Темата накратко:
Няколко ранни фаворита в областта на изкуствения интелект променят посоката си — от потребителски демо продукти към софтуер, който лесно може да се монетизира. Причината: бързото развитие на моделите и необходимостта от стабилен бизнес модел, който да оправдае милионните инвестиции.
Кой: основателите на няколко AI стартъпа, включително Кийт Пеирис, Карандип Ананд, Ананд Каннапан и други. Какво: компаниите правят твърди или по-фини промени в посоката — от продуктови демота към решения за бизнес клиенти и инфраструктура. Къде и кога: САЩ, през 2024–2026 година. Защо е важно: тези промени показват, че вълната на ранните инвестиции в AI вече изисква реални приходи и дългосрочна устойчивост.
В началото на 2023 г. стартиралата като инструмент за автоматизиране на презентации компания Tome бързо достигна милиони потребители, но не успя да превърне популярността в доходоносен бизнес. Нейният основател Кийт Пеирис, който получи 80 милиона долара (прибл. 73,6 млн. евро) от инвеститори като Lightspeed Venture Partners, Coatue, Greylock и Рийд Хофман, установи, че потребители на безплатни или нискомаргинални абонаменти не са достатъчни да поддържат разходите. Годишният приход на компанията застина около 3 милиона долара (прибл. 2,8 млн. евро).
С част от наличното финансиране и с резервирани GPU мощности Пеирис реализира радикална промяна. След съвет от Стюарт Бътърфилд, съосновател на Slack и Flickr, той затвори Tome през март 2025 г., съкрати голяма част от екипа си и запази малък екип от шест души. Осем месеца по-късно стартира новия продукт Lightfield — софтуер, който подпомага търговските екипи с рутинни задачи като обобщаване на разговори, писане на последващи имейли и проследяване на клиенти. В резултат приходите на Lightfield растат с по 80% месечно и компанията има около 1 000 платени клиента, сред които Substack, Goodfire и IntentHQ.
„Имаме страхотен екип, много капитал. Защо да не опитаме отново?“ — Кийт Пеирис, основател на Tome и създател на Lightfield.
Преориентирането след големи началеннации не е типично за ранните етапи на предприемачество, но в ерата на бързо напредващи AI модели се превръща в честа практика. Много компании, които привлякоха значителни инвестиции, установяват, че първоначалните им продукти не могат да оцелеят финансово и се насочват към роли, където клиентите са готови да плащат.
Компанията Pika, която бе финансирана с 135 милиона долара (прибл. 124,2 млн. евро) за генерация на видео с AI, насочи усилия към изграждане на AI агенти и аватари. Poolside, събрала 620 милиона долара (прибл. 570,4 млн. евро) за обучение на кодиращи модели, пое към инфраструктурни проекти и обяви план за гигантски център за данни в Западен Тексас — проект, който в крайна сметка не се реализира в първоначалния си вид и компанията се преструктурира в две: една част за инфраструктура (PIC) и друга за модели.
Според Адитя Агарвал, генерален партньор в South Park Commons, когато „първичните“ модели заемат централно място, много от горещите компании или ще направят радикални промени, или ще изведат отделни части от построената инфраструктура в самостоятелни бизнеси.
Други истории илюстрират същата тенденция. Character AI, основана от Ноам Шазеер и Даниел Де Фрейтас, привлече около 200 милиона долара (прибл. 184 млн. евро) за чат-ботове, вдъхновени от реални и художествени персонажи. След сериозни правни и регулаторни проблеми, придобивания от страна на по-големи играчи и промени в управлението, компанията се отказа от някои от първоначалните амбиции, забрани на потребители под 18 години да използват приложението и започна експерименти с други формати — аудио истории, комикси и микродрами, които позволяват на потребителите да взаимодействат с персонажите.
„Спряхме да гоним научнофантастичната мечта и започнахме да строим това, от което хората действително имат нужда.“ — Карандип Ананд, член на борда и бивш ръководител във Facebook, който пое ролята на изпълнителен директор на Character AI.
Patronus AI започна като стартъп за откриване на фактически неточности и нарушения на авторски права в отговорите на модели, създаден от Ананд Каннапан и Ребека Цян — съоснователи и бивши изследователи в Meta AI. Фирмата разви „дигитални модели на света“ — симулации на вътрешни системи и уебсайтове, с които да тества как AI агенти изпълняват задачи като поръчка на храна или резервиране на билет, и днес тези симулации формират около 70% от приходите ѝ. След въвеждането на този продукт Patronus затвори кръг от финансиране от 50 милиона долара (прибл. 46 млн. евро) при оценка 400 милиона долара (прибл. 368 млн. евро).
За някои спасителна промяна означаваше връщане към софтуерни решения с ясна стойност. Wispr AI, основана от Танай Котари и Сахаж Гарг, започна с амбицията да преведе невронни сигнали в текст чрез слушалки — проeкт, финансиран с 14 милиона долара (прибл. 12,9 млн. евро). След провал на идеята за хардуер и трудности в хардуерния пазар, екипът се отказа от устройството и рефокусира усилията върху софтуер за гласово диктуване. Новото приложение Wispr Flow вече има стотици хиляди дневни активни потребители и расте с около 40% месечно.
Какво показват промените
Преминаването от демонстрации към платими продукти и инфраструктура отразява належаща нужда: инвеститорите и екипите търсят устойчиви приходи, а компаниите — продукти, които решават ясни бизнес проблеми. Бързото развитие на основните модели прави пазара волатилен; това стимулира предприемачите да търсят ниши, където техните технологии дават реални ползи и където клиентите са готови да плащат.
За част от основателите тези промени са болезнени — съкращения, спиране на продукти и тежки решения. За други са възможност да реинвестират опита и технологиите в по-печеливши бизнеси. Общата тенденция е ясна: втората вълна AI стартъпи вече се оценяват не само по демото, а по способността да плащат сметките.
