Искусственный интеллект (ИИ) становится гораздо более доступным ресурсом благодаря снижению затрат, более эффективным моделям и большему объему вычислительных мощностей. Хотя эта тенденция выгодна пользователям и корпорациям, она представляет собой значительный вызов финансовой устойчивости лидеров отрасли, таких как OpenAI и Anthropic.
ИИ движется к статусу сырьевого товара
Анализ, опубликованный The Wall Street Journal, указывает на то, что ИИ перестает быть дефицитным товаром и приближается к статусу сырьевого товара. Этот сдвиг может снизить конкурентное преимущество компаний, которые в настоящее время лидируют в разработке самых сложных моделей.
Факторы демократизации ИИ
Одной из основных причин этой трансформации является резкое снижение затрат на ИИ, способный выполнять большинство повседневных задач. Это облегчается появлением более легких моделей, работающих как в облаке, так и непосредственно на устройствах, включая решения от Google, Apple и китайских ИИ-компаний.
Кроме того, Китай усилил свою стратегию. Во время выступления в Шанхае в четверг (16) председатель Китая Си Цзиньпин выступил в защиту сохранения выпуска моделей ИИ с «открытыми весами» (open-weights), что позволяет свободно их изменять и использовать. Эта тактика направлена на противодействие гегемонии США в секторе. Китайские модели, такие как GLM 5.2 и Kimi K3, сокращают разрыв с передовыми системами, разработанными американскими компаниями.
Рост конкуренции
Meta также значительно продвинулась в разработке моделей, ориентированных на программирование, продемонстрировав способность напрямую конкурировать с OpenAI и Anthropic в прибыльной нише генерации кода. Ожидается, что текущее узкое место в вычислительной мощности будет смягчено за счет активации новых центров обработки данных и разработки более эффективных методов запуска моделей ИИ. В некоторых приложениях предложение токенов, базовой единицы потребления, уже соответствует спросу.
Влияние на рынок и лидеров
Эти достижения рассматриваются как положительные для потребителей и предприятий. Примерно год назад Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, выразил желание сделать искусственный интеллект настолько дешевым, чтобы его было трудно измерить. ИИ имеет потенциал повысить производительность во многих профессиях и снизить цифровую фрикцию, а не просто заменить работников.
Однако этот сценарий порождает неопределенность относительно финансового будущего OpenAI и Anthropic, обе из которых претендуют на первичное публичное размещение акций. Поскольку они зависят от поддержания технологического превосходства над консолидированными гигантами, они могут пострадать, если ИИ будет рассматриваться как технология общего назначения, сравнимой с электричеством или автомобилем.
Снижение доли OpenAI
Данные Sensor Tower, упомянутые в анализе, показывают, что в марте ChatGPT стал составлять менее 50% глобальной доли среди потребителей, учитывая доступ через веб и мобильные устройства. Это снижение в основном связано с конкуренцией со стороны Google Gemini и Claude от Anthropic.
В корпоративном сегменте китайские модели также начали конкурировать с основными американскими системами, демонстрируя схожую производительность по некоторым метрикам, но при существенно меньших затратах. Рейтинг OpenRouter показывает, что пять наиболее часто используемых корпорациями моделей в настоящее время являются китайскими, и примерно 45% отслеживаемых платформой токенов потребляется этими моделями.
Усиление борьбы за бесплатные модели
Анализ также подчеркивает выпуск модели с открытыми весами от Thinking Machines Lab, компании под руководством Миры Мурати, бывшего технического директора OpenAI. Эта система призвана сбалансировать производительность и операционные затраты, суммируя изменение аналогией: «Кому нужна ИИ-Ferrari, чтобы поехать на работу, когда прямо здесь есть ИИ-Honda Civic?»
Столкнувшись с растущей конкуренцией, OpenAI и Anthropic увеличивают свои инвестиции в инженеров и доступ к центрам обработки данных, даже если это влияет на прибыльность. Обе компании выделяют сотни миллиардов долларов для сохранения технологического лидерства. Параллельно корпоративные клиенты все тщательнее оценивают необходимые инвестиции в ИИ и какие премиум-модели оправдывают их стоимость.
Распространение знаний в области ИИ
Еще одним ускоряющим фактором превращения ИИ в сырьевой товар является широкое распространение знаний о том, как создавать передовые модели. Несмотря на то, что компании продолжают защищать свои промышленные секреты — например, процесс, инициированный Apple против OpenAI по обвинению в краже интеллектуальной собственности, — исследователи постоянно публикуют научные исследования, подробно описывающие новые достижения. Китайские лаборатории и компании, такие как Thinking Machines Lab, также регулярно предоставляют модели с открытым исходным кодом с полной документацией о своем создании.
Техника дистилляции вызывает споры
В тексте также обсуждается техника, известная как «дистилляция», которая включает обучение одной модели с использованием другой в качестве эталона. OpenAI и Anthropic обвиняют китайские компании в использовании этого метода для создания конкурирующих систем на основе частной информации. Однако сама отрасль легитимно использует эту технику; большие модели часто используются для создания меньших и более быстрых версий.
Новая модель, которая будет поддерживать обновленную Siri от Apple, например, была дистиллирована на основе моделей Google в соответствии с соглашением сторон. В недавнем эссе Сатья Надела, генерального директора Microsoft, он назвал «ироничным», что компании, обучающие модели на данных из Интернета и клиентской информации, пытаются запретить третьим лицам использование дистилляции. Он утверждал: «Если обучение течет только в одном направлении, экономическая ценность концентрируется у владельцев инфраструктуры обучения, а не у создателей самого знания».
Поиск новых конкурентных преимуществ
Ранее основным конкурентным преимуществом OpenAI и Anthropic было предоставление моделей, заметно превосходящих конкурентов. Поскольку системы, считающиеся «достаточно хорошими» — а в некоторых случаях и высокоразвитыми — стали доступны как пользователям iPhone, так и крупным корпорациям, этим компаниям необходимо найти новые отличия.
В то время как Google полагается на свой поисковый механизм, Meta обладает своей базой социальных сетей, а Microsoft и Amazon доминируют в корпоративной инфраструктуре, а Apple контролирует обширную экосистему устройств.
Энергия как будущее отличие
Эрик Чжао, профессор Оксфордского университета и соавтор упомянутого исследования, предполагает, что доступ к электроэнергии может стать главным будущим конкурентным преимуществом ИИ-компаний. Поскольку предложение электроэнергии ограничено, а сообщества выступают против строительства новых центров обработки данных, энергоэффективность станет решающей. Он заявил, что «передовые лаборатории должны будут конкурировать за интеллект на ватт».
Диверсификация доходов
OpenAI расширяет свои источники дохода, имея более трех миллионов корпоративных клиентов и разрабатывая собственное оборудование для установления прямой связи с потребителями. Anthropic, в свою очередь, недавно достигла первой квартальной прибыли и подала заявку на первичное публичное размещение акций на осень Северного полушария (сентябрь-декабрь). Если IPO состоится, компания сможет привлечь средства для приобретения новых клиентов, разработки других источников дохода или увеличения аренды центров обработки данных.
Вопросы о росте ИИ
Анализ заключает, что рынок ИИ может быть достаточно устойчивым, чтобы поддерживать несколько успешных компаний, включая возможность того, что OpenAI или Anthropic станут технологическими гигантами. Однако в тексте цитируется оценка Банка международных расчетов (BIS), согласно которой объем инвестиций в ИИ уже превышает любой цикл мирного экономического роста, включая железнодорожное строительство и пузырь интернет-компаний конца 90-х.
В этом контексте растет число критиков, сомневающихся в том, смогут ли компании оправдать текущие и будущие инвестиции. Без долгосрочного конкурентного преимущества компании, возглавляющие бум ИИ, могут столкнуться со значительным спадом в будущем.
