Сфера искусственного интеллекта развивается с беспрецедентной скоростью, приводя к масштабным переменам в технологической индустрии. Одной из ярчайших тенденций 2025 года стала волна приобретений AI-компаний. Этот процесс иногда называют «захватом» приложений ИИ, поскольку крупные корпорации стремятся укрепить свои позиции, приобретая не только продукты, но и ключевых специалистов. Такое поведение связано с очень сложным сочетанием конкурентного давления, антимонопольных проблем и стремления сохранить технологическое превосходство. В последние годы борьба за талантливых разработчиков и уникальные интеллектуальные решения становится главным двигателем сделок.
Можно отметить, что практика so-called acqui-hires, когда компания покупает стартап прежде всего для получения команды и экспертизы, а не продукта, стала особенно популярной. Компании вроде Microsoft, Google и Meta все активнее используют эту стратегию. Причина в том, что регуляторы всё строже присматриваются к масштабным поглощениям, рассматривая их с точки зрения антимонопольного законодательства. Попытки аннулировать сделки, как в случае с приобретением Instagram Facebook, хорошо показывают, что прямое поглощение лидеров рынка может вызвать серьезные трудности. В такой ситуации крупные игроки предпочитают покупать небольшие компании или лишь ключевых сотрудников, что позволяет обходить очевидные юридические препятствия и при этом получать конкурентное преимущество.
Однако такой подход не лишен вызовов. Для основателей стартапов это означает, что рост компаний может часто прерываться из-за потери важных членов команды, что создает дополнительную неопределенность для остальных сотрудников и партнеров. Особенно это опасно для компаний, находящихся на этапе активного роста, когда важна командная сплоченность и стабильность. С точки зрения бизнес-стратегии мотивация крупных корпораций ясна — они чувствуют, что отстают от новых игроков и хотят наверстать упущенное с помощью внешних ресурсов. В случае Meta ясно, что их модель Llama 4 уступала по качеству современным фронтирным моделям, и приобретение инновационных стартапов и талантов было необходимым шагом.
Аналогичные ситуации наблюдается и у Google, которая, вместо приобретения целой компании, выбирает приглашать основателей перспективных проектов. Такой подход демонстрирует веру в собственные возможности ускоренного развития за счет вливаний лучших специалистов и лицензирования интеллектуальной собственности. Интересно, что помимо самих AI-продуктов важнейшую роль играют данные. За последние годы мы стали свидетелями многочисленных сделок, связанных именно с компаниями, специализирующимися на управлении данными и оптимизации их обработки для искусственного интеллекта. Информация рассматривается как один из ключевых ресурсов, определяющих успех в AI-сегменте.
Это объясняется тем, что современные AI-приложения требуют огромного объема актуальных и качественных данных, а также инструментов для их правильного использования в режиме реального времени. Компании, такие как DataStax, Neon, Crunchy Data и другие, привлекают внимание крупных игроков, таких как IBM, Databricks и Snowflake, которые активно инвестируют в расширение возможностей для работы с данными, что напрямую связано с улучшением AI-приложений. Конкуренция в области инфраструктуры и обработки данных будет усиливаться, поскольку без надежных и гибких решений для управления информацией создание конкурентоспособного AI-продукта становится невозможным. Тем не менее на инфраструктурном уровне наблюдается некоторая стабильность. В отличие от активных приобретений в сегменте приложений и данных, ведущие стартапы, занимающиеся инфраструктурой для обучения и инференса больших моделей, остаются независимыми и не вписываются в масштабные поглощения.
Существует несколько объяснений этому феномену: либо игроки на этом рынке настолько успешны, что отказываются от сделок, либо крупные корпорации уверены в своих собственных технических возможностях и не видят необходимости покупать внешние решения. Периодические динамические изменения стоимости инференса, с регулярным снижением издержек, подтверждают уверенность в развитии собственной инфраструктуры. Общая картина говорит о том, что ключевое значение имеет конкурентоспособность на двух концах технологического спектра: создание и развитие передовых фундаментальных моделей, а также производительные, удобные для клиентов AI-приложения на их основе. Компании, обладающие собственными платформами или партнерскими отношениями с ведущими исследовательскими лабораториями, делают ставку на то, что именно прикладные решения обеспечат им долгосрочную конкурентоспособность. Подводя итог, можно сказать, что рынок AI все больше напоминает соревнование с большими ставками, где разработка приложений и работа с данными приобретают статус главных полей битвы.
