Как компании зарабатывают на бесплатном AI?

в 13:28, , рубрики: AI, open source, бизнес, бизнес-анализ, ИИ, открытый код
Как компании зарабатывают на бесплатном AI? - 1

Почему коммерческие компании так заинтересованы в проектах с открытым исходным кодом? Зачем тратить много ресурсов на разработку инструмента, который находится в свободном доступе и даже может раскрыть ваше конкурентное преимущество? Почему же компании тратят значительные ресурсы на разработку и открытие своего ПО, даже если это потенциально ослабляет их конкурентные преимущества? Ответ лежит в нескольких стратегических подходах. 

Разговоры об открытом исходном коде (Open Source — OS) часто сводятся к противопоставлению закрытому программному обеспечению. При этом OS нередко воспринимают исключительно как «бесплатное ПО», упуская его реальную ценность и бизнес-стратегии, которые строятся вокруг него. Однако технологическая экосистема сложнее: закрытые проекты во многом зависят от компонентов OS, а сами проекты OS получают значительную поддержку от закрытых компаний, инвестирующих в них ресурсы.

Ложная противопоставленность открытого и закрытого ПО ИИ

Разговоры об открытом исходном коде и закрытое ПО ставят в прямую противоположность друг другу. Открытый исходный код часто неверно истолковывают как просто «бесплатное программное обеспечение» без потенциала монетизации. Однако этот узкий взгляд игнорирует обширную экосистему и разнообразные бизнес-модели, которые существуют в сфере технологий (каждый закрытый проект сломался бы без компонентов OS, а проекты OS в значительной степени зависят от закрытых компаний, вливающих деньги в проекты).

Открытое ПО хорошо подходит для решения масштабных проблем, тогда как закрытое ПО улучшает и адаптирует универсальные решения из открытых проектов под нужды конкретных пользователей. Без открытого ПО закрытые решения пришлось бы создавать с нуля. Без закрытого ПО открытые решения оставались бы неудобными для широкой аудитории.

Таким образом, программное обеспечение с открытым исходным кодом и ПО с закрытым исходным кодом, как правило дополняют друг друга, и их объединение в итоге помогает создавать действительно полезные продукты.

Как открытое ПО помогает разным участникам рынка ИИ

Как компании зарабатывают на бесплатном AI? - 2

Разработчики (и исследователи) часто используют код с открытым исходным кодом для внедрения передовых алгоритмов, моделей и инструментов. Такие платформы, как TensorFlow и PyTorch, а также модели, например BERT от Google, позволяют программистам применять сложные технологические решения без необходимости разрабатывать их с нуля. Это ускоряет обучение, способствует инновациям в области ИИ, дает равные шансы для карьерного роста и помогает продемонстрировать экспертизу в условиях высокой конкуренции среди ведущих мировых компаний.

Бизнес

Посмотрите на это с двух точек зрения — пользователей (компаний, использующих существующие инструменты) и создателей (компаний, сообществ и распространителей программного обеспечения с открытым исходным кодом). Использование открытых инструментов снижает затраты, повышает безопасность и ускоряет разработку. Для компаний-разработчиков выгоды также значительны: повышение репутации, возможность привлечь сторонних специалистов к разработке и расширение экосистемы пользователей без значительных затрат.

Чтобы избежать технологической зависимости от закрытых систем, важно развивать экосистему инструментов, оптимизаций и интеграций, как это делает Meta* (запрещенная в РФ) с Llama. Если Llama будет использовать только одна компания, это приведет к ее стагнации. (Подробнее о пользе открытого ИИ можно прочитать в статье Meta "Open-Source AI Is the Path Forward".)

Некоторые опасаются, что открытый исходный код и инструменты облегчат конкуренцию. На самом деле, их распространение необходимо, поскольку передовые продукты требуют широкого использования, технических связей, сетевых эффектов, качественных данных, значительных ресурсов и способности улучшать сложные технологии. Это гораздо сложнее, чем просто копировать наработки: даже с полным доступом к техническим знаниям и инструментам повторить успех ChatGPT было бы крайне трудно.

Конечные пользователи. Благодаря сотрудничеству разработчиков открытые ИИ-инструменты становятся мощнее, эффективнее и доступнее. Это приводит к созданию более функциональных продуктов, снижению стоимости технологий и их распространению. Широкое использование фреймворков и инструментов с открытым исходным кодом позволяет создавать более мощные, эффективные и функциональные продукты. Кроме того, краудсорсинговая природа таких решений снижает затраты и делает технологии более доступными. Достаточно вспомнить, как сообщество разработчиков помогло удешевить обучение языковых моделей, таких как Llama.

Государственные учреждения могут использовать программное обеспечение с открытым исходным кодом для повышения безопасности и прозрачности. В отличие от коммерческих решений, такие инструменты позволяют избежать зависимости от закрытых платформ и обеспечивают больший контроль над инфраструктурой. Открытое ПО создает основу для сотрудничества между частными и государственными структурами, позволяя внедрять механизмы контроля без подавления инноваций.

Как компании монетизируют открытый ИИ

Вот несколько способов, с помощью которых компании могут интегрировать программное обеспечение с открытым исходным кодом для достижения своих бизнес-целей.

Поддержка и сервисы. Компании могут зарабатывать на поддержке, консультациях и настройке инструментов с открытым исходным кодом. Внедрение сложных технологий ИИ требует продуманного подхода: от выбора оптимальных решений до их адаптации под конкретные бизнес-задачи. Это особенно актуально для медицинских компаний, предприятий, автоматизирующих бизнес-процессы, и организаций, стремящихся повысить эффективность своих операций.

Предоставление обучения и сертификации по фреймворкам ИИ с открытым исходным кодом не только приносит доход, но и укрепляет экосистему пользователей. Однако крупные платформы чаще всего предлагают бесплатные курсы и сертификации, чтобы расширить аудиторию. Например, Google Cloud Platform (GCP) предлагает бесплатные обучающие программы по облачным технологиям, помогая компаниям быстрее осваивать ИИ-инструменты. В долгосрочной перспективе это увеличивает вероятность того, что GCP станет основой их инфраструктуры, одновременно создавая условия для конкуренции с другими облачными провайдерами.

Двойное лицензирование. Модели двойного лицензирования в сфере ИИ помогают компаниям сочетать открытый исходный код, который доступен для сотрудничества, и коммерческие версии, которые предлагают дополнительные функции и поддержку. Это позволяет получать выгоду как от вклада сообщества, так и от дохода от корпоративных клиентов, которым нужны более мощные возможности и гарантии качества.

Чтобы эта стратегия была успешной, компании часто предоставляют бесплатные премиум-версии своим продуктам для студентов и образовательных учреждений. Это помогает улучшить узнаваемость продукта и увеличивает шанс, что пользователи, которым позже потребуется платная версия, продолжат использовать платформу. Подобная модель также делает платформу привлекательной для бизнеса, как, например, в случае с GCP.

Open Core. В искусственном интеллекте модели открытого ядра — это сочетание базовых алгоритмов с открытым исходным кодом и фирменных инструментов, которые помогают улучшить и коммерциализировать эти разработки. Такой подход поддерживает инновации, позволяет сообществу активно участвовать, а компаниям зарабатывать на улучшениях — например, удобных интерфейсах, решениях для масштабирования и аналитических инструментах.

Ярким примером является компания HuggingFace, которая привлекла около 400 миллионов долларов от таких гигантов, как Alphabet и Nvidia. В отличие от других компаний, таких как разработчики моделей BLOOM и StarCoder, HuggingFace продает вычислительные мощности и сервисы через платформы обмена моделями с открытым исходным кодом, а не фокусируется только на разработке самих моделей.

Как отметил Джефф Вуле из HuggingFace: «Открытый исходный код помогает создать экосистему, в то время как закрытые модели просто находят клиентов. Открытый исходный код устраняет барьеры и ускоряет внедрение».

Хостинговые услуги ИИ: Облачные услуги, основанные на инструментах с открытым исходным кодом, становятся все более популярными. Компании предлагают платформы, которые позволяют клиентам развертывать модели машинного обучения, не беспокоясь об инфраструктуре. Этот подход работает особенно хорошо в таких сферах, как ИИ, где на каждом этапе процесса существует множество вариантов.

Закрытые продукты, дополняющие открытые решения. Компании могут разрабатывать собственные инструменты и решения для ИИ, которые интегрируются с открытым исходным кодом и фреймворками. Предоставление специализированных платформ и решений для определенных задач поможет не только создать долгосрочную ценность для клиентов, но и открыть новые возможности для заработка. Удобные решения, которые легко интегрируются, помогут компаниям расширять использование своих продуктов и поддерживать развитие технологий с открытым исходным кодом.

Партнерства и развитие экосистемы: Сотрудничество с другими компаниями для создания совместимых ИИ-решений открывает новые горизонты. Формируя экосистему вокруг инструментов ИИ с открытым исходным кодом, компании могут не только расширить свое присутствие на новых рынках, но и установить новые стандарты, используя сетевые эффекты для ускорения роста.

Партнерства способны привести к совместным разработкам, где ИИ-модели интегрируются с продуктами, что помогает внедрять эти технологии в реальных отраслях. Такой подход стимулирует инновации и ускоряет процесс интеграции ИИ в различные сферы.

Одним из ярких примеров является Nvidia. Платформы H100 TPU и графические процессоры Nvidia служат основой для высокопроизводительных ИИ-решений, обеспечивая ускоренную обработку данных и улучшенную оптимизацию на графических процессорах. Это повышает осведомленность о графических процессорах, создавая замкнутый цикл их использования и популярности. Формирование прочных партнерских отношений и экосистемы — важный элемент, который способствует не только улучшению производительности, но и успешному продвижению технологий.

Открытое ПО как драйвер бизнеса

Red Hat успешно построила бизнес на базе Linux, превратив его в надежный корпоративный продукт с поддержкой. Они решили проблему CTO, предложив готовую инфраструктуру с единым обслуживанием. Простой доступ к коду не делает продукт успешным — компании продают не код, а удобство и поддержку.

Некоторые ошибочно считают открытое ПО убыточным маркетинговым ходом, который позволяет компаниям наращивать долю рынка за счет раздачи бесплатного софта. На деле, открытые и закрытые технологии не противоположны, а дополняют друг друга.

Открытые проекты решают фундаментальные проблемы, но "усредненного пользователя" не существует. Компании платят за решения, адаптированные под их нужды. Закрытые технологии преуспевают именно в этой нише. Многие успешные ИТ-компании используют открытые разработки для построения устойчивого бизнеса.

Пример — Databricks, компания, выросшая вокруг Apache Spark. Этот инструмент стал стандартом анализа данных и широко используется в таких гигантах, как Netflix и Yahoo. Хотя Spark полностью открыт, Databricks предлагает его коммерческую версию с дополнительными функциями и поддержкой, что дает компании конкурентное преимущество.

Ставить open-source и closed-source в оппозицию бессмысленно. Их нужно рассматривать как два взаимодополняющих подхода, движущих IT-индустрию вперёд. Открытые технологии создают фундамент, а закрытые доводят их до удобного коммерческого продукта. Компании, которые понимают это и строят экосистемы, получают стратегическое преимущество. Пользовательский опыт выигрывает, а рынок развивается быстрее. Вопрос не в том, какой подход лучше, а в том, как правильно комбинировать их сильные стороны.

Автор: AlexeyRybakov

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js