Эксперты предложили способ оценивать бизнес-амбиции ИИ-проектов
В последние годы число лабораторий, работающих над фундаментальными моделями искусственного интеллекта, заметно выросло. При этом внешне схожие проекты могут преследовать совершенно разные цели — от чисто научных до ориентированных на быстрый выход на рынок. Чтобы упростить понимание этих различий, был предложен новый аналитический подход.
Речь идёт о шкале из пяти уровней, которая позволяет оценить, насколько ИИ-лаборатории заинтересованы в коммерциализации своих разработок. В основе оценки лежат не текущие доходы, а заявленные намерения и структура планов по монетизации.
На верхнем уровне шкалы находятся публичные компании, уже получающие значительную выручку, а ниже — проекты с амбициозными, но пока не реализованными планами. Средние позиции занимают команды с набором идей без чёткой бизнес-модели, тогда как на нижних уровнях располагаются лаборатории, для которых коммерция пока не является приоритетом.
Крупные международные игроки, такие как OpenAI, Anthropic и Gemini, демонстрируют ясную ориентацию на рынок и легко классифицируются по этой системе. Однако для новых лабораторий ситуация оказывается более неоднозначной.
Так, проект Humans& делает ставку на взаимодействие и координацию ИИ-моделей, а не на агрессивное масштабирование. В числе возможных направлений развития упоминается создание инструмента для совместной работы, который мог бы заменить привычные корпоративные платформы, но конкретные планы по заработку пока остаются неясными.
Thinking Machines Lab, несмотря на сильный старт и участие известных специалистов, столкнулась с изменениями в управлении уже через год после запуска. Это осложняет оценку её долгосрочной стратегии и может указывать на неопределённость коммерческих приоритетов.
World Labs, напротив, за короткий срок смогла перейти от исследований к выпуску продукта. Созданная модель уже используется в коммерческих решениях для игровой индустрии и визуальных эффектов, что говорит о высокой заинтересованности рынка.
Safe Superintelligence выбрала иной путь. Лаборатория сосредоточена на фундаментальных научных задачах и избегает давления со стороны инвесторов и потенциальных покупателей. Отсутствие коммерческих продуктов позволяет отнести её к минимальному уровню шкалы, хотя в будущем подход может быть пересмотрен.
Эксперты портала «boda» отмечают, что подобная шкала помогает лучше ориентироваться в быстро развивающейся сфере искусственного интеллекта и отделять исследовательские инициативы от проектов с выраженной бизнес-стратегией.
