- Роман ПостниковАвтор
Классический сценарий power play, знакомый по истории Uber, AWS и Google Maps, сегодня воспроизводится на рынке ИИ: OpenAI и Anthropic годами «выжигают» рынок дешевым доступом, формируют экосистему зависимых партнеров, а затем включают монетизацию там, где отказ от платформы уже экономически невыгоден. Разница лишь в масштабе, рассуждает в колонке для Forbes технологический предприниматель, эксперт в индустрии ИИ, машинного обучения и конфиденциальных вычислений Роман Постников: речь идет о десятках миллиардов долларов инвестиций и о перераспределении ренты между корпоративными клиентами, партнерами и публичными инвесторами — и именно этот счет предстоит оплатить после IPO
Мягкой подсадки
Любую компанию, которая, как Upgini (разрабатывает сервис автоматизации поиска и «обогащения» данных для машинного обучения и ИИ, автор колонки — сооснователь и гендиректор компании. — Forbes), активно использует сервисы OpenAI и Anthropic в собственных продуктах и процессах их разработки, волнует прежде всего не то, обретет ли машина сознание. Вопрос в том, каким будет счет за токены и как это повлияет на экономику бизнеса, когда два ключевых игрока, задающих правила глобального рынка AI, выйдут на биржу и столкнутся с вопросом «Где прибыль?».
OpenAI и Anthropic сегодня — безусловные market makers: они задают коммерческие правила, уровень ценообразования, технические стандарты и правила доступа к рынку, а также активно лоббируют меры, повышающие себестоимость создания моделей‑конкурентов. Они уже давно не просто продают доступ к моделям, а приучают компании встраивать их в core‑процессы, а пользователей — применять AI для все большего числа задач.
Это и есть классический power play платформенного бизнеса при почти неограниченном доступе к капиталу: сначала сделать продукт удобнее и дешевле, «выжечь» рынок, затем дождаться роста экосистемы зависимых партнеров, выстроить барьеры для конкурентов и только потом включить настоящую монетизацию, когда отказ будет стоить гораздо дороже, альтернативы функционально слабее, а партнеры абсолютно зависимы от платформы.
Механику power play особенно часто применяют бигтехи с доступом к дешевому и «длинному» капиталу. Примеры хорошо известны: Uber годами субсидировал поездки, чтобы сформировать привычку у пассажиров и вытеснить конкурентов, AWS сделал миграцию в облако простой, а выход — дорогостоящим (в том числе за счет платы за исходящий трафик), Google Maps из бесплатного API превратился в тарифицируемый сервис, Reddit резко повысил цены на API, фактически заставив закрыться независимые клиенты вроде Apollo.
Эти примеры близки и понятны, особенно для стартапов, которые строят бизнес на безальтернативной AI-инфраструктуре. Сегодня стартап создает удобный интерфейс, подключает корпоративные данные, обучает пользователей, проводит интеграцию и доказывает клиенту, что AI-агенту вообще можно доверять. А завтра поставщик модели меняет цену API, включает аналогичную функцию в базовую подписку или вводит отдельный тариф за инструменты, память и гарантированный SLA.
Telegram-канал Forbes.RussiaКанал о бизнесе, финансах, экономике и стиле жизниПодписаться
Основной трюк во всех этих историях, конечно, не в том, чтобы внезапно задрать цену. Платформа долго и упорно субсидирует стоимость услуг, формируя зависимость: Uber — привычку нажимать кнопку в приложении и получать такси за три-пять минут, AWS — скорость, гибкость и масштабируемость IT-архитектуры, Google Maps — удобный интерфейс внутри приложения, Reddit — возможность быстро получить аудиторию для независимых разработчиков. Этот период правильно назвать «льготным», так как полная цена услуг платформы намеренно занижена.
Платформа ждет, пока стоимость отказа станет крайне высокой, и только после этого включается настоящая, целевая экономика и реальные цены на ее услуги.
Игра OpenAI и Anthropic по сценарию power play платформ — это гипотеза. Но любую гипотезу можно проверить фактами уже совершенных действий. Возьмем классический платформенный playbook и посмотрим, сколько из его стандартных ходов обе компании успели выполнить.
Мат в три хода
Ход первый: сделать конкуренцию невыносимо дорогой.
Масштаб концентрации капитала в OpenAI и Anthropic поражает: в марте 2025 года OpenAI привлекла $40 млрд при оценке $300 млрд, а Anthropic в сентябре — еще $13 млрд при оценке $183 млрд. По расчетам Crunchbase, инвестиции в OpenAI и Anthropic — это примерно 14% всех венчурных инвестиций в мире за 2025 год, включая финтех, биотех и все остальные отрасли. Для сравнения: крупнейший европейский разработчик фундаментальных моделей Mistral за всю историю привлек около €2,7 млрд. Абсолютно разные весовые категории — есть OpenAI и Anthropic и есть все остальные.
Эти ресурсы позволяют OpenAI и Anthropic одновременно финансировать обучение моделей, обеспечивать дешевый массовый доступ, масштабировать корпоративные продажи и строить вычислительную инфраструктуру, вынуждая конкурентов выбирать, какую гонку они проиграют — по качеству модели, цене или дистрибуции.
Финансовые данные подтверждают, что доступ к моделям годами продавался ниже себестоимости. По данным Financial Times, в 2025 году OpenAI получила около $13 млрд выручки при $34 млрд расходов. У Anthropic, согласно данным The Information, валовая маржа в 2024 году составляла -94% — прямые затраты были почти вдвое выше выручки. Разница покрывалась за счет внешних инвестиций, многократно превышающих объемы, доступные ближайшим конкурентам.
Таким образом, OpenAI и Anthropic не только конвертировали доступ к дешевому капиталу в высокие темпы конкуренции, но и задали планку ценообразования, которую выдержит только конкурент с сопоставимым объемом финансирования.
Ход второй: субсидировать рост экосистемы, а потом забрать удачные продукты себе.
В марте 2023 года OpenAI запустила ChatGPT Plugins с 12 партнерами, включая Expedia, Instacart, KAYAK, Klarna, OpenTable, Shopify, Slack, Wolfram и Zapier. OpenAI прямо указывала цель запуска: изучить реальное использование плагинов и спрос на них — то есть партнерам предложили не просто канал продаж, а роль продуктового отдела OpenAI. В итоге компания собрала опыт партнеров, а затем закрыла платформу и перенесла полученные знания в новый продукт — GPTs с Actions.
Anthropic проделала тот же финт в AI-кодинге — только с более масштабной экономикой. Компания фактически повторила успешный сценарий сервиса Windsurf от Codeium, быстро выпустив собственный coding‑агент Claude Code, который уже через полгода после публичного запуска достиг миллиардного темпа годовой выручки.
Похожий сценарий виден и в случае с Perplexity, который доказал спрос на AI‑поиск и делился с Microsoft (а значит, и с OpenAI), накопленными знаниями, а OpenAI встроила аналогичный функционал в ChatGPT, сразу получив преимущество по дистрибуции и себестоимости.
Экономический механизм очевиден: партнер оплачивает разработку, интеграцию и обучение рынка, а платформа берет подтвержденную гипотезу и разворачивает ее внутри своего продукта с сотнями миллионов пользователей.
Ход третий: барьеры для создания конкуренции.
Этот ход интереснее остальных, потому что он скрыт в нескольких строках договора-оферты, которые, как правило, придирчиво вычитывают уже после блокировки аккаунта. По крайней мере, у нас было именно так. Несмотря на сотрудничество с командой OpenAI по бенчмарку MLE-Bench, в мае 2026 года наш аккаунт OpenAI, которым мы регулярно пользовались более трех лет, был заблокирован без объяснения причин. Апелляцию, конечно же, отклонили.
Гибкие формулировки в офертах — это отличный инструмент ограничения конкуренции, когда можно не объяснять, почему тот или иной клиент или партнер лишился доступа к платформе. Например, оферта OpenAI запрещает использовать результаты модели для разработки AI‑моделей, конкурирующих с продуктами компании, при этом понятие «конкуренция» трактуется максимально широко. Прецеденты уже есть: OpenAI в декабре 2023 года приостановила доступ ByteDance за использование ответов моделей для обучения собственной фундаментальной модели, в июне 2025-го Anthropic ограничила доступ к Claude для Windsurf в момент обсуждения возможной продажи последней, а затем в августе того же года отключила доступ OpenAI к Claude, посчитав тестирование моделей перед выпуском GPT‑5 нарушением запрета на разработку конкурирующих продуктов.
В случае с конкуренцией из Китая игра становится еще жестче. В сентябре 2025 года Anthropic запретила доступ организациям, более чем на 50% контролируемым структурами из неподдерживаемых стран, прямо назвав риском возможность дистилляции и развития собственных моделей. При этом еще в 2024 году OpenAI запустила продукт для дистилляции моделей, предлагая разработчикам собирать результаты GPT‑4o и o1‑preview в датасеты для обучения более дешевых моделей OpenAI. А далее OpenAI вместе с Anthropic начали обвинять DeepSeek, Moonshoot, Alibaba и другие китайские лаборатории в ненадлежащей дистилляции своих моделей.
Однако, например, модель DeepSeek-R1 распространяется с открытыми весами и по лицензии MIT, прямо разрешая коммерческое использование и дистилляцию для обучения других LLM. Получается, легитимность дистилляции как метода определяется влиянием на доходы: если результат дистилляции остается внутри контролируемого контура компаний, а стало быть, продолжает приносить пусть и меньший, но доход, — это легально. Когда результат дистилляции можно бесплатно использовать за рамками OpenAI или Anthropic — это шпионаж.
Очевидная попытка ограничения конкуренции вызвала реакцию индустрии: 24 июля 2026 года было опубликовано открытое письмо в защиту моделей с открытыми весами, которое возглавила Nvidia и подписали десятки компаний, включая Microsoft, Meta (признана в России экстремистской и запрещенной), Mistral, Cohere, Hugging Face и Perplexity. В письме подчеркивается, что открытые веса снижают зависимость от одного провайдера и позволяют клиентам владеть накопленными знаниями, а концентрация AI‑возможностей в нескольких закрытых моделях названа угрозой конкуренции. Дистилляция названа широко применяемым способом обучения, улучшения, оценки и проверки моделей, а бороться предложено только с доказанным незаконным извлечением данных.
За чей счет этот банкет
Таким образом, три из четырех ходов классического платформенного сценария уже исполнены: дешевый доступ для захвата рынка, формирование экосистемы с последующим «каннибализмом» успешных продуктов партнеров, а также создание барьеров для конкуренции — в том числе через юридические и регуляторные механизмы. Четвертый элемент — ускоренное извлечение ренты из созданной зависимости — пока не реализован в полной мере, но его наступление — вопрос времени.
Остается главный вопрос: если перед нами гибридные платформы, разыгрывающие классический сценарий power play, — кто заплатит по счетам после их IPO? Корпоративные клиенты, партнеры, вложившие ресурсы в развитие экосистемы, или уже публичные инвесторы? Пока компании фокусируются на захвате рынка и формировании зависимости, вопрос устойчивости их бизнес‑модели и распределения рисков после выхода на биржу остается открытым. Это мы и рассмотрим в следующей колонке.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора
Источник: www.forbes.ru
