Краткое содержание анализа
За последние два месяца на рынке глобальных AI-моделей произошел революционный сдвиг: доля вызовов токенов к открытым моделям выросла с 28% до 62%, впервые превысив долю закрытых моделей (таких как GPT от OpenAI и Opus от Anthropic). Компания NVIDIA, лидер в области AI-оборудования, инвестировала 7 миллиардов долларов (6 миллиардов в лицензии на технологии и 1 миллиард в инвестиции) в поддержку команды Poolside с целью создания открытой модели с более чем триллионом параметров, способной конкурировать с закрытыми моделями. Несмотря на частые нововведения и снижение цен со стороны закрытых компаний, пользователи продолжают переходить на открытые решения. Это связано с тем, что открытые модели эволюционировали с уровня «пригодных для использования» до уровня «заслуживающих массового применения», в то время как модель закрытых моделей, основанная на «преимуществе интеллекта», теряет свою эффективность.
1. Открытые модели набирают обороты: доля токенов превышает долю закрытых моделей
Токены можно рассматривать как единицы информации, обрабатываемые AI-моделями (например, количество токенов в ответе на вопрос пользователем). Данные глобальной платформы для развертывания AI Vercel показывают:
- В апреле открытые модели составляли всего 11% от общего количества токенов;
- В июне их доля выросла до 28% (при этом открытые модели использовали менее 4% затрат на API, но принимали почти треть всех вызовов);
- 22 августа доля открытых моделей впервые превысила 62%.
Особенно выдающиеся результаты показали китайские открытые модели: DeepSeek занял 22,6% от общего количества токенов, а модель GLM-5.2 увеличила количество обрабатываемых токенов в 50 раз за две недели после запуска. Важно также отметить, что абсолютное количество вызовов к закрытым моделям продолжает расти (например, у OpenAI и Anthropic), но открытые модели растут еще быстрее — это говорит о том, что пользователи выбирают их не из-за недостатков, а из-за более высокого соотношения цены и качества.
2. «Хитрый ход» NVIDIA: инвестиции направлены не на создание моделей, а на продажу оборудования
Действия NVIDIA кажутся хитрыми: компания не приобрела Poolside напрямую, а вместо этого инвестировала 6 миллиардов в лицензии и 1 миллиард в развитие технологий, а также привлекла более 100 инженеров в свой проект Nemotron. Целью является создание открытых моделей, способных конкурировать с закрытыми. Это делается для обхода антимонопольных ограничений; на самом деле NVIDIA стремится получить доступ к технологиям и талантам команды Poolside.
Конечная цель NVIDIA — сделать открытые модели максимально доступными по цене и удобными в использовании, чтобы все приложения мира активно потребляли токены, а обработка этих токенов требовала бы оборудования от NVIDIA (такого как A100 и H100). Ранее NVIDIA также создавала альянсы и выпускала собственные открытые модели с этой же целью.
3. Беспокойство закрытых компаний: модель, основанная на «преимуществе интеллекта», теряет свою эффективность
Ранее закрытые компании создавали самые совершенные модели (например, GPT-5) и продавали их по высоким ценам, используя полученные средства для разработки следующих поколений. Однако сейчас этот цикл нарушен:
- Скорость развития открытых моделей увеличилась: раньше Llama2 догонял GPT3.5 за долгое время, теперь Kimi K2.6 догоняет Opus4.5 за 4,8 месяца;
- Компании оценивают соотношение цены и качества: стоит ли платить в 10 раз больше за лишь 5% улучшения производительности? Например, флагманская модель Anthropic Fable5, хотя и самая мощная, но и самая дорогая, заняла всего 11,4% расходов компаний; вместо нее более популярна более доступная модель Opus5.
4. Эволюция открытых моделей: от «игрушек» к «производственным инструментам»
Раньше открытые модели использовались только для простых задач (например, для ответов на вопросы), но теперь они способны выполнять производственные задачи:
- Открытые модели сосредоточены на практическом применении: DeepSeek, Qwen, Kimi используются для программирования и создания интеллектуальных помощников;
- Модели обладают достаточной производительностью для коммерческого использования: GLM-5.3 может обрабатывать длинные тексты, а Alibaba предоставила модель с 2,4 триллиона параметров;
- Открытые модели внедряются в рабочие процессы: они помогают с подведением итогов по электронной почте, извлечением информации, написанием кода и другими повседневными задачами — это основная причина резкого роста количества используемых токенов.
5. Изменение структуры рынка: в будущем главенствовать будут открытые модели
Этот сдвиг не случайный, а является общей тенденцией:
- Открытые модели распространятся в большинстве отраслей: малые и средние предприятия, а также обычные приложения предпочтут открытые решения из-за их низкой стоимости и возможности настройки;
- Закрытые модели останутся в нишевых сегментах рынка;
- NVIDIA станет крупнейшим победителем: как открытые, так и закрытые модели будут нуждаться в ее оборудовании.
В будущем ИИ перейдет от монополии нескольких гигантов к использованию технологий большим количеством компаний и разработчиков — наступит эра «продвинутого ИИ для всех».
Вывод: Открытые модели победили закрытые благодаря более высокому соотношению цены и качества, а NVIDIA способствует этому процессу, стремясь продать больше своего оборудования. Правила игры в ИИ-индустрии меняются с конкуренции в области интеллекта на конкуренцию в области цены и качества.