Кто зарабатывает миллионы на генеративном ИИ?

Генеративный ИИ (gen AI) — это горячая тема, о которой говорят все, от стартаперов до гигантов индустрии. Но кто на самом деле превращает этот хайп в реальные деньги? Мы разберемся, кто уже выигрывает в этой гонке технологий и почему большинство пока только в начале пути.

Чипы и облакаЛидеры очевидны: Nvidia и крупные облачные провайдеры (Microsoft Azure, AWS, Google Cloud). Генеративный ИИ требует огромных вычислительных мощностей, и компании, которые их предоставляют, буквально "продают лопаты" в этой золотой лихорадке.
Стартапы с реальной отдачейНекоторые компании уже вышли на прибыль, например:MidJourney: прибыльная компания с доходом около $200 млн в год, при этом у них всего 40 сотрудников.ElevenLabs: ИИ для обработки речи, работающий в области генерации аудио и озвучки.
Консалтинговые гигантыКомпании вроде Accenture зарабатывают миллионы, помогая бизнесу внедрять ИИ. Эти консультанты не просто продают идеи, но и строят сложные ИИ-системы для крупных клиентов.
Компании, экономящие на персоналеМногие предприятия используют ИИ для автоматизации рутинных задач. Пример: Google заявляет, что 25% их кода создается с помощью ИИ, что, по расчетам, может сэкономить миллиарды долларов.
"Скучные" вертикалиМногие успешные применения ИИ связаны с "незаметными" задачами: автоматизация документооборота, обработка контрактов (например, Spellbook) и улучшение внутренних процессов. Эти компании фокусируются на конкретных нишах, где ИИ приносит ощутимую пользу.

Высокие затраты на внедрениеОбучение моделей и их внедрение стоят огромных денег. Даже такие гиганты, как Microsoft, теряют миллиарды, чтобы закрепиться в этой области.
Хайп и ожиданияМногие компании просто "прикручивают" ИИ к своему продукту ради маркетинга. Это дает краткосрочные выгоды, но не создает устойчивую бизнес-модель.
Недостаточная зрелость технологийПока ИИ работает как инструмент повышения производительности, но не может заменить качественный человеческий труд. Ошибки моделей часто требуют доработки со стороны специалистов, что снижает эффективность.

Инвестируйте в инфраструктуруКомпании, которые обеспечивают вычислительные мощности и оборудование, будут лидировать на рынке. Nvidia, AMD и другие производители чипов уже на коне.
Фокусируйтесь на нишах"Скучные" применения, такие как автоматизация бумажной работы, дают лучшие результаты. Это долгосрочные и стабильные источники дохода.
Партнерство с консалтингомКомпании, которые не готовы сами строить ИИ-решения, могут сотрудничать с опытными консультантами. Это позволяет минимизировать риски и повысить вероятность успеха.
Создавайте уникальные продуктыЕсли вы разрабатываете ПО, подумайте, как ИИ может помочь вам выделиться. Например, автоматизация процесса, который раньше занимал дни, за считанные минуты.

Генеративный ИИ — это долгосрочная игра. Компании, которые делают ставки на инфраструктуру, консалтинг или узкоспециализированные продукты, уже начинают видеть прибыль. Однако большая часть рынка пока находится в состоянии ожидания, и настоящие лидеры появятся только через несколько лет.

Пока же мы наблюдаем рост "золотой лихорадки", где не только крупные игроки, но и маленькие стартапы могут выстрелить. Главное — реалистичный подход и терпение.

Подписывайтесь на наш Instagram (Мета, признана экстремистской и запрещена в России), где мы рассказываем о нейросетях и создаем уникальные видео для брендов!

Кто зарабатывает миллионы на генеративном ИИ?

Где прибыль?

Почему большинство пока не в плюсе?

Как заработать на ген ИИ?

Итоги: кто на коне?