Փոքր շուկա, համաշխարհային հավակնություններ․ ինչպես են հայկական AI ստարտափները

Արհեստական բանականության համաշխարհային մրցավազքում հաջողության հասնելու համար այլևս բավարար չէ միայն նորարար գաղափար ունենալը։ Մրցակցությունը պահանջում է տվյալներ, հաշվողական հզորություններ, որակյալ մասնագետներ, միջազգային հաճախորդներ և մեծ կապիտալ։

Այս պայմաններում հայկական ծագում ունեցող տեխնոլոգիական ընկերությունները փորձում են իրենց տեղը գտնել համաշխարհային շուկայում՝ առաջարկելով լուծումներ տվյալների մշակման, ձայնային տեխնոլոգիաների, էներգետիկայի և այլ ոլորտներում։

Որոշ ընկերություններ արդեն ներգրավել են տասնյակ-միլիոնավոր դոլարների ներդրումներ և համագործակցում են միջազգային խոշոր կազմակերպությունների հետ։ Սակայն նրանց հաջողությունը նաև ավելի լայն հարց է առաջ բերում՝ կարո՞ղ է Հայաստանը դառնալ ոչ միայն տեխնոլոգիական մասնագետներ արտահանող երկիր, այլև համաշխարհային շուկայի համար մրցունակ AI արտադրանքներ ստեղծող կենտրոն։

YerevaNN հետազոտական կազմակերպության՝ 2026 թվականի օգոստոսին հրապարակած «Հայաստանի AI էկոհամակարգը» զեկույցում ներկայացված են արհեստական բանականության ոլորտում գործող 114 կազմակերպություններ, որոնց թվում են արտադրանք մշակող ընկերություններ, խորհրդատվական և տեխնոլոգիական ծառայություններ մատուցող կազմակերպություններ, ինչպես նաև այլ բիզնեսների ներսում գործող AI թիմեր։ Զեկույցը քարտեզագրում է նաև 23 ակտիվ հետազոտական խմբեր։ Այս տվյալները վկայում են, որ Հայաստանում ձևավորվել է AI էկոհամակարգ, սակայն դրա տարբեր ուղղությունները դեռևս զարգացման տարբեր փուլերում են, իսկ միջազգային մակարդակի հետազոտությունների ծավալը սահմանափակ է։

Հայկական ընկերությունների գործունեության առանձնահատկություններից մեկն այն է, որ դրանցից մի քանիսը չեն փորձում ստեղծել համընդհանուր նշանակության արհեստական բանականության մոդելներ, այլ կենտրոնանում են ավելի նեղ, մասնագիտացված խնդիրների վրա։ Այդպիսի մոտեցումը թույլ է տալիս մրցակցել կոնկրետ շուկաներում՝ առանց տեխնոլոգիական հսկաների հետ բոլոր ուղղություններով մրցելու անհրաժեշտության։

Տվյալները՝ որպես AI արդյունաբերության ռազմավարական ռեսուրս

Այս ուղղության հետաքրքիր օրինակներից է SuperAnnotate-ը, որը հիմնադրվել է 2018 թվականին եղբայրներ Տիգրան և Վահան Պետրոսյանների կողմից։ Ընկերությունը մշակում է գործիքներ և ծառայություններ, որոնք օգնում են կազմակերպություններին պատրաստել, մշակել և գնահատել արհեստական բանականության մոդելների ուսուցման համար անհրաժեշտ տվյալները։

AI համակարգերի զարգացման մասին խոսելիս հիմնական ուշադրությունը սովորաբար կենտրոնանում է մոդելների հզորության վրա։ Սակայն դրանց արդյունավետությունը մեծապես կախված է նաև ուսուցման համար օգտագործվող տվյալների որակից։ Տվյալների սխալ պիտակավորումը, թերի հավաքածուները կամ գնահատման խնդիրները կարող են սահմանափակել նույնիսկ հզոր մոդելների հնարավորությունները։ Հետևաբար՝ տվյալների պատրաստման և որակի վերահսկման գործիքները դարձել են AI արդյունաբերության կարևոր բաղադրիչներից մեկը։

SuperAnnotate-ի պաշտոնական տվյալներով՝ ընկերությունը մինչև 2025 թվականը ներգրավել էր ընդհանուր առմամբ 50 միլիոն դոլարի Series B ֆինանսավորում։ Ներդրողների թվում են Dell Technologies Capital-ը, NVIDIA-ն և Databricks Ventures-ը։ Ընկերությունը նաև համագործակցում է AI ոլորտի առաջատար կազմակերպությունների հետ՝ տրամադրելով տվյալների մշակման, գնահատման և մոդելների կատարելագործման լուծումներ։

SuperAnnotate-ի օրինակը ցույց է տալիս, որ հայկական ծագում ունեցող ընկերությունը կարող է համաշխարհային շուկայում դիրքավորվել ոչ թե որպես հերթական AI հավելվածի հեղինակ, այլ որպես ենթակառուցվածքային լուծումներ առաջարկող կազմակերպություն։ Այս շուկայում մրցակցությունը, սակայն, պահանջում է շարունակական տեխնոլոգիական զարգացում, տվյալների որակի ապահովում և խոշոր հաճախորդների երկարաժամկետ վստահություն։

Wirestock․ ստեղծարար բովանդակությունից մինչև AI լաբորատորիաներ

Հայկական տեխնոլոգիական ընկերությունների մեկ այլ օրինակ է Wirestock-ը, որը փոխել է իր սկզբնական բիզնես մոդելը՝ ստեղծարար բովանդակության տարածման հարթակից վերածվելով AI համակարգերի մշակողների համար տվյալներ մատակարարող ընկերության։

2023 թվականին ընկերությունը վերակենտրոնացրել է գործունեությունը՝ պատկերներ, տեսանյութեր, դիզայնի նյութեր, խաղային բովանդակություն և եռաչափ մոդելներ տրամադրելով AI լաբորատորիաներին։ Այս փոփոխությունն արտացոլում է ամբողջ ոլորտում տեղի ունեցող գործընթացը․ գեներատիվ AI համակարգերի զարգացումը մեծացնում է բազմամոդալ տվյալների պահանջարկը, իսկ որոշ դեպքերում հաճախորդներին անհրաժեշտ են ոչ միայն արդեն գոյություն ունեցող նյութեր, այլև հատուկ առաջադրանքների համար ստեղծված տվյալների հավաքածուներ։

TechCrunch-ի՝ 2026 թվականի մայիսի 14-ի հրապարակման համաձայն՝ Wirestock-ը ներգրավել է 23 միլիոն դոլարի Series A ներդրում։ Ներդրումային փուլը գլխավորել է Nava Ventures-ը, իսկ մասնակիցների թվում են եղել SBVP-ն, Formula VC-ն և I2BF Ventures-ը։ Ընկերության ներկայացրած տվյալներով՝ դրա հարթակում գրանցված էին ավելի քան 700 հազար նկարիչներ և դիզայներներ, իսկ տարեկանացված եկամտի ցուցանիշը հասել էր 40 միլիոն դոլարի։ Սա ընկերության հաղորդած ցուցանիշ է և չպետք է շփոթել աուդիտով հաստատված տարեկան ֆինանսական հաշվետվության հետ։

Wirestock-ի օրինակը կարևոր է նաև այն պատճառով, որ ցույց է տալիս՝ տեխնոլոգիական ընկերության աճը միշտ չէ, որ պահանջում է զրոյից նոր շուկա ստեղծել։ Երբեմն ավելի արդյունավետ է արդեն գոյություն ունեցող բիզնեսի ակտիվները, հաճախորդների բազան և մասնագիտական համայնքը հարմարեցնել նոր ձևավորվող պահանջարկին։

Միաժամանակ այս շուկան ունի իր բարդությունները։ Տվյալների աղբյուրների օրինականությունը, հեղինակային իրավունքները, բովանդակություն ստեղծողների համաձայնությունը և տվյալների օգտագործման թափանցիկությունը դառնում են կարևոր մրցակցային գործոններ։ Հետևաբար, երկարաժամկետ հաջողությունը կախված է ոչ միայն տվյալների ծավալից, այլև դրանց ձեռքբերման և օգտագործման պայմաններից։

Krisp․ մասնագիտացված տեխնոլոգիա՝ համաշխարհային շուկայի համար

Հայկական տեխնոլոգիական էկոհամակարգում առանձնահատուկ տեղ ունի նաև Krisp-ը, որը հայտնի է իրական ժամանակում ձայնային հաղորդակցությունից ֆոնային աղմուկը հեռացնելու տեխնոլոգիայով։ Ընկերության լուծումները նախատեսված են առցանց հանդիպումների, զանգերի և ձայնային հաղորդակցության այլ ձևերի համար։

Krisp-ի օրինակը ցույց է տալիս մասնագիտացված AI արտադրանքի մրցակցային առավելությունը։ Ընկերությունը պարտադիր չէ ստեղծի ամեն ինչ կարողացող մոդել, եթե կարողանում է կոնկրետ խնդիրը լուծել բավական բարձր որակով և իր տեխնոլոգիան ինտեգրել այն հարթակներին ու աշխատանքային գործընթացներին, որոնք օգտագործում են միլիոնավոր մարդիկ։

Այս մոտեցումը հատկապես կարևոր է այնպիսի շուկաներում, որտեղ հաճախորդները պատրաստ են վճարել ոչ թե AI-ի առկայության, այլ չափելի արդյունքի համար։ Ձայնային հաղորդակցության դեպքում այդ արդյունքը կարող է լինել ավելի հստակ խոսքը, աղմուկի նվազեցումը կամ օգտատիրոջ աշխատանքի արդյունավետության բարձրացումը։

Սակայն մասնագիտացված AI ընկերություններն էլ պաշտպանված չեն մրցակցությունից։ Խոշոր տեխնոլոգիական կազմակերպությունները կարող են նման գործառույթներ ներառել իրենց սեփական արտադրանքներում, իսկ նոր մոդելները՝ արագ նվազեցնել տեխնոլոգիական առավելության պահպանման ժամանակահատվածը։ Հետևաբար, ընկերությունների համար կարևոր է շարունակաբար կատարելագործել արտադրանքը, պահպանել որակի բարձր մակարդակը և ձևավորել այնպիսի տեխնոլոգիական առավելություն, որը դժվար կլինի արագ կրկնօրինակել։

AI-ն՝ էներգետիկայի և ֆիզիկական աշխարհի համար

Հայկական AI էկոհամակարգը սահմանափակված չէ միայն ծրագրային ապահովմամբ։ Մեկ այլ հետաքրքիր ուղղություն է AregAI-ն, որը մշակում է արևային էներգետիկ կայանների կառավարման և սպասարկման համար նախատեսված AI լուծումներ։

Dealroom-ի տվյալներով՝ 2024 թվականին հիմնադրված և Երևանում տեղակայված ընկերությունը միավորում է արևային կայանների վերաբերյալ տվյալները, սենսորների և անօդաչու թռչող սարքերի միջոցով ստացվող տեղեկատվությունը և կանխատեսող վերլուծությունը։ Նպատակն է՝ ավելի արագ հայտնաբերել սարքավորումների խնդիրները, բարելավել կայանների աշխատանքը և նվազեցնել շահագործման ծախսերը։

Այս ուղղությունը կարևոր է, քանի որ AI-ի կիրառումը գնալով ընդլայնվում է թվային միջավայրից դեպի իրական ենթակառուցվածքներ։ Էներգետիկայի ոլորտում նույնիսկ համեմատաբար փոքր արդյունավետության բարելավումը կարող է ֆինանսական նշանակություն ունենալ, հատկապես, երբ խոսքը բազմաթիվ արևային կայանների կառավարման մասին է։

AregAI-ի վերաբերյալ Dealroom-ի հրապարակման համաձայն՝ ընկերությունը 2025 թվականի հոկտեմբերին ներգրավել է seed փուլի ներդրում Granatus Ventures-ից, թեև ֆինանսավորման չափը հրապարակված չէ։ Սա ցույց է տալիս նաև հայկական ստարտափների ֆինանսավորման մասին տվյալների սահմանափակությունը․ որոշ դեպքերում հայտնի են ներդրողները կամ զարգացման ուղղությունները, բայց ոչ ընկերության ամբողջական ֆինանսական պատկերը։

AregAI-ի նման օրինակները կարևոր են Հայաստանի համար, քանի որ ցույց են տալիս AI-ի կիրառման հնարավորություններն էներգետիկայի, արդյունաբերության և այլ ոլորտներում։ Միաժամանակ անհրաժեշտ է տարբերակել տեխնոլոգիական խոստումները գործնական արդյունքներից․ միջազգային ընդլայնման հեռանկարները գնահատելու համար կարևոր են իրական հաճախորդների թիվը, ներդրված լուծումների արդյունավետությունը, եկամուտներն ու կրկնվող վաճառքների ծավալը։

Ֆինանսավորումը դեռևս հաջողության վերջնական չափանիշ չէ

Հայկական ծագում ունեցող AI ընկերությունների ներգրաված ներդրումները վկայում են միջազգային ներդրողների հետաքրքրության մասին, բայց ֆինանսավորումն ինքնին չի երաշխավորում երկարաժամկետ հաջողություն։ Ներդրումային փուլը հնարավորություն է տալիս ընդլայնել թիմը, զարգացնել արտադրանքը և մուտք գործել նոր շուկաներ, սակայն դրանից հետո ընկերությունը պետք է ապացուցի, որ կարող է ստեղծել կայուն բիզնես։

AI ոլորտում այս հարցը հատկապես կարևոր է։ Հզոր մոդելների մշակումը և գործարկումը կարող են պահանջել մեծ հաշվողական ռեսուրսներ, տվյալների ձեռքբերման զգալի ծախսեր և մասնագիտացված աշխատուժ։ Միաժամանակ տեխնոլոգիաներն արագ են զարգանում, և այսօրվա մրցակցային առավելությունը կարող է կարճ ժամանակում կորցնել իր նշանակությունը։

Ուստի հայկական ստարտափների հաջողությունը գնահատելիս անհրաժեշտ է ուսումնասիրել ոչ միայն ներդրումների չափը, այլև եկամուտների աճը, հաճախորդների պահպանումը, արտադրանքի օգտագործման ծավալները և այն շուկաների չափը, որտեղ գործում են ընկերությունները։ Կարևոր է նաև հասկանալ՝ ընկերությունն ունի՞ սեփական տեխնոլոգիա և մտավոր սեփականություն, թե՞ հիմնականում ծառայություններ է մատուցում այլ կազմակերպությունների։

Այս տարբերակումը կարևոր է Հայաստանի ամբողջ տեխնոլոգիական ոլորտի համար։ Միջազգային հաճախորդներին ծրագրային ապահովման և ինժեներական ծառայությունների մատուցումը կարող է ապահովել աշխատատեղեր ու արտարժութային եկամուտներ։ Սակայն սեփական արտադրանքների զարգացումը լրացուցիչ հնարավորություն է ստեղծում կուտակելու մտավոր սեփականություն, ձևավորելու երկարաժամկետ եկամտի աղբյուրներ և ավելի մեծ արժեք պահպանելու ընկերության ներսում։

Հայաստանի հնարավորություններն ու սահմանափակումները

Հայաստանում AI ոլորտի զարգացման համար կարևոր գործոններից են ինժեներական կրթությունը, տեխնոլոգիական ընկերությունների փորձը, հետազոտական խմբերի ձևավորումը և միջազգային կապերը։ Միևնույն ժամանակ փոքր ներքին շուկան սահմանափակում է տեղական պահանջարկի հնարավորությունները, ինչի պատճառով բազմաթիվ ընկերություններ հենց սկզբից պետք է մտածեն միջազգային հաճախորդների մասին։

YerevaNN-ի 2026 թվականի զեկույցում նշվում է, որ Հայաստանում առկա են AI հետազոտության, կրթության և հաշվողական ենթակառուցվածքների զարգացման հիմքեր։ Ըստ զեկույցի՝ 2026 թվականի օգոստոսի դրությամբ Հայաստանի երեք հիմնական հարթակներում՝ Երևանի պետական համալսարանում, Eleveight AI-ում և Firebird-ի ենթակառուցվածքում, ընդհանուր առմամբ փաստագրված էր 6736 գործող տվյալների կենտրոնային գրաֆիկական պրոցեսոր։ Սակայն միայն սարքավորումների քանակը չի ցույց տալիս, թե որքան արդյունավետ են դրանք օգտագործվում Հայաստանի հետազոտողների, ուսանողների և ընկերությունների կողմից։

Մյուս կարևոր մարտահրավերը հետազոտական կարողությունների զարգացումն է։ Միջազգային մակարդակում մրցունակ AI արտադրանք ստեղծելու համար անհրաժեշտ է ոչ միայն կիրառել արդեն հասանելի մոդելները, այլև զարգացնել սեփական գիտելիքը, հետազոտական թիմերը և բարդ տեխնոլոգիական խնդիրներ լուծելու կարողությունը։ Սա պահանջում է երկարաժամկետ ֆինանսավորում, որակյալ մասնագետների պատրաստում և համալսարանների ու բիզնեսի միջև ավելի արդյունավետ համագործակցություն։

Հայաստանի համար մեկ այլ խնդիր է մասնագետների պահպանումը։ Միջազգային շուկան առաջարկում է ավելի մեծ ֆինանսական հնարավորություններ և մասնագիտական աճի ուղիներ, ուստի տեղական ընկերությունները պետք է կարողանան ստեղծել այնպիսի աշխատանքային միջավայր, որտեղ մասնագետները կարող են ոչ միայն կատարել առաջադրանքներ, այլև մասնակցել արտադրանքի և տեխնոլոգիայի ռազմավարական զարգացմանը։

Ի վերջո, հայկական AI ընկերությունների միջազգային մրցունակությունը կախված է ոչ թե մեկ հաջողված ստարտափի կամ խոշոր ներդրումային գործարքի, այլ ամբողջ էկոհամակարգի զարգացումից։ Անհրաժեշտ են նոր ընկերություններ, հետազոտական կենտրոններ, ներդրողներ, միջազգային գործընկերություններ և այնպիսի պայմաններ, որոնք թույլ կտան հաջողված արտադրանքներին ընդլայնվել՝ պահպանելով իրենց տեխնոլոգիական կարողությունների մի մասը Հայաստանում։

Հայկական AI ստարտափների փորձը ցույց է տալիս, որ փոքր երկրի ընկերությունները կարող են տեղ գտնել համաշխարհային շուկայում՝ կենտրոնանալով մասնագիտացված խնդիրների վրա և առաջարկելով միջազգային հաճախորդների համար իրական արժեք ունեցող լուծումներ։ SuperAnnotate-ը, Wirestock-ը, Krisp-ը և AregAI-ն ներկայացնում են տարբեր ուղղություններ, սակայն նրանց օրինակներում ընդհանուր է շուկայի կոնկրետ պահանջարկը բացահայտելու և դրա շուրջ արտադրանք կամ ծառայություն կառուցելու կարևորությունը։

Հիմնական հարցն այլևս միայն այն չէ, թե Հայաստանը կարո՞ղ է ստեղծել միջազգային հաջողություն գրանցող AI ստարտափներ։ Ավելի կարևոր է՝ կարո՞ղ է երկիրը ձևավորել այնպիսի միջավայր, որտեղ այդ հաջողությունները կդառնան շարունակական, նոր ընկերությունների համար հասանելի, իսկ տեխնոլոգիական և տնտեսական արժեքի զգալի մասը կձևավորվի հենց Հայաստանում։

Սիրարփի Աղաբաբյան

—