Google-ის ვიცე-პრეზიდენტი აფრთხილებს: ხელოვნური ინტელექტის ორი ტიპის სტარტაპი შესაძლოა ბაზრიდან გაქრეს

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ბუმმა უამრავი სტარტაპი წარმოშვა, თუმცა, როდესაც პირველადი ეიფორია ცხრება, ორი ოდესღაც პოპულარული ბიზნეს მოდელი — LLM-ის „გარსები“ (wrappers) და AI აგრეგატორები — სულ უფრო მეტად ემსგავსება წარუმატებლობის მაგალითებს. დარენ მოური, რომელიც Google-ის გლობალურ სტარტაპ ორგანიზაციას ხელმძღვანელობს Cloud-ის, DeepMind-ისა და Alphabet-ის მიმართულებით, აცხადებს, რომ მსგავსი მოდელის მქონე კომპანიებისთვის „გამაფრთხილებელი ნიშნები“ უკვე აინთო.

LLM-ის „გარსები“ არსებითად ისეთი სტარტაპებია, რომლებიც არსებულ დიდ ენობრივ მოდელებს (როგორებიცაა Claude, GPT ან Gemini) პროდუქტის ან მომხმარებლის ინტერფეისის (UX) ფენას ამატებენ კონკრეტული პრობლემების გადასაჭრელად. ამის მაგალითია სტარტაპი, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს სტუდენტების სწავლაში დასახმარებლად იყენებს. მოურის თქმით, თუ კომპანია მხოლოდ ბაზისურ მოდელზეა დამოკიდებული და ფაქტობრივად მის „რებრენდინგს“ (white-labeling) ახდენს, ინდუსტრიას ამის მიმართ მოთმინება აღარ აქვს.

მოურის განმარტებით, Gemini-ს ან GPT-5-ის გარშემო შექმნილი „ძალიან თხელი ინტელექტუალური საკუთრება“ მიანიშნებს, რომ სტარტაპი კონკურენტებისგან არაფრით გამოირჩევა. მისი თქმით, იმისათვის, რომ სტარტაპმა პროგრესი და ზრდა შეძლოს, მას უნდა ჰქონდეს „ღრმა და ფართო თხრილები“ (კონკურენტული უპირატესობა), რაც გამოიხატება ან ჰორიზონტალური დიფერენციაციით, ან რაიმე ძალიან სპეციფიკურით ვერტიკალური ბაზრისთვის.

LLM-ის „გარსების“ წარმატებული და წარუმატებელი მაგალითები

მიუხედავად ზოგადი გაფრთხილებისა, არსებობს გამონაკლისებიც. მოურის მოჰყავს „ღრმა თხრილის“ მქონე LLM გარსების მაგალითები:

• Cursor: GPT-ზე დაფუძნებული კოდირების ასისტენტი.
• Harvey AI: იურიდიული სფეროსთვის განკუთვნილი ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი.

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, სტარტაპებს აღარ უნდა ჰქონდეთ იმედი, რომ უბრალოდ GPT-ზე ინტერფეისის დაშენებით მიაღწევენ წარმატებას, როგორც ეს შესაძლოა 2024 წლის შუა პერიოდში, OpenAI-ის ChatGPT მაღაზიის გაშვებისას იყო შესაძლებელი. ახლა მთავარი გამოწვევა პროდუქტის მდგრადი ღირებულების შექმნაა.

რატომ არის AI აგრეგატორების ბიზნესი სარისკო

AI აგრეგატორები „გარსების“ ერთგვარი ქვეჯგუფია — ეს არის სტარტაპები, რომლებიც რამდენიმე LLM-ს ერთ ინტერფეისში ან API ფენაში აერთიანებენ, რათა მოთხოვნები სხვადასხვა მოდელებს შორის გადაანაწილონ. ეს კომპანიები, როგორც წესი, უზრუნველყოფენ მართვის ფენას, რომელიც მოიცავს მონიტორინგს, მართვას ან შეფასების ინსტრუმენტებს. ამის მაგალითებია AI საძიებო სტარტაპი Perplexity ან დეველოპერული პლატფორმა OpenRouter.

მიუხედავად იმისა, რომ ბევრმა ასეთმა პლატფორმამ პოპულარობა მოიპოვა, მოურის რჩევა ახალი სტარტაპებისთვის მკაფიოა: „თავი აარიდეთ აგრეგატორების ბიზნესს“. მისი თქმით, აგრეგატორები ამჟამად დიდ ზრდას ვერ აჩვენებენ, რადგან მომხმარებლებს სურთ ჩაშენებული ინტელექტუალური საკუთრება, რომელიც უზრუნველყოფს მათ გადამისამართებას სწორ მოდელზე საჭირო დროს და არა უბრალოდ წვდომის მართვას გამოთვლითი რესურსების შეზღუდვის გამო.

ისტორიული პარალელი ღრუბლოვან ტექნოლოგიებთან

დარენ მოური, რომელსაც ღრუბლოვან ტექნოლოგიებში მუშაობის მრავალწლიანი გამოცდილება აქვს AWS-სა და Microsoft-ში, ამ სიტუაციას 2000-იანი წლების ბოლოსა და 2010-იანი წლების დასაწყისის პერიოდს ადარებს. მაშინ, როდესაც Amazon-ის ღრუბლოვანი ბიზნესი (AWS) ვითარდებოდა, გაჩნდა სტარტაპების ტალღა, რომლებიც AWS-ის ინფრასტრუქტურას ყიდდნენ და თავს უფრო მარტივ ალტერნატივად პოზიციონირებდნენ.

თუმცა, როდესაც Amazon-მა საკუთარი კორპორატიული ინსტრუმენტები შექმნა და მომხმარებლებმა სერვისების პირდაპირ მართვა ისწავლეს, შუამავალი სტარტაპების უმეტესობა ბაზრიდან გაქრა. გადარჩნენ მხოლოდ ისინი, ვინც რეალური სერვისები დაამატა, როგორიცაა უსაფრთხოება, მიგრაცია ან DevOps კონსალტინგი. დღევანდელი AI აგრეგატორები მსგავსი წნეხის წინაშე დგანან, რადგან მოდელების მომწოდებლები თავად აფართოებენ კორპორატიულ ფუნქციებს.

სად ხედავს Google-ის ვიცე-პრეზიდენტი მომავალს?

მიუხედავად კრიტიკისა, მოური ოპტიმისტურადაა განწყობილი რამდენიმე მიმართულების მიმართ:

• Vibe coding და დეველოპერული პლატფორმები: 2025 წელს ისეთმა სტარტაპებმა, როგორებიცაა Replit, Lovable და Cursor, დიდი ინვესტიციები და მომხმარებელთა ინტერესი მიიზიდეს.
• პირდაპირ მომხმარებელზე ორიენტირებული ტექნოლოგიები: მაგალითად, Google-ის AI ვიდეო გენერატორი Veo, რომელიც კინოსა და ტელევიზიის სტუდენტებს ისტორიების გაცოცხლებაში ეხმარება.
• ბიოტექნოლოგია და კლიმატის ტექნოლოგიები: მოურის აზრით, ამ სფეროებში მონაცემთა უზარმაზარი რაოდენობა სტარტაპებს საშუალებას აძლევს შექმნან ისეთი ღირებულება, რაც ადრე შეუძლებელი იყო.