Поскольку OpenAI трансформируется из простого поставщика API в компанию, предлагающую полный спектр решений в области искусственного интеллекта, многим стартапам, созданным на основе ее технологии, возможно, придется пересмотреть свои стратегии. Адам Гилберт, менеджер GTM компании OpenAI , говорит, что преимущество компании заключается в наличии всего: мощной инфраструктуры, обширных данных, мощных моделей, возможностей тонкой настройки и удобных для пользователя приложений.
Если это стратегия OpenAI, то небольшие компании, которые полагаются на модели OpenAI, сталкиваются с некоторыми сложными проблемами. Стартапам сложно конкурировать, когда они сталкиваются с компанией, которая контролирует инфраструктуру, данные и передовые модели.
Более того, амбиции OpenAI выходят за рамки программного обеспечения - OpenAI планирует вернуться в индустрию робототехники со своим собственным оборудованием, в то время как генеральный директор Сэм Альтман разрабатывает потребительские устройства с партнерами. И компания планирует значительный рост в ближайшие годы .
Но не все так плохо для мелких игроков. Рохан Панди, который исследует архитектуру моделей в OpenAI, видит светлую сторону для небольших компаний в использовании технологий, лежащих в основе их новых o-моделей.
«Парадигма LLM RL невероятно хорошо подходит для стартапов в стиле YC (по крайней мере, в краткосрочной перспективе), обучающих вертикальных агентов, благодаря разнообразию задач RL», — объясняет он.
Это имеет смысл, поскольку обучение с подкреплением помогает обучать модели ИИ для очень специфических задач, для которых нужны очень специфические данные. Например, стартап может использовать обучение с подкреплением, чтобы обучить AI специально для определенной медицинской диагностики или финансового анализа, а не пытаться конкурировать с помощниками AI общего назначения.
Создание и поддержка высококачественных наборов данных остается основной проблемой. Даже OpenAI будет испытывать трудности с автоматизацией и масштабированием этого процесса в многочисленных отраслях и приложениях.
В начале декабря 2024 года OpenAI выпустила свою технологию RFT (Reinforcement Fine-Tuning) в качестве сервиса для разработчиков. Хотя это позволяет стартапам настраивать базовые языковые модели OpenAI для конкретных нужд с помощью RL, по словам Панди, внедрение идет медленно — вероятно, потому, что OpenAI ограничивает доступ для избранных разработчиков через свою исследовательскую программу.
Еще в апреле 2024 года генеральный директор OpenAI Сэм Альтман дал несколько простых советов стартапам в области AI: не слишком привыкайте к сегодняшним технологиям. Он предложил планировать модели, которые будут значительно улучшаться с каждым обновлением. Если стартапы не подготовятся к этому быстрому прогрессу, предупредил Альтман, OpenAI «раздавит» их — не из злого умысла, а просто потому, что они сосредоточены на создании наилучших возможных систем AI.
Возьмем, к примеру, специализированные чаты AI PDF, которые были популярны, когда впервые были выпущены GPT-3 и GPT-3.5. Сегодня эта функциональность встроена в ChatGPT и аналогичные инструменты. Даже у более известных стартапов, таких как Perplexity, есть причины для беспокойства. Почти все основные поставщики моделей и чатов — OpenAI, Mistral, Google, xAI и Deepseek — теперь предлагают собственные возможности веб-поиска и глубокого исследования. В ответ Perplexity начала редактировать и настраивать собственные модели AI.
Источник
