Искусственный интеллект (ИИ) меняет современную мировую экономику, и в настоящее время у ИИ-стартапов существует реальный мощный потенциал. Однако на этапе становления они часто сталкиваются с проблемами выживания, масштабирования и технологическими сложностями. Существующие современные научные работы не отражают всю полноту уникальных конфигураций стартапов, так как не имеют теоретической основы для структурированного сравнения различных прототипов их бизнес-моделей. Цель данного исследования — заполнить этот теоретический пробел, создав некоторый системный каркас для анализа всего спектра инноваций в бизнес-моделях ИИ-стартапов. В ходе работы были использованы качественные методы исследований и поэтапный дизайн, сочетающий обзор литературы с использованием кейс-метода. Полученные результаты позволили выявить пять основных прототипов бизнес-моделей по их системной ориентации: техно-ориентированные, продуктоцентричные, сервис-кастомизированные, платформенные экосистемы и дата-центры. В статье также представлен анализ глубинных интервью с несколькими китайскими ИИ-стартапами, показавший, что бизнес-модели не являются статичными, а меняются и адаптируются постепенно по мере развития компании. Итогом работы стало формирование пилотной интеллект-карты с распределением пяти введенных прототипов по четырем кластерам более высокого уровня абстракции: продукт, клиент, финансы и экология, что позволяет демонстрировать их различия в конфигурации элементов. Основной вклад проведенного исследования — разработка новой системной классификации и ее визуализации. Такой подход позволяет ученым и практикам выйти за рамки традиционных статических классификаций и более глубоко и многосторонне изучать специфику и эволюцию внутренних элементов бизнес-моделей.