Sora вышел из игры после

Несколько дней назад OpenAI без предупреждения объявила о закрытии модели для генерации видео Sora.

От надежд, возлагавшихся два года назад на «изменение киноиндустрии», до нынешнего тихого ухода — такая короткая жизнь Sora и столь резкий поворот вызывают сожаление.

В Кремниевой долине закрытие знаковых проектов часто служит индикатором направления — как, например, решительный отказ Apple после десятилетнего марафона от планов по созданию автомобилей; как крупное сокращение расходов Meta на экспериментальную метавселенную, которая ранее воспринималась как проект всей жизни. Падение таких проектов зачастую сопровождается сменой стратегии — на уровне компаний и всей отрасли.

Через выбор и расстановку приоритетов OpenAI можно понять, какие изменения происходят в американской AI-индустрии.

Тань Чжу взял интервью у нескольких представителей AI-сообщества, включая исследователей, давно работающих между китайским и американским AI-сообществами, и практиков, находящихся на передовой. Из их рассказов можно почерпнуть некоторые подсказки.

«Ресурсы» — это слово, которое инсайдеры повторяют снова и снова, и это также отправная точка для понимания всех этих изменений.

Один из специалистов, ранее работавших с инженерами из ведущих американских AI-компаний, таких как OpenAI и Meta, рассказал Тань Чжу, что в отрасли сейчас существует общий консенсус: конкуренция в сфере искусственного интеллекта в конечном итоге — это конкуренция за ресурсы. Если есть талант, деньги и вычислительные мощности, AI-компании обычно делают ставки сразу в нескольких направлениях.

А закрытие OpenAI Sora — это результат того, что ресурсы стали дефицитными.

Начнем с самой базовой проблемы — вычислительных мощностей.

За последние два года США постоянно говорили о необходимости построения новых дата-центров и расширения мощностей, но реальность такова: предложение постоянно отстает от спроса. По расчетам Goldman Sachs, дефицит вычислительных мощностей дата-центров в США уже стал нормой, и в ближайшие годы он, как ожидается, сохранится на уровне около 10 ГВт.

Еще более критично то, что множество новых проектов застревают на этапах электроснабжения и инфраструктуры, и в итоге им, вероятно, будет трудно реализовать.

Что касается OpenAI, проблема еще острее.

Особенность OpenAI в том, что у нее нет собственных дата-центров: ключевые вычислительные мощности зависят от сотрудничества с поставщиками, такими как Microsoft.

В 2025 году президент OpenAI отметил, что внутреннее распределение GPU в компании превратилось в очень «болезненный» процесс: даже требуется отдельная небольшая команда, которая следит за завершением каждого проекта, чтобы освободившиеся мощности можно было перераспределить на новые.

Именно в этот момент проявилась вторая нагрузка: индустрия AI входит в новый цикл капитальных вложений.

По сравнению с прошлым подходом «сначала инвестировать, потом проверять», инвесторы начали требовать измеримую коммерческую отдачу.

｜｜Согласно опросу американской консалтинговой компании, 53% инвесторов ожидают получить прибыль в течение шести месяцев.

｜｜Более 70% главных информационных офицеров заявили, что если к середине 2026 года не удастся доказать коммерческую ценность AI, бюджеты на эти проекты будут сокращены.

Когда требования к капиталу растут, а вычислительные мощности становятся дорогими и дефицитными, компании вынуждены делать выбор внутри себя. Для американских AI-компаний это изменение особенно острое.

По оценкам, стоимость генерации 10-секундного видео Sora составляет 1,3 доллара. Если предположить, что пользователи ежедневно создают 11,3 миллиона видео, то ежедневные затраты на вычислительные ресурсы составляют около 15 миллионов долларов, при этом фактический доход значительно ниже.

Sora — лишь один из примеров этого «логики выбора»:

｜｜За последний месяц были также скорректированы такие функции, как нативные быстрые платежи в ChatGPT.

｜｜В то же время OpenAI объявила о соглашении с Министерством обороны США: модели OpenAI будут развернуты в секретных сетях военного ведомства.

Эти урезанные проекты объединяет одно — ориентация на массового потребителя, чрезмерное потребление ресурсов, застой в росте пользователей и неясность краткосрочной отдачи.

За этим стоит структурная перестройка, через которую проходит американская AI-индустрия:

｜｜В марте 2026 года Meta объявила, что планирует закрыть поддержку Horizon Worlds на VR-гарнитурах с 15 июня. Большая часть бюджета будет направлена на AI-инфраструктуру, носимые устройства и мобильные платформы.

｜｜Amazon объявила о закрытии экспериментов с физическими магазинами Amazon Fresh и Amazon Go, а также о прекращении работы системы оплаты по отпечаткам пальцев Amazon One.

｜｜Лидирующая компания в области разметки данных для AI, Scale AI, в июле 2025 года провела реструктуризацию команды: увеличила ресурсы на продажи корпоративным и государственным клиентам, а фокус в бизнесе по разметке данных сместила на наиболее прибыльные сегменты.

В американской AI-индустрии формируется консенсус: приоритет должны иметь проекты с высокой валовой маржой, а постоянные инвестиции в потребительские инновации — сокращаться.

Что же считается «проектом с высокой валовой маржой»?

Недавно OpenAI достигла соглашения с Министерством обороны США о развертывании передовых моделей в секретных сетях военного ведомства.

Особенность этого решения в том, что оно нарушает два «красных линий»:

｜｜Во-первых, собственные «красные линии» OpenAI. Ранее компания неоднократно подчеркивала, что не будет оказывать технологическую поддержку для масштабного внутреннего контроля или автономных вооруженных систем, но сейчас изменила свою позицию.

｜｜Во-вторых, отраслевые «красные линии». Еще одна крупная американская AI-компания Anthropic придерживается этой же линии — из-за этого Пентагон включил ее в список «рисков цепочки поставок», а OpenAI в тот же момент взяла на себя этот контракт.

Это показывает опасный вектор дальнейшего развития американской AI: области, которых раньше избегали, теперь собираются осваивать; границы, которые раньше строго соблюдали, теперь готовы раздвигать.

Чэнь Ци, участвовавший в 14 раундах диалогов по AI между Китаем и США, сообщил Тань Чжу, что представители стратегического сообщества и бизнеса в США активно продвигают идею развертывания AI-«гонки вооружений», стремясь к абсолютному превосходству над другими странами.

Особенно за последний год действующая администрация США полностью перевернула концепцию «безопасного, надежного и заслуживающего доверия AI», которая продвигалась предыдущей администрацией: теперь основной акцент делается на «выигрыш в AI-соревновании», а победа над другими странами поставлена в абсолютный приоритет.

Это создает условия для глубокого взаимодействия капитала и военных структур.

Под давлением «выиграть соревнование» ранее установленные границы начинают заново очерчиваться, и Министерство обороны становится очень привлекательным партнером.

Если смотреть по вертикали, то в трех ключевых направлениях — на потребителей (To C), на бизнес (To B) и на государственный сектор (To G) — государственный сектор становится последним «голубым океаном» для AI.

По этапам внедрения: специалисты из государственного сектора используют AI значительно реже, чем большинство американцев. Это означает огромный потенциал для развития.

Также это означает, что государственный сектор еще не вошел в стадию оценки отдачи. Здесь бюджеты формируются за счет ассигнований, а не прибыли, циклы более длинные, средства стабильнее, а риск более высок.

По горизонтали: в государственном секторе наиболее активно сотрудничество проявляют Министерство обороны.

Согласно данным по контрактам федерального правительства США, более 70% контрактов на AI приходится именно на Министерство обороны. За период с сентября 2022 по август 2023 года объем контрактов по AI с этим ведомством вырос на 1500%.

Лю Вэй, который общался с делегациями американских аналитических центров и военных, рассказал Тань Чжу, что по его наблюдениям, компании выбирают сотрудничество с военными в первую очередь из-за реальных бизнес-давлений, а также чтобы через этот «полигон» Минобороны добиться технологических прорывов.

Такая кооперация — ключевой элемент формирования американского AI-гегемония: она глубоко связывает технологические разработки с военными возможностями, использует государственные средства для продвижения капитала, а затем возвращает военное превосходство через технологические преимущества.

Но цена этого уже начинает проявляться.

Изначально развертывание AI правительством США шло медленно — и у этого есть внутренняя логика.

В государственном секторе, в отличие от частного, некоторые недостатки AI — такие как «галлюцинации» и недостаточная точность — в частных сценариях могут восприниматься как пользовательский опыт, а в государственном секторе могут стать социальными проблемами:

｜｜Статистические ведомства: использование AI для обработки данных значительно повышает эффективность, но если возникают «галлюцинации» AI и цифры оказываются ошибочными, это может напрямую повлиять на экономическую и социальную сферу;

｜｜Сельское хозяйство, энергетика и другие сферы: AI помогает в научных исследованиях и распределении ресурсов, но «галлюцинации» AI могут привести к ошибочным прогнозам моделей;

｜｜Оборонная сфера: ранее некоторые AI-проекты столкнулись с проблемой, что точность систем распознавания целей в плохих погодных условиях составляет всего около 30%. Ошибки в решениях, затрагивающих жизни людей, могут иметь необратимые последствия.

Сейчас эта осторожность начинает исчезать.

Министерство обороны особенно выбрало агрессивный подход «использовать — и сразу исправлять»: быстро внедрять AI в боевые сценарии и на основе реальных отзывов совершенствовать его. Эта практика сама по себе — обмен рисками человеческих жизней на скорость технологических итераций.

Лю Вэй рассказал Тань Чжу, что особенно среди американских офицеров среднего и младшего звена, с которыми он общался, — это те, кто реально ведет боевые действия; они весьма позитивно относятся к милитаризации AI, считая, что это помогает повысить боеспособность и стратегическое планирование.

На этом этапе уже очевидно, что за выбором OpenAI скрывается опасная тенденция к построению американской AI-гегемонии:

капитал стремится к высокой отдаче, правительство США ищет военное превосходство; обе стороны идут на взаимные уступки и используют друг друга, вместе переступая границы этики и безопасности.

США уже выбрали приоритетное развитие AI в военной сфере. Куда будет смещена граница в следующий раз?