Память для ИИ

Когда ChatGPT забывает, что вы обсуждали пять минут назад, это раздражает. Когда корпоративный ИИ-ассистент теряет контекст сделки на $5 миллионов, это катастрофа. Supermemory решил дать искусственному интеллекту то, чего ему отчаянно не хватает — долгосрочную память.

19-летний основатель привлёк $2.6M от людей, которые знают толк в ИИ: Jeff Dean (глава Google AI), топ-менеджеры OpenAI, Meta и DeepMind. Когда легенды индустрии вкладывают деньги в проект подростка, значит он решает проблему, которую они видят каждый день.

Как работает цифровая память
Стандартная LLM — это интеллектуал с амнезией. Большая языковая модель обычно помнит контекст разговора только в рамках одной сессии, максимум несколько тысяч токенов. Закрыли окно — всё забыто. Попросили через неделю вернуться к теме — начинаем с нуля.

Supermemory создаёт универсальный API памяти для ИИ-приложений. Представьте: у вас есть личный ИИ-ассистент, который помнит все ваши файлы, переписку, заметки за последние пять лет. Вы спрашиваете: "Напомни мне, что мы обсуждали с клиентом Петровым по проекту в марте?" — и он мгновенно достаёт из памяти всю переписку, файлы, звонки.

Система работает с неструктурированными данными: PDF, Word, email, мессенджеры, даже голосовые заметки. Она индексирует всё, создаёт семантические связи между информацией и даёт ИИ доступ к этой базе знаний через простой API. Разработчик интегрирует одну библиотеку — и его ИИ-агент становится экспертом по всей истории взаимодействия с пользователем.

Мультимодальность — ключевая фича. Система понимает не только текст, но и изображения, таблицы, графики. Вы можете спросить: «Найди все презентации, где упоминалась стратегия выхода на азиатский рынок» — и получите релевантные слайды из десятков файлов.

Тренд: от одноразовых ботов к постоянным компаньонам
Мы переживаем фундаментальный сдвиг в восприятии ИИ. Раньше это был инструмент для разовых задач — написать текст, ответить на вопрос, сгенерировать код. Теперь это становится постоянным цифровым помощником, который знает вас лучше, чем вы сами.

По прогнозам Gartner, к 2028 году 33% корпоративных приложений будут включать agentic AI с долгосрочной памятью. Это не просто тренд — это новая парадигма взаимодействия человека и машины. Рынок AI-агентов растёт на 50%+ ежегодно и достигнет $47 млрд к 2030 году.

Но есть проблема: большинство разработчиков пытаются костылить память через промпты или векторные базы данных. Supermemory даёт готовое решение из коробки — plug and play для долгосрочной памяти ИИ.

Механики роста: как стать инфраструктурой для ИИ-революции
Каждое приложение, которое интегрирует Supermemory, обучает систему. Ритейл-компания использует память для отслеживания истории покупок клиентов — алгоритм учится паттернам покупательского поведения. EdTech-стартап интегрирует память для персонализированного обучения — система понимает, как лучше структурировать образовательный контент. Чем разнообразнее кейсы использования, тем умнее становится общая платформа.

Growth loop (петля роста) работает через разработчиков: developer интегрирует API → создаёт крутое ИИ-приложение с памятью → пользователи в восторге → другие разработчики видят успех → тоже интегрируют Supermemory → больше данных → лучше API → ещё более крутые приложения. Это классическая developer-first стратегия, которая сработала для Stripe, Twilio и AWS.

Open-source создает мощный ров. Проект начинался как GitHub-репозиторий, получил тысячи звёзд и вклад от сообщества. Разработчики уже знают и доверяют технологии — не нужно объяснять, как она работает. Плюс комьюнити будет яростно защищать проект от агрессивных конкурентов.

API-first подход делает Supermemory незаметной, но критически важной инфраструктурой. Как AWS для облачных вычислений или Stripe для платежей — вы не видите их, но они внутри каждого продукта, которым пользуетесь.

Практическое применение
Создайте вертикальные решения поверх API. Юридическая фирма? Система, которая помнит все кейсы, клиентов, прецеденты за 20 лет. Медицинская клиника? ИИ-ассистент, который знает полную историю болезни каждого пациента. Консалтинг? Агент, который помнит каждый проект, каждую презентацию, каждое решение.

Используйте для персонализации e-commerce. Интегрируйте Supermemory в интернет-магазин — система запомнит всё, что клиент когда-либо смотрел, покупал, добавлял в wishlist. Рекомендации станут не просто релевантными, а пугающе точными.

Для B2B SaaS: добавьте память в CRM-систему. Менеджер спрашивает: "Напомни, что обсуждали с клиентом X на встрече в январе?" — система выдаёт полный контекст с записями звонков, email-перепиской, сделками. Onboarding новых сотрудников становится мгновенным — вся корпоративная память доступна через один интерфейс.

Российский рынок: создайте локализованную версию с упором на конфиденциальность и хранение данных внутри страны. Многие корпорации не могут использовать зарубежные облачные решения из-за требований регуляторов. On-premise версия Supermemory для крупных банков и госкорпораций — это миллионные контракты.

Похожие решения

• Pinecone и Weaviate — векторные базы данных, но они требуют технической экспертизы для интеграции.
• LangChain даёт инструменты для работы с памятью, но это framework, а не готовое решение.
• Mem фокусируется на персональных заметках, игнорируя корпоративный сегмент.

Знаете, что общего у учителей и баристов в час пик? И те, и другие мечтают клонировать себя. Только баристе нужно сварить 50 капучино, а учителю составить 50 планов уроков. Для баристы изобрели вендинговый аппарат, а для учителей ИИ-ассистентов.

Например, Chalkie привлёк £1M ($1.2M) на то, чтобы учителя перестали жечь свои вечера за составлением планов уроков. Платформа генерирует учебные материалы за минуты вместо часов, учитывая предмет, класс и национальную программу. За несколько месяцев 100 тысяч учителей создали уже больше 500 тысяч уроков. Один из инвесторов сказал, что метрики вовлечённости (Retention) у этого продукта лучшие, что он видел за карьеру.

Как это работает
Типичная учительница Мария тратит 2-3 часа на подготовку одного урока. Умножьте на 5 уроков в день, на 5 дней в неделю, получается почти полная рабочая неделя сверх основной. Chalkie превращает эту боль в 10-минутную задачу.

Вы говорите системе: «Мне нужен урок по квадратным уравнениям для 8 класса, британская программа, акцент на визуализацию». ИИ генерирует полноценный план с упражнениями, примерами, домашним заданием и даже слайдами. Учитель просматривает, корректирует пару деталей и готово. Время на подготовку сокращается на 80%, но качество не страдает, потому что учитель остаётся в процессе.

Система знает все нюансы образовательных стандартов: если вы учите по британской программе, она учтёт требования GCSE. Если работаете в Шотландии, адаптирует под SQA. Это не просто ChatGPT с запросом «напиши мне урок», это специализированный инструмент, который понимает педагогику.

Макротренды: образование на пределе
По данным McKinsey, учителя тратят до 50% рабочего времени на административные задачи вместо преподавания. В Великобритании дефицит педагогов достиг критической точки, каждый третий учитель увольняется в первые пять лет работы из-за перегрузки. Система трещит по швам.

EdTech-рынок с применением ИИ растёт на 45% ежегодно и достигнет $30 млрд к 2029 году. Но главное, изменение отношения. Если три года назад учителя боялись ИИ («он заменит нас!»), то сейчас они его требуют («дайте мне инструменты или я сгорю»).

Механики доминирования
Петля роста работает просто: учитель создаёт крутой урок, делится им с коллегами в учительской, коллеги регистрируются, создают свои уроки, школа покупает корпоративную подписку, больше данных, лучше алгоритмы, учителя создают ещё более качественные уроки. Виральность через сарафанное радио работает в образовании лучше, чем таргетированная реклама. Учителя доверяют коллегам, а не рекламе в Facebook.

Второй ров, доверие учителей. Это консервативная аудитория, которая не меняет инструменты каждый месяц. Если ты стал их ежедневным помощником, вырвать тебя из рабочего процесса почти невозможно. Издержки переключения измеряются не деньгами, а часами переобучения и привычками.

Практика: как заработать на этой волне
Копируйте модель для других предметов и стран. Chalkie фокусируется на британском рынке, создайте версию для Германии, Франции, стран СНГ. В России ФГОС постоянно меняется, и учителя в панике. Дайте им инструмент, который автоматически обновляется под новые стандарты.

Делайте вертикальные решения. Музыкальная школа? AI-генератор нотных упражнений. Автошкола? Автоматические планы уроков вождения с учётом ПДД. Языковая школа? Генератор диалогов и грамматических упражнений. Логика та же, рынки огромные.

Создавайте B2B2C модель. Продавайте школам корпоративные подписки, но давайте учителям возможность использовать дома. Учитель привыкает к продукту на работе, покупает личную подписку для репетиторства. Двойная монетизация.

Антитренд и как на нем заработать
Пока все автоматизируют обучение, растёт спрос на «школы без гаджетов». Создайте сеть образовательных центров, где дети учатся исключительно через живое общение, эксперименты руками и офлайн-проекты.

Еще проекты

• Tes это британский монстр с миллионами готовых планов уроков, но это библиотека, а не генератор. Поиск нужного урока занимает столько же времени, сколько создание с нуля.
• Planboard календарь для учителей без ИИ-магии.
• Century Tech фокусируется на персонализированном обучении студентов.

Почти половину рабочего дня врач тратит не на лечение пациентов, а на заполнение бумажек. Представьте: вы стали доктором, чтобы спасать жизни, а в итоге сидите в до полуночи у компьютера, копируя диагнозы и жалобы пациентов в электронные формы.

Я уже несколько раз писал о подобных проектах, вот еще один — Heidi Health. Австралийский стартап привлёк $65M.

Как работает цифровой помощник
Доктор принимает 25 пациентов в день. Каждый визит — 15 минут. После каждого нужно записать в систему: жалобы, осмотр, диагноз, назначения, рекомендации. На это уходит ещё 10 минут. Итого: 4 часа чистой документации в день.

Если зарплаты врачей низкие — это никого не волнует, но в развитых странах, где каждая минута, это минимум доллар, экономика и экономия вполне понятные.

Heidi Health записывает разговор врача с пациентом (с согласия), анализирует речь в реальном времени и автоматически заполняет медкарту. Структурированные записи, правильная терминология, интеграция с EMR-системами. Врач просто проверяет и подписывает.

Но это не просто транскрипция. ИИ понимает медицинский контекст: если пациент говорит "у меня болит здесь" и показывает на живот, система запишет "боль в правом подреберье" с учётом анамнеза. Она может предложить дополнительные вопросы, которые врач забыл задать, или напомнить о противопоказаниях при назначении лекарств.

Система работает на десятках языков, адаптируется под специализацию врача (хирургия, терапия, педиатрия) и учится на каждом визите. Через месяц использования она знает стиль записей конкретного доктора и пишет именно так, как он привык.

Тренд: врачи бегут из профессии
Выгорание медработников достиг пандемических масштабов даже после пандемии. Исследование Medscape показывает, что 53% врачей испытывают выгорание, и главная причина — административная нагрузка. Каждый пятый врач в США думает бросить медицину в ближайшие два года.

Рынок медицинского ИИ растёт на 40% ежегодно и достигнет $188 млрд к 2030 году. Но здесь не борьба технологий — здесь борьба за человечность медицины. Если врачи будут тонуть в бумагах, система здравоохранения рухнет. Heidi Health — это не про эффективность, это про спасение профессии.

Драйверы роста: как стать незаменимым для миллионов врачей
Growth loop (петля роста): врач экономит 2 часа в день → рассказывает коллегам в больнице → они регистрируются → больница покупает корпоративную лицензию → больше врачей → больше данных → лучше система → врачи экономят ещё больше времени.

Виральность в медицине мощнее, чем в потребительских продуктах, потому что врачи объединены в плотные профессиональные сообщества.

Регуляторные барьеры огромны. Heidi Health получил сертификацию FDA, соответствие HIPAA, одобрение в десятках стран. Каждая новая страна — год работы юристов и миллион долларов затрат. Новый конкурент не может просто скопировать код с GitHub — ему нужно пройти ад сертификаций.

Интеграция с EMR-системами создаёт дополнительный ров перед конкурентами.

Практическое применение
Адаптируйте для страховых агентов. Встреча с клиентом → автоматическое заполнение заявки → предложение подходящих продуктов. Агент фокусируется на отношениях, не на бумагах.

Создавайте для HR-специалистов. Собеседование с кандидатом → транскрипция → анализ компетенций → автоматическая запись в ATS. HR тратит 30% времени на документирование найма — это миллиарды часов глобально.

Похожие проекты
Nuance DAX (купленная Microsoft) — гигант с огромными ресурсами, но медленный и дорогой. Suki AI фокусируется на американском рынке, игнорируя глобальную экспансию. Nabla — французский конкурент с похожим продуктом.

7.7 миллиона британцев ждут плановой операции. Некоторые ждут два года и больше. С болью, с ограничениями, с угасающей надеждой. А что если не ждать?

Продолжение трендов 4-10 в Tweekly Pro.

Вы нашли идеальную квартиру на сайте. Пишете агентству в WhatsApp. И ждёте. К тому времени вы уже забыли, зачем писали, или нашли другую квартиру.

99% звонков в банковских колл-центрах никогда не прослушиваются. Менеджер может хамить клиенту, нарушать скрипт, давить на должника психологически — никто не узнает, пока не будет жалоба.

Вы когда-нибудь проваливались в трёхчасовое исследование про то, почему у Люка Скайуокера в новой трилогии синий световой меч, хотя потерял зелёный? Если да, то вы целевая аудитория.

Один из пяти австралийских детей нуждается в дополнительной поддержке: аутизм, СДВГ, нарушения развития, хронические заболевания. Для их родителей каждый день — это координация десятка специалистов: врачей, терапевтов, логопедов, школы, страховой. Папки с документами, бесконечные звонки, потерянные назначения.

Вы потратили $50,000 на рекламу в Google Ads и Facebook. Половина бюджета улетела в никуда: неправильные ключевики, плохие креативы, таргетинг мимо аудитории. Вы наняли маркетолога за $80k в год, он делает A/B-тесты, крутит ручки, но всё равно ROI далёк от идеала.

B2B-продажи — это «день сурка». Каждый день менеджер ищет потенциальных клиентов, изучает их бизнес, пишет персонализированные письма, ждёт ответа (обычно не получает), повторяет. Один менеджер может обработать 20-30 лидов в день. Хороший менеджер стоит $60-80k в год плюс комиссия.

Производитель йогуртов не знает, сколько его продукции продалось вчера в 5,000 магазинов. Узнает через две недели, когда ритейлер пришлёт отчёт. К тому времени информация бесполезна: тренд прошёл, конкурент захватил полку, акция провалилась.

Увидимся на следующей неделе.

Алексей