У традиційну епоху інтернету основною логікою зростання продукту було «досягти більшої кількості людей». Компанії припускали, що цінність продукту є визначеною, і достатньо лише через маркетинг і канали зробити так, щоб про нього дізналося більше людей, щоб залучити користувачів та зберегти їх. Але Sirius зазначає, що у епоху генеративного ШІ цей підхід починає втрачати свою ефективність.
Все більше прикладів показують, що сутність зростання AI-продуктів полягає не у залученні користувачів, а у поширенні віри. Люди завантажують або використовують AI не через порівняння функцій, а тому, що всі говорять про нього, демонструють його або бояться пропустити щось важливе. У AI-продукті немає користувачів, є віруючі.
Від воронки трафіку до концентричних кіл віри
Традиційні SaaS або споживчі продукти слідують моделі AARRR: залучення, активація, утримання, монетизація, рекомендації. Але цінність AI має три характеристики:
Невизначеність (кожен раз вихід різний)
Емердженс (з’являються нові можливості)
Потребує розуміння, щоб відчути цінність
Тому зростання більше не є питанням досягнення, а питанням поширення знань.
Поширення AI-продуктів більше схоже на концентричні кола:
Цінителі (технічне співтовариство, розробники)
Просвітителі (KOL, медіа, творці контенту)
Практики (користувачі для роботи або побуту)
Прихильники (соціальні експерименти)
Масова аудиторія (формується навколо атмосфери)
Ключовий закон: чим далі від центру, тим нижча концентрація віри, але більше людей.
Кожен рівень потребує трансляції: технічний прорив має бути перетворений у галузеву історію, з використанням сценаріїв у соціальний контекст. Якщо один рівень не буде правильно перекладений, поширення зупиниться. Багато високотехнологічних AI-продуктів не виходять за межі вузького кола через те, що їх історії важко спростити.
Справжній двигун зростання: бажання наслідувати
Більшість вважає, що зростання AI зумовлене мережею ефектів, але насправді його драйвом є більш примітивна сила — бажання наслідувати (Міметичне бажання). Типові приклади:
Меми з ChatGPT та стилем Гіблі, що заповнили соцмережі
Розповсюдження музики Suno AI у TikTok
Емоція «не спробувати — означає відстати» після популярності DeepSeek
Користувачі не приєднуються, бо «більше людей використовують — продукт стає кращим», а тому, що вони бачать, що роблять інші, і хочуть зробити так само. Тому ринок AI не буде монополізований, як Facebook (бажання швидко переміщується). Стратегії зростання — не в оптимізації функцій, а у створенні поведінки, яку можна наслідувати. Якщо вихідний контент не можна поділитися, показати або скопіювати, поширення не станеться. Це пояснює, чому деякі технології вражають, але не мають практичних застосувань і тому важко поширюються.
Чому традиційні методи зростання руйнуються
AI-продукти руйнують п’ять ключових припущень, що існували останні двадцять років:
Мінімальні додаткові витрати: кожне обчислення — це реальні витрати обчислювальної потужності, їх неможливо «підтримувати за рахунок субсидій для зростання».
Функціональна стіна: конкуренція йде за якість виходу, але якість швидко вирівнюється з оновленням моделей.
Мережевий ефект — головна бар’єра: більшість AI — це однопользовательські продукти, і їх використання не покращує досвід інших.
CAC / LTV можна точно прогнозувати: оновлення моделей може раптово знизити кількість користувачів, і історичні дані втрачають актуальність.
Воронка — лінійна модель: у світі AI поширення може статися ще до першого використання, дохід може з’явитися раніше утримання, а активація — через «надзвичайний досвід». Це означає, що компанії потрібно керувати не воронкою, а системою віри.
Глибока схожість AI та криптовалют
Динаміка зростання AI дуже схожа на ринок криптовалют:
Crypto AI
Меми підвищують ціну Меми залучають користувачів
Aірдропи залучають користувачів Безкоштовний досвід створює віруючих
Токени — крива розподілу Безкоштовні ліміти та швидкість
Культура форків Відкриті моделі — конкуренція
Цінність у консенсусі та наративі
Обидві сфери базуються на тому, що користувачі купують не функції сьогодні, а потенціал майбутнього. Але різниця у тому, що віра у криптовалютах може самостійно підтримуватися, тоді як віра у AI має постійно підтверджуватися кожним виходом. Віра — це оренда, а не власність.
Наступний справжній бойовий майданчик зростання: утримання
Бажання наслідувати може залучити трафік, але не гарантує збереження. Утримання AI — це гонка:
Короткостроково: інновації з боку постачальників, постійне додавання нових можливостей, щоб подовжити період цікавості.
Довгостроково: створення нових дефіцитів, накопичення персоналізованих даних, інтеграція у робочі процеси, формування звичок і довіри.
Якщо в період поширення бажання наслідувати буде створено залежність, продукт може перетворитися з модного інструменту у інфраструктуру. Cursor, Bolt та інші інструменти для розробки — яскраві приклади.
П’ять моделей прориву AI
У 2024–2025 роках успішні кейси можна класифікувати за п’ятьма типами:
Меми, що викликають бум (Гіблі, Suno)
Розповідь, що руйнує консенсус (DeepSeek: низькозатратна революція)
Послідовне розгортання (запрошення, лист очікування)
Вихід у продукт — реклама (користувачі створюють контент, що стає рекламою)
Інтеграція у робочі процеси (вбудовування у щоденні задачі)
З них найскладніша — остання, але й найцінніша у довгостроковій перспективі. Реальні фактори успіху AI-продукту зводяться до двох питань:
Чи руйнує ваш продукт поширену хибну уяву?
Чи є плавний «переклад» між кожним рівнем — від ядра до масової аудиторії?
У світі без сильних мережевих ефектів структура ринку AI буде природно розподіленою. Трафік вже не є бар’єром, головними цінностями стають довіра і стосунки.
Ця стаття — AI-продукти без користувачів, є лише віруючі: коли зростання перетворюється з боротьби за трафік у війну за віру — з’явилася перша у світі концепція.
