a16z: потребительский ИИ ищет новые модели монетизации
ChatGPT остаётся крупнейшим игроком в потребительском ИИ, однако за ИИ-сервисы платят лишь 2,2% домохозяйств США. Партнёр Andreessen Horowitz Оливия Мур в обзоре 100 потребительских ИИ-приложений указывает, что сектору нужны источники дохода шире подписок и оплаты токенов.
По словам Мур, OpenAI не столько свернула потребительское направление, сколько расширила работу с корпоративным сегментом. Это объяснимо структурой текущей выручки: подписки и использование токенов пока сильнее концентрируются у компаний и профессиональных пользователей.
Подписка не должна быть единственным сценарием
Мур не считает рост доли платящих пользователей единственным условием привлекательности рынка. Она предлагает вернуться к модели, в которой человек получает базовый доступ бесплатно, видит рекламу и при желании оформляет подписку, чтобы её отключить.
Такой подход сталкивается с более высокой себестоимостью ИИ-сервисов по сравнению с классическими интернет-платформами. По оценке Мур, снижение расходов возможно за счёт моделей, не относящихся к передовому классу, и решений с открытым исходным кодом. Не для каждой пользовательской задачи требуется максимальный уровень интеллектуальных возможностей.
Она приводит пример плана ChatGPT Go стоимостью 8 долларов в месяц и предполагает, что он может опираться на более дешёвые модели. При этом задачи программирования и технической автоматизации, которые сейчас заметно формируют выручку, чаще требуют более мощных моделей.
Большая часть рынка пока ориентирована на профессионалов
Мур называет значительную часть потребительского ИИ prosumer-направлением. Компании, которые начинали с индивидуальных пользователей, быстро получают корпоративную аудиторию: среди примеров она называет Gamma, ElevenLabs и Cursor. В до-ИИ эпоху у сервисов вроде Canva на добавление командных и корпоративных планов могли уходить шесть или семь лет, тогда как новые ИИ-компании проходят этот путь примерно за 18 месяцев.
В списке доходных категорий выделяются инструменты создания продуктов, включая Lovable, Replit и Fal. Второй кластер — продуктовый маркетинг, например генераторы рекламы Higgsfield и HeyGen. Третий — управление рабочими процессами, куда Мур относит Manus, Fireflies AI и Granola.
Незаполненные категории остаются главным резервом
В топ-100 a16z нет заметных ИИ-приложений для социальных сетей, знакомств, маркетплейсов, розницы, путешествий, финансов и здравоохранения. Мур считает отсутствие участников в этих категориях неожиданным и ожидает изменений в ближайшие шесть месяцев.
Для бизнеса вывод практичен: при запуске ИИ-продукта стоит отдельно проверять массовый пользовательский сценарий, стоимость модели и варианты монетизации помимо подписки. Текущий рынок показывает спрос на профессиональные инструменты, но многие привычные потребительские вертикали ещё не получили заметных ИИ-лидеров.