В эпоху традиционных сетевых технологий ключевая логика роста продукта — «достичь большего количества людей». Компании предполагают, что ценность продукта фиксирована, и достаточно лишь через маркетинг и каналы донести его до большего числа людей, чтобы привлечь и удержать пользователей. Но Sirius указывает, что в эпоху генеративного ИИ этот подход начинает не работать.
Все больше случаев показывают, что суть роста ИИ-продуктов — не привлечение пользователей, а распространение убеждений. Люди скачивают или используют ИИ не потому, что сравнили функции, а потому, что все о нем говорят, демонстрируют его или боятся пропустить. У ИИ-продукта нет пользователей, есть последователи.
От воронки трафика к концентрическим кругам убеждений
Традиционные SaaS или потребительские продукты следуют модели AARRR: привлечение, активация, удержание, монетизация, рекомендация. Но ценность ИИ обладает тремя характеристиками:
Неопределенность (каждый вывод отличается)
Эмерджентность (постоянно появляются новые применения)
Требует понимания, чтобы ощутить ценность
Следовательно, рост больше не связан с охватом, а с распространением восприятия.
Распространение ИИ-продуктов похоже на пять концентрических кругов:
Ценители (техническое сообщество, разработчики)
Проповедники (КОЛ, СМИ, создатели контента)
Практики (использователи в работе или жизни)
Последователи (социальные экспериментаторы)
Массовая аудитория (формируемая атмосферой)
Ключевое правило: чем дальше наружу, тем ниже концентрация убеждений, но больше людей.
Источник: Sirius
Между каждым уровнем необходимо осуществлять перевод — технологические прорывы должны трансформироваться в отраслевую нарративу, переходить от сценариев использования к социальной атмосфере. Если один уровень не удастся перевести, распространение остановится. Многие мощные технически AI-продукты не могут выйти за рамки узкого круга, потому что их истории невозможно упростить.
Истинный двигатель роста: желание подражать
Большинство полагает, что рост ИИ обусловлен сетевыми эффектами, но на самом деле его движет более первичная сила — желание подражать (Миметическое желание). Типичные примеры:
Мемы с изображениями в стиле Гибли, вирусно распространяющиеся в ChatGPT
Музыка Suno AI, распространяющаяся в TikTok
Эмоции «не попробовать — значит отстать» после популярности DeepSeek
Пользователи не присоединяются потому, что «чем больше людей используют — тем лучше продукт», а потому, что увидели, что делают другие, и захотели тоже. Поэтому рынок ИИ не будет монополизирован как Facebook (желание перейдет к другим продуктам). Стратегия роста — не улучшение функций, а создание поведения, которое можно подражать. Если вывод нельзя поделиться, показать или скопировать, распространение не произойдет. Именно поэтому некоторые технологичные, но без ярких кейсов продукты трудно распространить.
Почему традиционные методы роста рушатся
ИИ-продукты меняют пять ключевых предположений, существовавших последние двадцать лет:
Пределы стоимости: каждая вычислительная операция — реальная затрата ресурсов, нельзя «предварительно субсидировать рост и потом монетизировать».
Накопление функций создает защитный барьер: конкуренция идет за качество вывода, которое быстро уравнивается обновлениями моделей.
Сетевые эффекты — главный барьер: большинство ИИ — однопользовательские продукты, чем больше я использую, тем не лучше мой опыт, но это не улучшает опыт других.
Точные прогнозы CAC / LTV: обновление модели может привести к мгновенной потере пользователей, исторические данные теряют актуальность.
Воронка — линейна: в мире ИИ делиться можно еще до первого использования, доход может опережать удержание, активация зависит от «сверхожидаемого» опыта. Это означает, что компании нужно управлять не воронкой, а системой убеждений.
Глубокая структура AI и криптовалюты
Движущие силы роста AI и крипторынка очень похожи:
Крипто AI
Мемы стимулируют цену Мемы стимулируют пользователей
Airdrop привлекает пользователей Бесплатный опыт создает последователей
Токен — кривая выпуска Бесплатные лимиты и rate limit
Культура форков Открытые модели и конкуренция
Общие ценности — консенсус и нарратив
Общие черты: пользователи покупают не текущие функции, а будущие возможности. Но отличие в том, что вера в крипто может самоподдерживаться, а вера в ИИ должна постоянно подтверждаться каждым выводом. Вера — арендованная, а не собственность.
Истинное поле битвы после роста: удержание
Желание подражать может привлечь трафик, но не гарантирует удержание. Удержание ИИ — это гонка:
Краткосрочно: инновации со стороны поставщиков, постоянное добавление новых возможностей, чтобы продлить интерес.
Долгосрочно: создание новой редкости, накопление персональных данных, внедрение в рабочие процессы, формирование привычек, создание доверия.
Если в окно подражания удастся встроить зависимость, продукт сможет перейти от популярного инструмента к инфраструктуре. Примеры — Cursor, Bolt и другие инструменты разработки.
Пять моделей взрыва ИИ
Успешные кейсы 2024–2025 годов можно классифицировать по пяти типам:
Мем-взрыв (Гибли-стиль картинки, Suno)
Нарративное «шортинг» (DeepSeek: низкобюджетное разрушение консенсуса)
Многоуровневая релизная стратегия (приглашения, лист ожидания)
Вывод — маркетинг (пользовательские работы становятся рекламой)
Интеграция в рабочие процессы (встраивание в повседневные задачи)
Самый сложный, но и самый долгосрочный — последний. ИИ-продукт действительно определяется двумя вопросами:
Ваш продукт разрушает широко распространенное ошибочное восприятие?
Перевод каждого уровня — от ядра до массовой аудитории — происходит гладко?
В мире без сильных сетевых эффектов структура рынка ИИ будет естественно децентрализована. Трафик больше не — защита, важны отношения и доверие.
Эта статья: «В AI-продуктах нет пользователей, есть последователи: когда рост превращается из гонки за трафиком в войну за убеждения» впервые опубликована на Chain News ABMedia.
