Почему рост популярности ИИ с открытым исходным кодом пока не наносит ущерба компании Anthropic

В понедельник генеральный директор Decagon Джесси Чжан выдвинул новую провокационную теорию под заголовком «Все ошибаются насчет использования ИИ с открытым исходным кодом в корпоративном секторе». В этой публикации рассматривается одно из самых заметных противоречий современной экономики ИИ: в то время как более зрелые внедрения ИИ переходят на более «легкие» модели — даже в его собственной компании — общие расходы на дорогостоящие передовые модели остаются практически неизменными.

Такая точка зрения позволяет по-новому взглянуть на взаимоотношения между передовыми и открытыми моделями. По мнению Чжана, они не являются конкурентами, и успех моделей с открытым исходным кодом не достигается за счет передовых исследовательских лабораторий. Напротив, они представляют собой две фазы одного и того же жизненного цикла: дорогостоящие передовые модели используются для проверки сценариев применения, которые затем, по мере их доработки, передаются более дешевым альтернативам с открытым исходным кодом.

По мере того как устоявшиеся сценарии применения переходят на более «облегченные» модели, постоянно появляются новые сценарии, что позволяет поддерживать общие расходы на передовые модели на стабильном уровне.

Хотя Чжан приводит ограниченные данные в поддержку своей аргументации, доказательства легко доступны. Панель управления AI Gateway от Vercel показывает, что за последнюю неделю DeepSeek вырвался в лидеры по объёмам токенов, обработав чуть более трети всех токенов через свою инфраструктуру. Между тем Z.ai — лаборатория, стоящая за популярной моделью GLM-5.2, — за тот же период поднялась на внушительное четвертое место.

Однако при анализе общих расходов на токены на долю Anthropic по-прежнему приходится более половины всех затрат на ИИ на платформе. Хотя за последний месяц эта доля немного снизилась из-за повышения цен самой Anthropic, это снижение не является значительным.

Источник изображения:панель инструментов Vercel / экспорт данных

OpenRouter демонстрирует схожую картину, охватывая более крупный (хотя и чуть менее ориентированный на корпоративный сектор) сегмент рынка. DeepSeek V4 Flash лидирует по общему объему использования, обрабатывая 5,3 триллиона токенов еженедельно. Самая популярная модель из серии Frontier, Opus 4.8, обрабатывает чуть более 2 триллионов токенов. Хотя OpenRouter не ранжирует модели по суммарным расходам, данные показывают, что средняя стоимость токена для Opus 4.8 примерно в 23 раза выше, чем у V4 Flash (1,37 доллара за миллион токенов против всего 6 центов), что свидетельствует о том, что на долю Opus по-прежнему приходится большая часть расходов.

Эти цифры даже не включают новейшую разработку Nvidia — Nemotron, которая готова вырваться в лидеры благодаря прочным связям Nvidia в отрасли и исключительной адаптивности модели.

Хотя эти цифры не полностью подтверждают точку зрения Чжана о жизненных циклах ИИ, они указывают на то, что передовые лаборатории, такие как Anthropic, пока что не испытывают значительных трудностей из-за роста популярности открытого исходного кода — по крайней мере, на данный момент. Одно из объяснений заключается в том, что рынок задач, решаемых с помощью ИИ, растет настолько быстро, что ведущие модели могут сохранять свое доминирование за счет контроля над внедрениями на ранних этапах. Как заявляет Чжан: «Передовые лаборатории будут по-прежнему владеть открытиями. Открытый исходный код будет все больше владеть производством». Другой возможной причиной является то, что, даже несмотря на переход клиентов на модели с открытым исходным кодом, многие сценарии использования слишком сложны, чтобы их можно было полностью заменить более дешевыми альтернативами.

В любом случае эта двухуровневая экономическая модель может стать устойчивой чертой ландшафта ИИ.

Ещё в сентябре прошлого года я писал о том, что лаборатории-основатели в конечном итоге могут оказаться в роли поставщиков кофейных зёрен для Starbucks — по сути, выступая в качестве поставщиков сырья, в то время как уровень приложений будет пожинать плоды. Некоторые аспекты этого прогноза оправдались: вертикальные ИИ-компании перешли на более лёгкие модели, а экономика стартапов, создающих «обёртки для GPT», осталась в целом стабильной.

Тем не менее мы также наблюдаем, что, если рассматривать токен за токеном, передовые провайдеры удержали самый ценный сегмент рынка: премиальные цены на токены. Эта тенденция, по всей видимости, в ближайшее время не изменится.