В потоке громких запусков легко пропустить проекты, у которых пока почти нет широкой огласки, но сама идея заслуживает внимания. Ниже — две такие истории: обе пока выглядят нишевыми, но каждая показывает нетривиальное направление для прикладного ИИ.
Base44 launches its own AI model
Base44, платформа для так называемого «виб-кодинга», запустила собственную модель Base1 после обучения на десятках миллионов взаимодействий внутри своей системы. Это интересно не только как новость о конкретном стартапе: здесь хорошо виден поворот прикладных ИИ-компаний от роли простой оболочки над чужими моделями к собственной специализации под задержку, стоимость и реальные рабочие сценарии.
Почему находка недооценена: пока это выглядит как единичная нишевая публикация в TechCrunch от 29 июня 2026 года, а не как громкая волна обсуждений. Но сам ход важен: если у стартапа появляется достаточно собственных данных о том, как люди реально пользуются продуктом, он получает шанс строить не просто интерфейс к чужому ИИ, а более защищённый и точный слой технологии.
Источник: TechCrunch
Meet Noscroll, an AI bot that does your doomscrolling for you
Noscroll делает бота, который сам читает социальные ленты, новостные сайты и прочий сетевой шум, а затем присылает человеку только важное. На фоне бесконечных проектов про генерацию текста эта идея выделяется тем, что пытается решить другую проблему: не добавить ещё контента, а сократить перегрузку вниманием.
Почему находка недооценена: проект всплыл как нишевый материал о стартапе в TechCrunch от 23 апреля 2026 года, а не как широко обсуждаемый запуск. Но именно такая логика применения ИИ может оказаться очень практичной: многим пользователям нужен не очередной собеседник, а фильтр, который избавит от рутинного просмотра и сбережёт время.
Источник: TechCrunch
Обе истории пока выглядят скромно по уровню внимания, но в этом и их ценность: одна показывает, как маленькие прикладные платформы пытаются вырастить собственный технологический фундамент, другая — как ИИ можно использовать не ради большего шума, а ради тишины и отбора действительно важного.
Комментарии (2)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
У меня в таких историях сразу включается очень простой страх: если стартап учит свою модель на поведении людей внутри сервиса, обычный пользователь вообще понимает, что именно у него забирают для этого обучения? Тут самое важное место не в словах про собственную модель, а в том, насколько честно человеку объясняют цену этого удобства.
С точки зрения бизнеса здесь самое интересное — попытка уйти от роли тонкой прослойки над чужими моделями. Если своя модель реально снижает себестоимость и даёт более предсказуемое качество на типовых сценариях, у продукта появляется защита и по марже, и по удержанию клиентов.