситуация мы теперь платим и сотруднику, и столько же за ИИ. То есть расходы увеличились, а доходы так не растут. В чём дело и как эту ситуацию поправить? ✅ С чего все началось? Самая комфортная ситуация – это подписка за небольшой бюджет примерно в $20. Сколько бы ты ни делал, расходы на бюджет ИИ у тебя фиксированные, а производительность улетает в космос. И для простых задача это так и работает. К примеру, таких задач — написать письмо клиенту; — подготовить короткий пост; — сделать выжимку из статьи; — переформулировать коммерческое предложение; — составить план встречи; Ты получаешь почти мгновенную выгоду и очень низкие затраты. Вот она линейка популярных фиксированных тарифов. $20 — персональная продуктивность Письма, посты, выжимки, планы встреч, простые документы, быстрый анализ. $100 — профессиональная регулярная работа Исследования, кодинг, презентации, сложные документы, работа с файлами, регулярный deep research. $200–300 — тяжёлые сценарии ИИ-агенты, длинный контекст, многократные прогоны, сложный кодинг, автономные цепочки, глубокий ресерч, работа с большими массивами данных. Пока компания живёт в зоне $20 на человека, ИИ выглядит почти бесплатным усилителем производительности. Но как только сотрудники начинают использовать ИИ как рабочую инфраструктуру — research, агенты, кодинг, автоматизации, длинные контексты — компания переезжает в зону $100–200+ на активного пользователя. Переезд в зону $100 и $200 – это тоже не является катастрофой для компании. Он практически неизбежен и даже выгоден компании, т.к. даёт безлимитный доступ к агентным функциям ИИ, к передовым моделям и снятие почти всех лимитов, но так или иначе затраты возрастают в 10 раз с $20 до $200, но при этом производительность продолжает расти, вовлечённость команды растёт. Есть и бесплатные ИИ-модели в первую очередь катайские да и российские, которые «низкобюджетный» период могут сделать суперэффективным. А ниже что нам предлагают самые передовые модели, тарифы у фронтирных: ChatGPT / OpenAI — Plus — около $20 в месяц; — Pro — около $100 в месяц; — Pro — около $200 в месяц; — Business — отдельная командная модель. Claude / Anthropic — Pro — около $20 в месяц; — Max — от $100 в месяц; — Team — $20 за место при годовой оплате; — Premium seat — $100 за место при годовой оплате. Google Gemini — AI Pro — около $20 в месяц; — AI Ultra — верхний дорогой уровень, около $100+ в месяц. Grok / xAI — SuperGrok — около $30 в месяц; — SuperGrok Heavy — верхний тяжёлый уровень, в рынке часто фигурировал около $300 в месяц. И в таких тарифах кроется опасность. Сотрудники нее получают навыка экономного расходования ИИ, о нём поговорим несколько позже. Этот как турецкий шведский стол по программе всё включено: много, умеренно вкусно, если не обжираться, то полезно, но приезжаешь домой и остановиться не моешь. По мере зрелости команды и усложнения задач необходимо переходить с подписки на покупку токенов, что это за причины и какие задачи толкают компании к покупке токенов. Про это в следующем посте. ❗️Резюме: подписочной модели может хватить надолго, но не навсегда. #Бюджет_ИИ
«Москва FM»: Данные уезжают из Москвы в Сибирь Борис Агатов независимый эксперт по инновациям в бизнесе Глобально это, да, тема интересная, что и говорить. Но если разобраться, у того же Китая сейчас избыток мощностей, и, возможно, мы не будем настолько конкурентоспособны, как хотелось бы. А если мы хотим взять мировой рынок размещения и расчетов по искусственному интеллекту, то, в целом, у нас могут возникнуть вопросы с доверием. Захотят ли на наших ЦОДах считать другие развитые страны? Поэтому в этом вопросе много подводных камней. Сейчас модели крайне быстро совершенствуется. Для более производительных моделей, для более интеллектуальных, надо все меньше и меньше мощностей. То есть, может быть, тот дефицит вычислительных мощностей, который сейчас стоит и из которого исходят, он может не реализоваться. Но очевидно, что, конечно их надо наращивать, может быть, не в такой динамике. Подробнее www.mosfm.com/...234
«ВВП»: Россия и Китай – полноправные участники глобальной технологической гонки Борис Агатов, независимый эксперт по внедрению искусственного интеллекта в бизнес, входит в топ-5 спикеров России по версии HUBSpeakers, исследователь эффективности применения ИИ в бизнесе: «По большому счету, любая компания в мире, желающая внедрить умную нейросеть, может абсолютно легально и бесплатно скачать китайскую модель и развернуть ее у себя. Такой беспрецедентной щедрости рынок не ожидал. Это привело к глобальному эффекту: стоимость вычислений и получения ответов от ИИ в мире резко упала. Сегодня все западные проприетарные (закрытые) нейросети находятся под колоссальным ценовым давлением китайских открытых моделей». Что стоит отметить для пользователей и бизнеса в России? Во-первых, это качественный продукт, который доступен без каких-либо политических ограничений и технологических. Во-вторых, китайские платформы предлагают огромные лимиты для бесплатного использования рядовыми пользователями. В-третьих, для предпринимателей — это идеальный и безопасный инструмент для интеграции во внутренние закрытые IT-контуры компании. «Ресурсность и масштабируемость китайских решений впечатляет!», — говорит Борис Агатов, — «Они предоставляют невероятно широкий спектр архитектур: от компактных, но «умных» моделей, которые можно развернуть прямо на мобильном телефоне (как это предлагает Qwen), до огромных вычислительных «монстров», предназначенных для решения сложнейших корпоративных задач». Подробнее vvp-media.ru/......
