Развитие премиальных моделей наталкивается на препятствия: дешёвый ИИ отбирает власть над ценообразованием
Американские крупные компании начали массово переходить на дешёвый ИИ
Расследование The Financial Times показывает, что открытые модели распространяются из технологических компаний на традиционные компании США. Данные AlphaSense: в этом году в августе и сентябре американские компании в телефонных звонках по итогам квартала и на встречах с инвесторами упоминали открытые или модели с открытым весом — примерно в 6 раз больше, чем год назад.
1. Самая прямая причина смены моделей — счета
Годовые расходы Tinder на ИИ выросли с примерно 1 млн долларов в январе до примерно 10 млн в июле; за полгода рост в 10 раз. Сейчас они уже перевели обычные запросы на открытые модели. AT&T передала около 40% своих AI-задач открытым моделям и планирует довести до 70%. Внутренние системы ежедневно обрабатывают примерно 45 млрд токенов: простые задачи идут на более дешёвые модели, а сложные — остаются для OpenAI и Anthropic.
2. Цены на токены продолжают дефляцию
По данным OpenRouter, цена токена неуклонно снижается. Объём вызовов растёт, но выручка — не в той же пропорции, потому что значительная часть прироста уходит на открытые модели. Доля рынка и власть над ценообразованием премиальных моделей одновременно размываются.
3. Возможности open-source моделей начинают догонять топовые
Раньше программирование было главной «крепостью» закрытых моделей и ключевым сценарием, за который компании готовы были платить премию. Теперь открытые модели уже сравнялись по возможностям в программировании с первой группой. Повышение премиальных моделей упирается в потолок: дополнительные деньги уже не покупают интеллект пропорционально. Задача на 70 баллов достаточно решается моделью на 70 баллов; когда задачу на 70 баллов решают моделью на 90 баллов, итог всё равно лишь на 70. Разница не выглядит существенной. Клиенты, готовые платить в 10 раз дороже за модель на 95 баллов, будут становиться всё реже.
4. Разногласия по хранению данных ухудшают отношения с компаниями, зависящими от топовых моделей
Правила хранения данных у сервиса Anthropic подверглись бойкоту со стороны Palantir, Amazon, Microsoft и других крупных клиентов. Корпоративные заказчики всё больше заботятся о суверенитете данных и самостоятельности в условиях. Чем более жёстко действуют закрытые вендоры, тем больше у клиентов мотивации поддерживать открытые альтернативы — это структурная обратная реакция.
5. Меняется логика входа
Продукты вроде Muse от Meta, Grokbot от xAI и PersonAI начали пользоваться популярностью. Они привязываются к социальным связям, сценариям коммуникации и аппаратным «точкам входа» — то есть к сервисам, которые соединяют всё это. Пользователь остаётся в какой-то конкретной ИИ-экосистеме во многих случаях потому, что там находятся друзья, там находятся данные, там находится вход. Такую «липкость» невозможно построить одной лишь мощностью модели; даже самая премиальная модель не решит проблему отсутствия входа.
Если сложить эти слои вместе, ситуация с премиальными моделями становится предельно ясной: премиальная надбавка к возможностям сужается, цены уходят в дефляцию, счета мигрируют к другим поставщикам, хранение данных встречает сопротивление, а точки входа оказываются у других.
Передовые модели не исчезнут, но эпоха, когда премиальные модели забирают всё, заканчивается. В будущем с высокой вероятностью рынок станет сегментированным: открытые модели съедают 70% обычных потребностей, а закрытые передовые — удерживают самую сложную часть и, как правило, самую прибыльную часть, как это было в эпоху мобильного интернета с противостоянием лагерей Android и iOS.
Для инвестиций: объём вычислительных мощностей продолжает расти, но историю о маржинальности, проникновении и уровне внедрения премиальных моделей нужно будет рассказать заново.
Американские крупные компании начали массово переходить на дешёвый ИИ
Расследование The Financial Times показывает, что открытые модели распространяются из технологических компаний на традиционные компании США. Данные AlphaSense: в этом году в августе и сентябре американские компании в телефонных звонках по итогам квартала и на встречах с инвесторами упоминали открытые или модели с открытым весом — примерно в 6 раз больше, чем год назад.
1. Самая прямая причина смены моделей — счета
Годовые расходы Tinder на ИИ выросли с примерно 1 млн долларов в январе до примерно 10 млн в июле; за полгода рост в 10 раз. Сейчас они уже перевели обычные запросы на открытые модели. AT&T передала около 40% своих AI-задач открытым моделям и планирует довести до 70%. Внутренние системы ежедневно обрабатывают примерно 45 млрд токенов: простые задачи идут на более дешёвые модели, а сложные — остаются для OpenAI и Anthropic.
2. Цены на токены продолжают дефляцию
По данным OpenRouter, цена токена неуклонно снижается. Объём вызовов растёт, но выручка — не в той же пропорции, потому что значительная часть прироста уходит на открытые модели. Доля рынка и власть над ценообразованием премиальных моделей одновременно размываются.
3. Возможности open-source моделей начинают догонять топовые
Раньше программирование было главной «крепостью» закрытых моделей и ключевым сценарием, за который компании готовы были платить премию. Теперь открытые модели уже сравнялись по возможностям в программировании с первой группой. Повышение премиальных моделей упирается в потолок: дополнительные деньги уже не покупают интеллект пропорционально. Задача на 70 баллов достаточно решается моделью на 70 баллов; когда задачу на 70 баллов решают моделью на 90 баллов, итог всё равно лишь на 70. Разница не выглядит существенной. Клиенты, готовые платить в 10 раз дороже за модель на 95 баллов, будут становиться всё реже.
4. Разногласия по хранению данных ухудшают отношения с компаниями, зависящими от топовых моделей
Правила хранения данных у сервиса Anthropic подверглись бойкоту со стороны Palantir, Amazon, Microsoft и других крупных клиентов. Корпоративные заказчики всё больше заботятся о суверенитете данных и самостоятельности в условиях. Чем более жёстко действуют закрытые вендоры, тем больше у клиентов мотивации поддерживать открытые альтернативы — это структурная обратная реакция.
5. Меняется логика входа
Продукты вроде Muse от Meta, Grokbot от xAI и PersonAI начали пользоваться популярностью. Они привязываются к социальным связям, сценариям коммуникации и аппаратным «точкам входа» — то есть к сервисам, которые соединяют всё это. Пользователь остаётся в какой-то конкретной ИИ-экосистеме во многих случаях потому, что там находятся друзья, там находятся данные, там находится вход. Такую «липкость» невозможно построить одной лишь мощностью модели; даже самая премиальная модель не решит проблему отсутствия входа.
Если сложить эти слои вместе, ситуация с премиальными моделями становится предельно ясной: премиальная надбавка к возможностям сужается, цены уходят в дефляцию, счета мигрируют к другим поставщикам, хранение данных встречает сопротивление, а точки входа оказываются у других.
Передовые модели не исчезнут, но эпоха, когда премиальные модели забирают всё, заканчивается. В будущем с высокой вероятностью рынок станет сегментированным: открытые модели съедают 70% обычных потребностей, а закрытые передовые — удерживают самую сложную часть и, как правило, самую прибыльную часть, как это было в эпоху мобильного интернета с противостоянием лагерей Android и iOS.
Для инвестиций: объём вычислительных мощностей продолжает расти, но историю о маржинальности, проникновении и уровне внедрения премиальных моделей нужно будет рассказать заново.