06.03.2026 07:10
🔥 Что внутри ИИ-стартапа?
🔥 Что внутри ИИ-стартапа?
А внутри у него Claude или ChatGPT в 70% случаев.
ИИ как часть повседневной жизни, а не концепция из фантастики или научных статей, появился в нашей жизни относительно недавно, но за то это время вокруг него выросла целая индустрия. Кроме флагманов OpenAI, появилось и множество компаний поменьше. Они предлагают интегрировать ИИ в рабочие процессы, использовать его для создания контента, написания кода, ведения и упорядочивания заметок, учебы — в общем, для всего подряд.
Довольно часто в описаниях этих ИИ-продуктов можно встретить что-то про «файн-тюнинг», «проприетарные LLM» и другие интересные термины. Они как бы намекают, что компания предлагает какие-то свои собственные технологии или хотя бы доступ к улучшенным, дообученным и докрученным моделям.
➡️ Мини-исследование на выборке из 200 стартапов показало, что подавляющее большинство с этим не заморачиваются.
Автор, разработчик ПО и создатель ИИ-систем, на протяжении 3 недель изучал активность 200 ИИ-стартапов. Он промониторил трафик, разобрал и проанализировал из JavaScrist бандлы, а потом сравнил свои выводы с тем, как они сами описывают свой продукт.
73% в своих обещаниях потребителям наврали. Их уникальные ИИ-тулы оказались:
⏺️OpenAI API с парочкой промптов (ну хоть их сами написали). У одной из таких компаний автор нашел промпт: «Ты эксперт в (название компании). Всегда отвечай в профессиональной манере. Никогда не упоминай свою связь OpenAI и что ты языковая модель».
⏺️OpenAI API с RAG-архитектурой — векторной БД, обычно Pinecone и Weaviate. Уже лучше, хотя ничего уникального и авторского тут нет.
⏺️OpenAI API, Claude с библиотекой промптов или модель с HugginFace с LoRA.
Он также привел несколько советов, как отличить честный стартап от тех, кто продает доступ к OpenAI или Claude по оверпрайсу:
⏺️Проверить трафик их ИИ-продукта на запросы к api.openai.com, api.anthropic.com или api.cohere.ai.
⏺️Засечь скорость ответа. Если он приходит через 200–350 мс, то отвечает, скорее всего GPT-4.
⏺️Поискать в бандлах JavaScript openai, anthropic, sk-proj-, claude и cohere.
⏺️Внимательно почитать, как разработчики рекламируют свой продукт. Если вы видите много громких слов без деталей и конкретики, это повод напрячься.
Использование готовых моделей — это не всегда красный флаг. Некоторые компании честно признаются, чей ИИ под капотом их продукта. И обычно они продают не сам ИИ, а оптимизацию работы с ним: удобный интерфейс, управление несколькими моделями сразу, грамотно выстроенную RAG-архитектуру. Это все не плохо — плохо врать и называть это «продвинутой проприетарной ИИ-инфраструктурой».
Всё про Data Science
А внутри у него Claude или ChatGPT в 70% случаев.
ИИ как часть повседневной жизни, а не концепция из фантастики или научных статей, появился в нашей жизни относительно недавно, но за то это время вокруг него выросла целая индустрия. Кроме флагманов OpenAI, появилось и множество компаний поменьше. Они предлагают интегрировать ИИ в рабочие процессы, использовать его для создания контента, написания кода, ведения и упорядочивания заметок, учебы — в общем, для всего подряд.
Довольно часто в описаниях этих ИИ-продуктов можно встретить что-то про «файн-тюнинг», «проприетарные LLM» и другие интересные термины. Они как бы намекают, что компания предлагает какие-то свои собственные технологии или хотя бы доступ к улучшенным, дообученным и докрученным моделям.
➡️ Мини-исследование на выборке из 200 стартапов показало, что подавляющее большинство с этим не заморачиваются.
Автор, разработчик ПО и создатель ИИ-систем, на протяжении 3 недель изучал активность 200 ИИ-стартапов. Он промониторил трафик, разобрал и проанализировал из JavaScrist бандлы, а потом сравнил свои выводы с тем, как они сами описывают свой продукт.
73% в своих обещаниях потребителям наврали. Их уникальные ИИ-тулы оказались:
⏺️OpenAI API с парочкой промптов (ну хоть их сами написали). У одной из таких компаний автор нашел промпт: «Ты эксперт в (название компании). Всегда отвечай в профессиональной манере. Никогда не упоминай свою связь OpenAI и что ты языковая модель».
⏺️OpenAI API с RAG-архитектурой — векторной БД, обычно Pinecone и Weaviate. Уже лучше, хотя ничего уникального и авторского тут нет.
⏺️OpenAI API, Claude с библиотекой промптов или модель с HugginFace с LoRA.
Он также привел несколько советов, как отличить честный стартап от тех, кто продает доступ к OpenAI или Claude по оверпрайсу:
⏺️Проверить трафик их ИИ-продукта на запросы к api.openai.com, api.anthropic.com или api.cohere.ai.
⏺️Засечь скорость ответа. Если он приходит через 200–350 мс, то отвечает, скорее всего GPT-4.
⏺️Поискать в бандлах JavaScript openai, anthropic, sk-proj-, claude и cohere.
⏺️Внимательно почитать, как разработчики рекламируют свой продукт. Если вы видите много громких слов без деталей и конкретики, это повод напрячься.
Использование готовых моделей — это не всегда красный флаг. Некоторые компании честно признаются, чей ИИ под капотом их продукта. И обычно они продают не сам ИИ, а оптимизацию работы с ним: удобный интерфейс, управление несколькими моделями сразу, грамотно выстроенную RAG-архитектуру. Это все не плохо — плохо врать и называть это «продвинутой проприетарной ИИ-инфраструктурой».
Всё про Data Science