100 титанів ШІ, що формують майбутнє: Світовий список лідерів ШІ 2025

Штучний інтелект трансформує галузі та переосмислює технологічні рубежі по всьому світу. У цьому звіті представлені 100 найвпливовіших компаній зі штучного інтелекту у світі — від галузевих гігантів до передових стартапів — на основі інноваційності, впливу на ринок, глобального охоплення та технологічного лідерства. Ці компанії охоплюють різні сфери ШІ: генеративний ШІ, автономний транспорт, робототехніку, корпоративний ШІ, комп’ютерний зір, апаратне забезпечення для ШІ, медичний ШІ, фінтех, кібербезпеку та інші. Кожен запис містить короткий опис (місія, основні технології, сектори), визначні продукти або інновації, рік заснування, країну походження та посилання на офіційний вебсайт.

У нашій методології ранжування враховуються як якісні, так і кількісні фактори, включаючи проривні інновації, внесок в екосистему, фінансування/оцінку та партнерства. У цьому списку показано, як організації з усього світу розсовують межі можливого у сфері ШІ — від Кремнієвої долини й Пекіна до Лондона й далі. Дізнайтеся про ключових гравців, що рухають вперед глобальну революцію у сфері штучного інтелекту.

Зміст

• Топ-10 гігантів ШІ у світі
• Місця 11–30: Глобальні лідери з розвитку ШІ
• Місця 31–50: Інноватори та спеціалізовані лідери
• Місця 51–70: Галузеві піонери в ШІ
• Місця 71–100: Нові гравці та вузькопрофільні експерти в ШІ

Топ-10 гігантів ШІ у світі

Ці десять компаній — важковаговики світу ШІ, які мають величезні ресурси та команди для масштабного розвитку штучного інтелекту. Вони лідирують у сфері хмарної інфраструктури, фундаментальних досліджень у сфері ШІ та випускають продукти, якими користуються мільярди людей.

1. Alphabet (Google) – США (заснована 1998). Материнська компанія Google і Google DeepMind, Alphabet — піонер у дослідженнях і застосуванні ШІ. Експертиза Google у сфері штучного інтелекту втілена в алгоритмах пошуку, хмарних сервісах і споживчих продуктах, які використовують у всьому світі. Google DeepMind (раніше DeepMind Technologies) досягла історичних результатів, таких як перемога AlphaGo в го, і очолює дослідження в глибинному навчанні та штучному загальному інтелекті. Cеред визначних інновацій — фреймворк TensorFlow і екосистема генеративного ШІ Gemini. Сотні сервісів Google з використанням ШІ (від Google Assistant до рекомендацій YouTube) демонструють місію компанії — “організувати всю інформацію світу” за допомогою ШІ.
2. Microsoft – США (заснована 1975). Глобальний лідер у корпоративному ШІ та хмарних обчисленнях, Microsoft значно інвестує у дослідження, розробку та інфраструктуру штучного інтелекту eweek.com. Компанія інтегрувала ШІ у свої продукти (наприклад, Azure AI services, Office 365 Copilot) та уклала історичне партнерство з OpenAI (інвестувавши мільярди), щоб зробити інструменти на базі GPT доступними широким масам eweek.com. Хмара Microsoft Azure розміщує численні рішення на базі ШІ та навіть суперкомп’ютери для навчання моделей у великих масштабах eweek.com. Завдяки пропозиціям від когнітивних API до Azure OpenAI Service Microsoft “демократизує ШІ” для розробників і бізнесу, прагнучи стати провідною платформою для розвитку ШІ eweek.com.
3. OpenAI – США (заснована 2015). Передовий дослідницький центр у сфері ШІ, який перетворився на компанію: саме OpenAI започаткувала вибуховий розвиток генеративного ШІ завдяки серії великих мовних моделей GPT і популярному помічнику ChatGPT. Місія OpenAI — створювати “безпечний і корисний” штучний загальний інтелект. Серед визначних інновацій — GPT-4, модель генерації зображень DALL·E 2 і Whisper для розпізнавання мовлення. Штаб-квартира компанії — у Сан-Франциско. Проривний запуск ChatGPT наприкінці 2022 року спричинив масовий інтерес до генеративного ШІ. OpenAI продовжує рухати межі можливого співвідноcно зі здатностями ШІ, займаючись водночас і дослідженнями з безпеки ШІ.
4. NVIDIA – США (заснована 1993). NVIDIA — беззастережний лідер у сфері апаратного забезпечення для ШІ, що забезпечує GPU та системи, на яких ґрунтуються сучасні AI-навантаження. Її високопродуктивні графічні процесори є ключовими для навчання та розгортання нейронних мереж, роблячи NVIDIA “двигуном” більшості передових моделей ШІ. Окрім “заліза”, NVIDIA пропонує повний софтверний стек (бібліотеки CUDA, фреймворки ШІ) та розробляє платформи для робототехніки (Jetson), автономного водіння (NVIDIA Drive) тощо. Через партнерство із хмарними провайдерами та інвестиції у стартапи NVIDIA побудувала навколо своїх технологій екосистему ШІ. Вплив компанії настільки великий, що “всі дороги у сфері обчислень на ШІ ведуть до NVIDIA”.
5. Meta Platforms – США (заснована 2004). Материнська компанія Facebook, Instagram та WhatsApp, Meta масштабно впроваджує ШІ у соцмережах і метавсесвіті. Дослідницький підрозділ Meta (FAIR) створює передові моделі комп’ютерного зору та НЛП, а у 2023 році Meta випустила родину відкритих великих мовних моделей LLaMA. Алгоритми ШІ Meta управляють рекомендаціями контенту для мільярдів користувачів. Компанія впроваджує генеративний ШІ у свої застосунки — наприклад, ШІ-помічники в Messenger, генерація зображень в Instagram — для персоналізованих та занурюючих взаємодій. Маючи величезні масиви даних і потужності, Meta — ключовий рушій застосування ШІ у споживчій сфері (незважаючи на дещо пізніший старт у генеративному ШІ порівняно з окремими конкурентами).
6. Amazon – США (заснована 1994). Гігант e-commerce та хмарних технологій Amazon став світовим лідером з хмарних сервісів на базі ШІ та споживчого ШІ. Для користувачів — голосовий помічник Alexa став першопрохідцем в інтелектуальних будинках, а рекомендаційні алгоритми персоналізують покупки мільйонам. Для бізнесу — AWS пропонує широкий спектр AI-служб, від готових API з обробки зору й мови до платформи Amazon Bedrock із хостингом базових моделей. Власна лінійка базових моделей Amazon (кодова назва Nova) забезпечує роботу Alexa та нових функцій штучного інтелекту. Серед останніх інновацій — агентний ШІ для веб-серфінгу та автоматичного перекладу голосу. Інтегруючи передові AI-технології у ритейл, логістику та AWS, Amazon ґарантує глибоку вбудованість ШІ у бізнес-процеси компанії.
7. Google DeepMind – Велика Британія (заснована 2010, придбана Google у 2014). Раніше — DeepMind Technologies, лабораторія в Лондоні (нині частина Alphabet), що стала відомою завдяки проривним дослідженням у сфері ШІ. Місія DeepMind — розробка “алгоритмів навчання загального призначення”. Саме тут створили AlphaGo — першу програму, яка перемогла чемпіона світу з го, що стало головною віхою розвитку ШІ. Згодом DeepMind вразила науковий світ передбаченням структури 200 мільйонів білків за допомогою AlphaFold, що призвело до революції в біохімії. Серед інших інновацій — AlphaZero (освоєння шахів та шьогі через самонавчання) й успіхи у deep reinforcement learning для ігор та оптимізації. Маючи міжнародні наукові офіси та тісну інтеграцію з продуктами Google, DeepMind є дослідницьким центром світового класу, який формує як теорію, так і реальні застосування ШІ.
8. Tesla, Inc. – США (заснована 2003). Tesla — це не лише виробник електромобілів, а й лідер в ШІ для автономних систем. Компанія використовує ШІ та комп’ютерний зір для створення систем Autopilot та Full Self-Driving (FSD) Beta, що дозволяють накопичувати мільйони кілометрів реальних даних для безперервного навчання. Tesla розробляє власні чипи для ШІ (FSD computer та суперкомп’ютер Dojo), на яких тренуються та виконуються нейромережі для автономної їзди. ШІ також використовується у людиноподібних роботах Optimus і для автоматизації виробництва. Зі стратегією масштабного впровадження роботаксі та автономних роботів, вертикально-інтегрований підхід Tesla робить її однією з найамбітніших AI-компаній у транспортній галузі. (Цікавий факт: Tesla була заснована в Каліфорнії 2003 року як “автомобільна компанія, яка також є технологічною”, і така стратегія (наприклад, акцент на ШІ) залишилась невід’ємною частиною її ідентичності.)
9. Apple – США (заснована 1976). Найбільша технологічна компанія світу робить AI доступним мільярдам людей завдяки екосистемі “залізо+ПЗ”. Спростивши впровадження ШІ на пристроях, Apple інтегрує у смартфони Neural Engine для швидкого розпізнавання облич та обробки зображень; розробляє функції збереження приватності (наприклад, персоналізована Siri та автозаміна на основі ШІ). Apple впроваджує інновації у комп’ютерному баченні (FaceID, AI-камери в iPhone) та AR (з використанням AI для просторового аналізу). Незважаючи на певну закритість у R&D, Apple, за чутками, розробляє власні мовні та генеративні моделі для покращення Siri та інструментів для розробників. Фірмові чипи (M-серія) також оптимізовані під машинне навчання, що гарантує максимально непомітну інтеграцію ШІ у користувацький досвід. Велика користувацька база й орієнтація на користувацький (приватний) ШІ роблять Apple глобально впливовою попри доволі “тихий” у порівнянні з іншими відкритий AI-профіль.
10. Baidu – Китай (заснована 2000). Її часто називають “Google Китаю”, адже Baidu змінилася з пошукового сервісу на диверсифікованого технологічного лідера та флагмана ШІ eweek.com. AI-портфель Baidu — від екосистеми Baidu Brain (ШІ у комп’ютерному зорі, НЛП, глибокому навчанні), розробки AI-чіпів (Kunlun), хмарних ШІ-сервісів — до самостійного водіння (проект Apollo). Baidu інвестує в AI ще з 2010 року і вже має повноцінну AI-екосистему eweek.com. Серед інновацій — ERNIE Bot, генеративний китайськомовний чатбот, що змагається з ChatGPT eweek.com, а також прориви у мовних технологіях (Deep Speech) і дослідженнях квантових обчислень, які Baidu інтегрує у свої AI-процеси eweek.com. Штаб-квартира — у Пекіні, і Baidu — провідна компанія AI-індустрії Китаю з лабораторіями по всьому світу та ключовою участю у державних у ініціативах зі ШІ.

Місця 11–30: Глобальні лідери з розвитку ШІ

У цю групу входять великі технологічні конгломерати та швидкозростаючі інноватори з різних куточків світу. Вони мають суттєвий вплив на екосистему ШІ — чи то через відомі споживчі платформи, чи через масштабні корпоративні рішення, чи шляхом створення критичної AI-інфраструктури.

11. ByteDance – Китай (заснована у 2012). ByteDance – компанія, яка стоїть за TikTok та Douyin, – стрімко стала однією з провідних AI-компаній світу, завдяки використанню штучного інтелекту для зміни способу споживання контенту. Її успіх зумовлений високорозвиненими алгоритмами рекомендацій, що персоналізують відеострічки з неймовірною точністю, забезпечуючи світову популярність TikTok. Перший продукт ByteDance, Toutiao, використовував AI для підбору новин, а згодом – короткі відеододатки Douyin/TikTok наочно продемонстрували захопливу силу контенту на базі штучного інтелекту. Компанія має власну AI Lab і масштабно розвиває рішення у сферах комп’ютерного зору, обробки природної мови та глибинного навчання для підтримки своїх медіаплатформ. Завдяки понад мільярду користувачів TikTok і додатковим продуктам, як музичний додаток Resso на AI, ByteDance показує, як AI може створювати захоплюючий користувацький досвід, перетворюючи стартап на багатомільярдну технокорпорацію.
12. IBM – США (заснована у 1911). Історичний технологічний піонер, IBM переосмислила себе як лідера в AI-рішеннях для бізнесу та дослідженнях. Watson AI від IBM стала відомою, перемігши у Jeopardy! у 2011, а сьогодні пропонує галузеві AI-продукти (від чат-ботів Watson Assistant до Watson Health). У портфоліо AI IBM також увійшов Watsonx – нова платформа для фундаційних моделей та AI-навантажень. Компанія з Нью-Йорка спеціалізується на гібридному хмарному AI, автоматизованих IT-операціях на базі AI, AI-бізнес-консалтингу. IBM багато інвестує у R&D (посідає перші місця за кількістю патентів у США) і співпрацює із університетами (наприклад, MIT-IBM AI Lab), щоб просувати AI. Завдяки експертизі у діалоговому AI, машинному навчанні й етиці AI, IBM допомагає багатьом компаніям зі списку Fortune 500 масштабно впроваджувати AI, що робить її надійною складовою AI-екосистеми для підприємств.
13. Tencent – Китай (заснована у 1998). Tencent – гігант інтернет-індустрії зі штаб-квартирою в Шеньчжені, чия імперія охоплює соціальні мережі (WeChat), ігри, фінтех, хмарні обчислення та розваги – і все це підсилено штучним інтелектом. AI Lab і YouTu Lab (комп’ютерний зір) компанії розробляють технології, що вдосконалюють її продукти: від розпізнавання обличчя у WeChat Pay до AI-модерації контенту в ігрових сервісах. Розумні сервіси WeChat (перекладач, фільтри для обличчя) і рекомендаційні системи для новин, відео й музики Tencent ґрунтуються на сучасних AI-алгоритмах і обслуговують сотні мільйонів користувачів. Також Tencent активно інвестує у AI-стартапи глобально (зокрема, частки у Tesla, OpenAI та багатьох китайських AI-компаніях). З проєктами у автономному водінні, медичному AI та хмарних сервісах AI Tencent виступає ключовим постачальником AI-платформ у Китаї. Величезні об’єми даних і обчислювальні потужності створюють міцну базу для подальших AI-інновацій для масового та корпоративного сегментів.
14. Alibaba Group – Китай (заснована у 1999). Alibaba – технологічний конгломерат, найвідоміший завдяки e-commerce, але також є лідером у хмарних обчисленнях і AI у Азіатсько-Тихоокеанському регіоні. Alibaba Cloud (Aliyun) – найбільший провайдер хмарних послуг у Китаї, що пропонує широкий спектр AI-сервісів і інструментів аналітики великих даних. Академія DAMO Alibaba проводить найновіші AI-дослідження (від AI-чипів до NLP). AI компанії видно у e-commerce (рекомендації товарів, розумна логістика), платформі міського трафіку City Brain та системах виявлення шахрайства Alipay. Хмарний підрозділ розробив власну велику мовну модель (Tongyi Qianwen) та AI-бота-помічника. Незважаючи на регуляторні складнощі останніх років, Cloud Intelligence Group залишаються головним драйвером AI у Китаї. Місія Alibaba – спростити бізнес у світі, підкріплена AI, який оптимізує усе – від ланцюгів постачання до взаємодії з клієнтами.
15. Huawei – Китай (заснована у 1987). Huawei – глобальний гігант телекомунікацій та електроніки, який дедалі більше зосереджується на AI-чипах та інфраструктурі як на стратегічному напрямі. Компанія із Шеньчженя розробляє AI-смартфони й пристрої IoT, а також потужні AI-процесори – серію Ascend для дата-центрів і Kirin для мобільних пристроїв. Хмарна платформа Huawei надає AI-сервіси, компанія інвестує у рішення для оптимізації телеком-мереж і Smart City. Під тиском санкцій Huawei подвоїла інвестиції в AI-дослідження – від створення альтернатив іноземним чипам до досліджень AI для високопродуктивних обчислень. Також запущено MindSpore – відкритий фреймворк глибинного навчання. Масштаби компанії у мережах і прагнення створити AI-екосистеми (у партнерстві з університетами та галузями) роблять Huawei вагомим гравцем на AI-ринку, особливо для ринків, що розвиваються.
16. Intel – США (заснована у 1968). Intel, світовий лідер у виробництві процесорів для ПК, останніми роками різко переорієнтувалася на AI-апаратні та програмні рішення. Щоб доповнити свої CPU, Intel придбала AI-стартапи (Habana Labs для AI-акселераторів і Movidius для обробки зору) й представила такі продукти, як процесори Habana Gaudi і Intel Xeon із вбудованими інструкціями AI. oneAPI AI analytics toolkit Intel містить оптимізовані бібліотеки для машинного навчання. Компанія також досліджує нейроморфні чипи (Loihi), які імітують обчислення, подібні до мозку. Попри конкуренцію у високотехнологічних AI-чипах, вплив Intel залишається відчутним завдяки присутності у дата-центрах по всьому світу. Її чипи обробляють багато AI-навантажень, а програмне забезпечення Intel (OpenVINO toolkit) дозволяє розгортати AI на периферії. З новим CEO Петром Гелзінгером, який робить пріоритетом AI і виробничі потужності, Intel прагне відновити лідерство у сфері комп’ютерної AI-інфраструктури.
17. Anthropic – США (заснована у 2021). Anthropic – яскравий AI-стартап, заснований колишніми дослідниками OpenAI, який спеціалізується на розробці надійних і керованих AI-систем. За підтримки великих інвесторів (Google тощо) Anthropic створила велику мовну модель Claude як альтернативу GPT-4 із фокусом на безпеку та етику AI. Claude генерує тексти, код, діалоги, роблячи акцент на корисності й нешкідливості. Дослідження Anthropic щодо “конституційного AI” (з використанням принципів для управління поведінкою моделі) вплинуло на кращі практики індустрії. Попри молодість, Anthropic завдяки команді й підходу стала важливим гравцем у гонці LLM. Місія компанії – створити “корисні AI-системи, яким можна довіряти”, Anthropic виступає за відповідальне регулювання AI. На тлі буму генеративного AI Anthropic виділяється інноваціями із фокусом на безпеку і швидко розширює можливості своїх моделей, щоб конкурувати на вістрі AI-технологій.
18. Palantir Technologies – США (заснована у 2003). Palantir – провідна компанія у сфері аналітики даних, яка різко розвинула напрям AI, пропонуючи платформи для допомоги урядам і бізнесу в аналізі великих даних. ПЗ Palantir (наприклад, Foundry для комерційних клієнтів і Gotham для оборони) використовує AI/ML для пошуку закономірностей у фінансових даних та розвідданих. Нещодавно Palantir запустила AI Platform (AIP), що інтегрує великі мовні моделі у приватні мережі, дозволяючи організаціям застосовувати AI до чутливих даних. Відомі співпрацею з військовими та силовими структурами, Palantir допомагає у AI-аналітиці для підтримки рішень (наприклад, оптимізація ланцюгів, виявлення шахрайства, розвідка на полі бою). CEO називає продукти компанії “автономною AI-операційною системою” для підприємств. Завдяки успіху у критичних сферах і виходу на ринок комерції, Palantir стала одним із найвпливовіших провайдерів операційних AI-рішень для оборони, медицини, фінансів.
19. Salesforce – США (заснована у 1999). Світовий лідер CRM-програмного забезпечення, Salesforce глибоко впровадила AI у свої платформи, створивши “AI-first” інструменти для управління взаєминами з клієнтами. Salesforce Einstein генерує прогнози та рекомендації всередині додатків Salesforce (для продажів, маркетингу, сервісів) – це і оцінювання лідів, і автоматичний розподіл звернень клієнтів. У 2023 Salesforce презентувала Einstein GPT, поєднавши моделі OpenAI з власними AI для створення контенту (автоматизовані email або відповіді в чаті) прямо в CRM. Salesforce також інвестує у генеративні AI-стартапи і створив фонд у $500M для інновацій в AI. Підхід компанії підкреслює доступність AI для бізнес-користувачів. Завдяки довірі клієнтів по всьому світу, Salesforce стимулює впровадження AI в бізнес-процеси. Від банків до ритейлу – AI-модулі Salesforce підсилюють залучення клієнтів та прийняття рішень, що закріплює статус Salesforce як акселератора AI для бізнесу.
20. Qualcomm – США (заснована у 1985). Qualcomm – провідна напівпровідникова компанія, яка розвиває AI на периферії, особливо у мобільних і IoT-пристроях. Процесори Snapdragon містять спеціалізовані AI-ядра (Hexagon DSP і AI-ядра), що забезпечують локально машинне навчання у смартфонах – підтримка розумної камери, голосових асистентів, AR у мільярдах телефонів. AI-чипи Qualcomm використовуються в AR/VR-гарнітурах, авто, дронах, бездротових IoT-пристроях. Дослідження компанії у AI просунули ефективну роботу нейромереж, а також оптимізовано популярні AI-фреймворки (як-от TensorFlow Lite) для малопотужних пристроїв. Місія Qualcomm – надати “AI всюди”, дозволяючи потужні AI-обчислення без залежності від хмарних центрів, що важливо для приватності, затримки та конективності. У поєднанні з 5G AI робить Qualcomm ключовим гравцем у екосистемі периферійного AI, забезпечуючи інтелектуальний аналіз прямо на пристроях – від розумних камер до авто.
21. AMD – США (заснована у 1969). Advanced Micro Devices (AMD) – ключовий конкурент у галузі AI-обладнання. Відомий виробник CPU та GPU, завдяки поглинанню Xilinx (лідера FPGA) і створенню прискорювачів MI-серії AMD кинув виклик NVIDIA на ринку AI для дата-центрів. GPU AMD використовуються для навчання AI (особливо у хмарних провайдерів), а CPU – у багатьох серверах для AI-навантажень. Компанія також розробляє AI-чипи, а Xilinx FPGA використовуються в адаптивних AI-інференсах для вузьких задач. Сильна сторона AMD – високопродуктивні обчислення: вона постачає CPU та GPU для суперкомп’ютерів для AI. Відкриті програмні стеки (ROCm) та вигідна ціна роблять AMD альтернативною AI-платформою. У час буму AI-силікону інновації AMD у гібридних рішеннях (CPU+GPU+FPGA) роблять компанію впливовою у розвитку інфраструктури сучасного AI.
22. Databricks – США (заснована у 2013). Databricks – єдиноріг, який задає тренд у аналітиці великих даних та ML-платформах. Виросла із творців Apache Spark, Databricks пропонує єдину платформу для розробки пайплайнів даних і навчання AI на масивних датасетах. Архітектура Lakehouse поєднує data warehouse і data lake, дозволяючи все – від підготовки даних до розгортання моделей – робити в одному місці. Databricks лідирує у MLops – допомагає бізнесу запускати AI-виробництво. Інтегрована MLFlow для трекінгу експериментів, а нещодавно придбано MosaicML для ефективного навчання моделей й надання доступного тренування великих моделей. З оцінками понад $30 млрд, Databricks має тисячі корпоративних клієнтів (шахрайство, рекомендації, геноміка). Об’єднуючи data engineering і data science, Databricks пришвидшує шлях від “сирих” даних до AI-аналітики у найбільших компаніях світу.
23. Hugging Face – США/Франція (заснована у 2016). Hugging Face стала центром open source AI. Все починалося з чат-бота, а їх бібліотека Transformers зробила найпередовіші NLP-моделі доступними кожному. Сьогодні Hugging Face – це платформа з понад 100 000 ML-моделей і наборів даних, де науковці та розробники обмінюються моделями для мови, зору, аудіо й інших сфер. Їхній сайт часто називають “GitHub для машинного навчання”. Місія Hugging Face – “відкрити алгоритм” і зробити AI доступним та відтворюваним. Виступає розробником таких моделей, як BERT, GPT-2/3 (репліки), Stable Diffusion, та інструменту Gradio для швидких AI-демо. Партнери Hugging Face – AWS, Microsoft, Google (інтеграція open models у хмарні сервіси). Громадський характер платформи значно прискорив AI-інновації у світі – тепер для старту проєкту більшість фахівців просто беруть готові моделі у Hugging Face. Цей community-driven AI-підхід закріпив Hugging Face як ключового гравця у глобальному AI-русі.
24. UiPath – Румунія/США (заснована у 2005). UiPath – лідер RPA (роботизованої автоматизації бізнес-процесів), що використовує AI для автоматизації рутинної цифрової роботи. Заснована у Бухаресті, згодом штаб-квартира у Нью-Йорку, платформа UiPath застосовує комп’ютерний зір і ML, щоб софт-“роботи” могли імітувати дії людини на ПК – клікати, друкувати, читати екрани, обробляючи задачі на кшталт введення даних, обробки інвойсів, оновлення БД. UiPath інтегрує AI-навички (розпізнавання документів, AI-комп’ютерний зір для інтерфейсів, чат-боти), щоб зробити автоматизацію гнучкішою. При цьому додано Automation GPT для генерації скриптів “людською” мовою. Завдяки величезній спільноті розробників UiPath дає змогу досягти “AI-автоматизації” та підвищити ефективність. Впроваджується у фінансах, медицині, уряді й інших галузях, а успішне IPO 2021 підкреслює важливість автоматизації на AI. Прагнення до цифрової трансформації робить UiPath ключовим постачальником масштабної AI-автоматизації бек-офісу та рутинних процесів.
25. Boston Dynamics – США (заснована у 1992). Boston Dynamics всесвітньо відома завдяки своїм найсучаснішим роботам з вражаючою рухливістю та інтелектом. Як відгалуження MIT, компанія (тепер під контролем Hyundai Motor Group) стала символом передових робототехнічних технологій – Atlas (гуманоїд), Spot (четвероногий робот-собака), Stretch (робот для переміщення коробок на складах). Їх роботи використовують сучасний AI для балансу, навігації, маніпуляції – наприклад, Spot із комп’ютерним зором автономно патрулює об’єкти та картографує місцевість. Вірусні відео Boston Dynamics (роботи танцюють чи паркурять) – це прорив у локомоції та сприйнятті роботів. Компанія переходить від R&D до комерції, продаючи Spot для інспекції й безпеки. Boston Dynamics підтягує межі робототехнічних AI, демонструючи синергію ML, алгоритмів управління та механіки. Її приклад вселяє натхнення (і для науковців, і для масової культури), роблячи компанію однією з найважливіших AI-робототехнічних фірм у світі.
26. Waymo – США (заснована у 2009 як Google Self-Driving Car Project). Waymo, дочірня компанія Alphabet, – піонер безпілотних авто (AV). Вийшла з проекту безпілотників Google, сьогодні – комерційна компанія, що лідирує у технологіях автономного водіння 4 рівня. Система Waymo на базі AI – Waymo Driver – поєднує лідар, камери, радари та нейромережі для розпізнавання та орієнтації на дорозі. У Фініксі, Аризона, Waymo керує громадським сервісом роботаксі із повністю автономними автівками та розширює географію. Компанія також тестує вантажоперевезення Waymo Via. За десятиліття розробки та десятки мільйонів кілометрів автономних тестів їхня технологія – золотий стандарт безпеки й інновацій у AV. Запущені перші повністю автономні ride-hailing сервіси, що закріплює провідну роль Waymo у AI для транспорту. Завдяки симуляціям та передовим дослідженням у AI (від комп’ютерного зору до планування) Waymo веде автономну революцію вперед.
27. Mobileye – Ізраїль (заснована у 1999). Mobileye – лідер у автомобільному AI, відома завдяки камерам системи Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS), що встановлені у мільйонах авто. Офіс у Єрусалимі (придбана Intel у 2017), технологія Mobileye використовує AI-комп’ютерний зір для функцій смуги руху, уникнення зіткнень, адаптивного круїзу та ін. Чипи й софт EyeQ обробляють відео з камер авто, ідентифікуючи ТЗ, людей, смуги, знаки у реальному часі. Mobileye AI-картографія вже охоплює понад 8 млрд км доріг для підтримки автономії. Нині, як незалежний підрозділ Intel (IPO у 2022), Mobileye розробляє повноцінні рішення для автономного водіння; її Mobileye Drive тестується у роботаксі та авто високої автономності. Компанія співпрацює із провідними автоконцернами (BMW, Volkswagen, Toyota тощо), масово впроваджуючи AI-безпечність у стандартні авто і рухаючись до повної автономності з унікальним AI-підходом “бачення” у машинах.
28. Cruise – США (заснована у 2013). Cruise – провідна компанія у сфері автономних авто, яка зосереджена на впровадженні роботаксі без водія у містах. За підтримки General Motors (а також Honda) Cruise розробила електричні безпілотники (наприклад, Cruise Origin) із AI-софтом та сенсорами (лідар, радар, камери). У Сан-Франциско вже працює комерційний роботаксі-сервіс Cruise, у якому AI навігає містом без людини. Технології компанії включають глибинне навчання для сприйняття (ідентифікації об’єктів, прогнозу рухів) і навчання з підкріпленням для вибору рішень на дорозі. Cruise – перша, хто запропонувала публіці повністю автономне таксі у великому місті США; автівки компанії вже мають мільйони кілометрів автономних поїздок. Вирішуючи проблеми складного міського середовища, Cruise задає темп “гонці роботаксі”, тісно працюючи з GM для інтеграції своїх AI-рішень у серійні авто. Успіх у Сан-Франциско та плани розширення закріплюють Cruise у лідерах AI для транспортування.
29. C3.ai – США (заснована у 2009). C3.ai (читається «Сі-трі ей-ай») – постачальник корпоративного AI-софту, знаний повною платформою для швидкої розробки, розгортання і масштабування AI-додатків. Засновник – Том Сібел. C3.ai орієнтується на такі сектори, як виробництво, енергетика, оборона, фінанси, пропонуючи готові AI-модулі й інструменти. C3 AI Suite дозволяє інтегрувати великі масиви даних і застосовувати ML для прогнозної діагностики, оптимізації ланцюгів, аналітики енергомереж, CRM datamation.com datamation.com. Компанія партнерить із хмарними гігантами (Microsoft Azure, AWS, Google Cloud) та системними інтеграторами, має понад 40 готових AI-аплікацій datamation.com. Наприклад, ВПС США використовують C3.ai для аналітики обслуговування авіапарку. Спрощуючи складність кор-проектів (автоматична інтеграція і менеджмент даних, моделей), C3.ai став популярним рішенням для компаній, які прагнуть швидко впровадити AI. Його вплив – у прискоренні індустріального AI через корпоративно-дружню платформу.
30. DataRobot – США (заснована у 2012). DataRobot – піонер автоматичного машинного навчання (AutoML), платформа, яка дозволяє розробляти та розгортати ML-моделі з мінімальним кодом. Інтерфейс орієнтований на data scientist-ів і бізнес-аналітиків, автоматизує трудомісткі процеси: підбір фіч, вибір алгоритмів, налаштування гіперпараметрів – що прискорює створення AI-моделей (прогноз відтоку, попиту тощо) на підприємцтвах. У платформу інтегровано моніторинг і класичні інструменти для підтримання в актуальному стані AI-моделей. DataRobot використовують фінансові, медичні, страхові компанії (наприклад, fraud detection, аналіз ризиків пацієнтів). Абстрагуючи складність ML, DataRobot дозволяє також компаніям без розвинених data science-команд отримувати AI-інсайти. “AI створює AI” – так можна охарактеризувати DataRobot, що використовує інтелектуальну автоматизацію для розробки інших AI. Залучивши великі інвестиції та здобувши глобальну клієнтську базу, DataRobot закріпився як лідер демократизації розробки AI, визначаючи підходи AI-індустрії для enterprise.

Місця 31–50: Інноватори та спеціалізовані лідери

Ці компанії виділяються завдяки експертизі у доменних AI-нішах або проривним інноваціям. Серед них – піонери генеративного AI, виробники чипів нової генерації та фірми, які застосовують AI у креативних і високоефективних сферах.

31. Stability AI – Велика Британія (заснована у 2020 р.). Stability AI — стартап, який стоїть за Stable Diffusion, проривним генератором зображень за текстом з відкритим кодом, що дав старт революції в генеративному мистецтві. Маючи місію “ШІ від людей і для людей”, Stability AI профінансувала та випустила Stable Diffusion у 2022 р., дозволивши будь-кому створювати зображення за текстовими підказками і налаштовувати модель під нові стилі. Це спричинило хвилю інновацій в AI для зображень та появу численних похідних моделей. Наразі Stability AI займається розробкою інших відкритих моделей (Stable LM для мови та Dance Diffusion для музики). Публікуючи у відкритий доступ передові AI-моделі, компанія кидає виклик закритим підходам великих технологічних корпорацій і дає потужність глобальній спільноті розробників і митців. Головний офіс компанії розташований у Лондоні, а дослідники працюють у різних країнах світу. Її вплив помітний за тим, як генеративний AI поширюється — багато застосунків і сервісів використовують Stable Diffusion. Принципи відкритості і публічного доступу допомогли Stability AI закріпити позиції провідного інноватора, що формує культурні й креативні наслідки розвитку AI.
32. Cohere – Канада (заснована у 2019 р.). Cohere — впливовий стартап у галузі великих мовних моделей (LLM), створений колишніми дослідниками Google Brain. Базуючись у Торонто, Cohere пропонує API-платформу NLP на основі власних великих мовних моделей. Розробники можуть використовувати моделі Cohere для створення чи аналізу тексту в застосуваннях для генерації контенту, підсумовування, класифікації, пошуку тощо. Особливістю Cohere є орієнтація на бізнес: компанія забезпечує конфіденційність даних і можливість тренувати моделі на корпоративних наборах даних. Флагмани моделі Cohere (command та embed) пропонують конкурентоспроможність із моделями GPT від OpenAI, а компанія має партнерства з Google Cloud та іншими. Оскільки компанії прагнуть впроваджувати LLM, не передаючи дані третім сторонам, підхід Cohere “bring LLMs to your data” набуває популярності. Значне фінансування та науковий потенціал робить Cohere одним із провідних незалежних AI-лабораторій, які рухають вперед мовний AI і роблять його доступним через хмарні API.
33. AI21 Labs – Ізраїль (заснована у 2017 р.). AI21 Labs — ізраїльська AI-компанія на передовій обробки природної мови. Вона розробила Jurassic-2 — одну з найбільших мовних моделей світу (178 мільярдів параметрів, на рівні GPT-3) і пропонує її через API для генерації й розуміння тексту. AI21 також створила споживчий продукт Wordtune — популярний AI-асистент для письма, який може переписувати чи підсумовувати текст із людською природністю. Інша інновація — LLM для івриту, що робить AI21 лідером у неангломовному NLP. AI21 поєднує глибоке навчання й лінгвістичні знання — наприклад, їхні моделі можуть наводити джерела чи розкладати складні завдання. Позиціонуючись як альтернатива OpenAI, AI21 Labs робить акцент на гнучкості та контрольованості мовного AI. Компанія демонструє зростаючу роль Ізраїлю в AI-інноваціях і має партнерства (наприклад, із Amazon Bedrock) для виходу на корпоративний ринок. Як одна із деяких компаній світу зі створення величезних LLM, AI21 є ключовим гравцем у розвитку мовного AI.
34. Inflection AI – США (заснована у 2022 р.). Inflection AI — новий стартап, співзаснований AI-корифеями (зокрема Рідом Гоффманом та Мустафою Сулейманом, співзасновником DeepMind), що зосереджений на створенні персональних AI-асистентів. У 2023-му Inflection запустила Pi (“personal intelligence”) — AI-чатбота, що слугує дружнім співрозмовником, надаючи підтримку та інформацію у більш людяній, емпатійній манері. Мета Inflection — створити AI, який з часом розуміє потреби та особистість користувача, щоб стати цифровим компаньйоном чи коучем. Компанія залучила понад $1,5 млрд, що є одним із найбільших для стартапу бюджетів, і тренує власні моделі на внутрішньому суперкомп’ютері (на NVIDIA GPU). Команда Inflection має експертів із підкріпленого навчання й безпеки, які працюють над тим, щоб поведінка Pi відповідала намірам і цінностям користувача. Спрямовуючись на персоналізований, довірливий AI, Inflection AI прокладає важливий напрямок у галузі: AI для особистих, встановлених стосунків. Її амбітне бачення та потужна підтримка роблять її впливовим гравцем у генеративному AI-секторі.
35. Graphcore – Велика Британія (заснована у 2016 р.). Graphcore — провідний стартап у сфері AI-обладнання, відомий своїми чипами IPU (Intelligence Processing Unit) — новим видом процесорів, створених спеціально для AI-навантажень. Базується в Брістолі, Graphcore IPU має масово паралельну архітектуру з тисячами ядер і значним обсягом пам’яті безпосередньо на чипі, що забезпечує ефективне тренування нейромереж. Graphcore постачає ці чипи у своїх серверних комплексах IPU-POD та через хмару. Їхнє обладнання використовується в задачах від мовних моделей до геномного аналізу. Підхід Graphcore — переосмислити дизайн процесора від самого початку саме для машинного інтелекту, а не лише пристосувати GPU. Також компанія створила програмну платформу Poplar, щоб розробники могли скористатися перевагами IPU. Завдяки значному фінансуванню й партнерствам (наприклад, Azure від Microsoft), Graphcore певний час мала мільярдну оцінку як провідний європейський AI-чип-стартап. Хоча конкуренція у сфері AI-чипів жорстка, технології Graphcore підвищили стандарти щодо продуктивності і вплинули на уявлення галузі про нові архітектури чипів для AI.
36. Cerebras Systems – США (заснована у 2016 р.). Cerebras стала сенсацією завдяки нестандартному підходу до AI-обладнання: створенню найбільшого у світі комп’ютерного чипа для пришвидшення глибинного навчання. Її Wafer-Scale Engine (WSE) має розмір з тарілку, містить цілу кремнієву пластину обчислювальних ядер на одному чипі й використовується в AI-комп’ютерах серії Cerebras CS. Новітній Cerebras WSE-2 має понад 850 000 ядер і може тренувати великі нейронні мережі дуже швидко, зберігаючи всю модель на одній пластині (що усуває потребу пересилати дані між багатьма дрібними чипами). Cerebras націлюється на завдання від тренування LLM до комп’ютерної біології. Її рішення використовують національні лабораторії та AI-дослідницькі групи, які мають потребу в гігантських обчислювальних потужностях. Переосмислюючи розміри та архітектуру чипів, Cerebras долає межі класичного апаратного забезпечення. Її сміливість (водяне охолодження, спеціалізовані компілятори) зробили Cerebras інноватором AI-інфраструктури, що надихає інших мислити нестандартно щодо прискорення AI. Чим більшими стають моделі, тим більш унікальним стає шлях Cerebras для满足 цієї потреби.
37. SenseTime – Китай (заснована у 2014 р.). SenseTime — одна з найбільш цінних AI-компаній світу, відома технологіями комп’ютерного зору та глибинного навчання. Головний офіс у Гонконзі та Шанхаї. SenseTime пропонує алгоритми й рішення для розпізнавання облич, аналізу зображень і відео, автономного водіння тощо. Її технологія використовується у системах міського спостереження, мобільних фільтрах для обличчя, аналітиці роздрібної торгівлі, системах допомоги водіям. Технології розпізнавання облич SenseTime часто очолюють світові рейтинги і широко використовуються урядом та бізнесом у Китаї. Компанія також займається фундаментальними AI-дослідженнями, робить внесок у відкритий код і публікує наукові роботи. SenseTime вийшла на біржу у 2022 році, отримала статус “AI-єдинорога” і стала краєугольним каменем AI-розвитку Китаю, входячи до національної AI-команди. Вона також розширює діяльність у AI-освіті, медичних знімках та AR/VR. Попри американські санкції через етичні питання, SenseTime впливає на розвиток комп’ютерного зору і підвищення точності й масштабованості розпізнавання облич.
38. Megvii – Китай (заснована у 2011 р.). Megvii — відома своєю платформою для розпізнавання облич Face++ — ще один гігант китайського AI, який спеціалізується на комп’ютерному зорі. API Face++ (запущений у середині 2010-х) був одним із перших широко вживаних хмарних сервісів розпізнавання облич для розробників. Алгоритми Megvii відзначаються високою точністю розпізнавання людей та об’єктів, здобували перемоги на міжнародних конкурсах. Портфель продукції включає FaceID (верифікація особистості для фінтеху), FacePass (системи доступу), MegEye (міське спостереження). Megvii також створює AI-сенсори й автоматизацію для складів через систему Hetu. Як і SenseTime, Megvii вважається національним AI-чемпіоном Китаю, що забезпечує “розумні міста” та програми безпеки. Вона зіткнулася із зривом IPO і включенням до американського списку обмежень, але продовжує інновації в галузі зору — нещодавно відкрила код окремих моделей глибинного навчання. Піонерство у сервісах розпізнавання облич та масштабність на ринку безпеки зробили Megvii впливовим гравцем у застосуванні AI до спостереження і міських технологій.
39. Darktrace – Велика Британія (заснована у 2013 р.). Darktrace — лідер у AI для кібербезпеки, відомий підходом “Enterprise Immune System”, який застосовує AI для виявлення й реагування на кіберзагрози. Заснована математиками й екс-співробітниками британських спецслужб, платформа Darktrace вивчає нормальні “патерни життя” мереж і пристроїв, а потому виявляє аномалії в реальному часі (ймовірні кібератаки). Ця самонавчальна технологія, що ґрунтується на неконтрольованому машинному навчанні, дозволяє компаніям виявляти загрози, які пропускають засоби на сигнатурах. Модуль Antigena може навіть автономно реагувати на атаки (наприклад, ізолюючи скомпрометовані пристрої). Працюючи по всьому світу, Darktrace захищає клієнтів у фінансах, охороні здоров’я, виробництві від новітніх загроз чи інсайдерських атак. Компанія вийшла на Лондонську біржу у 2021-му, підкресливши довіру інвесторів до AI для безпеки. Darktrace впровадила AI у серце корпоративного захисту і змінила підхід до адаптивної, AI-керованої кібербезпеки, необхідної у світі дедалі складніших атак. Її успіх надихнув багатьох наслідувачів.
40. DeepL – Німеччина (заснована у 2017 р.). DeepL широко визнана як компанія, що пропонує найточніший AI-переклад у світі. Ця німецька компанія створила систему машинного перекладу на нейромережах, яку багато користувачів вважають більш природною й нюансованою, ніж Google Translate (у певних мовних парах). DeepL тренувала свої моделі на суперкомп’ютері, використовуючи величезні двомовні дані з Інтернету, і спочатку підтримувала європейські мови. Її флагман — перекладач DeepL Translator — швидко здобув популярність завдяки “плавності” перекладів, особливо щодо ідіом. Компанія постійно додає нові мови (наприклад, японську, китайську), пропонує API й підписки для інтеграції перекладу в бізнесі. DeepL також додала функції для асистування у письмі, зазначаючи розширення у сферу ширшого мовного AI. Ставка на якість і використання багатих мовних даних Європи змусили великих гравців вдосконалювати власні перекладачі. DeepL — приклад нішевого AI-провайдера, що випереджає гігантів. Оскільки світова комунікація покладається на миттєвий переклад, технологія DeepL виділяється, долаючи мовні бар’єри за допомогою AI.
41. BenevolentAI – Велика Британія (заснована у 2013 р.). BenevolentAI — лідер у AI-розробці ліків і біомедичних дослідженнях. Штаб-квартира у Лондоні; платформа компанії аналізує величезні обсяги наукових даних (література, молекулярні дані, клінічні випробування), щоб знаходити нові взаємозв’язки і пропонувати потенційні методи лікування. Алгоритми поєднують NLP (щоб “читати” наукові статті й патенти), знання графів та машинне навчання для пошуку зв’язків “мішень-лікарський засіб” і підбору нових молекул. Серед досягнень — відкриття, що барицитиніб (існуючий препарат) може бути переорієнтований для лікування COVID-19 (згодом підтверджено у клінічних дослідженнях). BenevolentAI співпрацює з фармакомпаніями, має власний портфель AI-відкритих ліків (ALS, виразковий коліт тощо). Вийшла на біржу через SPAC у 2022 р., що проявило інтерес інвесторів до AI у медицині. Робота BenevolentAI засвідчує, як глибоке навчання поєднується із біомедичними знаннями, щоб значно пришвидшити й покращити розробку ліків.
42. Tempus – США (заснована у 2015 р.). Tempus — стартап персоналізованої медицини з Чикаго, що використовує AI і великі дані для боротьби з раком та іншими хворобами. Заснований Еріком Лефковскі, Tempus побудував одну з найбільших у світі бібліотек молекулярних і клінічних даних, масово секвенувавши ДНК/РНК пацієнтів з раком та збираючи медичні записи. Застосовує AI для отримання інсайтів — наприклад, моделі для допомоги лікарям у виборі терапії (за генетичним профілем пухлини) або для підбору пацієнтів у клінічні дослідження. Tempus також розробляє AI-інструменти для радіології і патоморфології — аналіз знімків, виявлення раку на зображеннях. Під час пандемії COVID-19 компанія використовувала AI для стратифікації ризику пацієнтів. Tempus має оцінку понад $8 млрд і став лідером персоналізованої, data-driven медицини. Це приклад трансформації медицини за допомогою AI для обробки великих масивів даних і індивідуалізації лікування. Партнерство з клініками та лікарнями забезпечує широке впровадження платформи Tempus.
43. Insilico Medicine – Гонконг (заснована у 2014 р.). Insilico Medicine — піонер AI у розробці ліків, особливо відомий у генеративній хімії. Платформа компанії (Chemistry42) генерує нові молекули з заданими властивостями, використовуючи GAN та інші методи глибокого навчання. Insilico здійняла гучну хвилю у 2019 р., коли її AI за 21 день спроєктував потенційний препарат від фіброзу (зазвичай це займає місяці), а у 2021 р. — коли з’єднання, відкриті AI для ідіопатичного легеневого фіброзу, дійшли до I фази клінічних випробувань (один із перших AI-створених ліків на цьому етапі). Insilico пропонує і PandaOmics (для пошуку мішеней) та мультиомні підходи із поєднанням геноміки, протеоміки й клінічних даних. Офіси в Гонконзі та Нью-Йорку, співпраця з топ-фарма, навіть дослідження в антивікових ліках (звідки назва). Демонструючи, що AI може стрімко створювати та тестувати молекули, Insilico Medicine стала “постер-стартапом” революції AI у фармацевтиці — скорочуючи витрати й час на розробку ліків до ринку.
44. Midjourney – США (заснована у 2021 р.). Midjourney — незалежна дослідницька лабораторія, що прославилася своїм AI-генератором зображень під тією ж назвою. Модель Midjourney, доступна через інтерфейс Discord-бота, створює приголомшливі візуальні твори із текстових описів — від фотореалізму до ілюстративних стилів — і здобула віддану спільноту користувачів. Роботи Midjourney часто хвалять за художню якість; ними користуються дизайнери, митці, навіть медіа. Компанія швидко випускала нові версії (V5 — 2023 рік), покращуючи роздільну здатність, узгодженість, розуміння підказок. На відміну від деяких конкурентів, Midjourney залишається доволі закритою щодо архітектури й даних, підтримуючи ауру загадковості. Компанія фінансується через підписки, а не за рахунок великих інвесторів. Популярність Midjourney демонструє культурний вплив генеративного AI — її зображення вигравали мистецькі конкурси й ставали вірусними у соцмережах. Дозволяючи користувачам “стати художниками кількома словами”, Midjourney закріпила позиції лідерів AI-креативності. Це приклад того, як невелика команда може мати значний вплив у генеративному AI-ландшафті.
45. Character.AI – США (заснована у 2021 р.). Character.AI — чат-платформа, що дозволяє створювати й спілкуватися з AI-персонажами — від історичних і вигаданих героїв до оригінальних аватарів. Співзасновники — колишні дослідники Google Brain; технологія створена на великих мовних моделях з акцентом на діалогах. На Character.AI можна спілкуватися з ботом-терапевтом, дискутувати з Сократом, ставити питання Пікачу — AI намагається переконливо імітувати персонажів. Це зробило Character.AI дуже популярною у сфері розваг та спілкування (особливо серед Gen Z), мільйони користувачів щоденно проводять час у таких чатах. Платформа дозволяє створювати власних героїв — прописавши кілька рис характеру й прикладів діалогів, що стимулює “краудсорсинґ”. Стрімке зростання Character.AI (до мобільного додатку та без великих маркетингових бюджетів) показує запит суспільства на інтерактивний, персоналізований AI-діалог, який “відчувається” як справжній співрозмовник. Ставка на відкриті, фантазійні діалоги дала Character.AI свою нішу в AI-бумі: AI як соціальне дозвілля й творчість.
46. Mistral AI – Франція (заснована у 2023 р.). Mistral AI — молодий стартап, який швидко потрапив в епіцентр зусиль Європи зі створення власних фундаментальних AI-моделей. Заснували колишні дослідники Meta та Google; стартап залучив рекордні €105 млн інвестицій (один із найбільших AI seed rounds) і прагне розробляти LLM з відкритим кодом і генеративний AI для європейських мов і цінностей. Влітку 2023 р., всього через кілька тижнів після заснування, Mistral випустила 7-мільярдну мовну модель (Mistral 7B) без обмежень на використання, яка перевершує аналоги свого розміру. Це відповідає стратегії відкритого випуску потужних AI-моделей для стимулювання інновацій. Mistral має намір конкурувати з американськими гігантами, зосереджуючись на ефективності та прозорості. Головний офіс — у Парижі; компанія є частиною руху за цифровий суверенітет Європи у сфері AI. Попри “юний вік”, стартові результати й фінансування дозволили Mistral стати однією з найбільш перспективних AI-компаній світу, довівши, що нові досягнення можливі й поза Кремнієвою долиною.
47. Anduril Industries – США (заснована у 2017 р.). Anduril — оборонна технологічна компанія, яка впроваджує AI, автономію та робототехніку у військову та безпекову сферу. Заснував Палмер Лакі (творець Oculus VR). Продукт Lattice platform — AI-система, що інтегрує дані з сенсорів, дронів, VR для надання військовим автономної командної системи і виявлення загроз. Серед іншого розробила автономні сторожові вежі (застосовують на кордоні США й Мексики), дрони-сторожі для баз, підводні дрони Navy. Важливий продукт — дрон Ghost 4, AI-квадрокоптер, що може самостійно патрулювати чи вести розвідку у групі без прямого управління. Anduril нещодавно придбав аерокосмічного виробника для створення AI-муніцій, що барражують (“дрони-камікадзе”). Його підхід — як у технологічного стартапу Кремнієвої долини — швидке прототипування, багато софту, фокус на автономних системах — вже забезпечив значні оборонні контракти. Компанія попереду тренду впровадження AI у безпеку, від аналізу даних до управління безпілотниками, і робить сили оборони “автономними та ситуаційно обізнаними”. Anduril — яскравий приклад стратегічної важливості AI для національної безпеки.
48. Nuro – США (заснована у 2016 р.). Nuro спеціалізується на автономних доставках — роботи-доставники для локальної комерції. Її заснували колишні розробники Google Self-Driving. Nuro створила невеликий електромобіль-капсулу (без керма чи сидінь!), призначений для транспортування товарів (а не пасажирів). Машини R2 перевозять продукти, готові страви чи посилки на адресу клієнта. AI Nuro керує рухом зі швидкістю ~40 км/год, орієнтується у кварталах, виконує автономні доставки у пілотних проєктах (Аризона, Техас). Партнер серед інших — Kroger (продукти), Domino’s (піца). Нещодавно Nuro перейшла до платформи: ліцензує свою Nuro Driver автономію іншим автокомпаніям, дозволяючи впроваджувати свою Level 4 “доставочну” технологію у сторонні автівки для доставки й роботаксі. Nuro пишається понад мільйоном автономних миль без аварій з її вини, особливу увагу приділяючи безпеці. На тлі зростання e-commerce попит на AI для “останньої милі” доставки лише посилюється. Nuro — один із найбільш просунутих стартапів, які впровадили сервіс реальних автономних доставок на вулицях, ставши зіркою серед компаній автономного транспорту (ще й “не для пасажирів”).
49. Yitu Technology – Китай (заснована у 2012 р.). Yitu — китайська AI-компанія, відома потужними технологіями розпізнавання облич та рішень для “розумних міст”. Заснована у Шанхаї, Yitu розробляє одні з найточніших у світі алгоритмів розпізнавання облич, які застосовують у контрольно-пропускних пунктах, банках (оплата по обличчю), поліції (ідентифікація підозрюваних у відеоспостереженні). Окрім “бачення”, Yitu розвиває AI для медицини — її система Care допомагає радіологам виявляти хвороби на КТ/МРТ. Yitu пропонує продукти для “розумного” управління містом — аналіз трафіку, аналітика для рітейлу, City Brain. Назва “Yitu” (“глибока свідомість”) вказує на амбіцію у фундаментальних AI-дослідженнях. Як і SenseTime, Megvii, CloudWalk, Yitu також входить до “національної AI-команди”. Компанія потрапила під американські санкції, але продовжує інновації, останнім часом зосереджуючись на AI для відкриття ліків. Серед проєктів — забезпечення розпізнавання облич на G20 у 2017 р. Yitu залишається важливим гравцем у широкому спектрі AI-впроваджень: від безпеки до медицини — і символізує темпи AI-розвитку Китаю.
50. CloudWalk Technology – Китай (заснована у 2015 р.). CloudWalk — ще один із “четверки китайського комп’ютерного зору”, спеціалізується на розпізнаванні облич та AI для фінтеху. Базується в Гуанчжоу, виросла із Китайської академії наук, стала основним постачальником face-recognition для банків і аеропортів. Її програмне забезпечення забезпечує верифікацію через обличчя для Bank of China та інших фінансових установ, допомагаючи ідентифікувати клієнтів і запобігати шахрайству. CloudWalk постачає AI-системи для перевірки пасажирів у авіації, бере участь у “розумних містах”. Інженери компанії удосконалюють 3D-сканування і антиспуфінг для підвищення точності. У 2021 р. CloudWalk стала однією із перших AI-компаній на китайському STAR market. Нині компанія розширює діяльність у AI-інфраструктурі — створює свою хмарну платформу й edge-пристрої для запуску моделей AI. Шлях CloudWalk від академічного проєкту до великого бізнесу — приклад того, як підтримані державою AI-дослідження потрапляють у масове комерційне впровадження. Зосередившись на фінансовому секторі — там, де потрібна особлива точність і довіра, — CloudWalk допоміг нормалізувати ідентифікацію за обличчям у повсякденному житті Китаю, тим самим пришвидшивши масове впровадження AI-сервісів.

Місця 51–70: AI-лідери у галузевих нішах

Ця група висвітлює компанії, що застосовують AI у спеціалізованих сферах — від виробників чипів нового покоління та софтверних фірм, які покращують корпоративні дані, до інноваторів у сферах охорони здоров’я, фінансів та кібербезпеки. Вони демонструють глибину компетенції у своїх нішах і мають істотний вплив в екосистемах цих галузей.

51. iFlytek – Китай (заснована у 1999 році). iFlytek – провідна китайська компанія у сфері розпізнавання мови та обробки природної мови, яку часто порівнюють з американською Nuance (у деяких аспектах навіть перевершила її). Штаб-квартира знаходиться в Хефеї, iFlytek багато десятиліть зосереджена на тому, аби навчити машини розуміти й генерувати людську мову. Голосові технології компанії є всюдисущими в Китаї – вони забезпечують роботу голосових помічників у смартфонах, автоматичних сервісів транскрипції, застосунків для вивчення мов і навіть забезпечують голосовий ввід для мільйонів користувачів, які розмовляють різними китайськими діалектами. AI від iFlytek може в режимі реального часу перекладати мову між китайською та англійською і використовувався під час дипломатичних зустрічей. Компанія також надає AI-рішення для освіти (наприклад, оцінювання есе з допомогою NLP) і для судової системи (speech-to-text у судах). Прикладом її інновацій є пристрій iFlytek Translator, популярний серед мандрівників. Компанія котирується на шеньчженьській біржі з 2008 року, є частиною національної AI-команди Китаю та вважається рушієм розвитку “супермозку розпізнавання голосу”. Завдяки глибокій спеціалізації та накопиченню величезних масивів мовних даних, iFlytek стала основним постачальником AI на основі голосу в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні і значно вплинула на те, як люди взаємодіють із машинами за допомогою мови.
52. Oracle – США (заснована у 1977 році). Oracle — світовий гігант корпоративного програмного забезпечення, який інтегрував AI у свої хмарні та бізнес-продукти і став одним із ключових фасилітаторів AI в корпоративному ІТ. Приклад – Autonomous Database, що використовує машинне навчання для самонавчання та автозахисту без втручання людини. У широкому пакеті рішень Oracle (ERP, SCM, HR, CX) зараз працюють функції на основі AI — прогнозування в ланцюжках постачань, інтелектуальний пошук кандидатів у рекрутингу, адаптивна персоналізація досвіду клієнтів. Oracle Cloud Infrastructure пропонує AI-сервіси та приймає багато масштабних AI-навантажень (також Oracle співпрацює з NVIDIA щодо інтеграції AI-апаратного та програмного забезпечення в OCI). Oracle має готові моделі штучного інтелекту (зображення, мова, пошук аномалій), сервіси дата-саєнсу в хмарі. Ще одна ініціатива — навчання та сертифікація сотень тисяч розробників у Близькому Сході з AI (у межах експансії компанії). Завдяки великій базі корпоративних клієнтів Oracle впроваджує AI для автоматизації процесів і прогностичної аналітики на основі даних. Хоча компанія не настільки публічна, як деякі конкуренти, її вплив на “непублічне” впровадження AI — особливо через хмару й бази даних — вагомий для компаній у всьому світі.
53. SAS Institute – США (заснована 1976). SAS – досвідчений постачальник аналітичного ПЗ, що еволюціонував у платформу AI та машинного навчання для бізнесу. До того, як “AI” стало трендом, SAS допомагала бізнесам аналізувати дані зі статистичними інструментами. Нині SAS Platform містить інструменти для створення та впровадження предиктивних моделей, комп’ютерного зору, NLP і навіть автоматичного ML, при цьому охоплюючи весь цикл обробки даних. Компанія має сильні позиції в сферах з високими вимогами до комплаєнсу та управління даними – як-от банківська сфера (шахрайство, ризики), медицина, держсектор. SAS пропонує рішення на кшталт SAS Viya (хмарна ML-платформа) та AI-аналітику для клієнтської сегментації. Одна з ключових цінностей SAS – пояснюваність AI, що особливо важливо для корпорацій. Незважаючи на нових гравців, SAS і далі входить у топ сегменту data science платформ за оцінками аналітиків. Постійно оновлюючи технології та підтримуючи інтеграцію з open-source, SAS відіграє ключову роль у тому, щоб AI-революція була доступна “традиційним” компаніям надійним і контрольованим шляхом.
54. SambaNova Systems – США (заснована 2017). SambaNova – стартап в AI-апаратному забезпеченні та інтегрованих системах, що будує платформи нового покоління для AI. Їхня Reconfigurable Dataflow Architecture реалізується у спеціально спроектованих чіпах і системах, які чудово справляються з навчанням і виконанням великих моделей. Основний продукт компанії – DataScale system — поєднує ці чіпи з оптимізованим ПЗ для максимальної продуктивності AI-навантажень. Окрема риса – фокус SambaNova на AI як послузі: компанія не просто продає чіпи, а надає апаратне забезпечення й моделі у хмарі чи за підпискою, спрощуючи складність для бізнесів. Наприклад, SambaNova пропонує GPT-подібний мовний сервіс для NLP, що працює на власному обладнанні. Компанія з Пало-Альто має цінних партнерів (департамент енергетики США, SoftBank, NVIDIA), а її оцінка перевищує $5 млрд. Вона конкурує з іншими AI-чіп стартапами, позиціонуючи свої переваги у гнучкості та можливості ефективно працювати з дуже великими моделями. Коли моделі AI стають усе більшими, технологія SambaNova – альтернатива традиційним кластерним GPU, а її підхід до інтегрованих рішень “під ключ” впливає на те, як організації можуть запускати просунутий AI без будівництва власної складної інфраструктури.
55. Cambricon Technologies – Китай (заснована 2016). Cambricon відома як “китайська Nvidia”, піонер у розробці національних AI-чіпів. Виділена зі складу Китайської академії наук, перший продукт Cambricon – нейропроцесор Cambricon-1A, що у 2017 став першим комерційним AI-чіпом для мобільних пристроїв (інтегрований у Kirin SoC від Huawei). З того часу компанія випустила серії чіпів для дата-центрів (Cambricon MLU) для навчання та здійснення AI в хмарі, а також акселератори для edge-пристроїв. Cambricon відіграє важливу роль у прагненні Китаю до технолоігчної незалежності, особливо на тлі обмежень з боку США. Чіпи Cambricon використовуються у серверах Alibaba та інших хмарних провайдерів Китаю, а також у суперкомп’ютерах для AI-досліджень. У 2020-му компанія вийшла на біржу STAR у Шанхаї і отримала багатомільярдну оцінку. Її архітектура орієнтована на паралельну обробку нейромереж і ефективне використання пам’яті. На тлі технологічної конкуренції компанія стоїть на передовій розвитку національних AI-мікросхем, допомагаючи китайським компаніям розвивати моделі AI на “домашньому залізі”.
56. Horizon Robotics – Китай (заснована 2015). Horizon Robotics з Пекіна спеціалізується на edge AI-чіпах для автомобілів та інтернету речей. Заснована колишнім топом Baidu з DL, Horizon прагне наділити пристрої інтелектом “на борту”. Процесори Journey спеціально розроблені для автономного руху й ADAS у машинах, виконуючи аналіз об’єктів, моніторинг водія та злиття сенсорних даних з низьким енергоспоживанням. Ці чіпи використовуються китайськими автокомпаніями, відповідаючи тренду збільшення AI-функцій у транспорті. Horizon також виробляє Sunrise-чіпи для “розумних” камер і систем відеоспостереження міст. Компанія отримала понад $1,3 млрд інвестицій (ще й від VW та Intel Capital) і є одним з лідерів серед AI-чіп стартапів КНР. У 2022-му Volkswagen анонсував, що застосує Horizon у мільйонах авто в Китаї. Horizon робить ставку на доступний AI-силікон “на краю”, задовольняючи потребу в реальному AI для авто й вбудованих сценаріїв. Це яскравий приклад світового переходу від cloud-AI до автономних рішень “на пристрої”.
57. Aurora Innovation – США (заснована 2017). Aurora – компанія, що створює “водія” для автономних транспортних засобів через платформу Aurora Driver. Заснована випускниками Google (Waymo), Tesla та Uber, Aurora має повний стек ПЗ й апаратних сенсорів в авто для тестів. Спочатку планувала роботаксі, але потім переорієнтувалася на автономні вантажівки, якій прогнозують комерційну перспективу найближчим часом. Aurora тестує вантажівки Peterbilt й Volvo на трасах Техасу. Система об’єднує лідар, радар і камери з AI для сприйняття й планування руху. Окрема перевага компанії – FirstLight Lidar (частота-модульований, для великої дальності), успадкований після придбання Blackmore. Aurora має партнерства з FedEx, Uber Freight і виробниками вантажівок, плануючи запуск комерційної служби автотракингу у найближчі роки. Вийшла на біржу через SPAC у 2021-му. Комплексний підхід – охоплення і вантажівок, і легкових авто, свої сенсори й ПЗ – робить Aurora одним із топ-гравців індустрії автономного транспорту, які прагнуть безпечних безпілотних технологій на дорогах.
58. Pony.ai – Китай/США (заснована 2016). Pony.ai – глобальний стартап у сфері автономного водіння, працює і в Силіконовій долині, і у кількох містах КНР. Заснована Джеймсом Пеном (екс-голова ADAS Baidu), компанія розробляє системи автономії 4 рівня та тестує їх у пілотах роботаксі. У Гуанчжоу й Пекіні Pony.ai здійснює поїздки роботаксі (деякі – без “страхувальника” в окремих зонах) десяткам тисяч користувачів. Також одна з перших тестувала роботракси в Китаї. Технологія заснована на deep learning для сприйняття та прогнозування й має партнерства із Toyota і Hyundai. У 2022-му отримала ліцензію на повністю безпілотні авто (без пілота-безпечника) у пілотній зоні Пекіна — першою зі стартапів КНР. З оцінкою $8,5 млрд Pony.ai — унікальний гравець на стику США й Китаю, що користується талантами та регуляторними середовищами обох країн. Вона відображає двонаціональну суть перегонів автономних авто і активно впливає на розвиток AV-політик та технічних стандартів.
59. Zoox – США (заснована 2014). Zoox — компанія Amazon (з 2020), яка унікальна тим, що розробила повністю власний роботаксі “з нуля”. На відміну від просто переобладнання наявних авто, Zoox створила футуристичний двосторонній електромобіль без керма, призначений лише для автономного ride-hailing. Чотири пасажири сидять лицем один до одного; авто розраховане на міські умови, з максимальною швидкістю близько 120 км/год. AI Zoox керує навігацією, сприйняттям (лідар, радари, камери) та унікальним повнокерованим шасі для маневреності. Компанія тестує авто у Сан-Франциско та Лас-Вегасі. Контроль над і “залізом”, і софтом дозволяє Zoox максимально оптимізувати досвід поїздки (розсувні двері, робот-оголошення) та безпеку. Підтримка Amazon асоціюється з можливим логістичним застосуванням у майбутньому, але наразі Zoox зосереджена на таксі. У 2020-му Zoox вперше продемонстрував автономне керування, у 2023-му — пілотні поїздки для співробітників. Підхід Zoox — роботаксі “з чистого аркуша” — впливає на розуміння того, яким може бути транспорт у місті “без водія”. Компанія виступає і автомобільним виробником, і AI-компанією — приклад комплексного AI-інноваційного розв’язку для автономної мобільності.
60. Automation Anywhere – США (заснована 2003). Automation Anywhere — один з лідерів роботизованої автоматизації (RPA), постачає ПЗ-ботів для автоматизації рутинних цифрових задач у корпораціях. Конкурент UiPath, Automation Anywhere пропонує AI-насичену RPA-платформу, де користувачі можуть створювати ботів для обробки рахунків, введення даних у системи чи перенесення даних між додатками. AI впроваджується через IQ Bot — може читати напівструктуровані документи з застосуванням computer vision і NLP (наприклад, виділяти дані з PDF чи листів). Запущено Bot Insight — AI-аналітику для моніторингу ботів. Інтерфейс AARI (Automation Anywhere Robotic Interface) забезпечує колаборацію людини з ботом через бесіду. Автоматизація рутинних, правилом керованих задач підвищує ефективність людей. RPA-система cloud-native, широко використовується у фінансах, BPO, медицині тощо. Як частина цифрової трансформації, Automation Anywhere дозволяє компаніям упроваджувати “цифрову робочу силу” — як крок до масштабнішого AI. $800+ млн інвестицій, присутність у 90+ країнах — впливовий рушій AI-автоматизації у всіх сферах бізнесу.
61. H2O.ai – США (заснована 2012). H2O.ai — лідер open-source у машинному навчанні та AI-платформах. Основний продукт — H2O — популярна бібліотека ML з ефективною in-memory обробкою великих даних. Випустили H2O Driverless AI — AutoML продукт, що автоматизує feature engineering, підбір моделей і їх пояснюваність, прискорюючи workflow data science. Компанія поєднує відкриту спільноту і останні розробки для бізнесу: серед її напрацювань XGBoost і методики explainability (наприклад, інтеграція LIME). H2O.ai активно працює з банками, страховиками, ритейлом, пропонуючи рішення для кредитного скорингу, пошуку аномалій, персоналізації тощо. Запущені H2O Wave (для створення AI-додатків), H2O Hydrogen Torch (для deep learning). Компанія позиціює себе як провайдера “AI Cloud” для бізнесу. Їхні рішення використовують для time-series-прогнозування, існує партнерство з NVIDIA для GPU-акселерації ML. За підтримку відкритості й автоматизації ML H2O.ai серйозно впливає на те, як data-аналітики будують моделі швидше й прозоріше, і цим прискорює темпи розвитку AI-рішень у світі.
62. Dataiku – Франція/США (заснована 2013). Dataiku — один з ключових гравців у сфері корпоративних платформ AI та ML, пропонує колаборативний інструмент для розробки, впровадження й моніторингу AI-рішень і дата-аналітики командою будь-якого рівня. Основний продукт Dataiku DSS (Data Science Studio) дає єдине середовище для підготовки даних, візуалізації, побудови моделей (AutoML чи код на Python/R) і MLOps/продакшену. Головна місія — демократизувати AI у компаніях, дозволяючи долучатися до проектів і бізнес-аналітику (через GUI), і інженеру (через код). Підтримує плагіни, інтеграцію з big data (Spark, Hadoop) і хмарними рішеннями. Використовується понад 500 корпораціями у CPG, фінансах, виробництві, з кейсами на кшталт прогнозування попиту, оптимізації ланцюгів постачання, аналізу клієнтів. Головний офіс — Нью-Йорк і Париж, статус “єдинорога”, визнаний лідер Gartner ML платформ. Dataiku акцентує на управлінні й колаборації — оптимізує масштабування AI у корпораціях. Компанія — приклад того, як платформи поєднують “чисті” дані й AI-бізнес цінність, і саме Dataiku формує підходи до впровадження AI-команд у багатьох компаніях.
63. Adobe – США (заснована 1982). Adobe — гігант цифрової креативності, що повністю впровадив AI для розвитку творчості й digital-медіа через платформу Adobe Sensei. Sensei надає розумних AI-функцій по всьому продуктовому ряду: це content-aware fill і neural-фільтри у Photoshop, AI-редагування відео в Premiere Pro, аналітика та персоналізація у Adobe Experience Cloud. У 2023 компанія запустила Firefly — сімейство генеративних AI-моделей для роботи з зображенням і текстовими ефектами у Creative Cloud (наприклад, генерація зображень за текстовим запитом або стилізація тексту). Важливо, що Adobe навчила Firefly лише на ліцензійному чи загальнодоступному контенті, забезпечуючи легальність для бізнес-користувачів. AI-функції Adobe застосовані й в Acrobat (автоматичне розпізнавання форм), і у 3D-дизайні/анімації (Mixamo). Впровадження AI прискорює креативу та маркетингу — автоматизує рутинне, дозволяє швидко створювати багато варіантів (наприклад, для А/Б-тестування). З огляду на величезну кількість користувачів Adobe, підхід до “співробітництва людини та AI” стає ринковим стандартом. Фокус на “копілотах” (AI — помічник, а не заміна творчості) формує ставлення до AI в мистецтві й виробництві контенту.
64. Scale AI – США (заснована 2016). Scale AI прославилася завдяки анотації даних для навчання AI, зараз надає повний набір data-centric AI-інструментів. В основі – гібрид ПЗ і людської праці для маркування зображень, відео, lidar, карт тощо — критично для індустрій на кшталт автономних авто, CV. Платформа забезпечує якість і швидкість, використовуючи AI для допомоги анотаторам. Згодом Scale розширилася: Nucleus (data management), Ascend (тестування/валідація моделей) — для покращення наборів даних і системної оцінки моделей. Ще один запуск — Spellbook — допомога компаніям інтегрувати LLM у процеси (інструменти для prompt-інжинірингу, fine-tune і запуску з власними даними). Користувачі – OpenAI, уряди, корпорації. Scale створила інфраструктурний шар для AI, акцентуючи увагу на етапі підготовки даних (“garbage in – garbage out”). Компанія значно впливає на якість та достовірність AI-моделей, доводячи що дані — це паливо AI, а якісна підготовка даних дає кращий AI-результат.
65. Exscientia – Великобританія (заснована 2012). Exscientia — піонер у застосуванні AI для розробки ліків; перша компанія, яка провела AI-генерований препарат через клінічні випробування. Базується в Оксфорді, платформа Exscientia комбінує глибинне навчання й еволюційні алгоритми для пошуку нових малих молекул для ліків. AI оптимізує різні параметри (активність, селективність, токсичність) одночасно. У партнерстві з Sumitomo Dainippon Pharma компанія просунула AI-розроблений препарат від OCD у Phase I trials (2020). Має ліки для онкології, імунології й ін. Exscientia під час COVID-19 застосувала AI для пошуку противірусів. “Кентавр-підхід” — кожен крок супроводжується контролем людини. У 2021 році придбала Allcyte — AI для персоналізованої медицини (аналіз тканин пацієнтів). Вихід на Nasdaq у 2021 підкреслив довіру до ролі AI у фарма-інноваціях. Швидкість і здешевлення розробки молекул — головний внесок Exscientia, що дозволяє AI різко прискорити і здешевити процес пошуку нових ліків.
66. Viz.ai – США (заснована 2016). Viz.ai — видатна healthtech-компанія, що застосовує AI для покращення лікування інсультів та інших гострих станів. Програмне забезпечення із глибоким навчанням аналізує томограми мозку (CT, MRI) й автоматично визначає ознаки великого ішемічного інсульту, сповіщаючи неврологів за лічені хвилини — що critically важливо для своєчасного лікування. AI інтегрований у мобільний застосунок, який координує всіх учасників процесу — від ER-лікарів до нейрохірургів. Це знизило час до втручання у багатьох лікарнях. Платформа розширена на знаходження інших патологій на КТ (емболія легень, аневризми, крововиливи тощо) і на оптимізацію workflow — автоматичні сповіщення про переведення пацієнта, підключення спеціалістів тощо. Підхід “розумної координації догляду” — AI підтримує не просто інтерпретацію, а й комунікацію між лікарями. Платформа має схвалення FDA, використовується провідними лікарнями США, залучила топ-інвестиції, і є зразком впливу AI у клінічній практиці, рятуючи життя та демонструючи, як AI може прискорити діагностику найгостріших станів.
67. SentinelOne – США (заснована 2013). SentinelOne — швидкозростаюча кібербезпекова компанія, що використовує AI для захисту endpoint і EDR (Endpoint Detection & Response). Її ПЗ встановлюється на ПК, сервери й хмарні середовища для моніторингу потенційно шкідливої поведінки, застосовуючи ML для виявлення вірусів, експлойтів і аномалій (навіть абсолютно нових загроз). AI SentinelOne аналізує послідовності системних подій, знаходить приховані атаки і запускає автоматичні дії (ізольовує пристрій, зупиняє процес без участі людини). Підхід особливо ефективний проти ransomware та fileless-атак, бо реакція займає мілісекунди. Доступний XDR (кореляція сигналів із endpoint, мережі, user data). SentinelOne часто лідирує в тестах автономного виявлення. IPO у 2021-му показав величезний ринковий попит на AI-захист. В епоху змін у кіберзагрозах SentinelOne — приклад того, як AI захищає endpoind’и, використовуючи швидкість машин для перевірки шаблонів і автоматизації оборони. Конкуренція з CrowdStrike прискорила поширення AI в галузі, зробивши ML стандартом сучасної кібербезпеки.
68. CrowdStrike – США (заснована 2011). CrowdStrike — лідер хмарної endpoint-безпеки з AI-детекцією і реагуванням на інциденти. Платформа Falcon збирає великі обсяги endpoint-даних (процеси, логіни тощо) із мільйонів пристроїв і застосовує AI/ML для пошуку аномалій, атакерських патернів і нуль-денних експлойтів. “Security cloud” CrowdStrike тренує моделі на глобальних даних — AI, що навчається на всіляких атаках світового масштабу: якщо з’являється новий ransomware у когось, AI “навчається” і поширює захист на інших. Компанія широко використовує поведінкові індикатори (Indicator of Attack), а не просто сигнатури. Пропонує й AI-hunting, менеджмент вразливостей, AI-тріаж алертів. Відмінні результати CrowdStrike призвели до залучення сотень великих клієнтів і урядів — на рахунку компанії захист від низки гучних атак. IPO у 2019 закріпило її топ-статус. CrowdStrike демонструє, як Big Data + AI трансформують безпеку (реальний тайм, масштаб), і її приклад змусив старі інструменти впроваджувати AI, зробивши машинне навчання фундаментом сучасної кібероборони.
69. SparkCognition – США (заснована 2013). SparkCognition — AI компанія зі США зі штаб-квартирою в Остіні, що впроваджує ML у промислову діагностику, кібербезпеку й оборону. ПЗ SparkPredict аналізує сигнали від датчиків “критичних” машин (турбіни, бурове обладнання тощо) і, використовуючи AI, прогнозує поломки для запобігання простоїв. Пропонує і DeepArmor — AI-захист endpoint (аналог SentinelOne). Присутня і в обороні: SparkCognition Government Systems займається AI для підвищення ситуаційної обізнаності, моніторингу дронів, “мульти-доменних” операцій, підтримується Boeing і іншими. Також веде розробки в фінансах (AI для трейдингу), “зеленій” енергетиці. Сильний R&D, публікації з нейросимволічного AI; включений у топи стартапів. SparkCognition підкреслює гнучкість AI: комбінація застосувань у ІТ-сфері та OT (industry 4.0), зосереджуючись на підвищенні надійності, безпеки й ефективності складних систем. Багато компаній і урядів покладаються на SparkCognition у питанні аналітики, автоматизації й AI-інновацій для промисловості.
70. Naver Corporation – Південна Корея (заснована 1999). Naver — найбільша інтернет-компанія Кореї (“Google Кореї”), широко інвестує у AI для пошуку, мови, контенту. Окрім найпопулярнішої пошукової системи, надає сервіси Line (месенджер), Naver Webtoon, всі — з AI-рекомендаціями і персоналізацією. Один із флагманських проектів — HyperCLOVA: масивна корейськомовна LLM (204 млрд параметрів, 2021), яка стала однією з найбільших моделей світу. HyperCLOVA навчена на корейській культурі й мові, використовується для пошуку, чат-ботів, створення поезії й новин, і навіть відповідає на питання про корейські суспільні події. Платформа Clova AI містить speech recognition (Clova Voice, “розумна” колонка), та Papago — популярний AI-перекладач (основний фокус на азійські мови). Дочірня Line впроваджує AI-аватарів і помічників у чат-додатках. В e-commerce — AI для пошуку по зображеннях, персоналізація фідів. У Naver діє сильний ресерч (регулярно публікують на топ-конференціях), компанія відкрила роботизовані AI-лабораторії з 5G. Як технологічний конгломерат, Naver показує, як AI може проникнути у всю екосистему сервісів, від пошуку до розваг, і зберігати місцеву конкурентну перевагу через постійну AI-інновацію.
71. Samsung Electronics – Південна Корея (заснована 1938). Samsung — один із найбільших виробників електроніки, інтегрує AI у свої продукти і напівпровідники. У споживчій електроніці AI зустрічається скрізь: AI-камери і визначення сцени в Galaxy-ґаджетах, AI-апскейлінг QLED-телевізорів, “розумні” холодильники з розпізнаванням продуктів. Віртуальний помічник Bixby використовує AI для голосового керування (відстає від Alexa/Siri, але важливий для екосистеми Samsung). Ключове — AI-апаратне забезпечення: мобільні процесори Exynos із нейронними блоками (NPUs) для on-device AI, Samsung — один із найбільших виробників пам’яті і чіпів для AI-центрів обробки даних. Активно досліджує нейроморфні чіпи, оголошував про розробку GPT-подібних AI-моделей для девайсів. Глобальні центри R&D (Samsung AI Center в Кембриджі, Монреалі тощо) розробляють AI для автономного водіння, медицини, нових тренувальних підходів. Samsung, інтегруючи AI у мільярди пристроїв й “залізо”, фактично є одним із рушіїв AI у повсякденному житті та у високопродуктивних обчисленнях.
72. JD.com – Китай (заснована 1998). JD.com — гігант е-commerce Китаю (конкурент Alibaba), піонер AI та автоматизації в ритейлі. JD управляє масштабною ритейл-логістикою з активним використанням AI: рекомендаційні алгоритми персоналізують досвід для сотень мільйонів користувачів, AI-прогнозування оптимізує запаси та постачання. JD відома автоматизацією логістики — автоматизовані склади з AI-роботами, доставка дронами в сільські місцевості, “Азія №1” — повністю автоматизований склад (200 тис. замовлень на день) із AI-сортуванням і маршрутизацією. Обслуговування — AI-чатботи (JIMI). У компанії є лабораторії AI в Силіконовій долині та Пекіні із фокусом на AI-комп’ютерне бачення (наприклад, розпізнавання товарів — пошук за зображенням у додатку JD). Також JD відкрила “розумні” магазини і торгові автомати з CV (аналог Amazon Go). Поєднуючи AI із ритейлом, JD.com не просто підвищує ефективність і рівень клієнтського досвіду, але й показує майбутнє ритейлу, де AI й роботи управляють від закупівлі до доставки. Їхній успіх прискорює AI-інтеграцію всієї галузі.
73. Runway ML – США (заснована 2018). Runway ML — піонер AI-інструментів для контент-креаторів, насамперед завдяки генеративним відео та AI-редагуванню зображень. Продукт Runway — “AI-студія” дозволяє митцям та відеомейкерам генерувати зображення з тексту, автоматично видаляти фони, апскейлити відео, застосовувати стилізації — все це на основі сучасних ML-моделей. Runway був співзасновником Stable Diffusion (текст-в-імедж) й інтегрував його у простий візуальний інтерфейс. У 2023 році Runway запустив Gen-2 — один із перших на комерційному ринку текст-в-відео AI-продуктів, який дозволяє синтезувати чи стилізувати кліпи за текстовими підказками. Технологія може, наприклад, “перемалювати” відео в різних художніх стилях. Runway ML спрощує складні AI-методи для креаторів без програмних навичок. Сервіс використовується для сторібордів, музичних відео, прототипування візуальних ідей. Концепція доступної креативної AI вплинула навіть на Adobe і Canva. На межі продакшн-постпродакшн, Runway ML демонструє, як AI може стати розширенням інструментарію художника.
74. Synthesia – Великобританія (заснована 2017). Synthesia — лідер AI-генерації відео та цифрових аватарів. Платформа дає можливість створювати відео, де AI-провідник говорить різними мовами, — лише з текстового сценарію, без камер і студії. Віртуальні ведучі створюються на базі реальної відеозйомки, але налаштовуються за іміджем, голосом та мовою. AI Synthesia забезпечує сінхронізацію губ, клонування голосу, відповідність тексту, як результат — професійне відео. Це популярно для корпоративного навчання, маркетингу або масових персоналізованих звернень (наприклад, у 10 мовах одразу). Технологія базується на deep learning для реалістичної синтезу обличчя і голосу, комбінуючи потенціал і етичні питання deepfakes (Synthesia захищає від зловживань, дозволяючи створювати аватари тільки з дозволу). Є інструмент для генерування відеопрезентації зі слайдів через AI-ведучого. Роблячи виробництво відео таким простим, як написання email, Synthesia трансформує індустрію production відео. Стартап став натхненням для багатьох у сфері “AI-аватарів”, підняв тему відповідального AI, оскільки технологія може бути і творчим помічником, і ризиком для медіа.
75. Tractable – Великобританія (заснована 2014). Tractable застосовує AI для відновлення після аварій та стихійних лих, використовуючи computer vision в auto-страхуванні й індустрії нерухомості. AI аналізує фото ушкоджень авто, щоб оцінити вартість і потреби ремонту за секунди, що традиційно займало дні. Провідні страхові компанії використовують AI Tractable для прискорення виплат — достатньо завантажити фото в застосунок, і AI визначить пошкоджені деталі, порівняє з мільйонами кейсів, спрогнозує вартість і навіть рішення “ремонт чи заміна”. Процес схвалення йде значно швидше. Tractable виходить і на оцінку нерухомості (дрони-фото дахів після урагану для швидкої страхової виплати), допомагає і з оцінкою вживаних авто. Система навчається на масивних даних про ремонт і претензії, зрівнюючи точність із людським експертом. Tractable втілила CV та deep learning у реальний бізнес-процес — мінімізуючи шахрайство, прискорюючи розрахутики і піднімаючи клієнтський досвід. Це зразок того, як вузьке AI-рішення створює велику цінність у вертикалі і генерує хвилю insurtech-інновацій.
76. OrCam – Ізраїль (заснована 2010). OrCam використовує AI для асистивних технологій, допомагаючи людям із вадами зору або порушеннями читання. Засновники — творці Mobileye. Основний продукт OrCam MyEye — носимий пристрій (камера та динамік, що кріпиться на окуляри), використовує комп’ютерне бачення для розпізнавання тексту, об’єктів, облич, “озвучує” користувачу довкілля. Наприклад, можна вказати на газету — пристрій прочитає текст; глянути на продукт — озвучить його; впізнає збережених людей і озвучить підхід “знайомого” — допомогає в соціальній інтеграції. Пристрій працює офлайн і майже без затримки, завдяки ефективному AI на крайовому пристрої. Є також OrCam Read (портативний AI-рідер для людей з дислексією чи втомою читання) та експерименти з hearing AI. Поєднання AI та носимої електроніки суттєво покращує якість життя, OrCam удостоєна низки міжнародних нагород за інновації. Технології компанії базуються на спеціалізованій обробці зображення, NLP, мульти-мовності. OrCam показує сильний соціальний вплив AI — даючи незалежність людям із інвалідністю, і стала захоплюючим зразком AI-пристроїв для доступності.
77. Preferred Networks – Японія (заснована 2014). Preferred Networks (PFN) — токійська AI-компанія, піонер у deep learning Японії. Виникла як спін-офф web-стартапу, PFN відзначилася open-source фреймворком DL Chainer (дуже популярний в академії і в японській індустрії до 2019), застосовує AI у виробництві, транспорті, медичній сфері. Компанія давно співпрацює із Toyota над AI для автономного водіння і домашніх роботів. У партнерстві із Fanuc — AI-роботи для виробництва, що навчаються складних задач за допомогою RL і DL. У медицині PFN аналізує (AI) геноми, знімки для лікування раку. Maє власний суперкомп’ютер MN-1 (2018), один із топ-10 у світі під час запуску, використовується для гіпермасштабного тренування моделей. Пропагує концепцію “Edge Heavy” — перенос максимуму AI-обробки ближче до пристроїв. Попри скромність за межами Японії, PFN — рушій AI-індустрії своєї країни, поєднує ресерч із промисловими рішеннями. Стала флагманом, залучила проміндустрію Японії (яка раніше відставала у софті) у імплементацію AI, а її open-source розробки вплинули на глобальну AI-спільноту.
78. Rasa – Німеччина/США (заснована 2016). Rasa — open-source фреймворк для розробки розмовного AI (чатботів, голосових помічників), який дає розробникам повний контроль над поведінкою і даними AI. На відміну від хмарних платформ chatbot, Rasa можна деплоїти “у себе” і глибоко кастомізувати, тому вона популярна для корпоративних ботів: підтримка клієнтів, IT, бронювання заявок тощо. Система складається з NLU (Natural Language Understanding) — для інтерпретації запитів (інтент, сутності), та діалогового менеджменту (ML + правила для вибору реакції). Підхід — тренування моделей на власних, доменно-орієнтованих даних та проектування flow, робота з контекстом і уточненням. Основний принцип — перш за все для розробника: гарна документація й активна спільнота. Rasa застосовується для хелпдеску HCA Healthcare і навіть чатбота для ВООЗ під час COVID-19. Відкритість Rasa зробила її популярною альтернативою, продемонструвавши, що потужні боти можна створити без передачі даних великим провайдерам. Це яскравий приклад “відкритого” AI — прозорого, гнучкого і приватного — і попит на такі рішення свідчить, що компанії прагнуть контролювати AI-платформи й розгортати їх у своїх інфраструктурах.
79. Shield AI – США (заснована 2015). Shield AI — оборонний стартап, що створює автономні AI-системи для військових і цивільного захисту. Основний продукт — дрон Nova, який може літати в приміщеннях без GPS, самостійно будувати карти локацій — це критично для розвідки у міському бою чи порятунку заручників. Nova автономно “зачищає” приміщення, забезпечує ситуаційну обізнаність. ПЗ Hivemind — стек автономії для роїв дронів і безпілотних літаків, які взаємодіють і діють самостійно без людини. У 2022 Shield AI придбав Martin UAV із V-BAT VTOL-дроном і інтегрував Hivemind, створивши автономні військові безпілотники. Місія — “розумний рій” під людським контролем. У компанії — великі контракти з Пентагоном, оцінка $2 млрд+. Shield AI — приклад, як AI дає військову і тактичну перевагу (системи тестують в реальних бойових умовах), піднімаючи й політичні дискусії щодо AI у зброї. Стрімке зростання стартапу свідчить про те, як критичною нині є автономія, та як військові все більше довіряють AI і для розвідки, і для автономних місій у надскладних умовах.
80. Covariant – США (заснована 2017). Covariant — флагман AI-робототехніки, спеціалізується на AI-managed pick-and-place для складської автоматизації. Заснована провідними AI-дослідниками (серед них — професор з Berkeley), Covariant розробила універсальну AI-платформу, що дозволяє промисловим роботам “бачити” і “брати” об’єкти в непередбачуваних, хаотичних середовищах — задача, традиційно важка для роботів. AI Brain Covariant використовує deep RL та meta-learning для безперервного навчання маніпулювання навіть невідомими предметами. Роботи застосовуються на складах для pick & sort, induction, можуть обробляти мільйони продуктів (іграшки, одяг, продукти). Наприклад, вони “знімають” товар із конвеєра і сортують замовлення або підбирають із ящиків, працюючи на рівних із людьми. Технологія працює у світових партнерів (Knapp тощо) в США, Європі, Азії. Covariant вирішує “останній милю” автоматизації складу (“око+рука”), доводячи, що сучасний AI нарешті здатен застосовуватись у різноманітних фізичних сценаріях. Зростання ecommerce, дефіцит робочої сили — і успіх Covariant змінює принципи автоматизації складів і виробництв, відкриваючи гнучкі AI-роботи для індустріального впровадження.
81. Jasper – США (заснована 2021). Jasper (раніше — Jarvis) стрімко стала топ-гравцем у AI-копірайтингу й генерації контенту. Платформа дозволяє маркетологам, авторам і бізнесу генерувати тексти для блогів, реклами, соцмереж, email тощо лише на підставі короткого опису чи тону. Jasper працює на великих мовних моделях і створює креативний, досить грамотний копірайт швидше й дешевше, часто потребує тільки мінімального редагування. Сервіс популярний для боротьби з “творчим ступором”, масового створення описів товарів, локалізації під різні ринки. Jasper пропонує шаблони, SEO-інтеграцію для блогів тощо. На підписці сервіс зібрав сотні тисяч користувачів, швидко став одним із перших прибуткових generative AI-“єдинорогів”. Стартували на GPT-3 API, але зараз розробляють власні моделі й інтеграції (наприклад, із Surfer SEO). Jasper задає тренд AI у маркетингу та копірайтингу, формуючи практику команд креативу — це надихнуло багатьох конкурентів (Copy.ai, Writesonic) і вплинуло на зміну функціоналу у вже наявних продуктах (Notion, MS Word із GPT). Jasper — доказ можливості нішевих generative AI-продуктів та норми колаборації AI із креативним фахівцем.
82. Uptake – США (заснована 2014). Uptake — компанія з промислової аналітики, застосовує AI для предиктивного обслуговування й оптимізації роботи — в основному для енергетики, транспорту, важкої техніки. Заснована екс-CEO Groupon у Чикаго, платформа агрегує дані від сенсорів і тревелогів обладнання (локомотиви, вітряки, кар’єрна техніка), використовує ML для прогнозу виходу з ладу чи підказки щодо профілактики. Uptake може спрогнозувати, наприклад, злам компресора в локомотиві за 2 тижні на основі патернів температури й вібрації, що дозволяє встигнути з ремонтом і уникнути збитків. Продукти — тисячі “failure signatures”, лог-аналіз, оптимізація пального, рейтинги надійності по флоту. Однією з ікон була угода з Caterpillar щодо AI-рішень для техніки. Uptake масово допоміг клієнтам заощадити мільйони на downtime. Продемонструвавши “кремнієву” аналітику у “блакитних воротах” індустрій, Uptake став одним із прикладів Індустрії 4.0, показавши, що класична індустрія може серйозно економити й оптимізуватись через data-driven AI. Але це потребує не лише алгоритмів, а й очищення даних та зміни підходу до менеджменту.
83. Fractal Analytics – Індія/США (заснована 2000). Fractal Analytics — глобальна компанія з AI-консалтингу й сервісів, піонер ділової AI-аналітики із базою в Індії. Зараз присутня у США, Європі, Азії, допомагає Fortune 500 впроваджувати AI в споживчих товарах, ритейлі, healthcare, фінансах. Сфери фокусу — інсайти про клієнта, попит, ефективність маркетингу, risk-аналіз на основі AI. Наприклад, алгоритми Fractal допомагають CPG-компаніям оптимізувати промо і запаси, прогнозуючи попит на рівні “магазину”, а страховикам — виявляти шахрайство автоматично. Fractal створює і власні продукти: Qure.ai — AI у рентгенології (діагностика патологій на КТ та рентгенах), Theremin.ai — AI для інвестування, Cuddle.ai — AI-аналітик із природною мовою. Як перший аналітичний стартап Індії, Fractal важлива для розвитку AI-талантів регіону, у 2022 досягла статусу “єдинорога”. Fractal доводить, що AI-сервіси — ключ до успішної імплементації, допомагаючи компаніям, які не можуть “писати все самостійно”. Її успіх — ознака попиту на експертизу й кастомні AI-рішення при масштабуванні AI.
84. Upstart – США (заснована 2012). Upstart — fintech-компанія, що використовує AI для скорингу й видачі споживчих кредитів, аби зробити кредитування доступнішим і точнішим, ніж традиційні моделі FICO. Їхня платформа враховує широкий спектр змінних (освіта, стаж, вартість життя, історія платежів) і за допомогою ML прогнозує ймовірність повернення кредиту. Upstart заявляє про більший доступ до кредитування (особливо для тих, у кого мало кредитної історії) і нижчі ставки, зберігаючи низькі рівні дефолтів. Компанія співпрацює з банками і кредитними спілками, фактично надаючи їм свій AI-двигун скорингу і розширюючи їхню клиентську базу. Модель постійно тренується на реальних результатах виплат, що дозволяє знижувати дефолти в порівнянні зі стандартними підходами. Upstart провела IPO у 2021, показала стрімке зростання, проте зіткнулася з питаннями fairness й адаптивності в умовах економічних змін. Компанія розширилася і на auto-лоуни (рефінансування) через AI. Популярність Upstart підштовхнула індустрію кредитування до оцінки AI/ML у risk-аналізі. Upstart — приклад того, як AI змінює фінанси, підвищуючи точність багатовимірного скорингу.
85. AlphaSense – США (заснована 2011). AlphaSense — платформа для пошуку та аналітики ринку, що застосовує AI і NLP для індексації та пошуку фінансової інформації у масштабах big data. Призначена для аналітиків, фінансистів, дослідників, платформа збирає мільйони документів — подання до SEC, транскрипти earnings call, новини, брокерські дослідження, внутрішні документи — і робить їх доступними через AI-пошук зі смисловою інтерпретацією. Користувач може запитати на кшталт “вплив цін на сталь на маржу автоіндустрії” — і AI AlphaSense знайде релевантні уривки з усіх джерел, додавши sentiment-аналіз і пошук синонімів. Sematic search знає галузевий жаргон, акроніми, моніторить згадки та створює алерти (наприклад, згадка конкурента в будь-якому документі). Є й генеративна AI-фіча для автоматичних summary. Платформа підвищує продуктивність “білих комірців” у фінансах і бізнесі, стала популярною у банках, фондах, Fortune 500. Недавнє оцінювання компанії >$1 млрд. AlphaSense підняв AI для інформаційного пошуку на новий рівень та створив тренд аналітичних AI-рішень для конкурентного розвідки, що спонукає FactSet, Bloomberg до впровадження AI.
86. SAP – Німеччина (заснована 1972). SAP — один із найбільших світових постачальників корпоративних програмних рішень. Інтегрує AI у ERP, supply chain, HR і customer experience. AI-функції SAP (SAP Leonardo, а нині — інбілд додатки) — це, наприклад: автоматичне зіставлення рахунків у фінансах (ML для “звірки” рахунків/платежів), прогнозування запасів для ланцюгів постачання, AI в HR-рекрутингу (визначення релевантності кандидатів, детектор упередженостей), чат-боти для підтримки. Є SAP AI Business Services (на платформі SAP BTP): базові AI-функції (витяг даних із документів, розпізнавання зображень, прогнозування) для підключення до різних бізнес-процесів, а також індустріальні AI-моделі для оптімізування виробництва чи ретейлу. AI в SAP зашитий у звичний інтерфейс, оптимізує робочі процеси й автоматизує рутину прямо в основних продуктах. Завдяки встановленій базі клієнтів — сукупний вплив SAP у “що таке AI” для корпорацій у світі може бути більший, ніж у стартапів. SAP співпрацює з Microsoft Azure та іншими — тільки посилюючи проникнення AI у корпоративний мейнстрим. За рахунок AI-вбудовування у ERP, SAP допомагає компаніям ставати “data-driven” і робити кращі бізнес-рішення на основі даних.
87. Fourth Paradigm (4Paradigm) – Китай (заснована 2015). Fourth Paradigm (4Paradigm) — китайський стартап, що спеціалізується на AutoML і AI-платформах для бізнесу. Пропонує платформу, яка автоматизує багато кроків створення AI-моделей — від підготовки даних до деплойменту, дозволяє організаціям (банки, страховики, ритейл) швидко будувати моделі без великої in-house AI-команди. Платформа “AI OS” забезпечує кейси — скоринг, прогноз виходу клієнтів, рекомендаційні системи, credit scoring. 4Paradigm стала лідером впровадження AI у фінансовому секторі Китаю, допомагаючи великим банкам управляти ризиками й маркетингом на основі AI. Окремо компанія фокусується на AI для прийняття рішень: не лише прогноз, а й оптимізація — наприклад, бюджетування маркетингу через RL. Входить у лідери китайських AI-платформ за оцінкою Gartner, переможець ряду міжнародних ML-змагань, подала заявку на IPO в Гонконзі у 2021 — одна з перших серйозних IPO для AI-платформ з Китаю. Як “AI-єдиноріг”, 4Paradigm демонструє попит на дружні для бізнесу AI-платформи на ринках, що розвиваються, і стимулює розвиток AutoML у світі, знижуючи поріг доступу до AI для компаній. Це також підштовхнуло світових конкурентів до прискорення AutoML-конкуренції, рух в бік “AI створює AI” із мінімальним людським втручанням.
88. Tenstorrent – Канада (заснована 2016). Tenstorrent — AI-стартап, який проектує сучасні RISC-V чіпи для AI і HPC. Під керівництвом легендарного архітектора процесорів Джима Келлера Tenstorrent створює гнучкі, енергоефективні чіпи для навчання й inference нейромереж. Their архітектура поєднує RISC-V ядра (open-стандарт ISA) із спеціальним on-chip network, для масштабованості й оптимального dataflow під AI-навантаження. Флагманські чіпи (наприклад, Grayskull, Wormhole) позиціонуються як альтернатива GPU для різних завдань, із меншим споживанням. Придатні як для серверів, так і для edge-задач. Tenstorrent пропонує dev-борди, ліцензує процесорні дизайни (наприклад, співпраця з LG у smart TV). Візія — “відкрите залізо для AI”, RISC-V open hardware. На фоні різноманіття моделей (від гігантських у дата-центрах до крихітних на edge) підхід Tenstorrent — дати модульний, кастомізований compute. Стартап ще молодий, але має великі інвестиції (Samsung, Hyundai) й талант через лідерство Келлера. Значення Tenstorrent не лише в iron performance, а й у просуванні непропрієтарної екосистеми AI-обладнання — використання RISC-V як open-альтернативи NVIDIA, а успіх компанії може вплинути на архітектуру AI-чіпів та adoption у майбутньому.
89. G42 – ОАЕ (заснована 2018). Group 42, або G42 — багатопрофільна компанія з Абу-Дабі, яка просуває AI та хмарні ініціативи на Близькому Сході. Працює у медичних технологіях, фінансах, геопросторовій аналітиці, державних системах із акцентом на AI для національного розвитку, збору й аналізу великих даних. Яскравий приклад — G42 Healthcare у 2020 у партнерстві з BGI (Китай) створила лабораторію COVID-тестування світового рівня та провела масштабні випробування вакцини у ОАЕ (AI для публічного здоров’я). Також компанія експлуатує суперкомп’ютер Artemis (найпотужніший у регіоні) для AI-досліджень. У 2023 Presight AI (дочірня) вийшла на IPO, фокус — аналітика для безпеки й пандемій. G42 інвестує й по світу — спільні проекти із Alphabet X (AI для розвідки корисних копалин), “розумне місто” з китайською Ченду. Баянат — AI для геопросторової аналітики. Компанія є драйвером університету AI MBZUAI (перша вишня AI у світі). G42 формує роль ОАЕ як “AI-потуги” і, фокусуючись на локалізації та арабомовних рішеннях, піднімає престиж регіону у глобальній AI-гонці. Це приклад, як держава може консолідувати зусилля AI через державний-публічний партнерство з приватним сектором.
90. InstaDeep – Туніс/Великобританія (заснована 2014). InstaDeep — інноваційний AI-стартап, що виник у Тунісі, згодом офіс у Лондоні, відомий експертизою в глибокому підкріпленні (deep RL) і AI для прийняття рішень. Значуща подія — партнерство з BioNTech (відомий COVID-вакциною), разом розробили AI-моделі для виявлення ризикованих штамів COVID, після чого BioNTech придбала InstaDeep за ~$680 млн у 2023 (одна з найбільших AI-угод Європи). InstaDeep експертно застосовує AI до складних завдань — оптимізації маршрутів, логістики, біоінформатики. Працювала з Deutsche Bahn щодо графіків поїздів, з морськими перевізниками — оптимізація флоту, використовує глибоке RL для динамічної оптимізації у сценаріях, складних для класичних алгоритмів. InstaDeep розробила AI-дизайн для мікросхем, брала участь у проектах Google і DeepMind (AlphaFold тощо). Еволюція InstaDeep: від стартапу в Африці до учасника світового AI-ринку — це доказ “демократизації” AI. Успіх (особливо в biotech) підкреслює тренд зближення AI та наук про життя. Також це потужна історія для Африки й Близького Сходу: AI може виростати за межами “звичних” країн і ставати глобальним рушієм — приклад для emergent-ринків.
91. Uniphore – Індія/США (заснована 2008). Uniphore — компанія з AI для розмовних рішень і автоматизації — AI для контакт-центрів і голосових сервісів. Старалась, вихідцем з Індії, розробляти голосові застосунки для сільської місцевості, тепер глобальний гравець у AI підтримці клієнтів. Платформа поєднує розпізнавання мови, NLU, voice-biometrics, автоматичних агентів, які допомагають людям-операторам: Конверсійний AI розбирає та транскрибує дзвінки у реальному часі, знаходить релевантний контент із бази, визначає наміри та емоції, дозволяючи краще відповідати на запит. Після дзвінка AI формує summary, action-items. “Q for Sales” аналізує відеоколи (з розпізнаванням емоцій на обличчі), а “U-Trust” ідентифікує абонентів за голосом (зменшення шахрайства). Uniphore швидко інтегрував generative AI (GPT) для підказок відповідей чи email-фоллоу-апів. Компанія поповнила портфель придбанням Emotion Research Lab (AI-емоції) та Jacada (RPA), оцінка >$2 млрд. Uniphore — показник, як AI робить контакт-центри розумнішими й “людянішими”. Це також приклад глобалізації AI із Індії й використання мультимодального (voice+video) AI для клієнтського сервісу.
92. Icertis – США (заснована 2009). Icertis — лідер ринку AI для управління життєвим циклом контрактів (CLM). Хмарна платформа дозволяє бізнесу цифровізувати процеси підписання, знаходити й оптимізувати ключові клієнтські чи постачальницькі угоди. AI від Icertis застосовує NLP для аналізу тексту контрактів, витягу ключових пунктів, пошуку ризиків і зобов’язань (наприклад, автоматичного знаходження indemnity чи автоматичного продовження, ризикованих пунктів) з усієї контрактної бази компанії. Дозволяє відстежувати, у кого з постачальників ризикові умови, чи дотримуються політики та стандартів тощо. У 2023 випущено ExploreAI — generative AI на базі Microsoft Azure OpenAI, що дозволяє “розмовляти” з даними контрактів природною мовою, автоматично створювати шаблони чи summary контракту. Платформа інтегрується з ERP, CRM — процес підписання логічно поєднаний із закупівлею чи продажем. Завдяки AI Icertis запобігає “витоку цінності” контракту (гарантії, що знижки реально працюють тощо), забезпечує комплаєнс. З оцінкою >$5 млрд та клієнтами – Microsoft, Airbus, Icertis доводить, що контракти — це актив, який можна керувати й аналізувати за допомогою AI, що стимулювало весь сектор активно впроваджувати AI-CLM.
93. Neuralink – США (заснована 2016). Neuralink — відомий нейротехнологічний стартап Ілона Маска, ціль — створення інтерфейсу “мозок-комп’ютер” (BCI) для прямого з’єднання мозку з машиною. Кінцева мрія — симбіоз із AI: людина зможе передавати інформацію через думки, спілкуватися із пристроями безпосередньо, або компенсувати нейрологічні порушення. Досягнення компанії — імплантовані нейрочіпи розміром з монету з тисячами електродів — на порядок більше, ніж у попередніх BCI. Девайс встановлюється у череп за допомогою прецизійного робота-хірурга. На демо Neuralink мавпа управляла грою “Pong” силою думки (чип зчитує мозкові сигнали, AI інтерпретує й подає команду комп’ютеру). AI Neuralink — це саме “розшифрування” складної нейронної активності у керуючі сигнали. У 2023 Neuralink отримав дозволи FDA на клінічні випробування (фокус — паралізовані пацієнти). Попри суперечності (безпека, етика), проект спричинив бум BCI-напряму. Якщо вдасться — технологія може дати людям із травмою мозку чи сліпотою можливість “обходити пошкодження”, одного дня — “підсилити” людину пам’яттю, спілкуванням із AI напряму. Neuralink працює на межі AI і біології, розв’язуючи універсальну проблему input-output — інтеграцію AI і мозку людини.
94. ElevenLabs – США (заснована 2022). ElevenLabs — стартап у сфері AI Text-to-Speech (TTS) і клонування голосу, відомий реально натуралістичним і виразним синтезом мови. Його платформа дає можливість створювати аудіо зі “штучним голосом” із заданого тексту у різних стилях або клонувати реальний голос лише по кількох хвилинах зразка. AI-модель ElevenLabs відтворює емоції, інтонацію, темп — аудіо складно відрізнити від “живої” людини. Застосовується для озвучки аудіокниг, дубляжу відео або ігор різними мовами “тією ж” людиною, створення AI-озвучки для креаторів, створення персонального голосу для людей, які його втратили. Реалізм підняв і питання — наприклад, зловживання клонуванням “зіркових” голосів — тому ElevenLabs впровадила обмеження й розпізнавання своїх аудіо. Платформа з API і простим web-інтерфейсом зробила top-quality TTS доступним масово. З’явилися і проблеми з можливостями дезінформації, але ElevenLabs задає стандарт: генеративне аудіо досягло такого рівня, що навіть великі техгіганти намагаються наздогнати їх за натуралістичністю. Це ілюстрація темпів розвитку й водночас необхідності етики та контролю в “епоху голосового AI”.
95. Aleph Alpha – Німеччина (заснована 2019). Aleph Alpha — відповідь Європи на LLM: AI-лабораторія з Гайдельберга, створює “суверенні” AI-моделі та мультимодальний AI. Назва натякає на аналогію до OpenAI (“Aleph” — “початок”, “Alpha” — “рівня”). Aleph Alpha розробляє LLM “Luminous” (до 70 млрд параметрів), що підтримує англійську й німецьку — це відповідь OpenAI для європейських інституцій, особливо якщо важливі privacy та суверенітет даних. Aleph Alpha працює з API і локальними серверами, застосовується для summary, перекладу, аналітики документів. Є мультимодальна модель (робота із зображеннями й текстом, генерація опису з фото, Q&A зі скріншотом). Окремо в Aleph Alpha акцент на explainability: AI “пояснює” свої відповіді (світить, які частини тексту вплинули на відповідь). Серед клієнтів — Bundeswehr та ін. їхні моделі поважають GDPR, добре працюють з німецькою й іншими європейськими мовами. Aleph Alpha, поряд з Mistral (Франція), означає push Європи до “суверенного” AI, незалежного від США/Китаю. Додає у сферу науковий компонент — як DeepMind для Британії. “Свої” LLM з respect до культури, даних і політики — шлях зберегти незалежність та інноваційність в умовах гегемонії техгігантів.
96. Groq – США (заснована 2016). Groq — AI hardware стартап, заснований екс-Google-інженерами (автори TPU), створили унікальну Tensor Streaming Processor (TSP) для високопродуктивного, низьколатентного AI-комп’ютингу. На відміну від традиційних GPU, у Groq відмовились від кешів і багатопотоковості — натомість “стрімлять” дані в єдиному потоці через обчислювальні блоки із максимальною швидкістю, через що компілятор легше оптимізує й відсутні накладні витрати. В результаті — детерміністична, прогнозована продуктивність і ультранизька латентність, що дуже важливо для реального часу (автомобілі, фінанси). Один вузол Groq видає 1000+ TOPS, можна масштабувати кількома. Просте програмування (C++). Компанія орієнтується не стільки на raw performance (як NVIDIA) скільки на ті use cases, де латентність важливіша за throughput. Серед клієнтів — фінансові сервіси, оборона. Groq ілюструє конкуренцію та експерименти у сфері нетрадиційних AI-архітектур — виводять на ринок ідеї, які, можливо, лігнуть в основу hardware майбутнього AI. Стартапи можуть залучати таланти та кошти, якщо пропонують концептуально інший погляд “яким має бути AI-процесор”.

Місця 97–100: Почесні згадки

Нарешті, кілька додаткових компаній, які не зовсім вписувались у вищі категорії, але заслуговують на визнання за свій вплив і інноваційність у світі AI:

97. Плагіни OpenAI (декілька партнерів, запущено у 2023 році) – Глобально. Хоч це й не компанія, екосистема плагінів ChatGPT (та партнерські інтеграції OpenAI) змінює спосіб взаємодії програмного забезпечення з ШІ. Такі компанії, як Expedia, Instacart, Slack і Wolfram|Alpha, які створили плагіни, щоб ChatGPT міг взаємодіяти з їхніми сервісами, продемонстрували новий режим користувацького досвіду на основі ШІ. Наприклад, плагін OpenTable дозволяє ChatGPT здійснювати пошук бронювань у ресторанах, а плагін Wolfram дозволяє виконувати обчислення, поєднуючи міркування з фактичними розрахунками. Ця тенденція інтероперабельності ШІ означає, що в майбутньому асистенти ШІ зможуть безшовно використовувати інструменти та діяти у мережі. Це сприяє інноваціям, адже навіть менші стартапи (наприклад, сервіс погоди чи додаток для списків справ) можуть розширити охоплення, підключившись до ChatGPT. Зі зростанням цієї екосистеми плагінів це передвіщає ШІ-агентів, що виконують багатокрокові завдання онлайн, координуючись природною мовою. Ця колаборативна модель, ініційована OpenAI, залучає багато компаній і може мати такий самий вплив, як і будь-який окремий продукт – отже, “почесна згадка” у контексті компаній зі сфери ШІ.
98. Olive AI – США (засновано у 2012 році). Olive — це спеціалізована на медицині компанія з розробки ШІ, яка автоматизує адміністративні процеси у лікарнях та клініках. Її називають “штучною інтелектуальною робочою силою охорони здоров’я”: боти Olive виконують перевірку страхових полісів, попередні дозволи, обробку заяв, ведення інвентаря – фактично діючи як цифровий співробітник і зменшуючи повторювану паперову роботу. Інтегруючись з електронними медичними записами й платіжними системами, ШІ Olive суттєво економить час і кошти на бек-офісних операціях, дозволяючи персоналу більше часу приділяти пацієнтам. Під час пандемії компанія застосовувала ШІ для полегшення звітування про лабораторні результати. Широке впровадження у США привернуло увагу до величезного потенціалу ШІ для скорочення адміністративного баласту у сфері охорони здоров’я (який є основною причиною високих медичних витрат). Успіх Olive спонукав чимало постачальників медичних послуг думати про впровадження ШІ не лише у клінічних завданнях (як-от діагностика), а й для підвищення ефективності операційної діяльності. Це підкреслює, що вузькоспеціалізовані компанії зі ШІ можуть створювати глибоку цінність, адаптуючи рішення до специфіки галузі — у цьому випадку до складних робочих процесів та вимог до конфіденційності у медицині.
99. Bright Machines – США (засновано у 2018 році). Bright Machines просуває інтелектуальне виробництво за допомогою “мікрофабрик” – гнучких виробничих модулів, які використовують роботів з ШІ та комп’ютерний зір для збирання та контролю якості продуктів з мінімальною участю людини. Фактично це переносить автоматизацію, якою керує програмне забезпечення, на заводські підлоги, роблячи виробничі лінії більш гнучкими (швидка зміна продуктів) і масштабованими. Bright Machines застосовує ШІ для підвищення точності роботів, контролю якості (виявлення дефектів через відеоаналіз), симуляції та оптимізації виробничих процесів. Орієнтуючись на такі галузі, як електроніка, Bright Machines прагне повернути частину виробництва ближче до споживача, зменшуючи потребу в праці та пришвидшуючи вихід продукції на ринок. Їхній підхід іноді порівнюють із “Tesla для виробничого обладнання” у сенсі оновлення консервативної галузі сучасними цифровими технологіями. З ускладненням фабрик і скороченням життєвого циклу продуктів концепція Bright Machines автоматизувати автоматизацію (з використанням ШІ для налаштування та керування виробництвом) є дуже впливовою – переводячи ідеї Індустрії 4.0 від теорії до практики. Бачення компанії показує, що ШІ не лише вдосконалює наявні процеси, а й може переосмислити саму структуру виробництва, потенційно змінюючи глобальні виробничі парадигми.
100. Snowflake – США (засновано у 2012 році). Snowflake трансформувала ринок сховищ даних своїм хмарним майданчиком, і дедалі тісніше переплітається з ШІ/ML, надаючи організаціям змогу зберігати й аналізувати величезні набори даних для проєктів з ШІ. Хоча це не “ШІ-компанія” у прямому сенсі, Snowflake забезпечує інфраструктуру даних, яка лежить в основі багатьох застосунків ШІ — її Data Cloud дозволяє легко ділитися та запитувати дані між підрозділами, що критично для навчання якісних моделей. Snowflake додала підтримку Python, спростила конвеєри даних для ML, та уклала партнерства для перенесення машинного навчання безпосередньо до даних (наприклад, інтеграції з DataRobot і H2O.ai). Роблячи дані більш доступними і продуктивними (з майже необмеженою масштабованістю), Snowflake зменшує перешкоди для живлення алгоритмів ШІ високоякісними наборами даних. Багато компаній будують сховища ознак або пайплайни для моделювання на Snowflake. Таким чином, Snowflake опосередковано прискорює впровадження ШІ — це нагадування, що інновації в інженерії даних і сховищах — ключ до просування ШІ. Карколомний зріст і вплив Snowflake на зміну підходів до зберігання даних (від локальних БД до хмарних сховищ і data lake) робить компанію почесним учасником списку, адже вона формує фундаментальний рівень, на якому будується стек ШІ.

Підсумок: Глобальна екосистема ШІ багата та швидко еволюціонує — ці 100 компаній (і багато інших) рухають прогрес в усіх сферах. Від технологічних гігантів, що вплітають ШІ у тканину повсякденного життя, до фокусних стартапів, які вирішують конкретні завдання з підходом AI-first, кожна з них робить внесок у розширення можливостей штучного інтелекту. З розвитком інновацій виникатимуть нові лідери, а існуючі — перевинайдуть себе. Але одне очевидно: ШІ вже став критичною силою, що формує конкурентні переваги та суспільні зміни у всьому світі. Слідкуючи за цими впливовими організаціями, ми отримуємо уявлення про майбутнє, яке вони колективно створюють.