Принаймні саме в тому, що стосується тренування AI-моделей, як такого, немає дуже глибокого захисного рову.

AI = більше GPU + більше даних + кращі навчальні рецепти (training recipe) + більше інженерних оптимізацій.
Це вже є галузевим консенсусом: сам AI не так, як передове виробництво чипів, де потрібні монопольні обладнання, матеріали, накопичення технологічних процесів.
Щойно можливості моделі публічно продемонстрували, це фактично означає повідомити всій галузі, що це здійсненно, і можна рухатися в цьому напрямку.
Тому наступним гравцям не потрібно нести повну вартість повторення всіх провалів попередніх компаній на передньому краї, щоб швидко скоротити розрив.
Захисний рів, який справді є у AI-компаній, ніколи не полягає у власне здібностях моделі.
Справжньою цінною «фортецею» є користувацька екосистема, поведінкові дані, ментальні уявлення розробників — ось де справжній «мур».
Тому навіть якщо такі компанії, як kimi, grok, deepseek, довели, що параметри та можливості моделі можна швидко наздогнати, я все одно вважаю, що це навряд чи стане реальною загрозою для openai та anthropic.
Річ у тім, що якщо сформується користувацька екосистема, то це вже дуже глибокий захисний рів.
Навіть на тлі нинішніх настільки сильних можливостей AI-пошуку, бізнес Google з пошуковою рекламою все ще прискорено росте — і це за умови, що здатності вже явно відстають від ринку.
Не варто через швидкий розвиток інших моделей кричати, що оцінку openai та anthropic потрібно скоротити вдвічі.
Адже у openai близько 1 млрд WAU, а anthropic навіть займає понад 50% частки витрат підприємств на enterprise llm.
За цих умов вони ще й безперервно генерують першокласні дані користувачів.
Тут «захисний рів» не можна пояснити тим, що хтось просто посів місця в рейтингу.