Автор bmlabs 
AI-кодинг стартапы сталкиваются с очень высокими затратами на разработку и обучение моделей, а также с тонкими коммерческими маржами, что существенно осложняет их финансовую устойчивость и развитие.
Основная причина — это огромные ресурсы, необходимые для создания и поддержки эффективных ИИ-инструментов программирования. Обучение и дообучение моделей требует больших вычислительных мощностей и дорогостоящей инфраструктуры, что отражается на себестоимости продукта. Кроме того, рынок ИИ-кодинга пока еще находится на ранней стадии, что ограничивает возможность быстрых и значительных доходов.
Еще одна проблема связана с тем, что ИИ хорошо справляется с узкоспециализированными задачами и шаблонным кодом, но не может заменить опытных разработчиков в сложных и комплексных проектах из-за отсутствия прозрачности, подотчетности и способности учитывать уникальные требования бизнеса. Это требует привлечения квалифицированных специалистов для контроля качества и настройки решений, что увеличивает затраты.
В итоге, несмотря на потенциал и интерес инвесторов, многие стартапы в сфере AI-кодинга сталкиваются с риском низкой рентабельности, при этом им необходимо балансировать между инновациями и затратами. Для выживания в таких условиях важна оптимизация процессов, прозрачность решений и максимальное сокращение издержек без потери качества.