Инвесторы больше не готовы финансировать компании, представляющие собой лишь программные «обертки» над сторонними большими языковыми моделями (LLM). Масштаб проблемы впервые получил количественную оценку на глобальном уровне. По данным агентства Gartner, практика «агентского вошинга» (agent-washing) — когда вендоры выдают базовые скрипты автоматизации (RPA) за автономных ИИ-агентов — ставит под угрозу $234 млрд корпоративных расходов на SaaS-решения. Это приводит к отменам внедрений после того, как заказчики обнаруживают отсутствие реальной автономности систем.
В результате венчурные экосистемы, в частности в Казахстане и Индонезии, начали внедрять обязательный архитектурный аудит резидентов. Инвесторы не принимают презентации с упоминанием «суверенных нейросетей», если стартап не может доказать владение интеллектуальной собственностью и физической инфраструктурой для обучения и инференса моделей.
Для ИТ-рынка это означает завершение фазы ажиотажного кредитования и начало жесткой консолидации. Эксперты отмечают, что в среднем до 80% ИИ-проектов в мире терпят неудачу, а в России доля организаций, использующих ИИ с измеримой эффективностью, составляет лишь около 6%. Дополнительным барьером для «легких» ИИ-стартапов становится энергетический фактор: взрывной рост энергопотребления дата-центров заставляет инвесторов оценивать долгосрочную доступность генерирующих мощностей в регионах присутствия.
«В Юго-Восточной Азии эта проверка становится жестче, чем на Западе. Местные фонды и госзаказчики все чаще требуют не питч-дек с упоминанием ИИ, а подтверждение владения инфраструктурой и данными — потому что именно от этого зависит, останется ли решение работоспособным после ухода вендора с рынка», — резюмирует Иван Горковенко, региональный директор по Юго-Восточной Азии ГК Softline.
