Компания Keep представила свою запатентованную вертикальную спортивную модель Keepace.ai на мероприятии WAIC 2026. Эта модель ставит приоритетом соблюдение границ безопасности над общей функциональностью. Она была разработана на основе 14 миллиардов записей о реальных упражнениях и включает более 700 метрических показателей в виде панорамного графа признаков.
Проблема общих моделей ИИ в фитнесе
Представление Keepace.ai стало первой публичной демонстрацией основных возможностей искусственного интеллекта компании с момента объявления стратегии «All in AI» в начале 2025 года. Модель решает критическую проблему в области общих ИИ-систем для фитнес-приложений: в то время как универсальные модели стремятся к максимальной полезности, им не хватает необходимых ограничений безопасности, научной строгости и детализации персонализации, которые требуются для корректного консультирования по физическим нагрузкам, поскольку неверные советы могут привести к физическому вреду.
Три уровня вертикального подхода
Вертикальный подход был мотивирован тремя основными аспектами. Во-первых, это границы безопасности: ошибка генерации в общем чат-боте требует лишь проверки пользователем, тогда как та же ошибка в рекомендациях по упражнениям, выполненных человеком, может вызвать необратимое повреждение. Архитектура Keepace.ai рассматривает безопасность как жесткое ограничение, встроенное в систему обучения и оценки, а не просто как цель оптимизации. Во-вторых, это фильтрация псевдонаучных утверждений: фитнес-сфера является одной из самых насыщенных маркетинговых сред в интернете, где широко распространены мифы, например, о том, что чем больше потеешь, тем больше сжигаешь жира. Общие модели усваивают и воспроизводят такие заблуждения из обучающих данных, в то время как Keepace.ai использует проверку авторитетных источников как жесткий критерий оценки. В-третьих, это детализация персонализации: преобразование сырых данных датчиков в точную модель физических возможностей пользователя требует специализированного обучения, недоступного для общих моделей.
Функционал и примеры работы
В настоящее время Keepace.ai поддерживает три сценария использования: генерация тренировочных курсов, ответы на вопросы по знаниям об упражнениях и интерпретация данных упражнений. Например, при запросе на упражнения с гантелями для спины, сопровождающемся сообщением о недавнем дискомфорте в спине, модель распознает риск и вместо рекомендации наклонов или становой тяги предлагает тягу одной рукой, чтобы снизить нагрузку на позвоночник. В режиме Q&A, если задать вопрос о темпе бега для похудения, модель сначала устанавливает, что дефицит калорий является основополагающим принципом, а затем опровергает распространенное заблуждение о том, что организм сжигает сахар раньше жира, объясняя, что все три энергетические системы работают одновременно с пропорциями, зависящими от интенсивности. Каждая рекомендация подкрепляется ссылкой на авторитетные источники, проверенные консультантами по спортивной науке.
Конкурентное преимущество и финансовые показатели
Значительным преимуществом, поддерживающим Keepace.ai, является обширный массив данных: 14 миллиардов реальных записей об упражнениях, собранных за десятилетие, которые были структурированы в панорамный граф признаков, включающий 17 категорий меток и более 700 метрик. Эти структурированные долгосрочные данные представляют собой конкурентное преимущество, которое невозможно приобрести или повторить только за счет инвестиций в вычислительные мощности. В 2025 году компания Keep достигла первой годовой прибыльности, показав скорректированную чистую прибыль в размере 25,22 миллиона юаней, что позволило преодолеть убыток в 470 миллионов юаней предыдущего года, а валовая маржа выросла до 52,2%. Компания рассматривает инвестиции в ИИ как замещающие расходы, а не как дополнительные, используя ИИ для замены традиционных затрат на создание контента при одновременном повышении качества услуг и обеспечении потенциала роста среднего дохода на 10 раз. Согласно тезису Keep, вертикальные модели ИИ превосходят общие модели там, где ограничения предметной области делают последние небезопасными. На первом этапе Keepace.ai ставит безопасность выше персонализации, при этом руководитель алгоритмов подчеркнул, что понимание спорта заключается в знании того, что нельзя тренировать, и объяснении причин этого.
