Бум генеративного ИИ породил волну стартапов, но вице-президент Google Даррен Моури предупреждает, что модели LLM-оберток и ИИ-агрегаторов сталкиваются с растущим давлением. По его словам, сжимается маржа, а ограниченная дифференциация угрожает долгосрочной жизнеспособности таких компаний.
LLM-обертки-это стартапы, которые берут существующие крупные языковые модели, такие как Claude, GPT или Gemini, и упаковывают их в продукт или пользовательский интерфейс для решения конкретных задач.
Примером может служить сервис для помощи студентам в обучении. Моури подчеркивает, что если стартап полагается только на базовую модель и просто делает ребрендинг, индустрия больше не проявляет к этому терпения.
«Обертка из очень тонкой интеллектуальной собственности вокруг Gemini или GPT-5 не выделяет вас на фоне других», – отмечает он.
Чтобы стартап мог расти, ему нужны глубокие и широкие «рвы», то есть существенная дифференциация: либо горизонтальная, либо специальная для конкретного вертикального рынка. Примерами таких оболочек LLM являются Cursor, помощник по программированию на основе GPT, и Harvey AI, помощник по юридическому ИИ.
Сегодня простого наложения пользовательского интерфейса на GPT уже недостаточно, как это могло бы работать на пике популярности в середине 2024 года после запуска магазина ChatGPT. Теперь главная задача стартапа-создать устойчивую ценность продукта.
AI-агрегаторы-это подмножество оберток, объединяющих несколько LLM в единый интерфейс или слой API, маршрутизируя запросы между моделями и предоставляя пользователям доступ к различным моделям одновременно. Такие платформы предлагают уровень оркестровки, включая инструменты мониторинга, управления и оценки.
Примерами являются поисковый ИИ Perplexity и платформа OpenRouter для разработчиков. Хотя некоторые из этих компаний добились успеха, Моури четко предупреждает будущие стартапы:»Не занимайтесь бизнесом агрегаторов».