Быстрый рост рынка нейросетей создает впечатление, что любое решение с искусственным интеллектом обречено на успех. На практике происходит обратное: даже громкое имя, крупные вложения и миллионы пользователей не гарантируют продукту долгой жизни.
Причем проблемы возникают не только у небольших компаний – с ними сталкиваются OpenAI, Apple, Microsoft и другие крупнейшие участники рынка. По приведенным изданием данным S&P Global Market Intelligence, около 42% корпоративных инициатив в области искусственного интеллекта в итоге прекращаются.
Почему даже крупные проекты приходится закрывать?
Один из главных выводов 2026 года – пользователям далеко не всегда нужны отдельные программы для каждой возможности искусственного интеллекта.
OpenAI уже переносила функции самостоятельных продуктов непосредственно в ChatGPT. Отдельный браузер ChatGPT Atlas проработал менее года, а возможности Operator были встроены в основную систему. Компания также постепенно уменьшала роль DALL-E как отдельного инструмента для создания изображений.
Еще один показательный пример – Sora. Площадка для публикации созданных нейросетью видеороликов столкнулась с высокими затратами и проблемами с удержанием аудитории и прекратила работу в марте 2026 года.
Главный урок здесь прост: наличие сильной технологии еще не означает, что пользователю нужен отдельный продукт на ее основе.
Почему Apple задержала обновление?
Новая Siri стала примером другой проблемы – разрыва между обещаниями и технической готовностью продукта. Apple представила расширенные возможности помощника еще в 2024 году, однако выпуск несколько раз переносился из-за технических сложностей и ошибок.
Лишь летом 2026 года обновленная Siri появилась в испытательной версии iOS 27, после чего началось постепенное распространение новых функций.
Для рынка нейросетей это важный сигнал: пользователи становятся менее терпимыми к громким заявлениям, если реальные возможности появляются значительно позже.
Проекты искусственного интеллекта Microsoft и проблема конфиденциальности
Microsoft Recall показал, что полезная функция может столкнуться с сопротивлением из-за способа работы с личными данными.
Recall должен был создавать историю действий пользователя на компьютере с помощью снимков экрана, чтобы затем можно было быстро найти ранее просмотренную информацию. Идея вызвала опасения из-за возможного сохранения паролей, переписки, финансовых сведений и других чувствительных данных.
Microsoft пришлось почти на год отложить выпуск и серьезно переработать механизмы защиты, однако вопросы к безопасности функции сохранились.
Не менее показателен пример Relay – системы автоматизации рабочих процессов. Она позволяла поручать искусственному интеллекту работу с письмами и задачами, но постепенно аналогичные возможности появились внутри крупных платформ. В результате самостоятельному продукту стало сложнее объяснить пользователю, зачем нужен отдельный сервис.
Похожая проблема затронула Huxe и Yupp. Последний позволял сравнивать ответы сотен моделей, но так и не нашел достаточно устойчивого спроса и закрылся в марте 2026 года. Figgs AI, несмотря на аудиторию более миллиона человек, также прекратил работу: содержание бесплатного сервиса оказалось слишком дорогим.
Что показывают неудачные проекты?
Рынок искусственного интеллекта переходит от периода экспериментов к более жесткому отбору. Теперь недостаточно просто добавить нейросеть в продукт. Решение должно экономить время, давать понятную пользу, выдерживать нагрузку и иметь устойчивую экономическую модель.
Вывод эксперта
Закрытие проектов не говорит о кризисе искусственного интеллекта. Напротив, рынок становится взрослее.
Моя рекомендация: оценивать новые нейросети не по громкости запуска, а по трем критериям: реальная польза, устойчивость продукта и способность разработчиков развивать его после первоначального интереса. Именно эти факторы все чаще определяют, какие технологии останутся с нами надолго.