Искусственный интеллект стремительно прошел путь от «магической таблетки» до ежедневного инструмента. Но главный вопрос для бизнеса уже не в том, изменит ли ИИ мир, а когда начнет приносить измеримую экономическую ценность. CEO и соучредитель Edtech-компании Mate academy Роман Апостол рассказывает о моменте выхода ИИ из фазы гиперожиданий на плато реальной производительности, сигналы охлаждения рынка, новую логику инфраструктуры и то, как украинским компаниям не проспать этот переход и использовать его в свою пользу
Журнал Forbes Ukraine – у продажу з безкоштовною доставкою
Четвертий номер Forbes Ukraine у 2026 році – про людей і бізнеси, які вже сьогодні визначають майбутнє країни. Усередині – «30 до 30», 15 перспективних ветеранських компаній, 20 франшиз із потенціалом зростання, Говард Баффет і $1,4 млрд допомоги Україні, ціна війни для бізнесу та українське мистецтво воєнного часу.
Почти каждая крупная технология во время ее внедрения проходит различные этапы так называемого Gartner Hype Cycle. Названия этапов могут отличаться, но суть всегда одинакова.
Сначала появляется новая технология, и почти сразу вокруг нее формируется гиперожидание. Она выглядит как game-changing решение, которое вот-вот перепишет правила игры и разделит реальность на «до» и «после». Инвесторы спешат, компании экспериментируют, медиа усиливают ощущение неизбежной революции.
Затем почти неизбежно наступает третий этап – разочарование. Технология существует, она работает, но не решает все проблемы сразу. Обещанные трансформации не происходят с той скоростью и масштабом, которых ожидали на старте.
И только после этого начинается наименее громкая, но самая важная фаза – плато реальной производительности. Технология становится менее магичной, зато понятной, прикладной и экономически измеримой. Именно на этом этапе она и начинает создавать настоящую ценность.
Это плато почти всегда ниже, чем пик начального хайпа.
Gartner Hype Cycles – интерпретация циклов ажиотажа вокруг технологий. Источник - gartner.com
Этот сценарий мы уже видели. Например, с VR. Был период, когда виртуальная реальность выглядела как нечто космическое. В 2014 году Facebook купил производителя очков виртуальной реальности Oculus VR за $2 млрд. В 2021-м компания даже переименовалась в Meta, чтобы дать всем понять – будущее за виртуальным миром (metaverse).
VR активно пушили как следующую большую платформу. Но по состоянию на сегодня VR так и не стала массовым продуктом. Она не исчезла, но и не стала тем, чем обещала. А название Meta осталось. Вывод: переименовывайте компанию не на пике ожиданий.
Искусственный интеллект (ИИ) сегодня – классический пример второй фазы кривой Gartner Hype Cycle. Мы все еще в этапе over-inflated expectations, где звучат прогнозы о массовой потере работы и полной автоматизации всего, что не связано с физическим трудом. Да что там, и физический труд тоже роботы из Китая автоматизируют.
Именно поэтому сейчас важно говорить не о том, изменит ли ИИ мир, а о том, как и когда он перейдет на следующий этап этой кривой – из хайпа в инфраструктуру.
Структурирование ИИ-рынка
После хайпа ИИ-рынок, скорее всего, фрагментируется. Это стандартный процесс. С одной стороны будет инфраструктура: большие платформы и базовые модели. С другой – продукты, которые эту инфраструктуру используют.
Рассылка Forbes AI: искусственный интеллект глазами тех, кто рискует деньгами
Топ-компании останутся. Рынок всегда держит нескольких игроков, которые делят между собой первое и второе места. Скорее всего, этими игроками станут OpenAI с ChatGPT и Google с Gemini. Все остальные продукты: от корпоративных решений до массовых сервисов, будут использовать их инфраструктуру. Meta уже сейчас выглядит отстающей. Anthropic, Perplexity и другие – тоже вряд ли станут лидерами инфраструктурного уровня. Им будет невероятно сложно конкурировать с огромными финансовыми ресурсами, которые есть у Google и OpenAI, получивших более $50 млрд инвестиций.
Фактически в каждом продукте появится ИИ-прослойка, а с ним и ИИ-налог. Хочешь ИИ-ассистента – плати Google или OpenAI. И этот налог в той или иной форме будут платить все.
Когда начинает появляться экономика, а не хайп
Интересный сигнал того, что рынок постепенно переходит от хайпа к прагматизму, – фокус на ROI.
Недавно CEO Pinterest Билл Реди публично заявил, что компания смогла уменьшить расходы на ИИ примерно на 90%, перейдя с брендированных закрытых моделей на open source (в случае LLM моделей правильный термин open weight).
По его словам, открытые модели уже достигли really effective cost-to-performance levels, то есть стали достаточно хорошими по гораздо более низкой цене. В разговорах с другими CEO он регулярно слышит одну и ту же проблему: компании тратят много денег на готовые проприетарные ИИ-решения, но не получают от этого ожидаемого возврата инвестиций.
И это очень важный момент. Именно здесь начинается переход от «ИИ как хайпа» к «ИИ как инфраструктуре».
Тайминг: где мы сейчас и что дальше
Если примерно разложить эту историю по годам, старт массового ИИ-хайпа можно отнести к 2022–2023 годам. В 2024–2025 годах мы были в фазе активного разгона. В 2026 году, прогнозирую, начнется этап «охлаждения» и выхода на определенный прагматизм и плато.
Признаки уже есть. Например, в том, как ведет себя Nvidia и крупные техногиганты. Чтобы запускать большие LLM, компаниям нужны мощные серверы и видеокарты, то есть «железо». Сегодня компании часто не просто продают это оборудование, а фактически кредитуют клиентов, чтобы те могли его купить. Nvidia дает кредиты, крупные компании покупают у нее видеокарты, и вследствие этого показатели продаж выглядят как рост. Но это не органический спрос – это финансовое стимулирование.
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.
Microsoft, Oracle и другие крупные игроки делают нечто похожее. Это типичный сигнал, что органический рост замедляется, и его начинают «бустить» искусственно. В какой-то момент такая модель перестает работать, и тогда пузырь начинает резко уменьшаться.
Что с этим делать Украине и украинским компаниям
Украина вряд ли будет строить собственную ИИ-инфраструктуру. Для этого у страны нет ни ресурсов, ни экономической целесообразности, потому что строить инфраструктуру уже поздно и чрезвычайно дорого.
Это могут позволить себе только США. Китай – копирует, инновации им не свойственны. Европа тоже не умеет внедрять инновации, они занимаются регуляциями того, что придумывают США. А Америка тем временем десятилетиями инвестирует миллиарды долларов в технологические эксперименты. Роль США – создавать инфраструктуру. Наша – использовать ее максимально эффективно.
Практически это означает одну ключевую вещь: нужно иметь возможность быстро переключаться между LLM. Сегодня лидирует одна модель, завтра – другая. Технологии меняются слишком быстро, чтобы жестко привязываться к одному решению. Нужно уметь работать с OpenAI, Gemini, Claude и другими, как с взаимозаменяемыми компонентами.
Отдельное направление – опенсорсные модели. Есть высокая вероятность, что именно в опенсорсе будет доминировать Китай. Они сознательно пошли по этому пути как альтернативе закрытым американским моделям.
Были кейсы, когда опенсорсные модели (например, DeepSeek) в определенные моменты давали результаты лучше коммерческих аналогов. Сейчас модели Qwen, ERNIE, GLM, разработанные в Китае, высоко ранжируются на LMArena.
Но опенсорс – это не «бесплатно». Это инфраструктура, серверы, поддержка, операционные расходы. Иногда проще и дешевле платить за API крупного провайдера. Поэтому ключевой вопрос – не «опенсорс или нет», а на каком этапе это экономически целесообразнее.
Есть еще один нюанс – цензура. Даже опенсорсные китайские модели часто внутренне ограничены. И это тоже фактор, который нужно учитывать.
Чего ожидать в 2026 году
Мне самому интересно за этим наблюдать, но вот что я вижу, как неизбежное.
- Хайп на ИИ спадет, как это уже происходило с другими технологиями. Технология не исчезнет, но эмоциональный ажиотаж уменьшится, и рынок станет более прагматичным.
- ИИ перестанет быть хайпом, а станет инфраструктурным слоем для продуктов и бизнес-процессов. Компании начнут получать экономический эффект от технологии.
- Компании, которые не привяжут себя к одной модели, смогут быстро переключаться между платформами (OpenAI, Gemini, Claude, опенсорсные модели) и будут получать оптимальную производительность.
