От Reddit до $120M в год: как Runpod стал фаворитом разработчиков ИИ, пока гиганты спали

Началось с поста на Reddit. Сейчас они зарабатывают $10 млн в месяц

В 2020 году запустить собственную модель ИИ было похоже на попытку собрать мебель из IKEA без инструкции. Нужны были GPU, Docker, API, мониторинг. И все это — с нуля. Разработчики тратили недели на настройку инфраструктуры вместо работы над моделями.

Тогда и появился Runpod. Не с громкой презентацией на TechCrunch, а с простого поста в r/MachineLearning. Основатель, Зак Уотерс, написал: «Сделал инструмент для запуска Jupyter Notebooks в облаке. Кому нужно?»

Hugging Face стал их секретным оружием

Пока крупные облачные провайдеры требовали подписать годовой контракт и пройти пятиэтапный процесс онбординга, Runpod предлагал: выбрать модель на Hugging Face, нажать «Deploy», получить работающий API через 90 секунд.

Интеграция с Hugging Face оказалась гениальным ходом. Разработчики уже хранили там свои модели. Зачем куда-то еще экспортировать? Просто подключись и запускай.

Почему разработчики платят именно им?

Сравнивать цены на GPU-хосты — отдельное искусство. Как выбрать самый дешёвый GPU-провайдер, если тарифы меняются каждый день, а скрытые комиссии всплывают только в конце месяца?

Runpod решил эту проблему радикально просто:

• Цена за час — это и есть цена за час. Никаких «плюс стоимость сети» или «плюс стоимость хранения»
• Можно запустить инстанс на 5 минут, заплатить за 5 минут. Не нужно покупать целый месяц
• Все GPU — физические. Никакой виртуализации, которая съедает 15% производительности

Когда стартапы вроде Parloa начали масштабироваться, им нужна была предсказуемость расходов. Runpod дал именно это.

Инженерная хитрость, которая перевернула рынок

Serverless GPU от Runpod — это не маркетинговый термин. Это реальная технология, которая позволяет запускать модели без аренды целого сервера.

Как это работает? Вы загружаете модель. Runpod держит ее «в тепле» на быстром SSD. Когда приходит запрос — модель загружается в GPU за секунды, обрабатывает запрос, выгружается. Вы платите только за время выполнения.

Для стартапов с непостоянной нагрузкой это спасение. Не нужно платить $3000 в месяц за сервер, который 80% времени простаивает.

Что будет дальше? Битва за инференс

Сейчас все говорят про обучение моделей. Но настоящие деньги — в инференсе (выводе моделей в продакшн). Каждый чат-бот, каждая генерация изображений, каждый AI-агент — это тысячи запросов в секунду.

Runpod уже здесь. Но конкуренция накаляется. OVHcloud врывается в инференс с европейскими дата-центрами. Китайские компании ищут обход санкций после ослабления экспортного контроля США.

Главный вопрос: сможет ли Runpod сохранить скорость, которая сделала его популярным? Когда компания вырастает до $120M ARR, бюрократия обычно убивает инновации.

Уроки для следующих стартапов

История Runpod — это учебник по тому, как захватить нишу:

1. Начните с сообщества, а не с инвесторов. Reddit дал им первых 1000 лояльных пользователей
2. Решите одну конкретную боль. Не пытайтесь быть всем для всех. Просто дайте GPU в один клик
3. Интегрируйтесь с экосистемой. Hugging Face был естественным выбором для их аудитории
4. Ценообразование должно быть прозрачным. Разработчики ненавидят скрытые комиссии
5. Масштабируйте то, что работает. Не добавляйте новые функции, пока текущие не идеальны

Сейчас, когда каждый второй стартап пытается прыгнуть в ИИ, история Runpod показывает: инфраструктура всегда выигрывает. Пока все гонятся за следующей GPT, кто-то продает лопаты золотоискателям. И зарабатывает $10 млн в месяц.

Интересный парадокс: чем сложнее становятся модели ИИ, тем проще должны быть инструменты для их запуска. Runpod это понял первым. Теперь они пожинают плоды.

Что дальше? Скорее всего, поглощение одним из облачных гигантов. Или выход на IPO. Но пока они остаются независимыми — это лучшая новость для разработчиков, которым надоела сложность AWS.