Практическое руководство Google по ИИ: что должен знать каждый основатель стартапа

Растущая роль ИИ в стартапах

В 2025 году искусственный интеллект продолжает менять способы создания продуктов, управления бизнесом и конкуренции на рынке для стартапов. Отчет Google «Будущее ИИ: взгляды на стартапы» предлагает подробную дорожную карту, основанную на мнениях экспертов по инфраструктуре, основателей стартапов и венчурных инвесторов. Главный посыл — прагматичный: ИИ становится более доступным, но успех зависит от продуманного применения и ориентации на долгосрочную ценность, а не только на скорость внедрения.

Развитие инфраструктуры упрощает внедрение ИИ

Амин Вахдат из Google Cloud выделяет инновации в аппаратном обеспечении, такие как специализированные соединения, 3D-накопленная память и жидкостное охлаждение. Эти разработки поддерживают сложные ИИ-нагрузки, включая модели с длинным контекстом и мультимодальные модели, например Gemini 2.0. Благодаря этому стартапы получают доступ к мощным инструментам ИИ без необходимости создавать и управлять собственной инфраструктурой.

Большинству стартапов не нужно самостоятельно управлять оборудованием, но важно уметь использовать облачные API с возможностями, такими как retrieval-augmented generation (RAG), вызовы функций и потоковые интерфейсы в реальном времени.

Фокус на практическую пользу, а не на новизну

Многие эксперты подчеркивают, что настоящая ценность ИИ заключается в достижении конкретных результатов, а не в абстрактных инновациях. Арвинд Джайн из Glean советует основателям использовать ИИ для открытия новых возможностей продукта, а не только для снижения затрат. Цель — создавать инструменты, позволяющие пользователям делать то, что было невозможно ранее.

Чамат Паликапития отмечает, что будущее программного обеспечения — упрощение рабочих процессов, а не добавление множества функций. Кристал Хуанг из GV говорит, что если продукт легко установить, его также легко удалить. Настоящая лояльность пользователей достигается через глубокую интеграцию ИИ в повседневные рабочие процессы.

Разработка агентских систем ИИ с реалистичным подходом

Агентские системы ИИ остаются перспективной, но развивающейся областью. Лидеры, такие как Харрисон Чейс (LangChain) и Дилан Фокс (AssemblyAI), отмечают, что успех зависит от решения ключевых проблем удобства — задержки, сохранения контекста и снижения галлюцинаций.

Вместо стремления к полностью автономным агентам рекомендуется создавать специализированные агенты с контролем человека и четкими процедурами оценки. Успех требует определения измеримых целей, мониторинга поведения агентов и постоянного улучшения на основе обратной связи.

Важность бизнес-моделей наряду с технологиями

Тенденция смещается от монолитных продуктов к модульным решениям ИИ. Дженнифер Ли (a16z) и Джерри Чен (Greylock) подчеркивают, что упаковка и способ продажи продукта — будь то по использованию, стоимости или количеству пользователей — так же важны, как и техническая архитектура.

Собственные данные остаются ключевым конкурентным преимуществом. Компании с уникальными источниками данных могут создавать защищенные модели и пользовательские решения. Харрисон Чейс рекомендует с ранних этапов инвестировать во внутренние инструменты оценки для измерения производительности и направления разработки.

ИИ как набор инструментов, а не бизнес сам по себе

Многие эксперты предупреждают, что простой доступ к большим языковым моделям (LLM) не обеспечивает устойчивого преимущества. Дэвид Фридберг предлагает фокусироваться на создании «фабрик программного обеспечения», которые интегрируют бизнес-логику и производят улучшенные решения через итерации и обратную связь.

Эффективные ИИ-приложения часто решают реальные задачи, особенно в отраслях с комплексными, повторяющимися процессами и неэффективными рабочими потоками, таких как внутренняя продуктивность или поддержка клиентов.

Сдвиг ценности в сторону приложений ИИ

По мере того как базовые модели и инфраструктура становятся товаром, основное создание ценности перемещается на уровень приложений. Апурв Агравал (Altimeter Capital) отмечает этот ключевой сдвиг, призывая стартапы создавать ИИ-нативные приложения, которые решают повседневные проблемы пользователей, а не сосредотачиваться на самой разработке моделей.

Важна продуманная конструкция, уменьшающая трения. Матье Руйф (Photoroom) советует создавать ИИ-опыт, который органично интегрируется в продукт, не перегружая интерфейс и не добавляя лишних запросов.