Журнал «Отинофф»
Три сценария ИИ-бизнеса в 2026 году: перепродажа токенов, инфраструктура и приложения с внедрением

Перепродажа токенов — тупик: где создаётся ценность в ИИ-бизнесе в 2026 году

ИИ-инструменты 4 авг. 2026 г.

Представьте основателя, который сидит над таблицей юнит-экономики. У него есть три варианта: запустить сервис-прокладку, перепродающий доступ к большим моделям; строить инфраструктуру для вычислений; или делать продукт, который решает конкретную задачу клиента — обучение персонала, обработку документов, поддержку. Вопрос «куда идти» сегодня решает, будет ли компания стоить что-то через три года или останется посредником с маржой продуктового магазина.

Источник: t.me

В обсуждении трендов ИИ-рынка, которое легло в основу этого разбора, сформулированы три тезиса: открытые модели догоняют фронтир и заберут большую часть рынка; внедрение технологий в компаниях идёт намного медленнее их развития, и в этом разрыве — отдельный большой рынок; спрос на вычисления вырастет в разы, но основную капитализацию создадут приложения, а не инфраструктура. Это оценки автора, а не подтверждённая статистика, — но как рамка для стратегического решения они работают. Разберём, что из этого следует для основателя и инвестора в России.

Что именно утверждается: три тезиса о рынке

Первый тезис — про открытые модели. По оценке автора, отставание open-source моделей от самых сильных закрытых держится на уровне примерно трёх месяцев и сокращается, а стоят они в разы дешевле. Вывод: компания, которая хочет построить защищённый бизнес вокруг дообучения моделей под свою задачу, будет брать открытую модель и настраивать её под себя, а не платить за фронтирную.

Второй тезис — про разрыв между технологией и внедрением. Каждый процент роста в бенчмарках даёт всё меньший процент реального внедрения в корпорациях. Причина, по автору, в том, что владельцы бюджетов считают внедрение ИИ технической задачей, а оно — организационная: нужно менять привычки, координацию, мотивацию людей. Эффект от ИИ сегодня, по этой оценке, ощущают порядка 0,1% компаний, тогда как потенциально он касается 90–99% экономики.

Третий тезис — про вычисления и приложения. Спрос на ИИ-вычисления вырастет в тысячи раз (автор ссылается на ещё более радикальную оценку Дженсена Хуанга), но история технологий показывает: инфраструктура со временем коммодитизируется, а долгосрочная ценность концентрируется в приложениях.

Важно: цифры «три месяца отставания» и «0,1% компаний» — это авторские оценки без приведённой методологии. Их стоит использовать как гипотезы для проверки, а не как факты для инвестиционного меморандума.

Почему перепродажа токенов — плохой бизнес

Самый острый практический вывод из первого тезиса: бизнес «купил доступ к модели — перепродал с наценкой» обречён на минимальную маржу. Автор сравнивает его с «Amazon для зубной пасты» — работает только в огромном масштабе с тонкой операционной прибылью.

Логика проста. Если открытые модели дешевле в разы и отстают всего на квартал, то любой клиент с объёмом рано или поздно посчитает: зачем платить посреднику, если можно развернуть открытую модель у себя или у местного провайдера? У перепродавца нет защиты: ни уникальных данных, ни уникального продукта, ни переключательных издержек для клиента.

Для российского рынка это особенно актуально. Здесь перепродажа доступа к зарубежным моделям дополнительно несёт риски оплаты, блокировок и юридической неопределённости. Если вся ценность компании — «у нас есть рабочий доступ к API», это не актив, а аренда чужого.

Где, по этой логике, создаётся защищаемая ценность: в агентской оркестрации и «харнесе» — то есть в связке модели с процессами, данными, проверками и инструментами конкретной компании. Большинство реальных задач экономики не требуют самой сильной модели в мире. Они требуют, чтобы модель правильно вызывалась в нужный момент, получала нужный контекст, её ответ проверялся, а результат попадал в документ, CRM или решение. Вот эта обвязка и есть то, что клиент не сможет заменить за один день.

Рынок внедрения: почему «медленная адаптация» — это возможность, а не плохая новость

Второй тезис переворачивает привычную картину. Обычно медленное внедрение считают проблемой рынка. Здесь оно подано как самый большой сегмент: если эффект ощущают доли процента компаний, а потенциально он касается почти всех, то рынок «доведения технологии до реальной работы» больше рынка самой технологии.

Ключевое различие автора: продажа токенов — это конвертация электричества в вычисления, ресурс конечный и конкуренция ценовая. Продажа внедрения — это продажа знания и изменения организации, и этот ресурс практически бесконечен: у каждой компании свой контекст, свои процессы, свои люди.

Практический перевод для читателя: внедрение ИИ — это не «купить подписку и дать сотрудникам доступ». Это управленческий проект: перестроить процесс, назначить ответственного, поменять мотивацию, научить людей проверять результат модели. Компании, которые понимают это, покупают не модель, а изменение. И готовы платить за него больше, чем за токены, — потому что токены без изменения процесса не дают эффекта.

Для консультантов, интеграторов и внутренних руководителей трансформации это прямой сигнал: продукт — это не настройка API, а методика перестройки работы конкретного отдела.

Что проверить перед тем, как менять стратегию

Что меняется Почему важно бизнесу Что проверить
Открытые модели догоняют фронтир Падает стоимость основы продукта, растёт зависимость от собственной обвязки Решает ли ваша задача открытая модель при цене в разы ниже
Перепродажа доступа теряет маржу Посредническая модель без своего продукта не защищена Что останется у компании, если клиент уйдёт напрямую к модели
Внедрение — организационная задача Бюджет на «технику» без бюджета на изменение процессов сгорает Есть ли в проекте внедрения ответственный за процесс, а не только за софт
Ценность смещается в приложения Инфраструктурные ставки коммодитизируются Создаёт ли ваш продукт переключательные издержки для клиента
Рынок диффузии знаний растёт Спрос на тех, кто доводит ИИ до результата Можете ли вы продавать изменение работы, а не лицензии

Где риски и неопределённости

Первый риск — сама рамка. Оценки «три месяца отставания» и «0,1% компаний» не подкреплены в исходном тексте данными. Отставание открытых моделей по разным задачам сильно различается: для одних сценариев открытая модель действительно достаточна, для других фронтир критичен. Прежде чем строить стратегию на этом тезисе, проверьте его на своей задаче.

Второй риск — обратная сторона тезиса про приложения. Если ценность в оркестрации и внедрении, то конкуренция там будет не технологическая, а операционная: выиграет тот, кто быстрее и дешевле меняет процессы клиентов. Это тяжёлый, немасштабируемый на старте бизнес — услуги, а не софт. Инвестору стоит честно спросить: команда строит продукт или сервисную компанию с продуктовой презентацией?

Третий риск — тезис про инфраструктуру обрывается на середине: «история показывает, что инфраструктура всегда…» — дальше текст источника недоступен. Общий аргумент известен (инфраструктура коммодитизируется), но конкретный вывод автора мы не видим. Не стоит приписывать источнику то, чего в нём нет.

Четвёртый риск — российский контекст. Доступ к фронтирным моделям, оплата, хостинг открытых моделей, требования к данным — всё это меняет экономику каждого из трёх сценариев. Открытая модель, которую нужно разворачивать на своём железе, — это капитальные затраты и компетенции, которых у малой команды может не быть.

Что сделать на этой неделе

Чек-лист для собственника или руководителя, который выбирает направление:

  1. Выпишите, из чего состоит ценность вашего текущего или планируемого ИИ-продукта. Если больше половины — «доступ к модели», это посредническая модель, и её нужно пересобирать.
  2. Возьмите одну реальную задачу компании и проверьте: справляется ли с ней открытая модель приемлемого качества. Сравните стоимость с текущим решением.
  3. В любом проекте внедрения ИИ найдите строку бюджета на изменение процесса: обучение, мотивация, ответственный за результат. Если её нет — проект, скорее всего, не даст эффекта.
  4. Спросите себя как клиента: что заставит меня не уйти от этого поставщика через год? Если ответа нет — у вашего продукта нет защиты.
  5. Если вы инвестор — разделите воронку сделок на три корзины: перепродажа доступа, инфраструктура, приложения с оркестрацией. Сравните, где у команд есть собственные данные, процессы и переключательные издержки.

Главный вывод прост: в 2026 году вопрос не «какая модель сильнее», а «где именно в цепочке создаётся то, что клиент не сможет заменить». По логике разобранных тезисов, это не токены и не железо, а связка модели с реальной работой конкретной компании — и умение эту работу изменить.

Источники

Что почитать дальше

Теги

Андрей Отинов

Рекомендуем