Единорог умер. Да здравствует осёл
В 2024 году венчурные фонды сходили с ума по AI. Любой проект с приставкой «генеративный» получал оценки в сотни миллионов. Сегодня, в феврале 2026, ситуация перевернулась. Инвесторы смотрят на pitch-деки и спрашивают одно: «А что у вас есть, кроме доступа к GPT-5 API?»
Коммодитизация базовых моделей — это не будущее. Это уже настоящее. OpenAI GPT-5, Google Gemini Ultra 3.0, Anthropic Claude 4 — все они предлагают примерно одинаковые возможности за похожие деньги. Магия стала товаром.
Вспомните историю про Acqui-hire OpenAI. Десятки стартапов, построенных на обёртке вокруг ChatGPT, были куплены не за технологию, а за команду. Их «продукт» — тонкий слой кода поверх чужой модели. Таких сейчас тысячи.
Три типа AI-стартапов, которые ещё дышат
Пока одни плачут о «AI-пузыре», другие строят реальный бизнес. Разница — в фундаменте.
1. Обладатели уникальных данных
Synthesia не стала строить свою модель генерации видео с нуля. Они взяли открытые архитектуры и обучили их на миллионах часов корпоративных обучающих роликов — данных, которых нет у OpenAI. Результат? Бизнес с выручкой $100M и оценкой $4 млрд. Не потому что их модель «лучше». Потому что она знает специфику корпоративного обучения.
2. Решатели конкретных инженерных проблем
Modelence не пытается создать «AI для всего». Они решают одну задачу: как запускать и масштабировать сотни кастомных моделей без боли. Их инфраструктурный подход — это ответ на хаос, который царит в корпоративном AI. Пока маркетологи обещают магию, инженеры Modelence пашут над оркестрацией, мониторингом и costs optimization.
3. Создатели новых интерфейсов
Тот самый билборд, который нанял 100 инженеров — это не про AI. Это про новый способ взаимодействия с талантами. Их «продукт» — не модель, а механика вовлечения. И она работает лучше, чем LinkedIn Premium.
Почему венчурные инвестиции в AI изменились навсегда
В 2023-2024 годах инвесторы давали деньги на «идею + доступ к GPT-4». Сегодня это смешно. За последние полгода произошло три ключевых сдвига:
- Цены API упали в 10 раз. То, что стоило $0.02 за 1K токенов, теперь стоит $0.002. Магия подешевела — конкуренция выросла.
- Качество моделей сравнялось. Разница между GPT-5 и Claude 4 в большинстве задач — статистическая погрешность. Нет «волшебной» модели.
- Появились open-source альтернативы. Модели уровня Llama 3.2 70B работают локально, бесплатно, и их можно дообучать под свои нужды.
Результат? Стартап, который делает «ChatGPT для X», обречён. Его барьер для входа — ноль. Любой студент может за выходные сделать клон на том же API.
Чек-лист для основателя AI-стартапа в 2026
Если вы сейчас строите что-то на AI, задайте себе эти вопросы:
| Что проверяем | Красный флаг | Зелёный флаг |
|---|---|---|
| Уникальность данных | Используем только публичные датасеты | Есть эксклюзивный доступ к нишевым данным |
| Инженерное преимущество | Просто обёртка вокруг API | Решаем сложную инфраструктурную проблему |
| Защита от копирования | Клон можно сделать за неделю | Нужны годы экспертизы в узкой области |
| Модель монетизации | Платим за API больше, чем получаем от клиентов | AI — дополнение к основному ценностному предложению |
История с AI-агентом, который требовал $5000, показала важное: реальные use cases важнее технологического блеска. Клиенты платят не за «AI», а за решение конкретной проблемы. Даже если решение выглядит странно.
Что будет дальше? Пять предсказаний на 2026-2027
- Война за данные сменит войну за модели. Кто владеет уникальными датасетами — тот выиграет. Особенно в B2B-сегментах.
- «AI-инженер» станет отдельной профессией. Не ML-инженер, а именно специалист по интеграции, оптимизации и поддержке AI-решений в продакшене.
- Слияния и поглощения ускорятся. Большие игроки будут скупать не технологии, а команды с экспертизой. Как в истории с Thinking Machines.
- Появится новый класс инфраструктурных компаний. Аналоги Snowflake, но для AI-воркфлоу. Modelence — только первый ласточка.
- Инвестиции сместятся в hardware. OpenAI уже инвестирует в BCI. Следующий шаг — специализированные чипы для edge AI.
Итог простой. Гонка за созданием «лучшей языковой модели» закончилась. Победителей уже определили: OpenAI, Google, Anthropic, Meta. Остальным нужно искать другие пути.
Стройте не единорогов. Стройте ослов. Упрямых, выносливых, несексуальных, но незаменимых. Они переживут любую зиму.
P.S. Если ваш стартап можно описать как «X, но с AI», у вас проблемы. Если его можно описать как «Решаем проблему Y, и для этого используем AI среди других инструментов», у вас есть шанс.
