На прошлой неделе в районе залива я пил кофе с френами проекта vibe-coder и AI Crypto, и всё больше убеждаюсь в одной вещи: в будущем небольшие команды получат к миллиардным возвратам.

Сначала посмотрим на жесткие данные📊

PhotoAI, это всего лишь один человек, Pieter Levels, который упаковал интерфейс OpenAI в "онлайн-фотостудию", за 18 месяцев достиг дохода в 100 к долларов в месяц, валовая прибыль 80 %+
Rewind/Limitless два сооснователя, местная "жизненная видеокассета" + AI кулон, настолько нишевый, что не может быть более нишевым, но уже достиг 220 миллионов долларов ARR
Ожидается, что Midjourney, основная команда которой состоит менее чем из 20 человек и управляется сообществом Discord, принесет доход в размере 300 миллионов долларов и 20 миллионов пользователей в этом году
Kagi, 8 френ занимаются подпиской на поиск, количество платных пользователей превысило 50 тысяч, ARR на уровне миллионов стабильно.

Эти продукты имеют одну общую черту: как только стоимость аренды модели заморожена, а продукт превращается в "премиум подписку" или "платный API", команда из менее чем 10 человек может поддерживать денежный поток на уровне десятков миллионов.

Но почему многие AI проекты не занимаются "чистым AI", а стремятся к Crypto? Потому что трудности с финансированием слишком реальны — обучение моделей требует больших затрат, валовая прибыль зажата аппаратным обеспечением, а венчурные капитальные компании сейчас смотрят только на "сначала доход от подписки, затем обсуждаем объем параметров".

Обучение большой модели стоит либо миллионы долларов, либо сначала нужно заполнить GPU, а венчурные капиталисты сегодня сначала спрашивают "Какой ARR?", а затем уже интересуются параметрами.

Мультипликаторы оценки традиционного SaaS снизились с пиковых значений 2022 года до 6-7 × ARR в «нормальном диапазоне» 2024 года — модель, основанная на сжигании денег для получения будущих историй, больше не продается.

В то же время, стоимость оборудования снижается. После массового производства H100, в 2024 году цены на аренду GPU будут падать в течение всего года. SemiAnalysis прогнозирует, что после выхода на рынок Blackwell H100 потребуется снизить цену на 65 %, чтобы быть конкурентоспособным. Чем дешевле вычислительные мощности, тем ниже барьер для входа, маленькие и специализированные решения становятся более востребованными.

Хотя маленький и красивый вертикальный SaaS может зарабатывать деньги, потолок у него невысокий, чтобы пойти по пути единорога, нужно рассказать более крупную историю. Чистый доход без финансирования может быть более реалистичным.

Криптовалюта предоставила еще один путь: продажа узлов, продажа токенов, предпродажа будущей вычислительной мощности сообществу, денежный поток сразу становится положительным:
1) Пользователь является как инвестором, так и поставщиком вычислительной мощности, что само по себе способствует распространению и росту, поэтому мы видим так много AI DePIN моделей.

Также я все больше убеждаюсь в том, что:
（1）Открытые базовые модели становятся все более мощными,
（2）Цена эквивалента GPU снижается,

Чтобы индивидуальная/двойная команда смогла преодолеть барьеры ресурсов, необходимо сосредоточиться на двух ключевых моментах.
1. Суперузкий вертикаль: найти сценарий с затратами на рассуждение <10% от дохода, но с высокой частотой и необходимостью (фотографии, аудио, фрагменты кода, управление памятью)
2. Сильная платёжная психология: начать взимать плату с первого дня, напрямую отфильтровывая "бесплатных" пользователей, гарантируя, что доход соответствует расходам на вычислительную мощность.

Но прежде всего: сначала напишите модель прибыли на белой доске, а затем напишите код.