Вице-президент Google Даррен Моури, отвечающий за глобальную работу со стартапами в Cloud, DeepMind и Alphabet, предостерегает: обертки вокруг больших языковых моделей (LLM wrappers) и агрегаторы ИИ испытывают все большее давление. Маржа сжимается, а отсутствие дифференциации ставит под угрозу их выживание в долгосрочной перспективе. По словам Моури, у таких стартапов уже мигает "лампочка check engine".
Обертки LLM — это компании, которые берут готовые модели вроде Claude, GPT или Gemini и оборачивают их в пользовательский интерфейс или продукт для решения узкой задачи. Скажем, инструмент на базе ИИ для помощи студентам в учебе. Если вся работа ложится на базовую модель, а добавка — почти белая метка, индустрия теряет терпение, отмечает Моури. "Тонкий слой интеллектуальной собственности поверх Gemini или GPT-5" не спасет — нужна глубокая защита в виде широких преимуществ, будь то горизонтальная дифференциация или специализация на вертикальном рынке, чтобы расти дальше. Примеры удачных случаев — Cursor как ассистент для кодинга на GPT или Harvey AI для юридических задач.
Проще говоря, просто налепить UI на GPT и ждать traction, как это работало в середине 2024-го с запуском ChatGPT Store от OpenAI, больше не прокатит. Теперь акцент на устойчивой ценности продукта. Агрегаторы ИИ — подвид оберток, они собирают несколько моделей в один интерфейс или API, распределяя запросы и добавляя мониторинг, управление или инструменты оценки. Вспомним Perplexity для поиска или OpenRouter для разработчиков с доступом к моделям через единый API. Моури прямолинейно советует новичкам: держитесь подальше от агрегаторного бизнеса.
Такие платформы сейчас не показывают заметного роста, потому что пользователи ждут встроенной интеллектуальной собственности — чтобы маршрутизация к модели шла по нуждам, а не из-за вычислительных ограничений за кулисами. Моури, с его опытом в облаках от AWS и Microsoft до Google Cloud, видит параллели с концом 2000-х — началом 2010-х, когда Amazon раскручивал свой облачный бизнес. Тогда выросли реселлеры AWS с упрощенным входом, консолидацией счетов и поддержкой. Но как только Amazon добавил enterprise-инструменты, а клиенты освоили самостоятельное управление, большинство посредников вылетели. Выжили лишь те, кто навесил реальные сервисы вроде безопасности, миграции или DevOps-консалтинга.
Сегодня агрегаторы ИИ сталкиваются с похожим давлением на маржу: провайдеры моделей сами наращивают enterprise-функции, вытесняя посредников. На фоне этого Моури похвалил платформы для "vibe coding" и инструменты для разработчиков — 2025-й стал для них рекордным по инвестициям и traction'у. Replit, Lovable, Cursor (все клиенты Google Cloud) притягивают серьезные деньги и пользователей. Ожидается рост в direct-to-consumer технологиях, где мощные ИИ-инструменты попадают прямиком к клиентам — например, студенты кино и ТВ могут оживлять истории с помощью видео-генератора Veo от Google.
За пределами чистого ИИ Моури выделяет биотех и климат-тех: венчурные вливания туда растут, а огромные объемы данных позволяют стартапам создавать ценность, недоступную раньше. На практике это значит сдвиг в индустрии — от простых прокладок к продуктам с настоящей защитой, где инфраструктура ИИ эволюционирует под enterprise-потребности, а конкуренция фильтрует слабых игроков.
В итоге такие предупреждения подталкивают рынок к консолидации: провайдеры моделей укрепят позиции, а выживут те, кто добавит уникальные сервисы поверх базовых технологий, формируя новые архитектуры ИИ-приложений.