Andrey Solovev

Пожелаю удачи землякам, но проблем действительно много, вы выбрали удобный формат для автоматизации, но плохой для продукта, та же шаурма давала бы больше Надеюсь у вас все получится и вы не станете очередной франшизой, которая зарабатывает на паушалке

Я скорее про средства автоматизации для пиццерий, маленькая региональная пиццерия сможет существовать без повара. Только оператор-кассир + курьер Вот тут лежать деньги

Я где-то когда-то видел конус пиццу, вот это шаг в вашу сторону

« Про шаверму тоже согласен – сильный игрок в сегменте. Но у неё есть ограничение. Качество сильно зависит от человека.» Дак это ваше основное конкурентное преимущество, в этом сегменте важна стабильность, дикая проблема с текучкой, уже работает to go, если бы вы сделали автомат для шаурмы, то это была бы золотая жила, у пиццы другой сценарий потребления и вам придется решать проблему смены мышления у людей, а значит основным посылом должен быть «старая пицца в новом формате» у вас про это ничего нет Ниже вы написали 22х8 это огромный кусок, я не представляю как я возьму в одну руку такую пиццу, в другую руку кофе и пойду по своим делам)))

А еще у ребят в рукаве есть крутое пространство для пивота, модель проблемы и решения валидна для б2б, я бы сюда посмотрел.

Полностью согласен. Как будто сценарий to-go точно не про пиццу, просто посмотрев издалека на рынок можно увидеть преобладающий формат кафе. Возможно, если продавать не круг пиццы, а кусочек, то из этого что-то может получиться. Но все равно с шаурмой будет трудно в этом сегменте конкурировать, вот если бы автомат был для вкусной шаурмы..

а еще есть у нас ;) всего от 10 копеек за минуту - Aiesa.ru

Год назад мы запустили Aiesa.ru с одной целью — залезть в новую революционную нишу — искусственный интеллект и разобраться, как он реально может решать задачи бизнеса и как на этом заработать)) Мы взяли понятную нам бизнес-модель — сервисную разработку. Это когда клиенты приходят со своими задачами, а мы придумываем, что бы им такого напрограммировать. Классика ИТ-рынка. За год напряжённой работы мы сделали десятки решений как для клиентов, так и для себя: от ИИ-менеджера в чате поддержки до аналитики хоккейных матчей. Но цель проекта Aiesa.ru была всё же в другом — достаточно глубоко изучить рынок, чтобы запустить на нём свой продукт. Задача звучала просто, но была дьявольски сложной: Как на динамично развивающемся рынке, где каждый месяц всё меняется, создать продукт, который будет актуален не полгода, а ближайшие десять лет? И ответ, как это часто бывает, пришёл оттуда, откуда не ждали... Параллельно с клиентскими проектами наша команда создавала небольшие продукты для внутренних потребностей. Мы сделали генератор коммерческих предложений, случайно собрали аналог NotebookLM от Google и ещё кучу инструментов, которыми пользовались сами. Но один из них абсолютно неожиданно для нас — выстрелил. Телеграм-бот для расшифровки речи. Тот самый t.me/media_to_textbot. Мы делали его для себя, чтобы расшифровывать записи встреч с клиентами. Выложили в открытый доступ, думали, попользуются пару десятков наших друзей и знакомых. А сейчас в нём больше 4500 пользователей, которые сделали уже 20 000 транскрибаций. Это полтора года общего хронометража аудио и видео, которые наш бот превратил в текст. Полтора. Года. Непрерывного. Звука. И именно этот проект обратил наше внимание на огромную нишу — обработка речи. Немного закулисья для тех, кому интересно, как это устроено. Для расшифровки речи используются специализированные ИИ-модели. Они тяжёлые и прожорливые — требуют серьёзных вычислительных мощностей. Когда мы запускали бота, перед нами стоял выбор: Путь А: пойти к условному Яндексу и покупать у них минуты расшифровки. Просто, быстро, но дорого — ты платишь за каждую секунду обработки и полностью зависишь от чужого сервиса. Путь Б: развернуть свои собственные модели на своих серверах. Сложнее, больнее, но ты платишь фиксированную стоимость за железо и не зависишь ни от кого. Мы, конечно, выбрали путь Б. Потому что мы в Aiesa.ru лёгких путей не ищем))) Мы взяли Open-Source модели — это модели, которые другие компании обучили и выложили в открытый доступ. Их можно бесплатно скачать и запустить на своём сервере. Звучит как сказка, но есть нюанс: для их работы обычно нужны сервера с мощными видеокартами, которые стоят как подержанный автомобиль. В месяц. А наш сервер для таких задач не очень-то был предназначен. Для нас это был испытательный полигон, а не рабочая лошадка, поэтому задачи обработки тяжёлых моделей он тянул с натяжкой. И тут мы начали изобретать. Мы написали собственный оркестратор — систему, которая разрезает большие задачи на маленькие куски и поочерёдно загружает их в память сервера. Представьте, что вам нужно перевезти шкаф, а у вас только легковушка. Большинство скажет: «Нужен грузовик». А мы сказали: «А если шкаф разобрать?» Если серьёзно — оркестратор умно распределяет нагрузку: пока одна часть модели удаляет тишину, другая расшифровывает аудио в текст. Это позволило нам добиться качества на уровне дорогих облачных решений при кратно меньших затратах на инфраструктуру. Именно поэтому наш бот распознаёт речь на высоком уровне, стоит дешево и работает быстро — мы не экономили на качестве модели, мы научились эффективно с ней работать. И вот к чему мы в итоге пришли: ➖ Мы научились дёшево и эффективно использовать вычислительные ресурсы для ИИ. ➖ Мы глубоко разобрались в технологиях обработки голоса и речи. ➖ Мы набрали тысячи реальных пользователей и поняли, что именно им нужно. И пока мы делали простого телеграм-бота, сами того не осознавая, создали фундамент для совершенно другого продукта. Продукта, на котором мы решили сосредоточить все силы компании. И им стала платформа для всего пайплана обработки речи, а позже мы начали заменять Open-Source уже своими решениями.

Этот выбор уже сейчас существует) мы скорее идем не в предоставление выбора для клиента, а в решении потребности того самого выбора. В ближайший год мы добавим авто-режимы для всех видов услуг, система сама будет выбирать какую модель использовать для решения задачи (большую/маленькую)

Какие нападки? Вам задали один простой вопрос: «Как вы работаете со 152-ФЗ?» Если вы считаете, что такие вопросы ставят проект в уязвимое положение, то вам стоит пересмотреть то, чем вы занимаетесь.

Верно, проблема расслоения рынка действительно существует, но это проблема зрелости самого рынка. Компаниям невыгодно внутри себя содержать непрофильные компетенции, и как только пройдёт этап экспериментов, бизнес увидит, что in-house обходится дорого — как с точки зрения инференса, так и с точки зрения постоянного догоняния рынка. Чтобы пережить этот этап, мы ориентируемся на продукт on-premise: он представляет собой инфраструктуру управления моделями. Так компании сохраняют независимость от конкретной модели, а также возможность тех самых экспериментов. Параллельно мы постепенно заменяем open-source компоненты и модели на собственные решения, так мы сможем произвести уникальные решения, которые смогут конкурировать как с крупными вендорами в РФ, так и с зарубежными решениями. На самом деле ограниченность ресурсов, с которой мы сталкиваемся, рождает уникальные решения, которые не могут родиться у бигтеха))

Инфраструктурный рынок не про уникальность продукта, а про способ его упаковки и предоставления для клиента. Можешь сравнить нас с хостинговой компанией, каждая из них продает одно и тоже железо, слега под разным соусом. Однако, у нас есть действительно те УТП, которые повторить если не невозможно, то очень сложно, например: - Свои модели для каскадного распределения задач (это напрямую влияет на цену) - Умная система оркестрации, которая адаптирует пайплайн под буквально любое железо (это напрямую влияет на цену) - Непосредственное до-обучение моделей под узкий спектр задач связанный с голосом - Особые условия с дата-центрами, такую сделку очень тяжело повторить, мы можем масштабироваться дико быстро, наши конкуренты без десятков миллионов на железо просто не смогут расти также как мы и куча всего еще и это только про технику) В конечном итоге, мы будем кратно снижать цены, предоставляя лучшее на рынке качество и полный пайплайн для работы с речью И я молчу про полную локализацию и соблюдение комплаенса

Цена зависит от депозита, минимальный депозит 10.000 рублей, однако у нас есть бесплатный тестовый баланс Мы ориентированы на бизнес, если вы делаете небольшой проект для себя, то вы действительно не наша аудитория. Для большинства реальных бизнесов 10.000 рублей совершенно подъемная сумма, помимо всего прочего мы выделяем гранты для стартапов, чтобы не капексовать на старте в инфраструктуру, а еще консультируем по внедрению, освещаем в наших медиа, рассказываем о вас нашим клиентам и помогаем вырасти, делясь компетенциями!

Спасибо, все замечания взяты в работу

У нас уже есть выбор моделей для LLM, есть для простых задач и для сложных Для TTS мы не планируем возможность выбора моделей, у нас слегка другие планы в этом направлении, вся магия будет под капотом) Мы сейчас создаем небольшую модель которая будет анализировать аудио и автоматически отправлять его в ту модель, которая обработает ее качественнее, позже расскажем об этом в наших социальных сетях, так что подписывайся;) Касаемо цены, в разрезе STT у нас есть два тарифа, очень дешевый для тех, кто готов подождать (результат в течении суток) и обычный TTS у нас в стадии активной разработки, такая возможность однозначно будет, помимо нее мы планируем еще и клонирование голоса

Сегодня добавимся)

Присоединюсь к обсуждению) Расскажите о способе обезличивания персональных данных, По 152-ФЗ: Персональные данные — любая информация, позволяющая прямо или косвенно идентифицировать человека Я понимаю как можно спрятать ФИО, номера телефонов, адреса и другие понятные скриптам перс данные. Но как вы маскируете те данные, по которым можно косвенно идентифицировать человека? Мне в голову приходит только обработка дополнительной моделью, но это настолько сильно сломает экономику, что предположу вы этим не занимались, да и сильное искажение "косвенных данных" скажется на результате обработки финальной моделью У вас в API присутствует STT, голос это биометрия, вы искажаете его перед передачей? Как работаете с изображениями? Например, если вам отправят фото паспорта? Ребят, я понимаю, что вы хотите сделать как лучше и у вас очень классный проект, но это в чистом виде спекуляция на ограничениях, сродни VPN-сервисам. Зарабатывая сейчас вы отнимаете деньги у локализированных решений, а в отличие от западных рынков у нас венчур около мертвый и единственный способ расти - зарабатывать. Да, вы предоставляете российскому бизнесу доступ к самым передовым моделям, но тем самым подвергаете его огромным юридическим рискам, да еще и способствуете оттоку денег во внешний рынок, буквально отнимая их у локальных решений.

Спасибо, все замечания взяли в работу

Пока мы ориентируемся на настройку open-source решений и предоставление удобного доступа к ним по API. Под капотом — всем известные Whisper и pyannote.audio с донастройкой гиперпараметров. Параллельно мы активно разрабатываем собственную модель для диаризации и готовим план файн-тюнинга Whisper

Привет Радар! Меня зовут Соловьев Андрей, я генеральный директор компании ООО "Аеса" Aiesa.ru - инфраструктура без которой не может существовать ни один ИИ-продукт, мы хорошо понимаем проблемы решений, ориентированных на работу в РФ и создали нашу платформу, чтобы сохранить качественный сервис без рисков для бизнеса. Поддерживая нас, вы поддерживаете весь рынок ИИ в России, ведь здоровому рынку крайне важна конкурентная среда. Рост и развитие таких компаний как наша заставляют бигтех улучшать свои модели и снижать цены, а в условиях ограниченных ресурсов рождаются решения, к которым крупный бизнес может и не прийти. Платформа совсем недавно вышла в релиз, впереди еще много работы и мы будем рады обратной связи.