Штучний інтелект ніколи не буває нудним. Нещодавно мій колега Аман Кабір та я записали захопливий епізод The MAD Podcast, де ми обговорили спостереження за ринком, улюблені тренди, новітні історії та прогнози на майбутнє. Дивіться відео тут, а нижче — деякі моменти: Слухайте тут: Spotify: https://tinyurl. com/yc6emzhc Apple Podcasts: https://tinyurl. com/4payud8p Головні моменти ринку: * Рекордні віхи: OpenAI досяг найдовшого раунду венчурного капіталу, Safe SuperIntelligence зібрав найбільший початковий раунд у $1 млрд, Character провів найбільше acqui-hire на $2, 7 млрд, а xAI представив найбільший суперкомп'ютер Colossus. * Надзвичайні оцінки: P/E NVIDIA складає 65, що значно вище ніж середнє значення 20. Деякі стартапи мають багатомільярдні оцінки, навіть без доходів чи продукції. Очікування на зростання високі, виправдані вони чи ні. * Швидкий ріст AI-стартапів, що перевершує попередні SaaS-компанії (згідно з даними Stripe). Незважаючи на занепокоєння щодо надмірного будівництва AI інфраструктури, нещодавні доходи компаній Mag 7 свідчать про сильний або "божевільний" попит на AI, хоча загальні показники залишаються скромними за мірками Mag 7. * Невизначеність щодо прогресу AI-досліджень: GPT-5 може не принести експоненціальних покращень, як його попередники. Питання щодо умовиводів LLM та значення AGI/ASI залишаються. Незважаючи на це, оптимістичні погляди стверджують, що поточні можливості AI достатні для створення відмінних продуктів і компаній, навіть якщо прогрес сповільниться. * Ринок основоположних/передових LLM має ранніх лідерів, але не ясно, чи можливо досягти довгострокової диференціації. Питання впливу Llama 4 і open-source проектів на комерційних постачальників API залишається.

Є ще багато можливостей для спеціалізованих LLM у різних модальностях (аудіо, відео) чи секторах (біотехнології, матеріалознавство тощо). * Шар AI-інструментів (оркестровка, оцінка, RAG) інтригуючий, але переповнений і швидко розвивається. Сфера AI-споживчих додатків повністю відкрита, подібно до попередніх змін парадигм, що призводили до домінуючих споживчих компаній. Хто створить Uber для генеративного AI? * З точки зору клієнтів, впровадження AI в підприємствах перебуває на початковій стадії, зосереджуючись на базових випадках використання: спілкування (GPT/Azure), пошук (Glean), код (GitHub Copilot) і зручні програми (Synthesia для відео). Для індивідуальних або галузевих рішень консультанти отримують вигоду. Наступний крок: підприємства просуваються від перевірки концепцій до виробництва з індивідуальними випадками використання. * З точки зору постачальників, AI (інтелектуальні накладки) стає новим SaaS (накладки бази даних), з шаленою швидкістю розробок серед випадків використання (AI для фінансів, продажів, маркетингу, HR тощо) і вертикалей (право, облік, банківська справа тощо). Нові бізнес-моделі з'являються, такі як "продаж роботи" замість простого продажу програмного забезпечення. * Ми рухаємося в сміливий новий світ. У підприємствах це може означати, що AI-агенти самостійно керуватимуть задачами "від кінця до кінця". Майбутні підприємства можуть потребувати менше людей, змінюючи робочі ролі для координації між кількома людьми і багатьма AI-системами.