Под поверхностным блеском: «Четыре большие проблемы» OpenAI

Автор: Чжао Инь

Источник: Wall Street Journal

Бенедикт Эванс, бывший партнер a16z и известный аналитик технологий, недавно опубликовал глубокий аналитический материал, в котором прямо указывает на четыре фундаментальных стратегических кризиса, с которыми сталкивается OpenAI за видимой бурной деятельностью. Он считает, что несмотря на огромную базу пользователей и достаточный капитал, компания страдает от отсутствия технологической защиты, низкой приверженности пользователей, быстрого преследования конкурентами и ограничений продуктовой стратегии, обусловленных направлениями лабораторных исследований, что угрожает её долгосрочной конкурентоспособности.

Эванс отмечает, что текущая бизнес-модель OpenAI не обладает явными конкурентными преимуществами. У компании нет уникальных технологий или сетевых эффектов, из 900 миллиона активных пользователей в неделю лишь 5% платят, а 80% пользователей в 2025 году отправляют менее 1000 сообщений — что примерно менее трёх подсказок в день. Такой «широкий, но неглубокий» режим использования показывает, что ChatGPT ещё не стал частью повседневных привычек пользователей.

В то же время технологические гиганты, такие как Google и Meta, уже догнали OpenAI по технологиям и используют свои преимущества в распространении, чтобы захватить долю рынка. Эванс считает, что истинная ценность в области ИИ будет исходить из новых опытов и сценариев применения, которые ещё не изобретены, и OpenAI не сможет самостоятельно создать все эти инновации. Поэтому компании приходится одновременно бороться на нескольких фронтах — от инфраструктуры до приложений.

Анализ Эванса выявляет внутренний противоречие: OpenAI пытается создать барьеры для конкуренции за счёт масштабных инвестиций и стратегии полного стека, но при отсутствии сетевых эффектов и механизмов привязки пользователей эффективность этой стратегии вызывает сомнения. Для инвесторов это означает необходимость переоценки долгосрочной ценности OpenAI и её реальной позиции в конкурентной среде ИИ.

Исчезновение технологических преимуществ: усиление однородности моделей

Эванс указывает, что в настоящее время около шести организаций способны выпускать конкурентоспособные передовые модели, и их показатели примерно равны. Каждые несколько недель компании превосходят друг друга, но ни одна не может установить технологическое превосходство, которое было бы недосягаемым для конкурентов. Это резко контрастирует с платформами вроде Windows, Google Search или Instagram, которые благодаря сетевым эффектам укрепляют свою долю рынка, делая монополию практически недостижимой для новых игроков, независимо от инвестиций.

Такая ситуация равенства технологий может измениться благодаря прорывам, например, в области постоянного обучения, но Эванс считает, что OpenAI пока не планирует таких решений. Другой возможный фактор дифференциации — масштаб собственных данных, включая пользовательские и вертикальные отраслевые данные, но существующие платформы тоже имеют преимущества в этом.

На фоне сходства моделей конкуренция смещается в области брендов и каналов распространения. Быстрый рост доли Gemini и Meta AI подтверждает этот тренд — для обычных пользователей эти продукты выглядят очень похоже, а Google и Meta обладают мощными каналами распространения. В то время как модель Claude от Anthropic часто показывает высокие результаты в бенчмарках, её узнаваемость среди потребителей почти нулевая из-за отсутствия стратегии привлечения и удержания клиентов.

Эванс сравнивает ChatGPT с Netscape, которая в ранней эпохе браузеров имела значительную долю рынка, но в итоге была побеждена за счёт преимуществ Microsoft в распространении. Он считает, что чат-боты и браузеры сталкиваются с одинаковой проблемой дифференциации: по сути, это просто поле ввода и вывода, и возможности для инноваций в продукте очень ограничены.

Хрупкая база пользователей: масштаб не компенсирует низкую приверженность

Несмотря на очевидное преимущество OpenAI с 800–900 миллионами активных пользователей в неделю, Эванс указывает, что эти цифры скрывают серьёзные проблемы с вовлечённостью. Большинство пользователей, уже знающих и умеющих пользоваться ChatGPT, не превращают его в ежедневную привычку.

Данные показывают, что только 5% пользователей платят за сервис, и даже среди американской молодёжи, использующей его несколько раз в неделю или реже, доля тех, кто использует его несколько раз в день, значительно выше. В «итоговом отчёте за 2025 год» OpenAI раскрывает, что 80% пользователей в 2025 году отправляют менее 1000 сообщений — что по номиналу примерно менее трёх подсказок в день, а фактическое число взаимодействий ещё ниже.

Такое поверхностное использование означает, что большинство пользователей не замечают различий между моделями по характеристикам и акцентам, а функции вроде «памяти», предназначенной для повышения приверженности, не приносят значимых преимуществ. Эванс подчёркивает, что память создаёт приверженность, но не сетевые эффекты. Также, хотя более крупная база данных пользователей может быть преимуществом, при использовании всего нескольких раз в неделю это преимущество сомнительно.

Сам OpenAI признаёт проблему и говорит о «разрыве возможностей» между возможностями моделей и реальным использованием. Эванс считает, что это уклон от признания того, что продукт ещё не достиг рыночного соответствия. Если в обычные дни пользователь не может придумать, зачем ему ChatGPT, значит, он ещё не изменил его жизнь.

Компания запускает рекламные проекты, чтобы покрыть расходы более 90% неплатных пользователей, но более стратегическая цель — дать этим пользователям доступ к самым новым, мощным (и самым дорогим) моделям, чтобы повысить их вовлечённость. Однако Эванс сомневается, что если сегодня или на этой неделе пользователь не может придумать, зачем ему ChatGPT, то предоставление более хорошей модели не изменит ситуацию.

Стратегия платформы вызывает вопросы: отсутствует настоящий эффект «фейла»

В прошлом году генеральный директор OpenAI Сэм Альтман попытался объединить все инициативы компании в единую стратегию, представив диаграмму и цитируя Билла Гейтса: «Определение платформы — это создание ценности для партнёров, превышающей ценность для самой компании». В то же время финансовый директор представил другую диаграмму, иллюстрирующую «эффект фейла».

Эванс считает, что эффект фейла — это изящная и последовательная стратегия: капиталовложения создают положительный цикл, становясь основой для построения компании полного стека. Начиная с чипов и инфраструктуры, строя каждый уровень технологической цепочки, чем выше поднимаешься, тем больше помогаешь другим использовать твои инструменты для создания собственных продуктов. Все используют твой облачный сервис, чипы и модели, а затем на более высоких уровнях технологической цепочки эти уровни усиливают друг друга, создавая сетевые эффекты и экосистему.

Однако Эванс прямо говорит, что это не совсем правильное сравнение: OpenAI не обладает платформенной и экосистемной динамикой, как у Microsoft или Apple, и эта диаграмма фактически не демонстрирует реального эффекта фейла.

В части капиталовложений четыре крупнейшие облачные компании в прошлом году вложили около 400 миллиардов долларов в инфраструктуру и объявили о планах инвестировать как минимум 650 миллиардов долларов в текущем году. Несколько месяцев назад OpenAI заявила о намерениях иметь 1,4 триллиона долларов инвестиций и 30 гигаватт вычислительных мощностей (без конкретных сроков), а к концу 2025 года фактическое использование составит 1,9 гигаватт. Из-за отсутствия крупного дохода от существующего бизнеса компания прибегает к финансированию и использованию чужих активов (часто с циклическим доходом).

Эванс считает, что крупные капиталовложения — это скорее способ занять место, чем получить конкурентное преимущество. Он сравнивает затраты на инфраструктуру ИИ с производством самолётов или полупроводников: отсутствуют сетевые эффекты, но каждая новая версия становится всё сложнее и дороже, и в итоге только немногие смогут поддерживать передовые технологии. Хотя TSMC обладает фактическим монополизмом в области передовых чипов, это не даёт ей значимых рычагов или возможностей для получения ценности в верхних слоях технологической цепочки.

Эванс отмечает, что разработчики вынуждены создавать приложения для Windows, потому что у этой системы почти все пользователи, а пользователи покупают Windows-пк, потому что у неё почти все разработчики — это сетевые эффекты. Но если вы создаёте новое приложение или продукт на базе генеративного ИИ, вам достаточно вызвать API для работы с моделью в облаке, и пользователи не знают и не заботятся, какую модель вы используете.

Отсутствие контроля над продуктом: стратегия зависит от лабораторий

В начале статьи Эванс цитирует слова руководителя продукта OpenAI Фиджи Симмо, сказанные в 2026 году: «Якуб и Марк определяют долгосрочные направления исследований. После нескольких месяцев работы появляется поразительный результат, и тогда исследователи связываются со мной и говорят: “У меня есть кое-что очень крутое. Как вы планируете использовать это в чатах? Как это применимо к нашим корпоративным продуктам?”»

Эта цитата ярко контрастирует с известной фразой Стива Джобса 1997 года: «Вы должны начинать с опыта клиента, а затем работать в обратном направлении к технологиям. Нельзя начинать с технологий и пытаться понять, куда их применить».

Эванс считает, что когда вы — руководитель продукта в ИИ-лаборатории, вы не можете контролировать свою дорожную карту, ваши возможности формировать продуктовую стратегию очень ограничены. Вы утром открываете почту и узнаёте, что лаборатория достигла какого-то результата, а ваша задача — превратить его в кнопку. Стратегия формируется где-то в другом месте, но где именно?

Эта проблема подчёркивает фундаментальный вызов, с которым сталкивается OpenAI: в отличие от Google 2000-х или Apple 2010-х, талантливые и амбициозные сотрудники OpenAI не имеют по-настоящему эффективного продукта, который другие не смогли бы повторить. Эванс считает, что за последние 12 месяцев деятельность OpenAI можно интерпретировать так: Сэм Альтман ясно осознаёт это и пытается, пока не наступит «музыка», превратить оценку компании в более устойчивое стратегическое положение.

Большую часть прошлого года OpenAI, по его мнению, действовала по принципу «делать всё одновременно и немедленно». Платформы приложений, браузеры, социальные видео, сотрудничество с Jony Ive, медицинские исследования, реклама — всё это кажется «всеобъемлющими атаками» или результатом быстрого найма активных людей. Иногда создаётся ощущение, что компания копирует модели успешных платформ прошлого, не полностью понимая их целей или динамики.

Эванс неоднократно использует термины «платформа», «экосистема», «рычаги» и «сетевые эффекты», но признаёт, что эти слова широко распространены в технологической индустрии и зачастую имеют размытые значения. Он цитирует слова профессора средневековой истории Роджера Ловатта: «Власть — это способность заставить людей делать то, что они не хотят делать». В этом и заключается настоящая проблема: есть ли у OpenAI возможность заставить потребителей, разработчиков и бизнесы чаще использовать её системы, независимо от того, что именно эти системы делают? У Microsoft, Apple и Facebook была такая способность, и у Amazon тоже.

Эванс считает, что хорошим способом понять слова Билла Гейтса является идея, что платформа по-настоящему реализует возможность использовать всю креативность технологической индустрии: это позволяет вам не изобретать всё самостоятельно, а масштабировать создание новых вещей, всё это происходит внутри вашей системы и под вашим контролем. Базовые модели действительно являются усилителями, и множество новых продуктов будет строиться на их основе. Но есть ли у вас основания заставлять всех пользоваться именно вашей системой, даже если конкуренты создают аналогичные решения? Есть ли причина, по которой ваш продукт всегда будет лучше конкурентов, независимо от их инвестиций и усилий?

Эванс подытоживает, что без этих преимуществ у вас остаётся только ежедневное исполнение. Хорошо выполнять работу лучше других — это, конечно, мечта, и некоторые компании достигали этого в течение долгого времени, даже превращая это в систему, но это не стратегия.