100 титанов ИИ, формирующих будущее: глобальный список лидеров ИИ 2025

Искусственный интеллект трансформирует отрасли и заново определяет технологические рубежи по всему миру. В этом отчёте ранжируются 100 самых влиятельных компаний в области ИИ в мире — от индустриальных гигантов до новаторских стартапов — на основе инновационности, влияния на рынок, глобального охвата и технологического лидерства. Эти компании охватывают различные области ИИ, такие как генеративный ИИ, автономные транспортные средства, робототехника, корпоративный ИИ, компьютерное зрение, ИИ-оборудование, ИИ в здравоохранении, финтех, кибербезопасность и другие. Каждая запись содержит краткое описание (миссия, ключевые технологии, отрасли), заметные продукты или инновации, год основания, страну происхождения и ссылку на официальный сайт.

В нашей методологии ранжирования учитываются как качественные, так и количественные факторы, включая прорывные инновации, вклад в экосистему, финансирование/оценку и партнёрства. Этот список демонстрирует, как организации по всему миру расширяют границы ИИ — от Силиконовой долины и Пекина до Лондона и других. Погрузитесь в материал, чтобы узнать о ключевых игроках, двигающих мировой ИИ-революцией.

Содержание

• Топ-10 титанов ИИ мира
• Места 11–30: Глобальные лидеры ИИ
• Места 31–50: Новаторы и специализированные лидеры
• Места 51–70: Отраслевые первопроходцы в ИИ
• Места 71–100: Перспективные игроки и нишевые эксперты по ИИ

Топ-10 титанов ИИ мира

Эти десять компаний — тяжеловесы в мире ИИ, обладающие огромными ресурсами и талантами для продвижения искусственного интеллекта в масштабах индустрии. Они лидируют в облачной инфраструктуре, фундаментальных ИИ-исследованиях и создают продукты, которыми пользуются миллиарды людей.

1. Alphabet (Google) – США (основана в 1998). Родительская компания Google и Google DeepMind, Alphabet — пионер в ИИ-исследованиях и приложениях. Экспертиза Google в ИИ пронизывает поисковые алгоритмы, облачные сервисы и потребительские продукты, используемые по всему миру. Команда Google DeepMind (ранее DeepMind Technologies) добилась исторических успехов, например, победы AlphaGo в го, и ведёт передовые исследования в области глубокого обучения и искусственного общего интеллекта. Среди заметных инноваций — TensorFlow (фреймворк ИИ) и экосистема генеративного ИИ Gemini. Сотни сервисов Google на базе ИИ (от Google Assistant до рекомендаций на YouTube) наглядно воплощают миссию компании «организовать мировую информацию» с помощью искусственного интеллекта.
2. Microsoft – США (основана в 1975). Глобальный лидер корпоративных ИИ-решений и облачных вычислений, Microsoft активно инвестирует в НИОКР и инфраструктуру искусственного интеллекта eweek.com. Компания интегрировала ИИ во все свои продукты (например, Azure AI-сервисы, Office 365 Copilot) и заключила историческое партнёрство с OpenAI (инвестировав миллиарды), чтобы сделать инструменты на базе GPT массово доступными eweek.com. Azure Microsoft предоставляет многочисленные ИИ-решения, вплоть до суперкомпьютеров для обучения масштабных моделей eweek.com. От когнитивных API до сервиса Azure OpenAI — Microsoft «демократизирует ИИ» для разработчиков и бизнеса, стремясь стать ведущим провайдером ИИ-платформ eweek.com.
3. OpenAI – США (основана в 2015). Новаторская исследовательская лаборатория ИИ, которая стала компанией и запустила волну генеративного искусственного интеллекта с серией своих крупных языковых моделей GPT и популярной платформой ChatGPT. Миссия OpenAI — создать «безопасный и полезный» искусственный общий интеллект. Среди знаковых инноваций — GPT-4, модель генерации изображений DALL·E 2 и система преобразования речи в текст Whisper. Штаб-квартира компании находится в Сан-Франциско: её революционный релиз ChatGPT в конце 2022 года вызвал массовый интерес к генеративному ИИ. Компания продолжает продвигать границы ИИ, уделяя особое внимание вопросам его безопасности.
4. NVIDIA – США (основана в 1993). NVIDIA — безусловный лидер в области ИИ-оборудования, предоставляющая GPU и системы, которые служат основой для современных ИИ-нагрузок. Высокопроизводительные графические процессоры компании необходимы для обучения и внедрения глубоких нейросетей, делая NVIDIA своеобразным «двигателем» большинства передовых моделей. Помимо железа, NVIDIA предлагает полный программный стек (библиотеки CUDA, ИИ-фреймворки) и развивает платформы для робототехники (Jetson), автономного вождения (NVIDIA Drive) и многого другого. Сотрудничая с облачными провайдерами и инвестируя в стартапы, NVIDIA создала целую экосистему вокруг своих технологий. Влияние компании столь масштабно, что «все дороги ИИ ведут к NVIDIA».
5. Meta Platforms – США (основана в 2004). Компания, включающая Facebook, Instagram и WhatsApp, масштабно внедряет ИИ в социальные сети и метавселенную. Исследовательское подразделение Meta (FAIR) создало передовые модели компьютерного зрения и обработки естественного языка, а в 2023 году компания выпустила семейство открытых LLM-моделей LLaMA. ИИ-алгоритмы Meta определяют рекомендации контента для миллиардов пользователей. Сейчас Meta активно встраивает генеративный ИИ в свои приложения — например, ИИ-ассистенты в Messenger, генерацию изображений в Instagram, чтобы создать персонализированный и более захватывающий опыт общения. Благодаря огромному объёму данных и вычислительных мощностей Meta — ключевой игрок в продвижении ИИ для массового потребителя (несмотря на чуть более поздний старт в генеративном ИИ относительно некоторых конкурентов).
6. Amazon – США (основана в 1994). Гигант электронной коммерции и облачных сервисов стал мировым лидером по облачным ИИ-решениям и потребительскому ИИ. С потребительской стороны — голосовой помощник Alexa стал революцией в области умного дома, а рекомендательные алгоритмы Amazon персонализируют покупки для миллионов. Со стороны облака AWS предоставляет обширный набор ИИ-сервисов: от готовых API компьютерного зрения и обработки языка до платформы Amazon Bedrock, на которой размещаются основные модели. Собственное семейство моделей (кодовое название Nova) обеспечивает работу Alexa и новых ИИ-функций. Последние инновации включают агентный ИИ для веб-сёрфинга и синхронный голосовой перевод. Интеграция ИИ в ритейл, логистику и AWS делает ИИ неотъемлемой частью бизнес-процессов Amazon.
7. Google DeepMind – Великобритания (основана в 2010, приобретена Google в 2014). Ранее DeepMind Technologies, эта лондонская лаборатория (ныне часть Alphabet) известна своими прорывными ИИ-исследованиями. Миссия DeepMind — разработка «универсальных алгоритмов обучения». Громкий успех — AlphaGo, первая программа, победившая чемпиона мира по го. Далее DeepMind совершила прорыв в биохимии с AlphaFold, предсказавшим структуры 200 миллионов белков. Среди других достижений — AlphaZero (самообучаемая система для шахмат и сёги) и успехи в глубоком подкрепляющем обучении для игр и оптимизации. Благодаря международным лабораториям и интеграции в продукты Google, DeepMind — флагман ИИ-исследований, продвигающий науку и практические приложения искусственного интеллекта.
8. Tesla, Inc. – США (основана в 2003). Tesla — не просто производитель электромобилей, но и лидер ИИ для автономных систем. Компания использует ИИ и компьютерное зрение для разработки своих систем Autopilot и Full Self-Driving (FSD) Beta, собирающих миллионы километров данных для постоянного обучения. Tesla проектирует собственные ИИ-чипы (модуль FSD computer и будущий суперкомпьютер Dojo) для обучения и запуска нейросетей, управляющих автопилотом. ИИ применяется также для гуманоидных роботов Optimus и автоматизации производства. Tesla строит амбициозную вертикально интегрированную экосистему автономного транспорта и робототехники. (Факт: изначально Tesla была основана в Калифорнии в 2003 году как автомобильная компания, которая также является технологической, подчёркивая роль ИИ и других технологий в своей ДНК.)
9. Apple – США (основана в 1976). Крупнейшая технокомпания мира приносит ИИ миллиардам пользователей через свою экосистему устройств и ПО. Сила Apple — в интеллектуальных функциях на самих устройствах: Neural Engine в iPhone обеспечивает быструю обработку изображений и распознавание лиц, а приватность реализована за счёт локальных моделей для персонального помощника Siri и автокоррекции. Apple часто внедряет ИИ в компьютерное зрение (например, FaceID, продвинутые алгоритмы камер iPhone) и дополненную реальность (ИИ помогает пространственной ориентации). Несмотря на закрытость ИИ-исследований, Apple, по слухам, разрабатывает крупные языковые модели и генеративный ИИ для совершенствования Siri и инструментов для разработчиков. Собственные чипы (серии М) оптимизированы под машинное обучение, что делает ИИ неотъемлемой частью опыта пользователя. Благодаря глобальному охвату и фокусу на пользовательском ИИ компания оказывает огромное влияние, даже несмотря на относительно скромную публичную ИИ-активность.
10. Baidu – Китай (основана в 2000). Часто называемая «Google Китая», Baidu превратилась из поисковика в многопрофильного лидера в области ИИ и технологий eweek.com. Портфель Baidu по ИИ обширен: компания развивает платформу Baidu Brain (ИИ для зрения, обработки языка, глубокого обучения), выпускает собственные ИИ-чипы (Kunlun), предоставляет облачные ИИ-сервисы и активно занимается автономным вождением (проект Apollo). Baidu инвестирует в ИИ-исследования с 2010 года, создав полный ИИ-стек eweek.com. Среди инноваций — ERNIE Bot (китайский чат-бот на генеративном ИИ, ответ ChatGPT) eweek.com, а также успехи в преобразовании речи (Deep Speech) и исследовании квантовых вычислений, интегрированных с ИИ eweek.com. Штаб-квартира в Пекине, Baidu — флагман ИИ-индустрии Китая с лабораториями по всему миру и ведущей ролью в национальных ИИ-программах.

Места 11–30: Глобальные лидеры ИИ

В эту группу входят крупнейшие технологические конгломераты и новые быстрорастущие новаторы со всего мира. Они оказывают существенное влияние на экосистему ИИ — будь то за счёт популярных потребительских платформ, масштабных корпоративных решений или жизненно важной ИИ-инфраструктуры.

11. ByteDance – Китай (основана в 2012). ByteDance – компания, стоящая за TikTok и Douyin, – быстро стала одним из ведущих мировых центров ИИ, использовав искусственный интеллект для трансформации потребления контента. Её успех обусловлен чрезвычайно продвинутыми рекомендательными алгоритмами, которые персонализируют видео-ленты с поразительной точностью, что обеспечило TikTok глобальную популярность. Первый продукт ByteDance, Toutiao, использовал ИИ для курирования новостей, а затем её видео-приложения Douyin/TikTok продемонстрировали «затягивающую» силу доставки контента на базе ИИ. Компания управляет собственной AI-лабораторией и развивает компетенции в компьютерном зрении, НЛП и глубоком обучении масштаба, чтобы поддерживать свои медиа-платформы. Благодаря более миллиарду пользователей TikTok и таким дочерним проектам, как музыкальное приложение на базе ИИ Resso, ByteDance показывает, как ИИ способен создавать вовлекающий пользовательский опыт и превращать стартап в многомиллиардного технологического гиганта.
12. IBM – США (основана в 1911). Легендарный технологический лидер, IBM заново реализовалась как лидер в области корпоративных ИИ-решений и научных исследований. ИИ Watson от IBM стал знаменитым после победы в телевикторине Jeopardy! в 2011 году, а сейчас предлагает отраслевые AI-продукты (от чат-ботов Watson Assistant до Watson Health). Обширное AI-портфолио IBM включает Watsonx — новую платформу для фундаментальных моделей и AI-нагрузок. Компания, с головным офисом в Нью-Йорке, преуспевает в направлениях гибридного облачного ИИ, автоматизированных AI-операций ИТ и бизнес-консалтинге с ИИ. IBM активно инвестирует в R&D (компания ежегодно возглавляет рейтинг по количеству патентов в США) и формирует альянсы с научными кругами (например, MIT-IBM AI Lab) для развития ИИ. Имея экспертизу в областях разговорного ИИ, машинного обучения и этики ИИ, IBM помогает многим компаниям из списка Fortune 500 внедрять ИИ в широких масштабах, оставаясь авторитетной и надёжной силой на рынке корпоративного ИИ.
13. Tencent – Китай (основана в 1998). Tencent — гигант интернет-индустрии из Шэньчжэня, чья империя охватывает соцсети (WeChat), гейминг, финтех, облачные вычисления и развлечения — во всех этих сферах применяются ИИ-технологии. AI Lab Tencent и YouTu Lab (по компьютерному зрению) разрабатывают технологии, которые улучшают продукты компании: от распознавания лиц в WeChat Pay до модерации контента с помощью ИИ на игровых платформах. Умные сервисы WeChat (переводы, фильтры для лица) и рекомендательные движки для новостей, видео и музыки используют современные AI-алгоритмы для обслуживания сотен миллионов пользователей. Tencent также является крупным инвестором в AI-стартапах по всему миру (имеет доли в компаниях вроде Tesla, OpenAI и многих китайских ИИ-фирмах). Благодаря инициативам в областях автономного вождения, медицинского ИИ и облачных AI-сервисов Tencent действует как ключевой AI-платформенный провайдер Китая. Огромный объём пользовательских данных и вычислительные мощности предоставляют компании прочную базу для непрерывных инноваций в сфере ИИ для массового и корпоративного применения.
14. Alibaba Group – Китай (основана в 1999). Alibaba — технологический конгломерат, известный прежде всего e-commerce, однако также ведущий игрок в облачных вычислениях и ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Alibaba Cloud (Aliyun) — крупнейший облачный провайдер Китая, предоставляющий широкий спектр AI-сервисов и инструментов для работы с большими данными. Академия DAMO от Alibaba ведёт передовые ИИ-исследования (от нейрочипов до НЛП). Искусственный интеллект компании проявляется в электронной коммерции (рекомендации продуктов, умная логистика), платформе управления городским движением City Brain и выявлении мошенничества в Alipay. Облачное подразделение Alibaba разработало собственную крупную языковую модель (Tongyi Qianwen) и чат-бота на базе ИИ. Несмотря на регуляторные вызовы последних лет, подразделение Cloud Intelligence считается крупнейшим драйвером развития ИИ в Китае. Миссия Alibaba по упрощению ведения бизнеса во всём мире поддерживается ИИ, который оптимизирует всё – от цепочек поставок до клиентского опыта.
15. Huawei – Китай (основана в 1987). Huawei — глобальный телекоммуникационный и электронный гигант, который в последнее время делает ставку на ИИ-чипы и инфраструктуру как часть своей стратегии. Компания из Шэньчжэня проектирует смартфоны и IoT-устройства с поддержкой ИИ, а также разрабатывает мощные ИИ-процессоры, в том числе серию Ascend для дата-центров и Kirin AI-чипы для мобильных устройств. Облачная платформа Huawei предоставляет ИИ-сервисы; компания вкладывает средства в создание решений на базе ИИ для оптимизации телеком-сетей и «умных городов». Столкнувшись с санкциями, Huawei удвоила инвестиции в исследования ИИ — от разработки альтернатив зарубежным чипам до ИИ для высокопроизводительных вычислений. Также представлен MindSpore — открытая фреймворк для глубокого обучения. Масштаб компании в области сетей и стремление создавать экосистемы ИИ (включая партнёрства с университетами и индустрией) делают её значимым игроком, особенно по части внедрения ИИ на развивающихся рынках.
16. Intel – США (основана в 1968). Intel, крупнейший мировой производитель процессоров для ПК, в последние годы активно разворачивается в сторону аппаратного и программного обеспечения для ИИ. В дополнение к своим CPU Intel приобрела ИИ-стартапы (Habana Labs — ускорители ИИ, Movidius — процессоры для компьютерного зрения) и вывела на рынок такие продукты, как Habana Gaudi для обучения ИИ и Intel Xeon с поддержкой AI-инструкций. oneAPI AI analytics toolkit Intel предлагает оптимизированные библиотеки для машинного обучения. Компания также исследует нейроморфные чипы (Loihi) — вычисления, имитирующие работу человеческого мозга. Хотя в области ИИ-чипов ведётся жёсткая конкуренция, влияние Intel велико благодаря распространённости серверов в дата-центрах по всему миру. Микросхемы Intel служат основой для многих AI-нагрузок, а с помощью ПО Intel OpenVINO можно развернуть ИИ на периферии. Новый CEO Пэт Гелсингер делает ставку на ИИ и развитие фабрики, чтобы вернуть компании позиции ключевого поставщика инфраструктуры для ИИ.
17. Anthropic – США (основана в 2021). Anthropic — яркий ИИ-стартап, основанный бывшими исследователями OpenAI и нацеленный на создание надёжных, управляемых AI-систем. При значительных инвестициях (от Google и др.) Anthropic разработала крупную языковую модель Claude в качестве альтернативы GPT-4, делая упор на безопасность и этику ИИ. Claude генерирует тексты, код и ведёт диалоги, фокусируясь на полезности и безвредности. Исследования Anthropic в области «конституционного ИИ» (управление поведением модели с помощью набора принципов) повлияли на лучшие отраслевые практики. Хотя компании меньше лет, чем OpenAI, команда и подход Anthropic сделали её ключевым игроком в гонке LLM. Миссия Anthropic — создавать “полезные AI-системы, которым можно доверять,” а также продвигать идею вдумчивого регулирования ИИ. На фоне роста спроса на генеративный ИИ Anthropic выделяется инновациями в области безопасного ИИ и быстро наращивает функционал, чтобы конкурировать на острие развития искусственного интеллекта.
18. Palantir Technologies – США (основана в 2003). Palantir — ведущая компания в сфере анализа данных, сделавшая серьёзный поворот в сторону ИИ и предлагающая платформы, которые помогают государственным и коммерческим организациям разбираться в большом массиве данных. Программное обеспечение Palantir (Foundry для бизнеса, Gotham для ОПК) использует AI/ML для выявления закономерностей в финансовых и разведывательных данных и мн. др. Недавно Palantir запустила AI Platform (AIP), интегрирующую новые языковые модели в частные сети, позволяя организациям применять ИИ к чувствительной информации. Известная своей работой на военном и госуровне, Palantir обеспечивает ИИ-решения для поддержки принятия решений (оптимизация supply chain, борьба с мошенничеством, военная разведка). Генеральный директор назвал продукты Palantir «ИИ-движимой автономной операционной системой» для корпораций. Зарекомендовав себя на критически важных случаях применения и стремительно развивая коммерческое направление, Palantir становится одним из самых влиятельных решателей операционного ИИ в таких отраслях, как оборона, здравоохранение и финансы.
19. Salesforce – США (основана в 1999). Глобальный лидер по CRM-системам, Salesforce глубоко интегрировала искусственный интеллект в свою платформу, чтобы предлагать «AI-first» инструменты управления клиентскими отношениями. Salesforce Einstein предоставляет прогнозы и рекомендации непосредственно в приложениях Salesforce (для продаж, маркетинга, поддержки) — например, ранжирование лидов или автоматическое распределение обращений клиентов. В 2023 году представлена Einstein GPT, совмещающая модели OpenAI и собственные решения Salesforce для генерации контента (автоматизация писем, чат-ответов и др.) в CRM. Компания инвестирует в стартапы генеративного ИИ и запустила фонд $500 млн для AI-инноваций. Подход Salesforce — делать ИИ максимально доступным для бизнес-пользователей. Благодаря доверию корпоративных клиентов по всему миру, Salesforce ускоряет внедрение ИИ в бизнес-процессы. От банков до ритейла — многие используют AI-функции Salesforce для повышения вовлечённости клиентов и управленческих решений, что подтверждает её роль локомотива корпоративного ИИ.
20. Qualcomm – США (основана в 1985). Qualcomm — ведущая компания по производству полупроводников, обеспечивающая ИИ «на краю», особенно в мобильных и IoT-устройствах. Процессоры Snapdragon оснащены специальными AI-движками (Hexagon DSP и AI-ядра), позволяющими реализовывать локальное машинное обучение на смартфонах: от продвинутых AI-камер до голосовых помощников и AR-функций — во многих миллиардах устройств по всему миру. Чипы Qualcomm используются в гарнитурах AR/VR, автомобилях, дронах и беспроводных IoT. Исследования компании в области ИИ позволили добиться энергоэффективного вывода нейросетей, а также оптимизировать популярные фреймворки (например, TensorFlow Lite) для маломощных устройств. Стратегия Qualcomm — «ИИ повсюду», делая мощные вычисления доступными вне облака, что важно для приватности, низкой задержки и стабильности соединения. Благодаря сочетанию 5G и AI-контроля, Qualcomm — ключевой участник экосистемы Edge AI, позволяя устройствам — от умных камер до автомобилей — обрабатывать данные на лету.
21. AMD – США (основана в 1969). Advanced Micro Devices (AMD) стала ключевым конкурентом на рынке ИИ-аппаратного обеспечения. В прошлом известная CPU и GPU, AMD после поглощения Xilinx (лидер FPGA) и разработки ускорителей MI-серии становится конкурентом NVIDIA в центре обработки AI-нагрузок. GPU AMD используются для обучения AI-моделей (например, облачными провайдерами), а процессоры — для серверов, работающих с ИИ-задачами. Компания также разрабатывает специализированные AI-чипы, а FPGA Xilinx внедряются в адаптивный AI-инференс для специфических применений. Сильной стороной AMD является вычисления с высокой производительностью; её процессоры и GPU стоят в современных суперкомпьютерах для тренировки AI-моделей. Благодаря более открытым стековым решениям (ROCm) и конкурентным ценам AMD обеспечивает альтернативную ИИ-платформу. По мере увеличения спроса на AI-чипы, инновации AMD в гетерогенных вычислениях (CPU+GPU+FPGA) делают её значимым игроком в инфраструктуре искусственного интеллекта.
22. Databricks – США (основана в 2013). Databricks — единорог-стартап, лидирующий в Big data-аналитике и платформах машинного обучения. Основана создателями Apache Spark. Databricks предлагает единую платформу данных, упрощающую построение пайплайнов и обучение AI-моделей на огромных датасетах. Архитектура Lakehouse сочетает склад данных и озеро данных, позволяя организациям делать всё — от подготовки до внедрения моделей — в рамках одного решения. Databricks на передовой MLops — помогает предприятиям внедрять и эксплуатировать AI. В систему встроен MLFlow для отслеживания экспериментов, а недавнее приобретение MosaicML (стартап по эффективному обучению ИИ) позволило предложить доступное обучение больших моделей клиентам. Оценённая более чем в $30 млрд, Databricks обслуживает тысячи компаний — от задач по борьбе с мошенничеством до персональных рекомендаций и геномики. Связывая data engineering и data science, Databricks ускоряет путь от сырых данных к AI-инсайтам для крупнейших мировых корпораций.
23. Hugging Face – США/Франция (основана в 2016). Hugging Face стала центром open-source ИИ. Изначально стартовав с чат-бота, компания прославилась библиотекой Transformers, демократизировавшей доступ к передовым NLP-моделям. Сейчас Hugging Face — это платформа с 100 000+ моделей и датасетов, где исследователи и разработчики делятся моделями ИИ для языка, зрения, аудио и других задач. Их сайт часто называют «GitHub машинного обучения». Hugging Face стремится «открыть исходный код алгоритмов», сделав ИИ доступным и воспроизводимым. Ключевые достижения — популярные модели BERT, GPT-2/3 (реплики), Stable Diffusion и инструменты типа Gradio для построения AI-демо. Компания сотрудничает с лидерами индустрии (AWS, Microsoft, Google), интегрируя открытые модели в облачные сервисы. Такой сообщественный подход к ИИ существенно ускорил инновации и внедрение искусственного интеллекта — сейчас большинству специалистов по ИИ достаточно взять готовую модель с Hugging Face для старта проекта. Благодаря этому Hugging Face стала одним из ключевых инфлюэнсеров развития ИИ в мире.
24. UiPath – Румыния/США (основана в 2005). UiPath — лидер в направления RPA (Robotic Process Automation), использует ИИ для автоматизации рутинных цифровых задач в компаниях. Основанная в Бухаресте и позднее перебазировавшаяся в Нью-Йорк, UiPath позволяет с помощью компьютерного зрения и машинного обучения создавать ПО-«роботов», имитирующих действия человека на компьютере — кликать, набирать, считывать — для автоматизации ввода данных, обработки счетов, обновления баз и др. В платформу встроены AI-навыки (понимание документов, компьютерное зрение для UI анализа, интеграция чат-ботов), а помощник Automation GPT генерирует скрипты на естественном языке. Большое комьюнити разработчиков UiPath делает возможной автоматизацию на базе ИИ и существенно увеличивает эффективность бизнес-процессов. Системы развернуты в финансах, здравоохранении, госорганах и др.; успешное IPO в 2021 году подчеркнуло важность автоматизации на базе ИИ для крупных организаций. В эпоху цифровой трансформации UiPath занимает лидирующие позиции среди провайдеров ИИ для массовой автоматизации.
25. Boston Dynamics – США (основана в 1992). Boston Dynamics известна своими роботами нового поколения, поражающими своей ловкостью и разумностью движений. Изначально спин-офф от MIT, а ныне входящая в Hyundai Motor Group, компания стала символом передовой робототехники благодаря роботам Atlas (гуманоид), Spot (робо-собака) и Stretch (робот для складов). Эти роботы используют сложный ИИ для баланса, навигации и манипуляций — например, Spot применяет компьютерное зрение для автономного патрулирования промышленных объектов и картирования местности. Вирусные видео Boston Dynamics (танцы роботов, паркур) демонстрируют прогресс в робототехническом ИИ — локомоции и восприятии. Хотя компания ещё только переходит от R&D к коммерции, Spot уже продаётся для инспекции и безопасности. Работы Boston Dynamics расширяют границы ИИ в робототехнике, объединяя машинное обучение, алгоритмы управления и механику. Влияние Boston Dynamics на массовое сознание (и на мировое робототехническое сообщество) делает её одной из самых значимых в сфере робототехники и ИИ.
26. Waymo – США (основана в 2009 как Google Self-Driving Car Project). Waymo, дочерняя компания Alphabet, — пионер автономного транспорта. Выросла из проекта Google по беспилотным автомобилям в коммерческое предприятие, которое лидирует по развитию автоматизации 4-го уровня. ИИ-система компании — Waymo Driver — сочетает лидары, камеры, радары и современные нейросети для восприятия и навигации на дорогах. В Финиксе (Аризона) Waymo управляет общедоступным роботакси-сервисом с полностью беспилотными авто и расширяет покрытие в других городах. Также ведутся грузовые пилотные проекты (Waymo Via). За десятилетие развития и десятки миллионов автономных миль по реальным дорогам технологии Waymo стали отраслевым эталоном безопасности и зрелости. Достижения, такие как запуск первого в мире полностью беспилотного такси, подчёркивают роль Waymo как флагмана ИИ в транспорте. Благодаря миллионам симуляций и передовым исследованиям ИИ (от восприятия до предсказания поведения и планирования) Waymo продолжает продвигать революцию в автономных перевозках.
27. Mobileye – Израиль (основана в 1999). Mobileye — пионер в применении ИИ в автоиндустрии, известная своими камеро-ориентированными комплексами ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems), установленными в миллионах автомобилей. Штаб-квартира в Иерусалиме (приобретена Intel в 2017), технологии Mobileye используют AI-компьютерное зрение для поддержки функций удержания в полосе, предотвращения столкновений, адаптивного круиз-контроля и др. Чипы EyeQ и ПО анализируют видео с камер для идентификации автомобилей, пешеходов, полос и дорожных знаков в реальном времени. Mobileye использует ИИ для создания карты дорог длиной более 8 млрд километров для поддержки автономного вождения. Теперь, как спин-офф Intel (IPO в 2022), Mobileye разрабатывает полноценные системы автопилота — платформа Mobileye Drive уже проходит испытания для роботакси и потребительского транспорта. Сотрудничая с ведущими автопроизводителями (BMW, Volkswagen, Toyota и др.), Mobileye вносит ключевой вклад в массовое внедрение безопасных автомобильных ИИ-технологий и продолжает двигаться к автономии за счёт уникального визуального подхода к искусственному интеллекту на транспорте.
28. Cruise – США (основана в 2013). Cruise — ключевой игрок в области автономного транспорта, ориентирован на развертывание беспилотных роботакси в городах. При поддержке General Motors (а также Honda и других) Cruise разрабатывает электромобили для автономного управления (например, шатл Origin) с ИИ-софтом и датчиками (лидар, радар, камеры). В Сан-Франциско Cruise уже запустила коммерческий роботакси-сервис, где AI самостоятельно управляет движением среди сложного городского потока без человека-водителя. Технологии Cruise базируются на глубоком обучении для восприятия (распознавание объектов и прогнозирование их действий) и reinforcement learning для принятия дорожных решений. Важно: Cruise первой в крупном городе США организовала полностью беспилотные перевозки для широкой публики. Машины Cruise проехали в автономном режиме миллионы миль. Решая задачи городской среды, Cruise — влиятельный игрок гонки беспилотного такси и близко сотрудничает с GM, чтобы позже интегрировать AI-драйвер в массовые автомобили. Прогресс в Сан-Франциско и планы экспансии подтверждают, что Cruise — на острие внедрения AI в реальные транспортные услуги.
29. C3.ai – США (основана в 2009). C3.ai (произносится как C3 “эй-ай”) — софт-платформа корпоративного ИИ, известная возможностью быстро создавать, внедрять и масштабировать ИИ-приложения. Основана ветераном IT-рынка Томом Сибелом, C3.ai нацелена на индустрии — производство, энергетику, оборону, финансы — с набором готовых AI-продуктов и инструментов. C3 AI Suite позволяет интегрировать большие данные и применять машинное обучение для задач предиктивного обслуживания, оптимизации цепочек, energy analytics, улучшения CRM datamation.com datamation.com. Компания сотрудничает с ведущими облачными провайдерами (Azure, AWS, Google Cloud) и интеграторами, предлагает 40+ готовых AI-приложений datamation.com. Например, ВВС США используют C3.ai для анализа техсостояния авиации. Упрощая корпоративные AI-проекты (автоматизируя интеграцию данных и менеджмент моделей), C3.ai становится основным выбором компаний, желающих внедрять ИИ, не начиная всё с нуля. Сила C3.ai — в ускорении внедрения ИИ в традиционные отрасли благодаря дружелюбной корпоративной платформе.
30. DataRobot – США (основана в 2012). DataRobot — пионер автоматизированного машинного обучения (AutoML), предлагает платформу, позволяющую создавать и внедрять предиктивные модели с минимумом кода. Ориентируясь на дата-сайентистов и бизнес-аналитиков, DataRobot автоматизирует трудоёмкие задачи — feature engineering, выбор алгоритмов, настройку гиперпараметров, — что позволяет организациям быстрее разворачивать AI-модели (от прогноза оттока клиентов до планирования спроса) и масштабировать их. Платформа включает функции мониторинга и управления качеством моделей. Решения DataRobot используются от финтеха (поиск мошенничества) до медицины (оценка рисков для пациентов). Упрощая машинное обучение, DataRobot позволяет компаниям без крупных AI-команд всё равно получать выгоду от ИИ. Этот принцип «AI для создания AI» отражает подход DataRobot к автоматизации мира искусственного интеллекта. При значительных инвестициях и широкой клиентской базе DataRobot зарекомендовала себя как лидер демократизации AI-разработки, формируя современный взгляд бизнеса на построение AI-моделей.

Места 31–50: Инноваторы & специализированные лидеры

Эти компании выделяются благодаря экспертным AI-знаниям в своих областях или прорывным инновациям. Среди них — пионеры генеративного ИИ, производители чипов следующего поколения и фирмы, креативно и масштабно использующие искусственный интеллект.

31. Stability AI – Великобритания (основана в 2020). Stability AI — стартап, стоящий за Stable Diffusion, прорывным генератором изображений по тексту с открытым исходным кодом, который спровоцировал революцию генеративного искусства. С миссией «ИИ от людей и для людей» Stability AI профинансировала и выпустила Stable Diffusion в 2022 году, позволив каждому создавать изображения по текстовым подсказкам и адаптировать модель под новые стили. Это дало толчок волне инноваций в области ИИ изображений и породило множество производных моделей. Сейчас Stability AI разрабатывает и другие открытые модели (например, Stable LM для языка и Dance Diffusion для музыки). Открывая продвинутые ИИ-модели с открытым исходным кодом, компания бросает вызов закрытым подходам крупных технологических корпораций и расширяет возможности глобального сообщества разработчиков и художников. Штаб-квартира компании находится в Лондоне, а исследователи работают по всему миру. Влияние Stability AI очевидно по распространению генеративного ИИ — многие приложения и сервисы используют Stable Diffusion как основу. Принцип прозрачности и доступности для общества помог закрепить за Stability AI статус ведущего новатора, формирующего культурные и творческие аспекты влияния ИИ.
32. Cohere – Канада (основана в 2019). Cohere — выдающийся стартап в области крупных языковых моделей (LLM), основанный бывшими исследователями Google Brain. Базирующаяся в Торонто, компания предоставляет API-платформу для обработки естественного языка на базе собственных крупных языковых моделей. Разработчики могут использовать модели Cohere для генерации или анализа текста в таких задачах, как генерация контента, суммаризация, классификация и поиск. Отличительная черта Cohere — ориентация на корпоративных клиентов: компания гарантирует конфиденциальность данных и возможность обучения моделей на собственных данных компании. Флагманские модели Cohere (command и embed models) стремятся конкурировать с серией GPT от OpenAI, и компания уже привлекла партнеров, включая Google Cloud. Пока бизнесы стремятся внедрить LLM, не отправляя свои данные сторонним сервисам, подход Cohere «LLM для ваших данных» набирает популярность. Благодаря значительному финансированию и сильной исследовательской команде, Cohere — одна из ведущих независимых ИИ-лабораторий, продвигающих языковой ИИ и делающая его доступным через облачные API.
33. AI21 Labs – Израиль (основана в 2017). AI21 Labs — израильская ИИ-компания, находящаяся на передовой обработки естественного языка. Она разработала Jurassic-2, одну из крупнейших языковых моделей в мире (178 миллиардов параметров, сопоставимая с GPT-3), предоставляя ее через API для таких задач, как генерация и понимание текста. AI21 также создала популярные потребительские продукты, например Wordtune — ИИ-помощник для письма, способный переписывать или суммировать текст с человеческой плавностью. Еще одно новшество — LLM для иврита, что делает AI21 лидером по NLP не на английском языке. В команде — известные исследователи ИИ (Йоав Шохам, Ори Гошен) и лингвисты, а сама компания известна тем, что совмещает глубинное обучение с лингвистическими знаниями — например, её модели умеют ссылаться на источники или разбивать сложные задачи. AI21 Labs позиционирует себя как альтернативу OpenAI, делая акцент на гибкости и управляемости языкового ИИ. Это демонстрирует растущую роль Израиля в ИИ-инновациях; компания заключает партнерства (например, с Amazon Bedrock) для выхода на корпоративных клиентов. Как одна из немногих мировых компаний, создающих гигантские LLM, AI21 — ключевой игрок в развитии языковых возможностей ИИ.
34. Inflection AI – США (основана в 2022). Inflection AI — новый стартап, основанный легендами ИИ (включая Рида Хоффмана и Мустафу Сулеймана, сооснователя DeepMind), нацеленный на создание персональных ИИ-ассистентов. В 2023 году Inflection запустила Pi («personal intelligence») — ИИ-чатбота, разработанного как поддерживающий собеседник, дающий дружеские советы и информацию в более человечном, эмпатичном стиле. Цель Inflection — построить ИИ, который понимает потребности и характер пользователя со временем и служит цифровым компаньоном или коучем. Компания привлекла более $1,5 млрд — один из крупнейших стартовых капиталов — для обучения собственных крупных моделей на собственном суперкомпьютере (на основе графических процессоров NVIDIA). В команде — эксперты по обучению с подкреплением и безопасности, применяющие свой опыт для согласования поведения Pi с намерениями и ценностями пользователя. С ориентацией на индивидуализированный, доверительный ИИ (а не универсального чатбота), Inflection AI представляет важное направление для индустрии — ИИ, нацеленный на личные отношения один на один. Амбициозное видение и элитные инвестиции делают её влиятельным игроком на рынке генеративного ИИ.
35. Graphcore – Великобритания (основана в 2016). Graphcore — ведущий стартап в области ИИ-аппаратных решений, известный своими чипами IPU (Intelligence Processing Unit) — новый тип процессора, специально созданный для задач ИИ. Компания из Бристоля разработала архитектуру с тысячами ядер и огромным объемом памяти на кристалле, что позволяет эффективно обучать нейронные сети. Graphcore поставляет эти чипы в составе серверных систем IPU-POD и через облачные сервисы. Их оборудование используется в задачах — от языкового ИИ до геномного анализа. Подход Graphcore заключается в создании процессоров с нуля для машинного интеллекта, а не перепрофилировании GPU. Для раскрытия потенциала IPU разработана программная платформа Poplar. Благодаря значительному финансированию и партнерствам (Azure от Microsoft был одним из первых инвесторов) Graphcore на пике имела мульти-миллиардную оценку как главный чиповой ИИ-стартап Европы. Несмотря на острую конкуренцию в чипах для ИИ, технологии Graphcore сдвинули планку производительности и повлияли на индустрию в вопросе новых архитектур процессоров для ИИ.
36. Cerebras Systems – США (основана в 2016). Cerebras привлекла внимание своим нестандартным подходом к аппаратным решениям для ИИ — созданием самого большого в мире компьютерного чипа для ускорения глубинного обучения. Wafer-Scale Engine (WSE) — буквально размером с тарелку, содержит полноценную пластину кремния с вычислительными ядрами, из которых состоит один чип, используемый в ИИ-компьютерах серии Cerebras CS. Новейший Cerebras WSE-2 имеет более 850 000 ядер и может обучать крупные нейросети с высочайшей скоростью, располагая всю модель на одной пластине (без передачи данных между многочисленными маленькими чипами). Клиенты Cerebras — национальные лаборатории и исследовательские центры, которым нужны огромные вычисления: от обучения LLM до биоинформатики. Переосмыслив размер и архитектуру чипа, Cerebras решает проблемы масштабирования традиционного железа. Благодаря инновационному конструированию (водяное охлаждение, специализированные компиляторы) компания стала новатором ИИ-инфраструктуры, вдохновивших других мыслить шире о вычислениях для ИИ. По мере роста моделей Cerebras даёт уникальный путь удовлетворения нужд в мощности.
37. SenseTime – Китай (основана в 2014). SenseTime — одна из самых ценных ИИ-компаний мира, известная своими технологиями компьютерного зрения и глубинного обучения. Штаб-квартира в Гонконге и Шанхае, компания предлагает алгоритмы и решения для распознавания лиц, анализа изображений и видео, автономного вождения и др. Её технологии используются для городского видеонаблюдения, мобильных фильтров, аналитики в ритейле и систем помощи водителю. Технологии распознавания лиц SenseTime возглавляли мировые рейтинги и внедрены во множестве государственных и коммерческих проектов. Компания также активно занимается фундаментальными исследованиями, вносит вклад в open source и публикует научные работы. SenseTime вышла на биржу в 2022 году и считается «Искусственным единорогом» и краеугольным камнем развития ИИ в Китае, входя в национальную команду по ИИ. Сфера деятельности расширяется на ИИ-образование, медицинскую визуализацию, AR/VR. Несмотря на американские санкции, SenseTime продолжает влиять на развитие компьютерного зрения, задавая стандарты по точности и масштабируемости распознавания лиц.
38. Megvii – Китай (основана в 2011). Megvii, известная по платформе распознавания лиц Face++, — ещё один гигант китайского ИИ, специализирующийся на компьютерном зрении. Их API Face++ (запущенный в середине 2010-х) стал одним из первых широко используемых облачных сервисов для распознавания лиц. Алгоритмы Megvii превосходны в идентификации людей и объектов; компания выигрывала международные соревнования по распознаванию лиц. В портфеле — FaceID (верификация личности для финтеха), FacePass (контроль доступа), MegEye (решения для наблюдения в городах). Megvii также работает в IoT и робототехнике, разрабатывая сенсоры и решения для автоматизации складов (через ПО Hetu). Как и SenseTime, Megvii считают национальным ИИ-чемпионом, она стоит за многими проектами умных городов и безопасности. После аннулирования IPO и попадания в санкционные списки США компания продолжила инновации — недавно открыла часть моделей в open source. Megvii стояла у истоков «распознавания лиц как услуги», её масштаб в отрасли безопасности делает компанию ключевым игроком в применении ИИ для наблюдения и городских технологий.
39. Darktrace – Великобритания (основана в 2013). Darktrace — лидер в кибербезопасности с ИИ, известная своим подходом «Иммунная система предприятия», использующим ИИ для детекции и реагирования на киберугрозы. Основанная математиками и выходцами из британской разведки, платформа Darktrace изучает «нормальный» паттерн поведения сети и затем в реальном времени выявляет аномалии (которые могут свидетельствовать о взломе). Самообучающаяся технология, построенная на некураторном машинном обучении, помогает выявлять атаки, ускользающие от традиционных сигнатурных решений. Модуль Antigena может даже автоматически реагировать на атаки (например, замедлять или изолировать заражённое устройство). Компания работает во всем мире, защищая финансы, здравоохранение и промышленность от новых угроз — от инсайдерских атак до взлома IoT. Акции Darktrace торгуются на Лондонской фондовой бирже с 2021 года, что подчеркивает доверие рынка к ИИ для защиты. Интеграция ИИ в безопасность предприятий изменила парадигму индустрии в сторону адаптивной, ИИ-основанной кибербезопасности как необходимой эволюции. Успех Darktrace вдохновил множество новых компаний на использование ИИ в кибербезопасности.
40. DeepL – Германия (основана в 2017). DeepL по праву считается компанией, предоставляющей самые точные переводы на базе ИИ в мире. Немецкая компания разработала систему машинного перевода на нейросетях, которую многие пользователи считают более естественной и нюансированной по ряду языковых пар, чем Google Translate. DeepL обучала свои модели на суперкомпьютере, используя огромные двуязычные массивы данных из интернета, и стартовала с европейских языков. Флагманский продукт — DeepL Translator — быстро стал популярен благодаря плавности переводов, особенно идиом и выражений. Сейчас добавлены поддержка японского, китайского; предлагается API и подписка Pro для бизнеса. DeepL также внедрила функции ассистента для письма, нацеливаясь на расширение спектра языковых ИИ-сервисов. За счёт фокуса на качестве и использования богатых лингвистических данных Европы DeepL заставила крупных конкурентов развиваться быстрее. Это пример того, как специализированный провайдер ИИ может опережать гигантов в своей нише — в данном случае, в переводе. По мере роста объёмов глобальной коммуникации DeepL служит примером технологии, преодолевающей языковые барьеры с помощью ИИ.
41. BenevolentAI – Великобритания (основана в 2013). BenevolentAI — лидер в области ИИ для поиска лекарств и биомедицинских исследований. Базируясь в Лондоне, компания создала платформу ИИ, анализирующую огромные научные данные (статьи, молекулярные данные, клин. испытания) для выявления новых связей и предложения новых методов лечения заболеваний. Алгоритмы BenevolentAI совмещают NLP (чтение публикаций и патентов) с графами знаний и машинным обучением для прогноза взаимодействий лекарство-мишень и поиска перспективных молекул. Такой подход уже принес результаты — например, идентификацию существующего препарата (Барицитиниб) как возможного средства от COVID-19, впоследствии подтверждённого клинически. Компания сотрудничает с ведущими фармкомпаниями, у неё есть портфель препаратов, обнаруженных ИИ (например, для БАС и язвенного колита). В 2022 году прибыльная деятельность привела компанию на биржу через SPAC, отражая интерес инвесторов к ИИ в здравоохранении. Пример BenevolentAI показывает, как ИИ способен резко ускорить и повысить эффективность разработки лекарств, экономя годы исследований и средств. Интеграция глубинного обучения и экспертных биомедзнаний делает её одной из самых важных компаний на стыке ИИ и бионаук.
42. Tempus – США (основана в 2015). Tempus — чикагская компания в области прецизионной медицины, использующая ИИ и большие данные для борьбы с раком и другими болезнями. Основатель — Эрик Лефкофски. Tempus создала одну из крупнейших в мире библиотек молекулярных и клинических данных, выполняя секвенирование ДНК/РНК пациентов с раком и массово собирая клин. данные. ИИ применяется для создания предиктивных моделей — например, чтобы помогать онкологам подбирать терапию на основе генетического профиля опухоли или определять подходящих пациентов для клин. испытаний. Tempus также разрабатывает ИИ-инструменты для радиологии и патологии, такие как анализ изображений для выявления рака на снимках и срезах. Во время пандемии компания использовала ИИ для оценки риска пациентов с COVID-19. Оцененная более чем в $8 млрд, Tempus стала лидером по персонализированной медицине, основанной на данных. Это пример радикального изменения здравоохранения через обработку больших данных для индивидуальных решений. Благодаря партнёрствам с академическими и региональными медцентрами платформа Tempus широко внедрена, ускоряя открытия и помогая врачам принимать информированные решения на месте.
43. Insilico Medicine – Гонконг (основана в 2014). Insilico Medicine — пионер ИИ для поиска лекарств, особенно известна работами в генеративной химии. Платформа Chemistry42 компании способна проектировать новые молекулы с заданными свойствами с помощью генеративных состязательных сетей (GAN) и других подходов глубокого обучения. Insilico прославилась в 2019-м, когда её ИИ сгенерировал потенциальный препарат от фиброза за 21 день (обычно это занимает месяцы), и в 2021-м, когда соединение от идиопатического пульмонарного фиброза, найденное ИИ, дошло до I фазы испытаний (одно из первых ИИ-лекарств на этом этапе). Среди технологий компании также PandaOmics (поиск мишеней) и мультиомные подходы — совмещение данных геномики, протеомики и клинической практики. С офисами в Гонконге и Нью-Йорке Insilico сотрудничает с крупными фармкомпаниями, исследует даже препараты против старения (отсюда и название). Доказав, что ИИ способен быстро генерировать жизнеспособные кандидаты, Insilico Medicine стала символом того, как ИИ меняет фармразработку, снижая время и стоимость создания новых лекарств.
44. Midjourney – США (основана в 2021). Midjourney — независимая исследовательская лаборатория, прославившаяся генератором изображений на базе ИИ под тем же названием. Модель Midjourney, доступная через бот на Discord, создает удивительные визуальные произведения по текстовому описанию — от фотореалистичных сцен до арт-иллюстраций, завоевав преданную аудиторию. Итоги Midjourney часто хвалят за художественное качество — их используют дизайнеры, художники и даже СМИ. Компания быстро совершенствуется (V5 модели вышла в 2023), повышая детализацию, целостность и понимание промтов. В отличие от некоторых конкурентов, Midjourney относительно закрыта по архитектуре и датасетам, сохраняя ауру загадочности. Стартап живет за счет подписок, а не крупных инвесторов. Популярность Midjourney — пример культурного влияния генеративного ИИ: их картинки выигрывали конкурсы искусства и становились вирусными мемами. Давая каждому возможность почувствовать себя художником по текстовому запросу, Midjourney закрепила статус ключевого игрока ИИ-креативности; подход небольшой, фокусированной команды — пример того, как стартап может повлиять на весь рынок генеративного ИИ.
45. Character.AI – США (основана в 2021). Character.AI — платформа чатботов, позволяющая пользователям создавать и взаимодействовать с ИИ-персонажами — от исторических и вымышленных героев до авторских аватаров. Основана бывшими исследователями Google Brain, использует большие языковые модели, адаптированные для диалогов. На сайте Character.AI можно поговорить с эмпатичным ботом-терапевтом, поспорить с Сократом или задать вопрос Пикачу — ИИ старается в точности воссоздать «характер». Это сделало Character.AI очень популярной в сфере развлечений и общения: миллионы пользователей (особенно из поколения Z) проводят время в «разговорах» с ИИ. Платформа позволяет создавать своих персонажей — достаточно прописать несколько примеров и правил, формируя краудсорсинг-каталог. Стремительный рост — без мобильного приложения (до недавнего времени) и масштабного маркетинга — подчеркивает запрос общества на интерактивный, разговорный ИИ, похожий на человека и «душевный». Ориентированность на открытые, творческие диалоги позволила Character.AI занять особую нишу в буме генеративного ИИ: ИИ как инструмент социальных развлечений и креативности.
46. Mistral AI – Франция (основана в 2023). Mistral AI — молодой стартап, ставший символом стремления Европы создавать свои foundation-модели ИИ. Основан бывшими исследователями Meta и Google, привлек рекордные €105 млн посевного финансирования (одно из самых крупных в ИИ) с амбициями создавать open-source LLM и генеративный ИИ, ориентированный на языки и ценности Европы. Уже через несколько недель после основания в 2023 году компания выпустила 7-миллиардную языковую модель (Mistral 7B) бесплатно и без ограничений — она опережает аналоги по объему. Это часть стратегии максимально открытого выпуска мощных моделей для стимулирования инноваций. Mistral стремится конкурировать с американскими гигантами, делая акцент на эффективности и прозрачности. Компания базируется в Париже и олицетворяет усилия Европы по «цифровому суверенитету». Несмотря на молодость, первые разработки и грандиозные инвестиции обеспечили Mistral место среди самых перспективных ИИ-стартапов мира, доказывая, что крупные достижения возможны вне Кремниевой долины.
47. Anduril Industries – США (основана в 2017). Anduril — оборонная компания, внедряющая ИИ, автономию и робототехнику в военные и охранные решения. Основана Палмером Лаки (создатель Oculus VR), среди продуктов — платформа Lattice — ИИ-основа, объединяющая данные сенсоров, дронов и VR для предоставления операторам системы автономного обнаружения угроз и командования. Anduril разрабатывает автономные наблюдательные башни (используются на границе США и Мексики), дроны-стражи для защиты баз, подводные аппараты для флота. Один из ключевых продуктов — дрон Ghost 4 с ИИ, способный патрулировать или разведывать в команде без непосредственного управления. Недавно компания приобрела аэрокосмическую фирму для выпуска ИИ-ракет-камикадзе (“дроны с боеголовками”). Anduril известна как «дисраптор Кремниевой долины» в обычно консервативной оборонке: ставка на быстрый цикл разработки и автономные системы позволила заключить крупные контракты. Компания стоит на передовой тренда по интеграции ИИ в оборону — от аналитики сенсорных данных до управления беспилотниками — делая вооружённые силы более «автономными и ситуационно осведомлёнными». Взлет Anduril подчеркивает стратегическую роль ИИ в национальной безопасности.
48. Nuro – США (основана в 2016). Nuro специализируется на автономной доставке — роботы-авто для местной коммерции. Создатели — бывшие инженеры проекта Google Self-Driving Car, разработали маленький электрический автомобиль-под, без руля и сидений, предназначенный только для перевозки товаров. Машины R2 перемещаются по дорогам и самостоятельно доставляют продукты, еду или посылки на дом. ИИ Nuro управляет движением со скоростью до 40 км/ч, ориентируется в жилых районах и уже осуществляет полностью автоматическую доставку в некоторых пилотах (Аризона, Техас). В числе партнёров: Kroger (доставка продуктов), Domino’s (пицца). Недавно Nuro перешла к платформенной модели — лицензирует стек Nuro Driver для автономного вождения другим компаниям (логистика, автомобили). Это ускоряет внедрение ИИ-доставки сторонними фирмами — вплоть до роботакси. Компания гордится более миллионом безопасных километров без ни одной аварии по их вине, делая упор на безопасность. По мере роста онлайн-торговли и спроса на экспресс-доставку ИИ Nuro решает важную задачу автономной «последней мили», являясь одним из самых продвинутых игроков, реально запустивших беспилотные сервисы для доставки, а не только пассажиров.
49. Yitu Technology – Китай (основана в 2012). Yitu — китайская ИИ-компания, известная мощными алгоритмами распознавания лиц и решениями для умных городов. Базируется в Шанхае. Yitu разработала передовые алгоритмы идентификации, которые достигли наивысшей точности в мировых тестах. Технологии внедрены от пунктов безопасности и банков (распознавание платежей по лицу) до полиции (опознавание подозреваемых по камерам наблюдения). Вне компьютерного зрения компания делает ставку на медицинский ИИ — система Yitu Care помогает радиологам выявлять болезни по КТ/МРТ. Среди продуктов Yitu для умных городов — анализ трафика, аналитика для ритейла (платформа City Brain). Название «Yitu» означает «глубокое сознание» на китайском — отражая стремление к фундаментальным ИИ-исследованиям. Как и конкуренты (SenseTime, Megvii, CloudWalk), Yitu входит в «национальную команду по ИИ» Китая. Несмотря на попадание под ограничения США, компания продолжает инновации, часть работ сместив в ИИ для фарма. Среди ярких проектов — обеспечение безопасности саммита G20 в 2017 году с помощью распознавания лиц от Yitu. В целом Yitu остаётся ярким примером широких применений ИИ — от охраны до медицины — и символизирует стремительный прогресс Китая в ИИ.
50. CloudWalk Technology – Китай (основана в 2015). CloudWalk — ещё один из «четырёх драконов компьютерного зрения» Китая, специализирующийся на распознавании лиц и финтех-решениях на базе ИИ. Компания из Гуанчжоу возникла из Академии наук Китая и стала главным поставщиком фэйс-решений для банков и аэропортов. ПО CloudWalk обеспечивает сканирование лиц для верификации клиентов в Bank of China и других финансовых организациях, помогая предотвращать мошенничество. Также компания внедряет ИИ-системы для проверки пассажиров в авиации, участвует в пилотах умных городов. Технологически компания продвинулась в 3D-сканировании лица для повышения точности распознавания и борьбы с подделками. В 2021 году CloudWalk первой среди ИИ-стартапов вышла на китайскую биржу (STAR market). Сейчас компания осваивает ИИ-инфраструктуру: собственное облако и граничные вычислительные устройства для обслуживания моделей ИИ. Пример CloudWalk показывает, как государственные ИИ-исследования могут трансформироваться в массовые коммерческие продукты. Фокус на финансах — где доверие и точность критичны — помог CloudWalk внедрить распознавание лиц в повседневную жизнь, сыграв ключевую роль в масштабном применении ИИ в Китае.

Места 51–70: Отраслевые пионеры ИИ

Эта группа включает компании, применяющие ИИ в специализированных отраслях — от продвинутых чипмейкеров и софтверных фирм, делающих корпоративные данные умнее, до инноваторов в сферах здравоохранения, финансов и кибербезопасности. Они демонстрируют глубину экспертизы в своих нишах и оказывают значимое влияние на экосистемы, в которых работают.

51. iFlytek – Китай (основана в 1999). iFlytek — ведущая в Китае компания по распознаванию речи и обработке естественного языка, которую часто сравнивают с американской Nuance (и которая в ряде аспектов её уже превзошла). Штаб-квартира находится в Хэфэе. На протяжении десятилетий iFlytek занимается тем, чтобы машины понимали и генерировали человеческую речь. Её голосовые технологии повсеместны в Китае — они используются в голосовых ассистентах смартфонов, сервисах автоматической расшифровки, приложениях для изучения языков и даже обеспечивают голосовой ввод для миллионов пользователей на различных китайских диалектах. ИИ iFlytek может выполнять перевод речи в режиме реального времени между китайским и английским языками, его использовали в дипломатических целях. Компания предоставляет ИИ-решения для образования (например, выставление оценок эссе с помощью NLP) и для судебной системы (речь-в-текст в судах). Примером инноваций является устройство- переводчик iFlytek Translator, популярное среди путешественников. С 2008 года акции iFlytek котируются на Шэньчжэньской фондовой бирже; компания входит в национальную команду по ИИ Китая и была определена как двигатель «Супермозга распознавания речи». Благодаря глубокой специализации в голосе и языке — и накоплению огромных объёмов речевых данных — iFlytek стала главным поставщиком голосового ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе, существенно влияя на то, как люди взаимодействуют с машинами через устную речь.
52. Oracle – США (основана в 1977). Oracle — мировой гигант корпоративного ПО, интегрировавший ИИ во все свои облачные сервисы и бизнес-приложения, став ключевым двигателем внедрения ИИ в корпоративной ИТ-сфере. Пример: автономная база данных Oracle, использующая машинное обучение для автоматической настройки и безопасности без участия администратора. Широкий пакет приложений Oracle (ERP, SCM, HR, CX) теперь включает функции на ИИ — например, прогнозирование в цепочках поставок, интеллектуальный подбор кандидатов при найме и персонализацию клиентского опыта. Oracle Cloud Infrastructure предоставляет ИИ-сервисы и размещает крупномасштабные ИИ-нагрузки (Oracle сотрудничает с NVIDIA по внедрению ИИ-оборудования и ПО в OCI). Oracle предлагает готовые модели ИИ (компьютерное зрение, обработка языка, обнаружение аномалий) и инструменты для data science в облаке. Недавняя инициатива — обучение и сертификация сотен тысяч облачных разработчиков на Ближнем Востоке по ИИ, в рамках расширения присутствия. Используя огромную клиентскую базу, Oracle интегрирует ИИ ради автоматизации процессов и получения прогнозных инсайтов. Хотя компания не столь публична как некоторые конкуренты, её роль в скрытом внедрении ИИ — особенно в области облаков и баз данных — очень заметна в мировой индустрии.
53. SAS Institute – США (основана в 1976). SAS — ветеран аналитического ПО, эволюционировавший до платформы ИИ и машинного обучения для корпораций. Задолго до появления хайпа вокруг «ИИ» SAS помогала бизнесу анализировать данные с помощью статистических инструментов. Сегодня SAS Platform включает инструменты для построения и внедрения прогнозных моделей, компьютерного зрения, NLP, автоматизированного ML; она охватывает всю цепочку данных от получения до использования. Преимущество SAS — сферы с высокими требованиями к комплаенсу данных, например, банки (поиск мошенничества, риск-менеджмент), здравоохранение и госсектор. Сервис Viya (облачная ML-платформа) и решения для анализа клиентов с ИИ-сегментацией — примеры отраслевой специализации. SAS широко известна благодаря экспертам и акценту на объяснимость ИИ, что важно для B2B. Несмотря на появление новых игроков, десятилетия доверия и интеграции SAS дают стабильность, и платформа регулярно входит в лидеры рейтингов аналитических платформ. Благодаря постоянным обновлениям и интеграции с open source SAS остаётся одним из главных игроков, обеспечивающих, чтобы революция ИИ была доступна традиционным корпорациям — в надёжном и управляемом формате.
54. SambaNova Systems – США (основана в 2017). SambaNova — стартап, разрабатывающий вычислительные платформы нового поколения для ИИ. Архитектура Reconfigurable Dataflow реализована в собственных чипах и системах, прекрасно подходящих для обучения и работы с крупными моделями. Флагманский продукт, DataScale system, сочетает эти чипы с оптимизированным ПО для максимальной производительности ИИ-задач. Особенность SambaNova — ИИ-как-сервис: вместо продажи железа компания отдаёт оборудование и модели в аренду или облако, снимая с корпораций головную боль с внедрением. Например, SambaNova предлагает сервис на базе GPT, доступный фирмам для NLP-задач, работающих на их железе. Компания из Пало-Альто привлекла значительные инвестиции (от SoftBank и NVIDIA; контракты с Минэнерго США) и оценивалась выше $5 млрд. Соревнуясь с другими компаниями в ИИ-чипах, SambaNova заявляет о преимуществах гибкости (переконфигурируемые схемы) и обработке очень крупных моделей. По мере роста моделей подход SambaNova как поставщика готовых ИИ-систем задаёт новое направление: предприятия получают доступ к продвинутому ИИ без строительства гигантской инфраструктуры.
55. Cambricon Technologies – Китай (основана в 2016). Cambricon часто называют «китайской Nvidia», ключевой разработчик национальных ИИ-чипов. Отделившись от Академии наук Китая, Cambricon представила Cambricon-1A — первый в мире коммерческий ИИ-чип для мобильных (в составе процессоров Huawei Kirin) в 2017 году. С тех пор линейка расширилась на дата-центры (MLU) и edge-акселераторы. Cambricon играет важную роль в задачи технологической независимости Китая — особенно после введения экспортных ограничений США. Чипы Cambricon применяют Alibaba, другие облачные провайдеры и суперкомпьютеры для ИИ-исследований. С 2020 компания торгуется на STAR-рынке Шанхая, достигла миллиардных оценок. Её дизайн заточен под параллельную обработку нейросетей и эффективное управление памятью. Геополитическая ситуация стимулирует развитие полупроводников; Cambricon — на передовой национальных ИИ-семикондукторов и обеспечивает китайским компаниям возможность развивать ИИ на отечественном оборудовании.
56. Horizon Robotics – Китай (основана в 2015). Horizon Robotics — пекинская компания, специализирующаяся на edge ИИ-чипах для интеллектуальных автомобилей и IoT. Её основал бывший руководитель по deep learning Baidu. Серия процессоров Journey предназначена для автопилотирования и ADAS: они определяют объекты, отслеживают водителя, объединяют сенсоры при низком энергопотреблении. Эти чипы применяют автопроизводители и Tier1-поставщики в Китае, отражая тренд на умные функции в авто. Horizon выпускает и Sunrise для камер наблюдения и городского видеонаблюдения. Привлекла более $1,3 млрд (в числе инвесторов VW, Intel Capital); иногда её сравнивают с внутренними разработками Tesla по autopilot/FSD. В 2022 VW заключила соглашение использовать чипы Horizon в миллионах китайских авто. Предлагая доступную, специализированную ИИ-электронику для edge, Horizon отвечает на спрос мгновенного «умного края» — важно для задержек и приватности. Это пример смещения от облачного ИИ к концепции «умного края», необходимого для авто и встраиваемых решений.
57. Aurora Innovation – США (основана в 2017). Aurora — компания по технологиям автопилотирования, разрабатывающая платформу Aurora Driver — “водителя” автономных авто. Основана выходцами из Google (Waymo), Tesla и Uber. У Aurora полный стек для автономного управления, включая ПО и сенсоры. Первоначально делала ставку на роботакси, теперь сфокусирована на автоматических грузовиках — более реализуемый сектор. Проходили испытания на грузовиках Peterbilt и Volvo в Техасе. Используются лидар, радар, камеры и ИИ для восприятия, планирования траекторий. Отличительная особенность — FirstLight Lidar (получен с покупкой Blackmore), работающий на частотной модуляции для удалённых объектов. Партнёрства с FedEx, Uber Freight, грузовыми производителями. Вышла на биржу (SPAC) в 2021 для финансирования масштабного R&D. За счёт комплексного подхода «от грузовиков до такси, от железа до софта» и команды звёзд индустрии Aurora — заметный игрок в сфере автономных транспортных систем, нацеленный вывести безопасное автопилотирование на трассы и в сервисы такси.
58. Pony.ai – Китай/США (основана в 2016). Pony.ai — ведущий мировой стартап в области автономного вождения, с офисами в Силиконовой долине и ряде китайских городов. Основана бывшим руководителем ADAS в Baidu Джеймсом Пэном. Компания развивает системы автономности 4-го уровня и тестирует робо-такси; в Гуанчжоу и Пекине Pony.ai предоставляет услуги такси (в отдельных зонах без водителя). Была одной из первых, запустивших тесты робо-грузовиков в Китае. Технологии основаны на deep learning для восприятия и предсказания, есть партнёрства с Toyota, Hyundai. В 2022 первой среди китайских стартапов получила лицензию на работу полностью беспилотных авто в Пекине. Оценка Pony.ai — около $8,5 млрд; она уникальна тем, что работает и в Китае, и в США, используя таланты и регулирование обеих стран. Это двунациональный подход к гонке за автономностью. По мере продвижения Pony.ai влияет на политику AV (первая получила производственную лицензию для AV в Китае). Одна из самых передовых частных компаний по автономному транспорту, задаёт стандарты и бенчмарки в отрасли беспилотников.
59. Zoox – США (основана в 2014). Zoox — компания по автономным транспортным средствам под управлением Amazon (куплена в 2020), отличающаяся разработкой полностью нового робо-такси с нуля. Не модернизирует существующие авто, а спроектировала футуристичный двунаправленный электрокар без руля, предназначенный только для сервисов такси. Машина вмещает четверых, которые сидят друг напротив друга, и рассчитана на город, максимальная скорость — около 120 км/ч. ИИ Zoox управляет навигацией, восприятием (лидар, радар, камеры) и уникальным шасси для маневров на улицах. Испытывались в Сан-Франциско и Лас-Вегасе. Объединение аппаратного и программного стека позволяет Zoox оптимизировать пользовательский опыт (например, сдвижные двери и робо-объявления) и безопасность. Amazon видит длинную перспективу интеграции с логистикой; пока фокус — такси. В 2020 Zoox публично показала авто в автономном режиме, в 2023 начаты пилотные поездки сотрудников. Подход Zoox — создать робо-автомобиль с нуля — влияет на отрасль, показывая, каким может быть городской такси без ограничений человеческого водителя: пример инноваций «полного стека» в автономной мобильности.
60. Automation Anywhere – США (основана в 2003). Automation Anywhere — ведущий разработчик роботизированной автоматизации процессов (RPA), предлагающий софт-ботов для автоматизации рутинных задач в корпорациях. Конкурирует с UiPath, предоставляет платформу RPA с поддержкой ИИ: пользователи создают ботов для обработки счетов, ввода данных или переноса инфо между приложениями. ИИ встроен через IQ Bot, который может читать полу-структурированные документы (визуал, NLP — например, для распознавания PDF и email). Сервис Bot Insight — это аналитика на базе ИИ для мониторинга ботов. Интерфейс AARI (Automation Anywhere Robotic Interface) обеспечивает коллаборацию человека и бота в диалоговом формате. Автоматизируя ручные процессы, решение Automation Anywhere освобождает время сотрудников. Облачная платформа широко используется в финансах, аутсорсинге, здравоохранении. По мере цифровой трансформации Automation Anywhere помогает компаниям внедрять “цифровую рабочую силу” и двигаться к более широкому применению ИИ. Привлекла более $800 млн, работает в 90+ странах. Это ключевой игрок, продвигающий ИИ-автоматизацию в офисах мира.
61. H2O.ai – США (основана в 2012). H2O.ai — лидер open-source в области машинного обучения и ИИ-платформ. Главный продукт H2O широко используется как библиотека ML с эффективной обработкой больших данных в памяти. Ещё одно решение — H2O Driverless AI, отмеченный наградами AutoML-инструмент, автоматизирующий feature engineering, подбор моделей, интерпретацию и ускоряющий процессы data science. Сила H2O.ai — комбинация сообщества open source с корпоративными инструментами; они стоят за популярными алгоритмами, такими как XGBoost, и интегрировали техники explainable AI (например, LIME). Среди клиентов — банки, страховые, ритейл (например, скоринг, аномалии, персонализация). Недавно запустили H2O Wave (для создания ИИ-приложений) и H2O Hydrogen Torch (упрощающий deep learning). Платформенный подход (фиче-хранилище, app store и т.д.) выводит H2O.ai в число строителей облачного “AI Cloud” для бизнеса. ИИ H2O используют для прогнозирования, партнёр — NVIDIA (GPU ML). Благодаря открытому подходу и автоматизации H2O.ai значительно ускоряет темпы и прозрачность создания ML-моделей в мире.
62. Dataiku – Франция/США (основана в 2013). Dataiku — один из ведущих игроков в секторе корпоративных платформ для ИИ и машинного обучения. Компания создала среду Dataiku DSS (Data Science Studio), объединяющую подготовку данных, визуализацию, построение моделей (через AutoML или код), MLOps. Цель — демократизация ИИ внутри организаций: поддержка GUI для простых пользователей и возможности для инженеров. Поддерживаются плагины, интеграция с big data-технологиями (Spark, Hadoop), облаком. Dataiku используют более 500 предприятий в разных индустриях: FMCG, финансы, производство (прогноз спроса, оптимизация цепей поставок, клиентская аналитика). Штаб-квартира — в Нью-Йорке и Париже, статус «единорога», лидер в Gartner Magic Quadrant. Акцент на управлении, повторном использовании кодов и коллаборации помогает бизнесу масштабировать ИИ, сохраняя контроль. Dataiku — пример того, как софт-платформы помогают связать сырые данные и бизнес-ценность на базе ИИ, а его подход влияет на организацию ИИ-команд и проектов в компаниях.
63. Adobe – США (основана в 1982). Креативный гигант Adobe полностью интегрировал ИИ для творчества и работы с медиа через фреймворк Adobe Sensei. Он обеспечивает интеллектуальные функции во многих продуктах: Content-aware fill, нейросетевые фильтры в Photoshop, ИИ-видеомонтаж в Premiere Pro, аналитика и персонализация в Experience Cloud. В 2023 Adobe запустила Firefly, семейство генеративных ИИ-моделей для изображений и текста в Creative Cloud (генерация изображений из текстовых промптов, AI-стилизация текста и др.). Firefly обучалась только на лицензионном и общественном контенте, что снижает юридические риски. ИИ-функции встроены и в Acrobat (например, автопризнание форм), в 3D (Mixamo) и пр. За счёт ИИ Adobe помогает креативному классу работать быстрее: автоматизация рутины (теги, десятки вариантов ресурсов для A/B тестов), ускорение рутинных задач. Благодаря широкой аудитории подход Adobe к коллаборации «человек–ИИ» в творчестве задаёт стандарты отрасли, а концепция «соруководителя» (AI-помощник, а не замена) формирует мнение о роли ИИ в искусстве и контенте.
64. Scale AI – США (основана в 2016). Scale AI начала с аннотирования данных для обучения моделей ИИ, затем расширилась до целого набора data-centric AI-платформ. Изначально — платформа для разметки изображений, видео, LiDAR и других данных, что крайне важно для автопилота (клиенты — Tesla и др.) и компьютерного зрения. Технология обеспечивает качество благодаря ИИ-помощи разметчикам. Затем появилась Nucleus (управление данными) и Ascend (тестирование моделей), плюс инструменты для LLM (Scale Spellbook). У клиентов есть OpenAI, госструктуры, корпорации: Scale становится инфраструктурой для ИИ-разработки, фокусируясь на оценке и обработке данных до обучения моделей. Благодаря этому Scale AI решает проблему «garbage in — garbage out» и повышает качество конечных ИИ-решений. Роль Scale подчёркивает: данные — топливо для ИИ, а хорошие конвейеры разметки улучшают результаты обучения во всей индустрии.
65. Exscientia – Великобритания (основана в 2012). Exscientia — пионер применения ИИ для разработки лекарств, первая компания, у которой лекарство, созданное ИИ, дошло до клинических испытаний. Офис — Оксфорд. Платформа Exscientia сочетает deep learning и эволюционные алгоритмы для поиска новых молекул. Оптимизация нескольких параметров (эффективность, токсичность, селективность и т.д.) хорошо решается ИИ. В партнёрстве с Sumitomo Dainippon Pharma компания вывела первый ИИ-препарат для ОКР на I фазу КИ в 2020. В портфеле — препараты для онкологии, иммунологии; раскрутились и на COVID-антивирусе. Exscientia использует «кентавр-метод» — ИИ работает совместно с химиками на всех этапах. В 2021 Exscientia купила Allcyte (precision medicine на базе тканей пациентов). В 2021 прошла листинг на Nasdaq. Применяя ИИ, Exscientia сокращает время и цену поиска лекарств, показывая, как ИИ может ускорить инновации в дорогих и долгих R&D-процессах и быстрее выводить препараты к пациентам.
66. Viz.ai – США (основана в 2016). Viz.ai — компания в сфере медтеха, использующая ИИ для улучшения лечения инсультов и других острых состояний. Их ПО с разрешением FDA применяет deep learning для анализа КТ/МРТ мозга и автоматически обнаруживает инсульт (LVO), мгновенно оповещая неврологов (от этого зависит исход лечения). Viz.ai интегрируется в мобильное приложение для координации между врачами, что создаёт ИИ-центр triage-процесса инсульта, снижая задержки. Сейчас платформа умеет распознавать и другие острые состояния (ТЭЛА, аневризмы, кровоизлияния); внедрен ИИ для автоматического информирования врачей о переводе пациента. Идея “интеллектуальной координации ухода” показывает, как ИИ не только извлекает инсайты, но и автоматизирует маршрут пациентов. При поддержке известных фондов и реальных внедрениях, Viz.ai — один из лидеров ИИ в клинической практике, спасая жизни через ускорение доставки специалистов к пациенту. Их подход — пример того, как ИИ может применяться ко многим диагрозам с «окном эффективности».
67. SentinelOne – США (основана в 2013). SentinelOne — быстро растущая компания в кибербезопасности, использующая ИИ для защиты конечных точек (EDR). Их платформа размещает интеллектуальных агентов на серверах, лаптопах и в облаке для мониторинга и выявления вредоносных действий в реальном времени — через ML-анализ поведения, даже для неизвестных угроз. Модели ИИ анализируют цепочки событий системы, чтобы ловить скрытые атаки, затем автоматически реагируют (изоляция машины, убийство процесса). Эта механика обходит традиционных антивирусников: реагирует за миллисекунды, эффективно против рансомваря и fileless-атак. SentinelOne предлагает и XDR (кросс-детекция по endpoint, сети, user data). По внешним тестам, SentinelOne стабильно высоко оценивается за автодетекцию без ручной настройки. IPO в 2021. В эпоху быстроменяющихся угроз пример SentinelOne показывает, как ИИ защищает конечные точки быстрее человека. Конкуренция с CrowdStrike подтолкнула весь сектор к более автоматизированной аналитике в безопасности.
68. CrowdStrike – США (основана в 2011). CrowdStrike — лидер облачной безопасности конечных точек, известен ИИ-базированным обнаружением угроз и реагированием. Платформа Falcon собирает огромные объёмы данных и применяет ИИ/ML для обнаружения аномалий, поведенческих признаков атак. Security cloud CrowdStrike тренирует модели на глобальной телеметрии, что позволяет выявлять 0-day-вредоносы заранее. Пример: появление новой версии рансомвара у одного клиента — ИИ CrowdStrike быстро обобщает и защищает остальных proaktivно. Компания использует не только сигнатуры, но и «индикаторы атаки» (поведенческая аналитика). Также доступны автоматизированный threat hunting, triage (снижение алертности), уязвимости. Среди клиентов — крупнейшие корпорации и правительства. CrowdStrike показала, что Big Data и ИИ трансформируют безопасность за счёт масштабируемой, предиктивной, realtime-защиты — этим он вынудил классических вендоров также внедрять ИИ, и machine learning стал основой современной киберзащиты.
69. SparkCognition – США (основана в 2013). SparkCognition — компания из Остина, применяющая ML по трем основным трекам: индустриальное предиктивное обслуживание, кибербезопасность, оборона. SparkPredict анализирует сенсорные данные критичных машин (турбины, нефтяные установки и др.), применяя ИИ для прогнозирования отказов и сокращения простоя. DeepArmor — инструмент endpoint security на базе ИИ (по духу схож с SentinelOne). В оборонном секторе SparkCognition Government Systems разрабатывает ИИ для ситуационной осведомлённости, дронов, многодоменных операций (крупные клиенты — Boeing и др.). Линии бизнеса есть и в финансах (ИИ для трейдинга), оптимизации «зелёной» энергетики. Исследовательская команда публикует работы по нейросимволическому ИИ. Многоотраслевая практика SparkCognition доказывает универсальность ИИ — от IT до OT (energy/manufacturing), а фокус на надёжности, безопасности и эффективности укрепляет доверие корпораций и правительств.
70. Naver Corporation – Южная Корея (основана в 1999). Naver — крупнейшая интернет-компания Кореи («Google Кореи»), активно инвестирующая в ИИ для поиска, языка и контента. Держит лидерский поисковик, сервисы типа Line (мессенджер), Naver Webtoon — во всех применяет ИИ-рекомендации и персонализацию. Флагман: HyperCLOVA, гигантская корейская LLM (204 млрд параметров, дебют в 2021), заточенная под корейский язык. HyperCLOVA обеспечивает поиск, ассистентов, даже пишет стихи и статьи. Платформа Clova AI даёт голосовое распознавание (Clova Voice), используется в колонках, и Papago — переводчик для азиатских языков. Line (дочка Naver) метит в AI-аватары и ассистентов для чата. В ecommerce Naver применяет ИИ для поиска по картинке, персонализации. Двигая ИИ в неанглийском контексте, Naver обеспечивает корейских пользователей актуальными технологиями. Регулярно выступает на мировых конференциях, открыл 5G-лаборатории для робототехники и ИИ. Naver иллюстрирует, что ИИ способен проникать во всю экосистему сервисов, поддерживая лидерство через постоянные ИИ-инновации.
71. Samsung Electronics – Южная Корея (основана в 1938). Samsung — один из лидеров мирового рынка электроники, интегрирует ИИ в продукты и полупроводники. В потребительской электронике ИИ используется для: улучшений камер в смартфонах Galaxy, AI-апскейлинга изображений на QLED-телевизорах, «умных» функций в холодильниках (распознаёт продукты). Голосовой ассистент Bixby основан на ИИ. В микросхемах Samsung лидер по ИИ-железу: Exynos включает NPU, компания — один из ведущих производителей памяти и чипов для ИИ-ЦОДов. Ведётся разработка нейроморфных микросхем и создания собственной GPT-подобной модели для потребительских девайсов. В глобальных R&D-центрах (например, Samsung AI Center в Кембридже и Монреале) разрабатываются инновации для автопилота, медицинской диагностики, новых тренингов. Встраивая ИИ в миллиарды устройств и их компоненты, Samsung приближает ИИ к повседневной жизни и двигает границы того, как железо оптимизирует ИИ.
72. JD.com – Китай (основана в 1998). JD.com — гигант электронной коммерции Китая (конкурент Alibaba), прокладывающий путь для ИИ и автоматизации в ритейле. JD управляет огромной торгово-логистической инфраструктурой: алгоритмы рекомендаций персонализируют опыт сотням миллионов пользователей, ИИ прогнозирует спрос, оптимизирует цепи поставок. JD знаменита логистической автоматизацией: автоматизированные склады с ИИ-роботами, дроны для доставки в деревнях. Вскоре появилась «Asia No.1» — полностью автоматизированный склад, выполняющий до 200 тыс. заказов в день почти без людей, ИИ управляет сортировкой, маршрутами. В поддержке клиентов задействованы чат-боты (JIMI), сильная инвестиционная программа в R&D (лаборатории в Силиконовой долине и Пекине) — в том числе визуальный ИИ поиска товаров и магазины без касс (smart retail, аналог Amazon Go). Сочетая ИИ с коммерцией, JD.com не только увеличивает эффективность, но и задаёт образец будущего ритейла, где всё — от закупок до доставки — автоматизировано роботами и ИИ.
73. Runway ML – США (основана в 2018). Runway ML — новатор ИИ-инструментов для креатива, в особенности генеративного видео и работы с изображениями. Для художников, дизайнеров и видеомейкеров Runway предлагает десятки функций: генерация изображений из текста, удаление фона, апскейлинг видео, стилизация. Сооснователь Stable Diffusion (текст-в-картинку), интеграция в понятный интерфейс для некодеров. В 2023 Runway выпустила Gen-2 — одну из первых коммерческих моделей генеративного видео по тексту, способную создавать или трансформировать короткие видеоролики по промптам. Это может «отрендерить» простое видео в различных стилях за счёт ИИ. Simplification сложных ИИ-моделей до понятных инструментов дают доступ к ИИ-искусству без технических знаний. Runway используются для раскадровки, клипов, быстрого прототипирования. Концепция доступного ИИ для творчества от Runway вдохновила крупных игроков (Adobe, Canva) интегрировать такие функции. В будущем генеративный ИИ стирает грань между созданием и пост-продакшном — Runway задаёт тренд, как ИИ может стать естественной частью креативного инструментария.
74. Synthesia – Великобритания (основана в 2017). Synthesia — лидер в применении ИИ для генерации видео с цифровыми аватарами. Платформа позволяет создавать видео, где ИИ-ведущий говорит на разных языках просто по тексту — без камеры или студии. Ведущие основаны на реальной съёмке, но настраиваемы по внешности, голосу и языку. ИИ выполняет синхронизацию губ и клонирование голоса для максимального «реализма». Это популярно в e-learning, маркетинге, персонализированных сообщениях клиентам. Например, одно видео можно сделать на 10 языках и с 10 вариациями без съёмок. Synthesia использует deep learning для реалистичного синтеза лица и голоса, в том числе решая вопросы deepfake-этики (создание аватаров — только с согласия). Есть инструмент для превращения слайдов в видео с ИИ-ведущим. Synthesia делает видео-продакшн таким же лёгким, как написание письма, и тем самым меняет правила индустрии. Успех породил волну стартапов в области ИИ-аватаров и поднял темы ответственности и этики использования ИИ для deepfakes.
75. Tractable – Великобритания (основана в 2014). Tractable применяет ИИ в страховании и восстановлении после аварий и катастроф — используя компьютерное зрение для анализа фото повреждений автомобилей и недвижимости. Алгоритмы за секунды оценивают стоимость ремонта и нужные действия, что раньше занимало дни у людей-оценщиков. Крупнейшие страховщики используют ИИ Tractable: клиент загружает фото в приложение, ИИ распознаёт детали (например, треснутый бампер), сверяет с миллионами примеров и предсказывает стоимость и вариант (ремонт/замена). Это ускоряет одобрение выплат и возврат машины на дорогу. Tractable расширился на оценку ущерба недвижимости (например, анализирует фотоснимки крыш дронами после ураганов для ускорения выплат). Система учится на реальных данных страховых и кузовных центров. Это пример прикладного применения computer vision и ИИ для реальных бизнес-процессов, ускоряющий, удешевляющий и повышающий прозрачность процесса выплаты страховок.
76. OrCam – Израиль (основана в 2010). OrCam использует ИИ для ассистивных технологий, возвращая независимость людям с нарушением зрения или чтения. Основатели — те же, что у Mobileye. Продукт OrCam MyEye — носимое устройство (камера и динамик крепятся к очкам), распознаёт текст, объекты, лица и озвучивает их для пользователя. Например, пользователь «указывает» на газету — устройство озвучивает текст; смотрит на продукт — устройство его называет; запоминает лица и сообщает, что знакомый человек рядом. Всё работает в реальном времени, offline, за счёт эффективного on-device ИИ. Есть OrCam Read (для дислексии и усталости от чтения), и разработки для слабослышащих. ИИ и носимая электроника OrCam сильно улучшают жизнь, компания многократно отмечена наградами (CES, Time Best Inventions). Это доказывает, как ИИ может быть использован во благо общества, расширяя возможности людей с особенностями и задавая стандарты юзабилити для ассистивных AI-устройств.
77. Preferred Networks – Япония (основана в 2014). Preferred Networks (PFN) — токийская компания исследований и коммерциализации ИИ, пионер deep learning в Японии. Вышла из стартапа в поиске. Известна open-source-фреймворком Chainer (до 2019 года бестселлер для ИИ в Японии). Применяет ИИ в производстве, транспорте, здравоохранении: долгосрочное партнёрство с Toyota (автономные авто и домашние роботы), Fanuc (промышленные роботы с ИИ), применение глубокого RL для промышленных задач (сборка, обучение робототехники). В медицине — анализ геномики и снимков. Построена собственная суперкомпьютерная система MN-1 (2018, в топе мира). Концепция Edge Heavy — перенос вычислений ИИ на устройства ради приватности и эффективности. Хотя PFN малоизвестна за пределами Японии, внутри она двигатель цифровизации — её успех и open-source-вклад (Chainer, др.) повлияли на комьюнити разработчиков и стратегию ИИ в японских корпорациях.
78. Rasa – Германия/США (основана в 2016). Rasa — open-source-фреймворк для разработки диалоговых ИИ (чат- и голос-ассистенты), дающий разработчикам полный контроль над поведением ИИ и данными. В отличие от облачных ботов, Rasa можно развернуть локально и глубоко кастомизировать, потому особенно популярен среди корпоративных заказчиков (обработка обращений клиентов, internal IT, заказы). Стек Rasa включает NLU (распознавание смысла) (интенты, сущности) и модуль диалога (ML и правила для ответов). Подход позволяет учить модели на собственных данных и проектировать сложные диалоги с контекстом и уточнениями. Ориентирован на «developer first», есть активное сообщество и плагины. Rasa используют такие компании, как HCA Healthcare (бот для пациентов), и даже ВОЗ (бот по COVID-19). Благодаря открытому подходу Rasa стала стандартом прозрачных, настраиваемых ИИ-ассистентов, востребованных для приватного и кастомного внедрения, а её популярность иллюстрирует спрос на самостоятельные (on-prem) решения.
79. Shield AI – США (основана в 2015). Shield AI — стартап оборонной сферы, разрабатывает автономные ИИ-системы для военного и гражданского применения. Главный продукт — Nova, малый квадрокоптер-дрон, использующий ИИ для автономного полёта внутри зданий (без GPS) и создания 3D-карт в реальном времени — это важно для разведки в городах, освобождения заложников и др. Nova может самостоятельно обследовать помещения и передавать инфо солдатам (разведчик со сверхосведомлённостью). ПО Hivemind — автономная система принятия решений и управления роем дронов без оператора. В 2022 Shield AI купила Martin UAV и интегрировала их V-BAT (больший VTOL-дрон) с Hivemind. Shield AI нацелена на “умное роевое” поведение дронов под контролем человека. Крупные госконтракты (Пентагон), оценка выше $2 млрд. Продукты — на передовой военного применения ИИ, открывая дискуссию об этике и автономии в вооружённых системах. Быстрый рост отражает приоритет автономии в обороне и доверие к ИИ для критических операций в суровой обстановке.
80. Covariant – США (основана в 2017). Covariant — ведущая компания в AI-робототехнике, специализируется на ИИ для манипуляторов в автоматизации складов. Основана исследователями из Беркли. Платформа Covariant Brain позволяет роботам “видеть” и “брать” самые разнообразные объекты в хаотичных условиях — классическая проблема для автоматизации складов. Мозг робота обучается deep reinforcement learning и meta-learning, непрерывно совершенствуя манипуляции с новыми предметами. Такие роботы используются для сортировки заказов, комплектации, идентификации и индукции товаров (одежда, игрушки, продукты и т.д.) — и могут работать 24/7. Пример: робот снимает товар с конвейера и кладёт в заказ по принципу “pick&place” или работает в паре с человеком. Решение внедрено с Knapp и др. в США, Европе, Азии. Фокус на “последней миле” автоматизации позволяет покрыть то, что раньше считалось невозможным даже для ИИ. По мере роста ecommerce и дефицита рабочей силы, инновации Covariant влияют на рынок логистики и фабрик.
81. Jasper – США (основана в 2021). Jasper (ex-Jarvis) быстро стала топовым игроком ИИ-копирайтинга и генерации контента. Платформа позволяет маркетологам, бизнесу, авторам создавать тексты для блогов, рекламы, соцсетей, email и т.д., задавая лишь пару параметров (бриф, тональность). Jasper, построенный на LLM, выдаёт креативный и связный текст (требующий лишь лёгкой редактуры) за минуты; популярен для ликвидации writer’s block, массовых описаний товаров или локализации под разные языки и стили. В наличии шаблоны, SEO-интеграция, монетизация — подписки, сотни тысяч пользователей, прибыльность. Jasper начала с API GPT-3, теперь развивает собственные модели и расширяет партнёрства (Surfer SEO, фотостатусы). Запустив ИИ в маркетинге и копирайтинге, Jasper подтолкнула всю отрасль к внедрению AI; за ней последовали конкуренты (Copy.ai, Writesonic), интеграции в Notion, Microsoft Word. Jasper доказывает, что генеративный ИИ может профессионально помогать креативщикам, а нишевые AI‑продукты коммерчески жизнеспособны.
82. Uptake – США (основана в 2014). Uptake — компания промышленной аналитики, внедряющая ИИ для предиктивного обслуживания и операционного анализа в энергетике, транспорте, тяжёлой промышленности. Платформа агрегирует сенсорные, сервисные данные (локомотивы, турбины, самосвалы) и применяет ML для прогнозирования отказов, рекомендаций по сервису (например, предсказывает отказ компрессора через 2 недели). Uptake собрала тысячи “подписей сбоев” для разных видов техники. Яркий пример: контракт с Caterpillar на аналитику машин в горнодобыче и строительстве. Есть инструменты анализа журналов обслуживания, топливной эффективности, сравнительный бенчмаркинг по флоту. После hype-цикла IoT Uptake сохранила бизнес и экономит клиентам миллионы на предотвращении простоев. Uptake стала проводником Industry 4.0 для тяжёлых индустрий, доказывая, что «синие воротнички» выигрывают от data-driven-решений; проникновение ИИ часто требует очистки, интеграции данных и сильного change-менеджмента.
83. Fractal Analytics – Индия/США (основана в 2000). Fractal Analytics — международный провайдер аналитики и ИИ-услуг, первопроходец AI‑поддержки решений из Индии. Работает в США, Европе, Азии, помогает компаниям из топ-500 применять ИИ в FMCG, ритейле, здравоохранении, финансах. Основные задачи — глубинная аналитика клиентов, прогнозирование спроса, маркетинговый анализ, предотвращение мошенничества. Пример: алгоритмы Fractal помогают FMCG‑компаниям управлять запасами, предсказывают спрос, страховым — выявлять фрод. Компания также инкубирует продукты: Qure.ai (ИИ-радиология, анализ рентгенов и КТ), Theremin.ai (инвест-решения), Cuddle.ai (ИИ-бизнес-аналитик, выдающий инсайты на естественном языке). Fractal — один из ранних ИИ-флагманов Индии, важен для развития местных кадров и осведомлённости о графе AI. Оценка — более 1 млрд; успехи Fractal демонстрируют важность ИИ-консалтинга для компаний, которые не могут построить ИИ сами, а также роль интеграторов решений.
84. Upstart – США (основана в 2012). Upstart — финтех-компания, внедряющая ИИ-алгоритмы в скоринг и выдачу потребительских кредитов, чтобы сделать кредиты доступнее и справедливее традиционного FICO. Задействует широкий спектр факторов: образование, стаж, уровень жизни, транзакции и т.д.; всё анализируется ML для предсказания надёжности. Это даёт банкам/кредитным союзам платформу для выдачи более широкому кругу клиентов под лучшие ставки и при низких уровнях дефолта. Модель обучается на историях погашения, компания докладывает о снижении числа дефолтов при том же уровне одобрения. В 2021 провела IPO, показывая интерес инвесторов к ИИ на рынке кредитования (но есть и вопросы о работе с bias и кризисах). Недавно вышла на автокредиты. Upstart заставила индустрию кредитования пересмотреть традиционный скоринг и задуматься о переходе к scorecard AI. Пример ИИ, меняющего правила в критичной для людей сфере финансовых решений.
85. AlphaSense – США (основана в 2011). AlphaSense — платформа рыночной разведки и исследований, использующая ИИ и NLP для индексирования и поиска финансовой информации. Для финансистов, стратегов и аналитиков: агрегирует миллионы документов (от SEC-файлов и транскриптов звонков до новостей и внутренней документации) с быстрым интеллектуальным поиском по контексту. Например, запрос «влияние роста цен на сталь на маржу автопрома» — AI AlphaSense найдёт нужные цитаты, с анализом тональности и синонимов. Можно мониторить упоминания тем/конкурентов, автоматически получать дайджесты по темам. В числе технологий — семантический поиск, работа с жаргоном, автоматическая генерация summary на базе LLM. За счёт ускорения работы аналитиков продукт востребован у банков, инвестфондов, корпораций топ-500 и недавно оценён более чем в 1 млрд. AlphaSense подняла планку — теперь конкуренты типа FactSet и Bloomberg активно внедряют ИИ.
86. SAP – Германия (основана в 1972). SAP — гигант корпоративного ПО, интегрирует ИИ в ERP, цепи поставок, HR, клиентский опыт, помогая компаниям стать «интеллектуальными предприятиями». Функции ИИ — часто под брендом SAP Leonardo или «встроены» — пример: ML для сопоставления платежей и счетов, предиктивное пополнение запасов, ИИ-аналитика в HR (поиск лучших кандидатов, обнаружение bias), чат-боты поддержки клиентов. SAP предоставляет AI Business Services на своей Business Technology Platform — шаблонные функции (распознавание документов, изображений, прогнозирование для бизнесов), плюс отраслевые ИИ‑модели (например, для оптимизации выпуска или расчёта спроса в ритейле). Фокус SAP — интеграция ИИ в существующие интерфейсы, автоматизация или рекомендации без перехода на новые платформы. Благодаря огромному рынку SAP ИИ-функции быстро распространяются в крупных компаниях. Важно и партнёрство с Microsoft Azure и др — совместный подход по массовому внедрению ИИ. Встроенный ИИ помогает клиентам SAP превращать данные в решения и внедряет data-driven инструменты в старые процессы.
87. Fourth Paradigm (4Paradigm) – Китай (основана в 2015). Fourth Paradigm или 4Paradigm — китайский ИИ-стартап, специализируется на AutoML и корпоративных AI-решениях. Платформа автоматизирует весь цикл создания ИИ (от data prep до выбора и деплоя моделей), позволяя банкам, страховым, ритейлу быстро создавать ИИ даже без собственной команды. Решения 4Paradigm применяются в скоринге, прогнозах оттока, рекомендациях. Компания лидер внедрения ИИ в финансовом секторе Китая, помогает банкам автоматизировать риск-менеджмент, маркетинг. Особый фокус — ИИ для поддержки решений: не только предсказывать, но и рекомендовать бизнес-стратегии (например, в оптимизации маркетингового бюджета через RL). Фигурирует в лидерских квадрантах Gartner, выигрывала ML‑соревнования, выходила на IPO в Гонконге как один из первых крупнейших AI-стартапов страны. Как «китайский ИИ-единорог» 4Paradigm отражает спрос на платформы AI для компаний и задаёт темп в мировом AutoML — в гонке, где задача: чтобы ИИ создавал ИИ с минимальным ручным трудом.
88. Tenstorrent – Канада (основана в 2016). Tenstorrent — стартап по ИИ-железу, разрабатывающий процессоры для ИИ и HPC на базе RISC-V. Ведёт компанию Джим Келлер (легендарный разработчик чипов). Миссия — создавать масштабируемые, эффективные чипы для нейросетей, сочетая ядра RISC-V (открытый стандарт архитектуры) с кастомной on-chip-сетью для гибкости и пропускной способности. Флагман Grayskull и новые Wormhole конкурируют с GPU: заявлены ниже энергопотребление и цена на ряде задач, используются в серверах, edge. Tenstorrent продаёт developer-boards, лицензирует IP (например, партнёрство с LG для ИИ-телевизоров). Компания делает ставку на открытость железа для ИИ. По мере появления разных форматов ИИ-моделей (от дата-центров до edge) стратегия — предоставить строительные блоки, которые легко интегрировать. Несмотря на раннюю стадию, компания привлекла инвестиции (Samsung, Hyundai) и ведущих специалистов. Значим Tenstorrent и как пропагандист открытой экосистемы в AI‑железе, альтернативы закрытой экосистеме NVIDIA.
89. G42 – ОАЭ (основана в 2018). Group 42 (G42) — головная структура из Абу-Даби, двигающая ИИ и облако на Ближнем Востоке. Многонаправленно: здравоохранение, финансы, геоинформатика, госсектор. Яркий пример — G42 Healthcare, партнёрство с BGI из Китая (крупнейшая лаборатория COVID‑тестов, позже — лидеры испытаний вакцины в ОАЭ, море ИИ и data analytics для медицины). G42 развивает суперкомпьютер Artemis, входит в рейтинг самых мощных в регионе, ядро для AI. В 2023 их дочерняя компания Presight AI провела IPO (big data-анализ: безопасность, пандемии). Партнёрство с Alphabet X (ИИ в геологии), с Чэнду (умные города), дочерний Bayanat — ИИ-геоинформатика. G42 запускает MBZUAI — первый в мире AI-университет. Благодаря этим проектам G42 формирует ядро “ИИ-силы” Ближнего Востока, мостит дорогу локализованным цифровым трансформациям, включая арабский язык и специфику. Пример оркестровки развития ИИ через государственно-частное партнёрство.
90. InstaDeep – Тунис/Великобритания (основана в 2014). InstaDeep — новаторский AI‑стартап с корнями в Тунисе, затем — Лондон, эксперт в deep RL и AI для принятия решений. Крупный момент — сотрудничество с BioNTech (разработка ИИ для анализа variants COVID), после чего BioNTech купила InstaDeep за ~$680 млн (самое крупное AI‑поглощение в Европе в 2023). Сильные стороны InstaDeep — применение ИИ для маршрутизации, логистики, биоинформатики. Примеры: оптимизация расписаний поездов Deutsche Bahn, маршрутизация судов, ИИ для floorplanning чипов, коллаборации с DeepMind (AlphaFold, генерация new computational approaches). Компания показывает, что мирового класса AI‑таланты возможны вне Силиконовой долины — успех InstaDeep ускоряет развитие AI‑экосистемы не только в Тунисе, но и в Африке/Ближнем Востоке.
91. Uniphore – Индия/США (основана в 2008). Uniphore — компания по диалоговым ИИ и автоматизации, фокус — contact center solutions и голосовые технологии. Стартовала в Индии с голосовых сервисов для сельских регионов, затем вышла на мировой B2B-рынок. Платформа сочетает ASR, NLU, voice biometrics, автоматизированных агентов, помогает операторам contact-центров: виртуальный ассистент может распознавать намерения по голосу, делать транскрипции в реальном времени, мгновенно выдавать знания; постзвонка ИИ суммирует содержание и задачи. Q for Sales применяет CV для анализа мимики по видео, U-Trust — биометрию для аутентификации. В 2020-е интеграция generative AI (GPT) для автогенерации ответов, email-фоллоу-апов. Uniphore активно приобретает (Emotion Research Lab, Jacada по RPA), достигла оценки >$2 млрд, иллюстрируя, как ИИ трансформирует сферу контакт-центров, делая сервис быстрее и глубже. Успех подчеркивает растущий вклад Индии в AI-продакт мирового уровня.
92. Icertis – США (основана в 2009). Icertis — лидер рынка ИИ‑управления жизненным циклом контрактов (CLM). Облачная платформа переводит тысячи корпоративных контрактов в цифровой вид и анализирует их с помощью NLP: выделяет ключевые положения, обязательства, риски (например, пункты об ответственности, авто-пролонгации) во всей базе компании. Инсайты — какие поставщики опасны, соблюдаются ли стандарты и т.д. В 2023 выпустила ExploreAI (генеративный AI-инструмент на базе Azure OpenAI): отвечает на запросы к контрактам простым языком, автоматически создаёт версии, summary. Интеграция с ERP, CRM позволяет транслировать контрактные данные напрямую в закупки, продажи. За счёт ИИ-подхода Icertis помогает снизить потери от неисполнения контрактов и соблюдать compliance. Оценка >$5 млрд, клиенты — Microsoft, Airbus. Успех подтолкнул конкурентов внедрять ИИ в CLM, закрепив тренд, что контракты — data asset, который можно автоматически анализировать, оптимизируя legal-процессы.
93. Neuralink – США (основана в 2016). Neuralink — нашумевший нейротехнологический проект, основанный Илоном Маском, с целью создания интерфейсов мозг-компьютер (BCI) для прямой связи мозга и компьютера. Миссия — симбиоз с ИИ, чтобы человек мог управлять машинами, общаться на уровне мысли, лечить неврологические патологии. Компания выпустила продвинутый имплантат для мозга, состоящий из тысячи микроскопических электродов, способных считывать и стимулировать нейроны. Чип размером с монету вживляется хирургическим роботом. На презентациях — обезьяна, играющая в «Ping-pong» силой мысли, что доказывает корректность считывания сигналов. AI‑аспект — высокоточное декодирование нейронных данных в команды (например, движение курсора). В 2023 получено разрешение FDA на клинические испытания у людей (для парализованных). Несмотря на амбициозность, вопросы безопасности и этики, Neuralink подстегнул интерес и инвестиции в сектор BCI. В случае успеха возможны лечение паралича, слепоты, а в будущем — новые когнитивные возможности человека: память, «чтение мыслей» и прочее. Neuralink раздвигает границы взаимодействия ИИ и биологии, решая фундаментальную задачу: интеграция ИИ и человеческого мозга.
94. ElevenLabs – США (основана в 2022). ElevenLabs — стартап по ИИ-синтезу речи (TTS) и клонированию голоса, ставший знаменитым благодаря реалистичной, эмоционально окрашенной синтетической речи. Платформа позволяет генерировать речь из текста, а также повторять голос человека по небольшой аудиовыборке. Модель ИИ учитывает нюансы — эмоции, тембр, интонацию, что делает аудио почти неотличимым от человеческого (аудиокниги, дубляж игр/роликов, персональные голосовые помощники). Это вызвало волну использования и беспокойство: появилось много deepfake-голосов знаменитостей, что заставило ElevenLabs включить фичи защиты (клонирование только с согласия, скрытые водяные знаки). Благодаря API и веб-интерфейсу ElevenLabs делает продвинутый TTS доступным для всех. Качественный ИИ-голос помогает медиа (озвучка статей, голоса для слепых), персонализированным продуктам (для потерявших голос из-за болезни), но также — угрозы по deepfake. ElevenLabs задал стандарт в генеративном аудио, равняются даже технологии больших компаний, а его путь подчёркивает важность баланса инноваций и этики в эпоху voice AI.
95. Aleph Alpha – Германия (основана в 2019). Aleph Alpha — европейский ответ на крупные языковые модели, AI‑лаборатория из Гейдельберга, разрабатывающая «суверенные» LLM и мультимодальные модели. Компания построила модель Luminous (13 млрд параметров, есть версии до 70 млрд), поддерживает английский и немецкий; таргет — дать Европе альтернативу американским ИИ. Ключевые направления: многоязычность и приватность, доступ по API и on-premise — summary, перевод, Q&A по документам и мультимодальные (анализ текста и изображений, описание или ответы по картинке). Aleph Alpha уделяет особое внимание explainability: их ИИ обосновывает ответы, выделяя, какие части документа их сформировали. Работала с армией Германии и ведомствами, заботящимися о цифровом суверенитете. Aleph Alpha и Mistral во Франции — знамя курса Европы на самостоятельное развитие ИИ и «суверенитет» данных, своё исследование и этику (GDPR). Модели компании адаптируют под языки, ценности и культуру региона, доказывая, что даже небольшие страны могут конкурировать с гигантами за ключевую инновацию века.
96. Groq – США (основана в 2016). Groq — стартап в области AI-процессоров, основанный бывшими инженерами Google (создателями TPU), разработал уникальную tensor streaming processor (TSP)-архитектуру — высокопроизводительные чипы с низкой задержкой. В Groq отказались от кэшей и многопоточности и сделали архитектуру, где данные идут через вычислительные блоки по фиксированному маршруту (оптимизация компиляции, отсутствие накладных расходов), что даёт предсказуемую производительность и минимум задержки, полезно в realtime-задачах (автопилот, трейдинг). Один чип >1000 TOPS, лёгкая масштабируемость, простое программирование (на C++). Фокус — альтернативы GPU в случаях, где критичен именно «реалтайм» (детерминизм), а не только мощность. Groq уже используют в FS и обороне для AI-инференса. Хотя существенно меньше гигантов типа Nvidia, Groq демонстрирует важность новых идей в AI‑железе, стимулирует развитие альтернатив (streaming, асинхронность). Удачи Groq — иллюстрация конкуренции, когда таланты и инвестиции легко фокусируются на переосмыслении базовых принципов ради ускорения ИИ будущего.

97–100 места: Почетные упоминания

Наконец, несколько дополнительных примечательных компаний, которые не соответствуют приведённым выше категориям, но заслуживают признания за своё влияние и инновации в мире ИИ:

97. Плагины OpenAI (несколько партнёров, запуск в 2023 г.) – Глобально. Хотя это не компания, экосистема плагинов ChatGPT (и интеграций с партнёрами OpenAI) меняет то, как программное обеспечение взаимодействует с ИИ. Такие компании, как Expedia, Instacart, Slack и Wolfram|Alpha, создали плагины, которые позволяют ChatGPT взаимодействовать с их сервисами, продемонстрировав новый опыт пользователя, управляемого ИИ. Например, плагин OpenTable позволяет ChatGPT искать бронирование ресторанов, а плагин Wolfram выполняет вычисления, сочетая рассуждение с фактическим подсчётом. Эта тенденция совместимости ИИ означает, что будущие ИИ-ассистенты смогут без труда использовать инструменты и действовать в интернете. Это ускоряет инновации, ведь даже небольшие стартапы (например, погодный сервис или туду-приложение) могут расширить охват, подключившись к ChatGPT. По мере роста этой экосистемы плагинов она становится предвестником ИИ-агентов, выполняющих многошаговые задачи онлайн, координируемых с помощью естественного языка. Эта модель сотрудничества, инициированная OpenAI, включает множество компаний и может быть столь же значимой, как любой отдельный продукт — отсюда и «почётное упоминание» в контексте ИИ-компаний.
98. Olive AI – США (основана в 2012 г.). Olive — специализированная ИИ-компания в здравоохранении, автоматизирующая административные процессы для больниц и клиник. Провозглашаемая как «ИИ-рабочая сила в медицине», боты Olive выполняют такие задачи, как проверка страховой элигибельности, предварительные авторизации, обработка претензий и управление запасами — фактически, действуя как цифровой сотрудник для сокращения рутинной бумажной работы. Интегрируясь с электронными медицинскими картами и системами страховщиков, ИИ Olive позволяет экономить значительное время и средства на бэк-офисных операциях, позволяя медицинскому персоналу больше сосредоточиться на пациентах. Также во время пандемии компания применяла ИИ для помощи в отчётности по лабораторным анализам. Широкое внедрение в системе здравоохранения США привлекло внимание к огромному потенциалу ИИ в сокращении административных издержек здравоохранения (что является одной из главных причин высокой стоимости медицины). Успех Olive побудил многих провайдеров рассматривать ИИ не только в клинических целях (например, диагностика), но и для повышения операционной эффективности. Компания демонстрирует, что ориентированные на отрасль ИИ-компании могут создавать глубокую ценность, точно решая задачи с учётом нюансов: в данном случае — сложности рабочих процессов и требований к конфиденциальности в медицине.
99. Bright Machines – США (основана в 2018 г.). Bright Machines продвигает интеллектуальное производство с помощью «микрофабрик» — гибких производственных ячеек, использующих ИИ-управляемых роботов и компьютерное зрение для сборки и проверки продукции с минимальным участием человека. Эффективно внедряя автоматизацию, определяемую программным обеспечением, на производственные линии, компания делает их более адаптивными (быстро перенастраиваемыми под разные продукты) и масштабируемыми. Bright Machines использует ИИ для повышения точности роботов и контроля качества (обнаружение дефектов с помощью зрения), а также для моделирования и оптимизации процессов на фабриках. Ориентируясь на такие отрасли, как электроника, Bright Machines стремится вернуть производство ближе к потребителю и в страну, снижая зависимость от рабочей силы. Подход компании иногда называют «Tesla для производственного оборудования» за внедрение современных вычислительных технологий в консервативную сферу. С учётом усложнения производств и сокращения жизненного цикла продуктов, концепция Bright Machines автоматизации самой автоматизации (применение ИИ для настройки и работы производственных линий) очень актуальна, двигая «Индустрию 4.0» от теории к практике. Видение компании показывает: ИИ способен не только улучшать текущие процессы, но и по-новому строить производство, постепенно трансформируя мировые производственные парадигмы.
100. Snowflake – США (основана в 2012 г.). Snowflake изменила рынок хранения данных своей облачной платформой, и всё больше связана с ИИ и машинным обучением, позволяя организациям хранить и анализировать огромные объёмы данных, необходимых для ИИ-проектов. Хотя Snowflake формально не «ИИ-компания», она предоставляет инфраструктуру данных, поддерживающую множество ИИ-приложений: её Data Cloud позволяет легко обмениваться данными и выполнять запросы сквозь разные хранилища, что критично для обучения надёжных моделей. Snowflake добавила поддержку Python, упростила каналы данных для ML и заключила партнёрства, чтобы внедрить машинное обучение непосредственно на уровне данных (например, интеграция с DataRobot и H2O.ai). Благодаря тому, что данные становятся доступнее и производительнее (почти неограниченная масштабируемость), Snowflake снижает барьер для подачи качественной информации в ИИ-алгоритмы. Многие компании строят «фичсторы» и пайплайны выводимых моделей именно на Snowflake. Таким образом, Snowflake косвенно ускоряет принятие ИИ — напоминая нам, что инновации в инженерии данных и хранении — ключ к прогрессу ИИ. Стремительный рост и влияние на то, как компании работают с данными (переход с локальных баз к облачным хранилищам и data lake), сделали Snowflake почётным участником списка, ведь она представляет тот фундамент, на котором строится весь ИИ-стэк.

Итог: Глобальная экосистема искусственного интеллекта богата и стремительно развивается. Эти 100 компаний (и многие другие) движут прогресс во всех сферах. От технологических гигантов, вплетающих ИИ в повседневную жизнь, до нишевых стартапов, решающих конкретные задачи с помощью ИИ-решений, — каждый вносит вклад в развитие возможностей искусственного интеллекта. С продолжением инноваций можно ожидать появления новых лидеров и преображения уже существующих. Но совершенно ясно одно: искусственный интеллект стал критическим фактором конкурентоспособности и изменений общества по всему миру. Следя за этими влиятельными организациями, мы можем заглянуть в то будущее, которое они вместе формируют.