🚀2025-2028 окно возможностей для AI стартапов «Строительство фундаментальных моделей» в AI отражает бум L1 в крипте (2017–18): гиперскейлеры и передовые лаборатории моделей тратят беспрецедентный капитал на создание «рельсов», пока цены на API падают, а кредиты множатся. Как в эпоху DeFi Summer (2020), следующий этап взрывного роста сместится на уровень приложений — вертикальные B2B/B2C продукты поверх стандартизированных «L1-подобных» LLM-платформ. Так считают аналитики венчурного агентства NextSpark Ventures в своем исследовании, которое выкатили накануне. И я с ними более чем согласен. К деталям… В крипте ценность сначала концентрировалась в L1 сетях (Ethereum, BNB Chain, Solana, Polygon). Прорыв пришёл от приложений, построенных поверх этих «рельсов»: AMM, кредитование и предсказательные рынки. В AI роль L1 играют провайдеры LLM + облака; следующий этап принадлежит компаниям уровня приложений (агенты, копилоты, вертикальные SaaS). Доказательства того, что мы в фазе «строительства L1» для AI: • Capex-шок. Alphabet подняла план капитальных затрат 2025 года до ~$85 млрд; Microsoft потратит ~$80 млрд на AI/датацентры; Meta прогнозирует $66–72 млрд. Это стадия строительства «рельсов». • Монетизация платформенного уровня. Выручка OpenAI в годовом выражении к июлю 2025 достигла ~$12 млрд, что указывает на зрелый L1-подобный спрос. • Открытые стандарты распространения. Модели Meta Llama 3/3.1 доступны по «общественной лицензии» (исходный код доступен, но не OSI-open). Это создаёт стандарт для разработчиков приложений. Почему «волна приложений» в AI — следующая (2025–28): • Снижение издержек. По данным a16z, «LLM-фляция»: ~1000× падение стоимости инференса $/токен с 2021; премиум-уровень подешевел ~62× с момента запуска GPT-4. • Стандартизированное распространение. Крупные LLM (GPT-4.x, Claude, Llama) доступны через гиперскейлеров и API — эквивалент композиционности L1. • Ресурсы для основателей. Облака/лабы субсидируют приложения: AWS даёт $230 млн в AI-кредитах; Google for Startups Cloud — до $350k; Anthropic и другие — кредиты API + увеличенные лимиты. • Спрос готов. По McKinsey (2025), корпоративное внедрение движется от пилотов к перестройке процессов. Компании уровня приложений могут захватить рынок через вертикальную интеграцию. Что строить: • B2B (вертикальные SaaS и агенты). Финансовые операции, sales, планирование цепочек поставок, юр-операции, healthcare RCM — где LLM действуют, интегрируются с системами и дают измеримый ROI. • B2C (ассистенты с действиями). Бронирования, креативные тулзы, финансы для потребителей — «агентные» интерфейсы с реальными транзакциями, логированием и памятью предпочтений. (Книжка с агентскими паттернами тут.) Плейбук основателя: 1️⃣Выберите вертикаль с измеримой экономикой (например, время, сэкономленное на сотрудника). 2️⃣Проектируйте под действия, а не чат: интеграция LLM с системами учёта, логирование действий, защитные барьеры (тут тоже речь об агентских паттернах: наблюдаемость и контроль). 3️⃣Сравните расходы у разных провайдеров; используйте кэширование и малые модели для большинства запросов. 4️⃣Привлекайте гранты и выбивайте субсидии из облачных провайдеров. 5️⃣Выпустите узкий, но очевидный win; расширяйтесь в соседние процессы; публикуйте ROI. 6️⃣Сохраняйте гибкость: настройте лёгкий путь к open-weights для пиков нагрузки/стоимости. Поделитесь со знакомыми фаундерами и предпринимателями! Machine Head