Моделі бізнесу на основі AI: Комплексний огляд для 2025 року

Оскільки штучний інтелект (AI) продовжує свій експоненціальний ріст, нові бізнес-моделі виникають, щоб скористатися його трансформаційним потенціалом та наступним етапом — AI Agent. Ці моделі використовують досягнення в апаратному забезпеченні, програмному забезпеченні та даних, щоб розкривати цінність у різних галузях. Ось розширене дослідження найбільш перспективних бізнес-моделей штучного інтелекту на 2025 рік:

1. Штучний інтелект як послуга (AIaaS)

• Рішення на базі хмари: Великі гравці, такі як AWS, Google Cloud і Azure, пропонують можливості AI як доступні хмарні сервіси. Стартапи та підприємства можуть використовувати інструменти для обробки природної мови (NLP), комп'ютерного зору та прогнозної аналітики без необхідності створювати власну інфраструктуру.
• Мікросервіси та API: Функціональність AI стає дедалі більш модульною, що дозволяє підприємствам інтегрувати конкретні функції, такі як розпізнавання облич або аналіз настроїв через API.
• Моделі підписки: Моделі ціноутворення, що ґрунтуються на використанні та функціях, роблять AI доступним для бізнесів будь-якого розміру.
• Основні випадки використання: Підтримка клієнтів (чат-боти), виявлення шахрайства, прогнозне обслуговування та персоналізований маркетинг.

2. Моделі як послуга (MaaS)

• Попередньо навчено моделі: Компанії, такі як OpenAI, Cohere та Hugging Face, пропонують попередньо навчено моделі, які підприємства можуть налаштовувати для конкретних застосувань.
• Можливості налаштування: Підприємства можуть адаптувати моделі під галузеві потреби, при цьому значно скорочуючи час виходу на ринок.
• Постійні потоки доходів: Постачальники MaaS монетизують через API-запити, цінову політику за користувача або корпоративні підписки.

3. Монетизація даних

• Дані як продукт: Високоякісні набори даних стають цінним товаром, з'являються платформи для купівлі, продажу та ліцензування даних.
• Синтетичні дані: Для вирішення проблем конфіденційності та дефіциту даних компанії генерують синтетичні набори даних, особливо в таких сферах, як охорона здоров'я, фінанси та автономні транспортні засоби.
• Моделі доходів: Доступ за підпискою, одноразові покупки або роялті за використання даних.

4. Моделі, орієнтовані на апаратне забезпечення

• AI-чіпи: NVIDIA, AMD та інші лідирують на ринку GPU і TPU, спеціально розроблених для завдань AI, в той час як стартапи інновують з апаратним забезпеченням для edge-AI.
• Вертикальна інтеграція: Гіганти, що надають хмарні послуги, розробляють власні чіпи для покращення ефективності витрат і продуктивності своїх хмарних AI-сервісів.
• AI на рівні пристроїв: Смарт-пристрої, такі як телефони, носимі пристрої та гаджети IoT, інтегрують AI на пристрої, створюючи можливості для виробників чіпів захоплювати цінність.

5. Платформи, що працюють на AI

• Рішення кінцевих користувачів: Платформи, що пропонують повний стек можливостей AI, від збору даних до отримання корисних інсайтів, стають популярними. Прикладом є Palantir для аналітики даних і UiPath для автоматизації.
• Екосистемні моделі: Компанії створюють екосистеми навколо своїх платформ, пропонуючи плагіни, інтеграції та сторонні додатки.
• Фреміум до преміум: Багато платформ обирають модель фреміум, беручи плату за додаткові функції та масштабовані підприємницькі рішення.

6. Генеративний AI та монетизація контенту

• Індивідуальне створення контенту: Платформи, такі як Jasper AI та OpenAI’s DALL·E, дозволяють бізнесам створювати маркетингові матеріали, описи продуктів і мультимедійний контент у великому масштабі.
• Персоналізація: Інструменти генеративного AI допомагають брендам пропонувати гіперперсоналізовані враження, підвищуючи рівень залученості клієнтів.
• Потоки доходів: Плани підписки на інструменти, роялті за використання контенту та корпоративні рішення для великих організацій.

7.

7. Вертикальні рішення на базі AI

• Інструменти, орієнтовані на галузь: Компанії розробляють продукти AI, спеціально адаптовані для таких секторів, як охорона здоров'я (інструменти для діагностики на базі AI), фінанси (алгоритмічна торгівля) та право (перевірка контрактів).
• Високі маржі: Вертикальні рішення часто мають преміум-цінову політику завдяки їхній спеціалізації.
• Консолідація ринку: Лідери в окремих вертикалях можуть встановити монополістичні переваги, що забезпечить значні прибутки.

8. AI-орієнтовані маркетплейси

• Зв'язок попиту і пропозиції: Платформи, що з'єднують розробників AI з компаніями, які потребують AI-рішень, такі як Upwork для AI або спеціалізовані дошки для вакансій AI.
• Побудова кастомізованих моделей: Маркетплейси, на яких бізнеси можуть замовляти індивідуальні моделі AI, налаштовані під їхні потреби.
• Моделі доходів: Комісія з транзакцій або абонентська плата за доступ.

9. Споживчі додатки на основі AI

• Споживчі додатки: Чат-боти, віртуальні компаньйони, інструменти для генерації контенту та інтерактивні ігри створюють нові споживчі враження.
• Моделі монетизації: Доступ за фреміум-моделлю з покупками в додатку, підписки та доходи від реклами.
• Зростання за рахунок спільноти: Багато споживчих додатків AI покладаються на вірусне зростання, використовуючи контент, створений користувачами, і мережеві ефекти.

10. Ліцензування та роялті

• Ліцензування алгоритмів: Компанії, що розробляють власні алгоритми, можуть ліцензувати їх іншим підприємствам, отримуючи роялті або фіксовані збори.
• White-Label рішення: Компанії AI пропонують версії своєї технології без бренду, дозволяючи іншим компаніям брендувати її та використовувати як власну.

11. Екосистеми на базі AI

• Побудова екосистем: Деякі компанії створюють екосистеми, в яких рішення AI взаємодіють, пропонуючи бізнесам усе необхідне в одному місці.
• Спільноти для розробників: Платформи з потужною підтримкою для розробників (наприклад, TensorFlow, PyTorch) сприяють інноваціям, приваблюючи більше користувачів та партнерів.
• Моделі доходів: Монетизація екосистеми через збори з розробників, транзакції на маркетплейсі та партнерства.

12. Бізнес-моделі агентного AI

• Проактивний AI: AI-агенти, здатні до автономного прийняття рішень і виконання завдань, змінять продуктивність і взаємодію з клієнтами.
• Підписні послуги: Бізнеси та індивідуальні користувачі будуть підписуватися на AI-агентів для таких завдань, як дослідження, переговори та особисте управління.
• B2B та B2C можливості: Компанії будуть використовувати агентний AI для управління ланцюгами поставок, оптимізації операцій та надання підтримки клієнтам.

13. Послуги регулювання та дотримання стандартів AI

• Навігація по регулюванням: Стартапи, орієнтовані на управління AI, дотримання стандартів та етичне впровадження, стануть ключовими гравцями.
• Моделі монетизації: Консалтингові послуги, SaaS-платформи для дотримання стандартів і аудиторські послуги, орієнтовані на конкретні регуляції для AI.

14. Децентралізовані моделі AI

• Блокчейн і AI: Децентралізовані платформи AI використовують блокчейн для безпечних, розподілених обчислень та монетизації моделей AI.
• Токенізовані екосистеми: AI-рішення на децентралізованих платформах будуть використовувати токени для транзакцій і винагород.
• Спільнотна власність: Відкриті та децентралізовані підходи приваблюють розробників і бізнеси, які шукають прозорий і масштабований AI.

Перекладено з: AI Business Models: A Comprehensive Overview for 2025