Мировой ландшафт искусственного интеллекта переживает значительный пересмотр ценовой политики, что приводит к изменению выбора инфраструктуры среди разработчиков. Модели, отличающиеся высокой экономической эффективностью, такие как DeepSeek, Zhipu AI и Qwen, заняли более 20% еженедельного объема токенов на платформе OpenRouter.
Согласно данным OpenRouter, агрегатора множества моделей ИИ для разработчиков, модели DeepSeek, Zhipu AI и Qwen стабильно превышают 20% еженедельного потребления токенов с февраля 2026 года, достигая пиковых значений в 30%, что значительно выше среднего показателя в 7% за последний год.
Соотношение стоимости и производительности кардинально меняет решения разработчиков. Например, стоимость входных токенов DeepSeek V4 примерно на 5% ниже, чем у GPT-5.5, а затраты на вывод составляют около 7%. Модель Zhipu GLM-5.2 имеет входную цену примерно на 28% ниже, чем GPT-5.5, а расходы на вывод — около 15%. При сравнении с Anthropic Sonnet 5, GLM-5.2 оказывается на 30% дешевле для входных данных и на 56% дешевле для выходных.
Эти ценовые различия обеспечивают существенную годовую экономию при использовании в приложениях с большим объемом работы. Бенчмарки также подтверждают конкурентоспособность этих моделей. DeepSeek V4 ProMax продемонстрировал сопоставимые результаты на LiveCodeBench, Terminal Bench и BrowseComp. Кроме того, модель Zhipu GLM-5.1 Thinking превзошла Claude Opus 4.6 и GPT-5.4 в тесте SWE Pro, а GLM-5.2 отстает от Claude Opus 4.8 всего на 1% в FrontierSWE, при этом обходится примерно в пять раз дешевле.
Помимо ценового преимущества, открытые модели от DeepSeek, Zhipu AI и Qwen предоставляют предприятиям гибкость благодаря возможностям самостоятельного развертывания и суверенитета данных. Эти возможности недоступны закрытым моделям, что соответствует растущему требованию компаний к контролируемым архитектурам ИИ в публичных, частных и гибридных средах.
Основатель американской компании, занимающейся ИИ, поделился в социальной сети X, что переход с Anthropic на DeepSeek V4 позволил снизить расходы на миллионы долларов при сохранении производительности во многих сценариях использования. Этот тренд миграции, обусловленный стоимостью, набирает популярность в глобальной экосистеме разработчиков, сигнализируя о смене фокуса рынка с вопроса «кто самый мощный» на вопрос «кто обеспечивает наиболее экономически эффективный интеллект».
Глобальная экономика переживает значительный сдвиг в рыночном режиме в текущем году. Этот сдвиг обусловлен масштабной гонкой за инфраструктуру, в результате которой технологические гиганты экспоненциально увеличили капитальные затраты до исторически высоких уровней. Это отражает широкое корпоративное наращивание, при котором внедрение генеративного ИИ достигло беспрецедентных масштабов. Тем не менее, наблюдается резкий контраст между быстрым внедрением в предприятиях и осторожным отношением общественности. Данный всесторонний обзор анализирует фактические данные о миллиардах, потраченных на ИИ, реальные этапы интеграции в бизнесе и меняющуюся точку зрения людей, балансируя огромный технологический оптимизм с сохраняющимися структурными проблемами.
Все четыре крупнейших технологических компании значительно увеличили свои капитальные затраты в период с 2024 по 2026 год, что связано с конкуренцией в области ИИ-инфраструктуры. Amazon стабильно занимала место среди крупнейших расходов, достигнув пика в 200 миллиардов долларов в 2026 году. В 2026 году капитальные затраты всех компаний достигли рекордных отметок: Amazon потратила 200 млрд долларов, Google — 190 млрд долларов, а Microsoft — 190 млрд долларов.
Meta почти удвоила свои расходы, увеличив их с 70 млрд долларов в 2025 году до 135 млрд долларов в 2026 году. Расходы Google, которые долгое время оставались стабильными, выросли более чем в три раза с 53 млрд долларов в 2024 году до 190 млрд долларов в 2026 году. Microsoft увеличила свои траты более чем в десять раз, поднявшись с 14 млрд долларов в 2018 году до 190 млрд долларов в 2026 году.
Доля организаций, использующих ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, увеличилась более чем в четыре раза, поднявшись с 20% в 2017 году до 88% в 2025 году. Использование генеративного ИИ более чем удвоилось всего за два года, увеличившись с 33% в 2023 году до 79% в 2025 году. Однако по состоянию на 2025 год, 62% организаций, использующих ИИ, все еще находятся на ранних стадиях внедрения, включая эксперименты (32%) и пилотные проекты (30%). Только 7% организаций, применяющих ИИ в 2025 году, полностью внедрили эту технологию во всю структуру предприятия.
В сфере потребительского использования, примерно один из шести человек использовал инструменты генеративного ИИ к концу 2025 года, причем 35,49% людей ежедневно пользуются инструментами ИИ. Наиболее популярные способы использования ИИ потребителями включают ответы людям через текст/электронную почту (45%), ответы на финансовые вопросы (43%), планирование маршрута путешествия (38%), составление электронных писем (31%), подготовку к собеседованию (30%), написание поста для социальных сетей (25%) и обобщение сложного или длинного текста (19%).
Соединенные Штаты занимают лидирующие позиции на мировом уровне, составляя 47,17% общего объема токенов LLM, что почти половина рынка. Следующий уровень, включающий Сингапур (9,21%), Германию (7,51%) и Китай (6,01%), представляет собой существенное снижение доли рынка, несмотря на то, что они являются следующими по величине участниками. В целом, 90% работников сферы технологий используют инструменты ИИ.
88% компаний в настоящее время используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, и 83% компаний считают ИИ приоритетом в своих планах. Девять из десяти организаций поддерживают ИИ для получения конкурентного преимущества. Согласно данным Forbes, наиболее распространенные области применения ИИ в бизнесе — обслуживание клиентов (56%), кибербезопасность и управление мошенничеством (51%), цифровые личные помощники (47%), управление взаимоотношениями с клиентами (46%) и управление запасами (40%).
Наиболее частой причиной, по которой предприятия не используют ИИ, является финансы/стоимость (51%). При этом 43% предприятий обеспокоены зависимостью от технологий, 35% беспокоятся об отсутствии технических навыков, а 80% о том, что ИИ будет использоваться для кибератак, и 78% — для кражи личных данных. 63% ведущих компаний увеличивают бюджеты на облачные сервисы для использования генеративного ИИ.
Большинство потребителей относятся к ИИ оптимистично: 50% потребителей видят ИИ положительно, а 54% считают, что ИИ может улучшить клиентский опыт. 78% опрошенных считают, что преимущества генеративного ИИ перевешивают риски. Среди владельцев бизнеса 97% полагают, что использование ChatGPT поможет их бизнесу, и около трех четвертей (74%) ожидают, что ИИ сможет генерировать ответы для клиентов, например, через чат-ботов.
Эксперты прогнозируют, что автоматизация приведет к замещению и созданию новых рабочих мест, а рост производительности труда благодаря ИИ может увеличить на 1,5 процентных пункта в течение следующих десяти лет. Более того, глобальный рост, обусловленный ИИ, может быть почти на 25% выше, чем при автоматизации без ИИ. Большинство участников рынка демонстрируют уверенность в потенциале ИИ, хотя некоторые опасения остаются относительно его безопасности и предвзятости.
