ИИ: кривая создания опережает монетизацию

нфигурации рынка растут сильно быстрее способности монетизировать.

Моя гипотеза заключается в том, что в долгосрочном плане способность к выживанию определяется способностью распределять издержки через совокупность законченных ИИ продуктов, обеспечивающих создание добавленной стоимости (продажа законченных ИИ-сервисов или ИТ-продуктов с встроенным ИИ) поверх сырого интеллекта (продажа токенов).

·  ИИ как продукт (ядро): интеллект продаётся сам по себе – подписка на доступ к модели / чатботы, плата за токены API. Выручка возникает в точке, где пользователь платит за интеллект как таковой в сыром (API) или условно сыром виде. Это положение OpenAI и Anthropic и аналогичных компаний в их прямом бизнесе.
 
·  ИИ как обёртка (контур): интеллект встраивается в существующий продукт/ сервис, уже имеющий механизм монетизации, и повышает его ценность/удержание/внимание.

Выручка возникает в точке, где пользователь платит за продукт, а ИИ – невыделенный множитель этой готовности платить. Это положение Microsoft (Copilot поверх Office/Azure/Windows) и Google (Gemini поверх Search/Workspace/Cloud/Android).

Независимые ИИ-провайдеры либо умрут, либо будут поглощены ИТ-гигантами (Microsoft, Google, Amazon или даже Apple).

Проблема в расхождении кривой создания ИИ и кривой монетизации, причем с каждым месяцем чистый прирост эффективности снижается, а стоимость только растет (принцип убывающей отдачи в наиболее извращенной форме).

Косвенная монетизация ИИ стратегически более верный маневр, т.к. точка монетизации концентрируется на продукте-носителе, а ИИ часто неотделим от готового продукта, т.е. плата за ИИ становится по-умолчанию вшитой в законченный ИИ-сервис, имеющий изначально более высокий коэффициент создания добавленной стоимости, чем чистое сырье (продажа токенов).

С другой стороны, токены становятся новой «интеллектуальной единицей» в информационной экономике, как байт неразрывно связан с хранением и передачей информацией.

Токены более универсальный в отличие от законченных ИИ-сервисов и в теории легче масштабируются, выполняя крайне широкий перечень потребительских, коммерческих или научно-исследовательских задач.

Проблема в реализации токенов состоит в том, что идет непрерывная конкуренция с открытыми моделями (преимущественно китайскими), создавая условия, при которых бизнесу становится выгоднее создать ИТ подразделение внутри собственной бизнес-структуры по интеграции открытых ИИ-моделей, чем платить за токены ИИ-провайдерам, даже с учетом того, что открытые модели проигрывают проприетарным моделям по качеству и функционалу.

Другими словами, высокая конкуренция среди LLMs не позволит создать фокус концентрации денежных потоков, размазывая весьма тонким слоем ИИ-бюджеты бизнеса по широкой выборке ИИ-провайдеров.

С другой стороны, в долгосрочном плане чрезвычайно высокий порог входа отсеет случайных игроков среди ИИ-провайдеров, создавая концентрацию рынка в достаточно степени, чтобы был найден баланс между инвестициями в инфраструктуру/R&D и отдачей от инвестиций через прямую монетизацию, но для начала этот путь трансмиссии и трансформации рынка предстоит пережить (выживут единицы), а рынок будет монополизирован.

Требования по созданию ИИ-экосистемы. Высокая заменяемость ИИ-провайдеров (на протяжении трех лет лидер в бенчмарках всегда перехватывал внимание аудитории, а от прежнего флагмана отказывались за считанные дни до нового выхода модели) делает миграцию клиентов очень быстрой, т.е. высокая подвижность клиентской базы. Это приводит к необходимости создания ИИ-экосистемы, привязывающую клиентов через платформенные решения.

В рамках косвенной монетизации расходы финансируются денежным потоком уже монетизированного продукта: Microsoft и Google строят ИИ-инфраструктуру на прибыль от Office, Search, Cloud, рекламы и т.д.

В этой концепции: ИИ – статья расходов в рамках улучшения работающего бизнеса; для ядра ИИ (прямых ИИ-провайдеров) – расходы на ИИ почти всегда будут опережать способность к монетизации.

Это я деликат