А если посмотреть на тренды GitHub за месяц (см ниже, это опережающий сигнал, раньше денег), то невероятно быстро растет видеопродакшн на ИИ-агентах и ИИ-трейдинг.

1. Ollama. Запусти большую модель на своём ноутбуке, без облака и счетов за токены. Почти 9 млн разработчиков уже внутри ($65M)

2. Velocity. Реклама переезжает внутрь разговора с ассистентом. Команда, которая раньше добавляла рекламу в мобильные игры, теперь целится в ИИ ($27M)

3. Marker. Текстовый редактор, где ИИ пишет вместе с тобой, а не за тебя. В деле люди, сделавшие Google Docs, Slack и Hugging Face ($13M)

🔒 Анализ данных. Продавали лопаты во время золотой лихорадки данных и ни разу не брали чужих денег. Взяли $130M на 12-й год прибыли ($130M)

🔒 Счета на стройке разносит не бухгалтер, а агент. Прибыльны два года, выручка утроилась ($15M)

🔒 Финансовый отчёт по группе из десяти юрлиц не за неделю руками, а по запросу текстом ($4.3M)

🔒 Одно окно, чтобы нанимать и контролировать и живых подрядчиков, и ИИ-агентов ($2.2M)

🔒 Афиша, которая с тобой разговаривает и знает твой вкус. Продают билеты на мероприятия ($3.75M)

🔒 Визитки, мерч и упаковку для малого бизнеса печатает весь мир, а не типография за углом. Впервые в плюсе ($55M)

🔒Школа для детей, которым не подошла обычная школа. Живой педагог, но в онлайне ($540k)

🔒 Материалы курса по трендвочингу и еще несколько мини-курсов по поиску бизнес-идей и проверке гипотез.

30-го июля начинается курс «ИИ-агенты для B2B-продаж». Закрывайте больше сделок силами одного менеджера.

1-го августа, начнется 7-дневный мини-курс про тренды инвестиций (а в записи для подписчиков Tweekly PRO уже доступны курсы «тренды контента» и «тренды товаров»)

Плюс паранойя. Каждый твой запрос уходит на чужие серверы, и ты никогда до конца не знаешь, что там с твоими данными делают.

Из этих двух болей, счёт за токены и утечка данных, и выросла целая категория: запускать модели у себя, на своём железе, без интернета.

Ollama привлекли $65M, чтобы стать стандартом такого запуска.

В двух словах
Пишешь в терминале ollama run и название модели, и через секунду большая языковая модель крутится прямо у тебя на ноутбуке. Приватно, без задержек на дорогу до облака, без счёта в конце месяца. Локальная часть бесплатна и открыта, и именно она собрала аудиторию.

Цифры этой аудитории приличные. Почти 9 млн разработчиков в месяц, около 176 тысяч звёзд на GitHub, и, по их словам, Ollama так или иначе используют в 85% компаний из Fortune 500. Для инструмента, который ставится одной командой, это гигантский охват.

Где тут тренд
История ходит по кругу. Запуск моделей теперь уезжает из чужого облака на твой собственный компьютер. Внимание сюда пришло от разработчиков, которым надоело платить за каждый чих и объяснять службе безопасности, куда утекают данные.

Видно это было на GitHub задолго до денег: локальные раннеры моделей собирали звёзды пачками, пока большие облака делали вид, что рынка нет. Теперь подтянулись и деньги: $65M нового раунда, $88M за всё время и команда всего в 14 человек. Четырнадцать человек и почти девять миллионов пользователей, вот это соотношение и есть настоящая новость.

Двигатель
Петля тут красивая. Open-source-инструмент бесплатно расходится среди разработчиков, разработчики тащат его на работу, на работе появляется задача «а сделайте то же самое, но с поддержкой и в облаке». И вот тут включается касса.

Монетизируют не локальный клиент, а облачную подписку Ollama Cloud: $20 в месяц за средний тариф и $100 за старший. Фиксированная плата вместо оплаты за токены. Бесплатная армия пользователей работает воронкой для платного облака. Классический ход: сначала подсадил, потом продал удобство.

Где ров
Дистрибуция и привычка. Ollama стал тем инструментом, который разработчик ставит по умолчанию, не задумываясь, как когда-то ставил условный VLC для видео. Такую привычку не перебить деньгами, её можно только годами выращивать.

Плюс больше 40 тысяч готовых интеграций, которые накопились вокруг. Конкуренту мало написать такой же движок, ему надо, чтобы вокруг него вырос такой же лес связок. А это время, а не деньги.

Кто еще делает похожее

• llama.cpp. Движок, на котором Ollama и построен, для тех, кто любит копаться руками.
• LM Studio. Тот же локальный запуск, но с красивым интерфейсом, а не командной строкой. Мне он больше нравится, я его использую чаще всего.
• Jan.ai. Открытый и приватный, но пока сыроват.
• vLLM. Не для ноутбука, а для серьёзного сервинга под нагрузкой в проде.

Сигнал второго порядка
Если запускать модели локально стало легко и дёшево, дальше произойдёт не экономия, а обжорство. Люди начнут гонять модели там, где раньше и не подумали бы: в каждом приложении, в каждом устройстве, в каждом чайнике. Суммарный спрос на вычисления не упадёт, а вырастет. А значит, вырастет и спрос на облако для тех задач, которые на ноутбуке уже не тянут.

Как это украсть
В России тема локального ИИ не про моду, а про выживание. Поставки ИИ-серверов через параллельный импорт рухнули с тысяч в 2024 году до десятков в 2026, а разрыв в вычислительных мощностях с США оценивают как многосоткратный. Когда железа мало, умение выжать максимум из скромной машины на своём столе становится ценным само по себе.

Сверху давит регуляторика. Новый закон об ИИ вводит понятие суверенных моделей, а для банков и финансового рынка правительство сможет предписать использовать только их, с обработкой данных в российских дата-центрах. Зарубежное облако для регулируемых отраслей фактически закрывается. Спрос на «запустить модель у себя, в контуре, без интернета наружу» будет только расти.

Свой Ollama делать бессмысленно. А вот стать теми, кто разворачивает и обслуживает локальный ИИ для банков и госкомпаний, которым по закону нельзя в чужое облако, это реальный заход. Не продукт, а услуга и экспертиза вокруг GigaChat и открытых моделей на своём железе.

В чём антитренд
Здесь разворот не про людей, а про железо, и оттого нагляднее.

Парадокс Джевонса: чем эффективнее и дешевле мы используем ресурс, тем больше его в итоге потребляем. Дешёвый локальный инференс не убьёт облако, а раздует общий аппетит к вычислениям так, что через пару лет компании снова прибегут в managed-облако, потому что содержать свой парк GPU, обновлять модели и латать безопасность окажется дороже и муторнее, чем платить за готовое. Сегодня модно уходить из облака. Завтра модно будет вернуться, но уже за большие деньги и с ворчанием «сами виноваты, что связались».

Так было и с мобильными играми лет пятнадцать назад. Скачивали миллионы, платили единицы. Спасла игры не подписка, а реклама, встроенная так, что её терпишь.

И вот те самые люди, которые когда-то научили мобильные игры зарабатывать на рекламе, пришли делать то же самое для ИИ.

Velocity вышли из тени с $27M, чтобы построить рекламную инфраструктуру для эпохи ассистентов.

Куда смещаются внимание и деньги
Реклама переезжает из ленты и поисковой строки внутрь разговора с ассистентом. И это не косметика, а смена самого сигнала, по которому целятся.

Раньше рекламу вешали на историю твоего браузинга и профиль. Velocity предлагает целиться по твоему намерению прямо сейчас, в моменте разговора. Их тезис: намерение станет для эпохи ИИ тем же, чем ключевые слова были для поиска, а профиль для соцсетей. Что рынок это уже нащупал, видно по конкуренту: Koah с той же идеей за полгода прошёл путь от $5M до $20M+ и хвастает кликабельностью в 7,5%. Velocity зашёл сразу на $27M, значит, инвесторы верят, что рельсы надо ставить сейчас.

Что внутри
Три слоя. Первый: рекламная сеть, которая показывает объявление в тот момент разговора, когда оно уместно. Второй: аукцион, который выжимает максимум дохода из разных источников спроса. Третий, самый любопытный: превращение диалога в обезличенные сигналы о том, что человеку сейчас нужно.

Продают это не рекламодателям напрямую, а разработчикам ИИ-приложений. Тем самым, у кого миллионы пользователей и ноль выручки. Velocity говорит им: не мучайте людей подпиской, я вам дам заработать на рекламе, и вы наконец выйдете в плюс.

Откуда рост
Нечестное преимущество тут в биографии команды. Основатели вышли из ironSource и Unity, компаний, которые в своё время построили всю монетизацию мобильных игр. Они уже один раз собрали рекламную империю на пустом рынке и знают этот трюк наизусть.

Это как раз тот случай, когда прошлое команды это сюжет, а не украшение. Они повторяют свой же ход: приходят на молодой рынок без монетизации первыми и ставят на нём рельсы, по которым потом поедут все. Аудиторию они не создают, они переманивают внимание рекламодателей, которое пока сидит в поиске и соцсетях.

Чем защищён
Если получится стать той прослойкой, через которую крутится реклама в тысяче ИИ-приложений, то сработает сетевой эффект. Больше приложений дают больше данных о намерениях, больше данных дают лучший таргет, лучший таргет тянет больше рекламодателей, а те тянут ещё приложений. Раскрутишь маховик первым, и обгонять тебя будет мучительно.

Пока это только заявка. Продукт ранний, публичных цифр по выручке нет, и я бы держал это в голове.

Соседи
Koah. Самый близкий и уже подтверждённый деньгами конкурент, реклама в ИИ-приложениях по намерению.

Плюс несколько молодых команд из той же ниши, которые пока не показали ни продукта, ни цифр.

А в фоне маячит главный вопрос: что сделает Perplexity, которая запускала рекламу в ответах, а потом свернула её ради подписки, решив, что доверие дороже рекламных денег. Именно этот раскол и есть сюжет всей ниши.

Сигнал второго порядка
Если реклама в ассистентах взлетит, то по бесплатной модели пойдут все подряд, и подписка как способ заработка для мелких игроков придавится. Выживет тот, у кого хватает масштаба для рекламных денег, остальных скупят или выдавят. Реклама тут не столько монетизирует рынок, сколько укрупняет его, и через пару лет ИИ-приложений останется не тысяча, а десяток больших.

Как повторить у нас
В России рынок уже сам идёт в эту сторону. Яндекс с конца 2025 тестирует рекламу товаров и услуг прямо в чате с Алисой. А общий рынок интернет-рекламы вырос за 2025 год до 1,569 трлн рублей, плюс 28%. Деньги в рекламе есть, и они ищут новые поверхности.

Строить рекламную сеть в одиночку тут бессмысленно, это игра для Яндекса и VK. А вот пристроиться сбоку можно уже сейчас: агентство или сервис, который помогает брендам грамотно заходить в новые ИИ-поверхности, пока никто ещё не умеет там работать. Первым на новом рекламном формате всегда снимают сливки те, кто научился делать так, чтобы это не выглядело спамом в чате с Алисой.

В чём антитренд
У этой золотой жилы есть встроенный самоподрыв, и называется он красиво.

Дерьмофикация: закономерное протухание платформ, которые сначала привлекают людей качеством, а потом ухудшают сервис, выжимая деньги из рекламодателей.

Чем больше рекламы затолкают в ассистента, тем меньше ему можно верить, и тем дороже станет честный помощник без рекламы. Появится премиум-спрос ровно на то, что сегодня кажется странным: заплатить, лишь бы тебе не продавали. Как сегодня платят за подписку без рекламы в кино, завтра будут платить за ассистента, который отвечает на твой вопрос, а не на вопрос того, кто занёс.

Но премиум-спрос, он обычно у 2-3% аудитории. Остальные готовы терпеть дерьмофикацию, лишь бы не платить подписку.

Второй способ тоньше. ИИ сидит на полях, как хороший редактор: подсказывает синоним, ловит фактическую ошибку, спорит с формулировкой, но пишешь всё равно ты. Текст остаётся твоим, просто становится лучше.

На этот второй способ и сделали ставку.

Marker подняли $13M, чтобы переизобрести текстовый процессор под эпоху ИИ.

Кто в деле
Обычно я имена в начало не тащу, но здесь состав это и есть сюжет. Среди ангелов человек, который когда-то сделал Writely, ставший потом Google Docs; сооснователь Slack; и один из основателей Hugging Face. То есть в проект занесли люди, которые лично строили и текстовые редакторы, и мессенджеры, и инфраструктуру ИИ.

Когда те, кто сделал Google Docs, скидываются на новый текстовый редактор, это как минимум повод присмотреться. Они-то знают, где у этой поляны закопаны деньги.

Куда смещаются внимание и деньги
Текстовый редактор перестаёт быть чистым листом и становится соавтором. Внимание к этой нише разогрели два года разговоров про то, что ИИ убьёт письменный труд. Оказалось, не убьёт, а переформатирует: писать будут по-прежнему люди, но с ИИ за плечом.

Инструментов такого рода высыпало десятки, от Lex до Sudowrite. Но $13M под ещё не вышедший из тени продукт собирают не под инструмент, а под состав тех, кто за ним стоит.

Как устроено
Marker называет себя переосмысленным текстовым процессором. ИИ работает как супертезаурус, встроенный факт-чекер и разговорный редактор, который живёт на полях документа. Главный принцип, который они повторяют: ИИ должен писать с тобой, а не вместо тебя.

Продукт ведёт автора через четыре стадии: идея, черновик, правка, совместная работа. Целятся в тех, для кого текст это профессия: авторы рассылок, блогеры, люди, которые пишут деловые документы, и даже романисты.

Продукт свежий, публичных цифр ещё нет. Так что сужу по составу инвесторов и по ставке, а не по метрикам.

Где ров
Ров тут будет строиться на привычке и на данных о твоём стиле. Чем дольше ты пишешь внутри Marker, тем лучше он подстраивается под твою манеру, и тем неохотнее ты уйдёшь в другой редактор, где придётся приучать ИИ к себе заново.

Но пока это только теория. Grammarly сидит поверх любого редактора, Google встраивает ИИ прямо в Docs, и отвоевать у них место на экране автора будет тяжелейшей задачей. Тут вся надежда на то, что специализированный инструмент для письма окажется настолько лучше универсального, что за него захотят платить отдельно.

Похожие проекты

• Lex. Минималистичный редактор с ИИ-правками, ближайший прямой аналог.
• Sudowrite. Заточен под художественную прозу и романы.
• Notion AI и Grammarly. Первый прячет ИИ в рабочее пространство, второй сидит слоем корректуры поверх всего.

Плюс сам Google Docs с встроенным Gemini, главный и бесплатный конкурент, от которого никуда не деться.

Сигнал второго порядка
Если писать чисто ИИ научит каждого, то узким горлышком станет не текст, а внимание к нему. Текстов станет в разы больше, а глаз у читателя всё столько же. Выиграет не тот, кто лучше складывает слова, а тот, у кого уже есть аудитория, готовая его читать. Само умение писать обесценивается, а дистрибуция и репутация автора дорожают.

Как это применить в России
Рынок сам подсказывает нишу. Спрос на услуги с ИИ вырос в разы, а использование ИИ для карточек товаров подскочило на 99%, и это, по оценке рынка, убивает дешёвый копирайтинг, но создаёт спрос на экспертную проверку. То есть массовый текст обесценился, а вычитка и доводка подорожали.

Русский Marker делать не надо, движки уже есть, GigaChat и YandexGPT. Интереснее собрать инструмент под один жанр, где качество текста прямо конвертится в деньги: продающие карточки для маркетплейсов, коммерческие предложения, тексты рассылок. Обещание клиенту простое: твой текст перестанет пахнуть нейросетью, а значит, его дочитают до кнопки «купить».

В чём антитренд
Разворот тут делают не авторы, а читатели, которых уже подташнивает от одинакового машинного текста.

Теория мёртвого интернета: всё больше контента в сети создают боты и модели, а не люди, и в 2025 году автоматический трафик впервые обогнал человеческий. Чем больше вокруг сгенерированного текста, тем сильнее ценится доказанно живое: авторский блог, письмо конкретного человека, книга, которую точно писал не робот. Появится спрос на маркировку «это писал человек», как сегодня есть спрос на «ручную работу» и «фермерское». Marker ставит ровно на это: не заменить автора, а сделать его сильнее, чтобы в мире машинного текста живой голос звучал громче.

1. Reve 2.1 — модель для генерации изображений в 4K.
2. Ora Directory — поисковый каталог инструментов, API и ресурсов для ИИ-агентов.
3. AgentKey — даёт ИИ-агенту доступ к веб-поиску, X, Reddit, YouTube и данным блокчейна.

(еще 7 инструментов и доп. отчеты в Tweekly Pro)