Рост open-source ИИ не вредит Anthropic — пока

На этой неделе генеральный директор Decagon Джесси Чжан опубликовал заметку «Все ошибаются насчет open-source ИИ в enterprise». В ней он рассматривает противоречие: зрелые внедрения ИИ переходят на более легкие модели, но общие расходы на дорогие state-of-the-art модели практически не снижаются. По его мнению, open-source и frontier модели не конкурируют, а работают двухстадийного цикла: дорогие модели используются для проверки новых сценариев, которые затем передаются дешевым open-source аналогам. По мере перехода зрелых кейсов новые продолжают возникать, и траты на frontier модели остаются стабильными.

Данные подтверждают эту логику. Панель управления Vercel показывает, что за последнюю неделю DeepSeek вышел в лидеры по объему токенов, обрабатывая чуть более трети всего трафика платформы. Однако если посмотреть на общие затраты, Anthropic по-прежнему занимает более половины всех расходов на ИИ. Аналогичная картина на OpenRouter: DeepSeek V4 Flash обрабатывает 5,3 триллиона токенов в неделю против 2 триллионов у Opus 4.8, но стоимость токена Opus в 23 раза выше ($1,37 против $0,06 за миллион). Это означает, что Opus, вероятно, приносит львиную долю выручки. К тому же недавно появившаяся модель Nvidia Nemotron может опередить конкурентов благодаря связям Nvidia и экстремальной адаптируемости.

Пока данные не доказывают теорию Чжана полностью, но они показывают, что frontier лаборатории вроде Anthropic не страдают от роста open-source — по крайней мере сейчас. Одно из объяснений: рынок решаемых с помощью ИИ задач растет настолько быстро, что топ-модели сохраняют позиции, доминируя на ранних стадиях внедрения. Как выразился Чжан, «frontier лаборатории будут владеть discovery, open-source — production». Альтернативное объяснение: даже когда клиенты переходят на open-source, многие задачи настолько сложны, что их нельзя полностью заменить дешевыми аналогами. В любом случае, двухуровневая экономика моделей может стать стабильной чертой рынка. Еще в сентябре обсуждалась возможность, что foundation лаборатории превратятся в поставщиков сырья, пока прикладной слой забирает прибыль. Отчасти это сбылось: вертикальные ИИ-решения перешли на легкие модели, экономика «GPT-врапперов» остается стабильной. Но мы видим, что frontier провайдеры удерживают самую ценную часть рынка — премиальную цену за токен. И это вряд ли изменится в ближайшее время.