Штучний інтелект стрімко пройшов шлях від «магічної пігулки» до щоденного інструменту. Але головне питання для бізнесу вже не в тому, чи змінить ШІ світ, а коли почне приносити вимірювану економічну цінність. CEO та співзасновник Edtech-компанії Mate academy Роман Апостол розповідає про момент виходу ШІ з фази гіперочікувань на плато реальної продуктивності, сигнали охолодження ринку, нову логіку інфраструктури та те, як українським компаніям не проспати цей перехід і використати його на свою користь
Заощаджуйте, отримуючи 6 журналів за ціною 4
Купуйте річну передплату на шість журналів Forbes Ukraine за 1 799 грн замість 2 400 грн. Читайте головні історії українського бізнесу, ексклюзивні рейтинги та глибоку аналітику в кожному номері.
Майже кожна велика технологія під час її впровадження проходить різні етапи так званого Gartner Hype Cycle. Назви етапів можуть відрізнятися, але суть завжди однакова.
Спочатку з’являється нова технологія, і майже одразу навколо неї формується гіперочікування. Вона виглядає як game-changing рішення, яке ось-ось перепише правила гри та розділить реальність на «до» і «після». Інвестори поспішають, компанії експериментують, медіа підсилюють відчуття неминучої революції.
Потім майже неминуче настає третій етап – розчарування. Технологія існує, вона працює, але не розвʼязує всі проблеми одразу. Обіцяні трансформації не відбуваються з тією швидкістю і масштабом, яких очікували на старті.
І лише після цього починається найменш гучна, але найважливіша фаза – плато реальної продуктивності. Технологія стає менш магічною, зате зрозумілою, прикладною та економічно вимірюваною. Саме на цьому етапі вона і починає створювати справжню цінність.
Це плато майже завжди нижче, ніж пік початкового хайпу.
Gartner Hype Cycles – інтерпретація циклів ажіотажу навколо технологій. Джерело - gartner.com
Цей сценарій ми вже бачили. Наприклад, з VR. Був період, коли віртуальна реальність виглядала як щось космічне. У 2014 році Facebook купив виробника окулярів віртуальної реальності Oculus VR за $2 млрд. У 2021-му компанія навіть перейменувалась в Meta, щоб дати всім зрозуміти – майбутнє за віртуальним світом (metaverse).
VR активно пушили як наступну велику платформу. Але станом на сьогодні VR так і не стала масовим продуктом. Вона не зникла, але й не стала тим, чим обіцяла. А назва Meta залишилась. Висновок: перейменовуйте компанію не на піку очікувань.
Штучний інтелект (ШІ) сьогодні – класичний приклад другої фази кривої Gartner Hype Cycle. Ми все ще в етапі over-inflated expectations, де звучать прогнози про масову втрату роботи та повну автоматизацію всього, що не пов’язане з фізичною працею. Та що там, і фізичну працю теж роботи з Китаю автоматизують.
Саме тому зараз важливо говорити не про те, чи змінить ШІ світ, а про те, як і коли він перейде на наступний етап цієї кривої – з хайпу в інфраструктуру.
Структурування ШІ-ринку
Після хайпу ШІ-ринок, найімовірніше, фрагментується. Це стандартний процес. З одного боку буде інфраструктура: великі платформи й базові моделі. З іншого – продукти, які цю інфраструктуру використовують.
Розсилка Forbes AI: штучний інтелект очима тих, хто ризикує грошима
Топкомпанії залишаться. Ринок завжди тримає кількох гравців, які ділять між собою перше і друге місця. Найімовірніше, цими гравцями стануть OpenAI з ChatGPT та Google з Gemini. Всі інші продукти: від корпоративних рішень до масових сервісів, будуть використовувати їхню інфраструктуру. Meta вже зараз виглядає такою, що відстає. Anthropic, Perplexity та інші – теж навряд чи стануть лідерами інфраструктурного рівня. Їм буде неймовірно складно конкурувати з величезними фінансовими ресурсами, які є у Google та OpenAI, які отримали понад $50 млрд інвестицій.
Фактично в кожному продукті з’явиться ШІ-прошарок, а з ним і ШІ-податок. Хочеш ШІ-асистента – плати Google або OpenAI. І цей податок у тій чи іншій формі платитимуть усі.
Коли починає з’являтися економіка, а не хайп
Цікавий сигнал того, що ринок поступово переходить від хайпу до прагматизму, – фокус на ROI.
Нещодавно CEO Pinterest Білл Реді публічно заявив, що компанія змогла зменшити витрати на ШІ приблизно на 90%, перейшовши з брендованих закритих моделей на open source (у випадку LLM моделей правильний термін open weight).
За його словами, відкриті моделі вже досягли really effective cost-to-performance levels, тобто стали достатньо хорошими за значно нижчу ціну. У розмовах з іншими CEO він регулярно чує одну і ту саму проблему: компанії витрачають багато грошей на готові пропрієтарні ШІ-рішення, але не отримують від цього очікуваного повернення інвестицій.
І це дуже важливий момент. Саме тут починається перехід від «ШІ як хайпу» до «ШІ як інфраструктури».
Таймінг: де ми зараз і що далі
Якщо приблизно розкласти цю історію по роках, старт масового ШІ-хайпу можна віднести до 2022–2023 років. У 2024–2025 роках ми були у фазі активного розгону. У 2026 році, прогнозую, почнеться етап «охолодження» та виходу на певний прагматизм та плато.
Ознаки вже є. Наприклад, у тому, як поводиться Nvidia та великі техногіганти. Щоб запускати великі LLM, компаніям потрібні потужні сервери та відеокарти, тобто «залізо». Сьогодні компанії часто не просто продають це обладнання, а фактично кредитують клієнтів, щоб ті могли його купити. Nvidia дає кредити, великі компанії купують у неї відеокарти, і внаслідок цього показники продажів виглядають як зростання. Але це не органічний попит – це фінансове стимулювання.
Microsoft, Oracle та інші великі гравці роблять щось схоже. Це типовий сигнал, що органічне зростання сповільнюється, і його починають «бустити» штучно. У якийсь момент така модель перестає працювати, й тоді бульбашка починає різко зменшуватися.
Що з цим робити Україні та українським компаніям
Україна навряд чи буде будувати власну ШІ-інфраструктуру. Для цього в країни немає ні ресурсів, ні економічного сенсу, бо будувати інфраструктуру вже пізно і надзвичайно дорого.
Це можуть дозволити собі лише США. Китай – копіює, інновації їм не властиві. Європа теж не вміє впроваджувати інновації, вони займаються регуляціями того, що придумують США. А Америка тим часом десятиліттями інвестує мільярди доларів у технологічні експерименти. Роль США – створювати інфраструктуру. Наша – використовувати її максимально ефективно.
Практично це означає одну ключову річ: потрібно мати можливість швидко перемикатися між LLM. Сьогодні лідирує одна модель, завтра – інша. Технології змінюються занадто швидко, щоб жорстко прив’язуватися до одного рішення. Потрібно вміти працювати з OpenAI, Gemini, Claude та іншими, як із взаємозамінними компонентами.
Окремий напрям – опенсорсні моделі. Є висока ймовірність, що саме в опенсорсі буде домінувати Китай. Вони свідомо пішли цим шляхом як альтернативою закритим американським моделям.
Були кейси, коли опенсорсні моделі (наприклад, DeepSeek) у певні моменти давали результати кращі за комерційні аналоги. Зараз моделі Qwen, ERNIE, GLM, розроблені в Китаї, високо ранжуються на LMArena.
Але опенсорс – це не «безплатно». Це інфраструктура, сервери, підтримка, операційні витрати. Іноді простіше й дешевше платити за API великого провайдера. Тому ключове питання – не «опенсорс чи ні», а на якому етапі це економічно доцільніше.
Є ще один нюанс – цензура. Навіть опенсорсні китайські моделі часто внутрішньо обмежені. І це теж фактор, який потрібно враховувати.
Чого чекати в 2026 році
Мені самому цікаво за цим спостерігати, але от що я бачу, як неминуче.
- Хайп на ШІ спаде, як це вже відбувалося з іншими технологіями. Технологія не зникне, але емоційний ажіотаж зменшиться, і ринок стане більш прагматичним.
- ШІ перестане бути хайпом, а стає інфраструктурним шаром для продуктів і бізнес-процесів. Компанії почнуть отримувати економічний ефект від технології.
- Компанії, які не прив’яжуть себе до однієї моделі, зможуть швидко перемикатися між платформами (OpenAI, Gemini, Claude, опенсорсні моделі) і будуть отримувати оптимальну продуктивність.
