Ещё о будущем ИИ
Заметки с WebSummit-8
Переход от инфраструктуры к приложениям.
Подобно интернет-революции, начальная фаза ИИ была связана с развитием массовой адаптации (OpenAI и Anthropic). Сейчас фокус смещается на прикладные решения, где сосредоточена основная бизнес-ценность и куда будут направлены дальнейшие инвестиции.
Снижение “обертки” LLM.
В 2023 году было легко привлекать инвестиции просто за счет использования GPT-моделей. Теперь инвесторы более избирательны и ожидают реальных решений, ориентированных на конкретные бизнес-задачи.
Интеграция и создание экосистем.
Следующим шагом будет не просто интеграция моделей, а создание более мощных API, которые смогут работать на уровне систем, а не только моделей. Это упростит разработку и повысит ценность ИИ для бизнеса.
Интеграция структурированных и неструктурированных данных.
На данный момент существует разрыв между решениями для неструктурированных данных (например, RAG) и моделями для работы с структурированными данными (text-to-SQL). В будущем важно будет научиться объединять эти подходы для создания более эффективных решений.
Мультимодальность.
Одним из ключевых направлений развития станет мультимодальность, то есть способность одной модели работать не только с текстом, но и с изображениями, видео, аудио и другими типами данных. Это поможет создавать более комплексные и универсальные решения.
Рост числа поглощений и слияний.
Ожидается больше M&A, а также интеграции систем для создания единых экосистем ИИ.
Ожидания на 2025 год
Если компании не начнут видеть реальный возврат инвестиций в ИИ в 2025 году, это может привести к обвалу “пузыря”. Компании должны стремиться к разработке высокоценных решений, а не ограничиваться простыми и поверхностными внедрениями, такими как базовые функции в офисных приложениях.
@ProstoVenture #websummit
Заметки с WebSummit-8
Переход от инфраструктуры к приложениям.
Подобно интернет-революции, начальная фаза ИИ была связана с развитием массовой адаптации (OpenAI и Anthropic). Сейчас фокус смещается на прикладные решения, где сосредоточена основная бизнес-ценность и куда будут направлены дальнейшие инвестиции.
Снижение “обертки” LLM.
В 2023 году было легко привлекать инвестиции просто за счет использования GPT-моделей. Теперь инвесторы более избирательны и ожидают реальных решений, ориентированных на конкретные бизнес-задачи.
Интеграция и создание экосистем.
Следующим шагом будет не просто интеграция моделей, а создание более мощных API, которые смогут работать на уровне систем, а не только моделей. Это упростит разработку и повысит ценность ИИ для бизнеса.
Интеграция структурированных и неструктурированных данных.
На данный момент существует разрыв между решениями для неструктурированных данных (например, RAG) и моделями для работы с структурированными данными (text-to-SQL). В будущем важно будет научиться объединять эти подходы для создания более эффективных решений.
Мультимодальность.
Одним из ключевых направлений развития станет мультимодальность, то есть способность одной модели работать не только с текстом, но и с изображениями, видео, аудио и другими типами данных. Это поможет создавать более комплексные и универсальные решения.
Рост числа поглощений и слияний.
Ожидается больше M&A, а также интеграции систем для создания единых экосистем ИИ.
Ожидания на 2025 год
Если компании не начнут видеть реальный возврат инвестиций в ИИ в 2025 году, это может привести к обвалу “пузыря”. Компании должны стремиться к разработке высокоценных решений, а не ограничиваться простыми и поверхностными внедрениями, такими как базовые функции в офисных приложениях.
От себя скажу — мы видим уже очень много стартапов, связанных с "практическим" применением ИИ и с собственными уникальными датасетами. Я не переживаю, что рынок разочаруется в AI и замрёт на пару лет в ожидании AGI. Мы уже наблюдаем, как некоторые ИИ-решения показывают ROI (return on investment). Они пока не слишком "хайповые", т.к. нишевые, но именно они далее будут драйвером инвестиций в ИИ, как доказывающие, что на этом можно зарабатывать.
@ProstoVenture #websummit