Вертикальный AI. Почему generic-модели умирают в регулируемых нишах Рынок вертикального AI достигнет 3.59 млрд к 2026 году. Рост драйвит не количество параметров, а качество данных и compliance. Право, медицина, финансы — ниши, где generic GPT проваливается. Проблема generic Большие языковые модели знают всё понемногу. Но не знают специфику: какой договор типичен для лизинга сельхозтехники, какие отклонения в КТ-снимке требуют срочного вмешательства, какие транзакции подпадают под подозрительные по 115-ФЗ. Хуже — галлюцинации. В маркетинге это смешно. В медицине или юриспруденции — судебные иски и потеря лицензии. Решение — вертикализация Три слоя: очистка данных, файн-тюнинг, compliance-контроль. Компании платят не за доступ к модели, а за готовую систему, которая работает в их реальности. AI TRISM — новый стандарт. Trust, Risk, Security Management. Это инфраструктура, которая позволяет вертикальному AI быть предсказуемым и аудируемым. Финансовый угол Банки строят вертикальные модели на своих данных: кредитные истории, поведение клиентов, региональная специфика. Конкурентное преимущество — не размер модели, а уникальный датасет и регуляторная чистота. Generic-провайдеры проиграют там, где нужна ответственность. Победят те, кто предложит AI «под ключ» с гарантией compliance.