#OpenAI二季度亏损扩大 Зростання доходу OpenAI на 18%, але її обійшли: що саме не так із бізнес-моделлю ШІ?

OpenAI оприлюднила дані за другий квартал: дохід зріс на 18% і становив 67 мільярдів доларів, але компанію обійшла Anthropic, а збитки продовжують зростати.
Йдеться не лише про те, яка компанія лідирує, а про те, що бізнес-модель усієї індустрії великих ШІ-моделей переживає глибоку кризу.

Запекла гонка в індустрії ШІ та терези прибутків і збитків

Дані дуже жорстокі. Дохід OpenAI у першому кварталі становив 56 мільярдів, а в другому — 67 мільярдів, і зростання на 18% у квартальному вимірі на вигляд непогане. Але дохід Anthropic за той самий період становив 85 мільярдів доларів — компанія не лише обійшла OpenAI, а й випередила її на 18 мільярдів. Що ще важливіше, збитки OpenAI зростають — це найнебезпечніший сигнал.

Багато хто досі обговорює, яка модель розумніша і яка технологія передовіша. Я хочу сказати: не дайте себе засліпити ореолом технологій. Коли збитки компанії зростають, а конкуренти обходять її за доходом, це вже свідчить про фундаментальну проблему: можливо, нинішня бізнес-модель ШІ рухається в неправильному напрямку.

«Дилема електростанції» ШІ: що потужніша технологія, то вищі витрати

Спершу погляньмо на реальність: генерація одного зображення OpenAI коштує приблизно 2.12 цента. Обробка кожних 1000 токенів коштує від 0.03 до 12 центів. Скільки платить користувач? ChatGPT Plus коштує 20 доларів на місяць, що на вигляд недорого.

Великі моделі подібні до енергоємних електростанцій

Але проблема саме в цьому. Великі ШІ-моделі схожі на суперенергоємну електростанцію: що більше електроенергії вона виробляє, то більше вугілля спалює. Що активніше нею користуються, то сильніше компанія втрачає гроші.

Я спостерігаю, що компанії, які створюють великі моделі, потрапили в замкнене коло: щоб довести технологічне лідерство, вони мають робити моделі більшими й розумнішими; що більша модель, то вища вартість інференсу; що вищі витрати, то важче заробляти. Це замкнене коло.

Чому Anthropic змогла обійти OpenAI за доходом? Мій аналіз такий: можливо, вони знайшли ефективнішу клієнтську аудиторію. Корпоративні клієнти та розробники — групи, готові платити за передбачуваність, — саме вони є проривною точкою комерціалізації ШІ. А OpenAI значною мірою досі залежить від користувачів B2C, а це якраз найскладніший для монетизації ринок.

Брак продуктового мислення: велика модель не дорівнює хорошому продукту

Тут я хочу сказати про факт, який багато хто не бажає визнавати: технологічне лідерство не дорівнює продуктовому успіху. У OpenAI є GPT-4o, Sora і найпередовіші у світі великі моделі. Але що з того? Користувачеві потрібні не технічні параметри, а продукт, який може розв’язувати проблеми.

Наведу приклад. Власник малого чи середнього підприємства використовує ChatGPT для написання маркетингових текстів — що його хвилює? Незручність щоразу заново налаштовувати prompt, непередбачуваність результатів, які то хороші, то погані, а також побоювання щодо безпеки даних. Чи вирішила OpenAI ці проблеми?

Я вважаю, що ні. У компаній, які створюють великі моделі, повсюдно присутній «технологічний нарцисизм» — вони вважають, що їхня модель достатньо розумна, а отже користувачі мають підлаштовуватися під неї. Це цілком хибне продуктове мислення.

У чому полягає справжнє продуктове мислення? У тому, щоб дивитися з точки зору користувача: які проблеми ви маєте розв’язувати щодня? За що ви готові платити? Що є вашим найбільшим болем?

Судячи з даних фінансової звітності, OpenAI явно не зайшла достатньо далеко цим шляхом. Зростання доходу при збільшенні збитків свідчить про втрату контролю над витратами. Те, що її обійшла Anthropic, свідчить про відставання в комерційному впровадженні.

Три фатальні помилки бізнес-моделі

На мою думку, бізнес-модель великих ШІ-моделей має три фатальні помилки.

По-перше, надмірна залежність від економіки API. Багато компаній, що створюють великі моделі, вважають: якщо ми відкриємо API і залучимо розробників, то зможемо створити екосистему. Але реальність така, що API — це лише інструмент, а не готове рішення. Розробникам потрібні стабільні, дешеві й надійні ШІ-можливості, а не послуга, яка час від часу дорожчає.

По-друге, ігнорування вертикальних сценаріїв. Велика модель може робити все, але ніщо не робить достатньо глибоко. Медицина, право, освіта, фінанси — у кожній вертикальній галузі є унікальні потреби й бар’єри входу. У цих сферах універсальні великі моделі часто виявляються безсилими.

По-третє, недооцінка потреб підприємств. Підприємствам потрібні не ефектні демонстрації ШІ, а ШІ-інструменти, які можна інтегрувати в робочі процеси, безпечно контролювати й використовувати з передбачуваним результатом. Поріг входу на цей ринок високий, але й цінність велика. Цілком можливо, що саме на цьому ринку Anthropic і здійснила прорив.

Мій висновок такий: майбутніми переможцями у сфері ШІ не обов’язково стануть компанії з найсильнішою технологією, а ті, хто найкраще розуміє, як перетворити технологію ШІ на комерційну цінність.

Майбутній шлях: від технологічної конкуренції до створення цінності

Складне становище OpenAI стало тривожним сигналом для всієї індустрії ШІ. Швидкість, із якою технологічна гонка спалює гроші, вже перевищила швидкість комерційної монетизації.

То де ж вихід?

По-перше, від універсальності до вертикалізації. Великі моделі мають «спускатися вниз» — заглиблюватися в конкретні галузі та конкретні сценарії. Спеціалізована модель, яка досконало розуміється на медичній діагностиці, може мати більшу комерційну цінність, ніж універсальна модель, яка вміє потроху всього.

По-друге, від моделі до застосунку. Користувачі купують не моделі, а рішення. Те, як упакувати можливості ШІ в продукт, за який підприємства готові платити, стане ключем до конкуренції на наступному етапі.

По-третє, від спалювання грошей до самофінансування. ШІ-компанії мають знайти сталу модель прибутку, а не вічно залежати від фінансових вливань інвесторів. Це означає необхідність суворо контролювати витрати, точно визначати платоспроможних користувачів і створювати справжні бізнес-бар’єри.

Дані OpenAI за другий квартал на поверхні свідчать про зростання доходу, але й про те, що компанію обійшли. У глибшому сенсі це прояв колективної тривоги щодо бізнес-моделі всієї індустрії ШІ.

Період захоплення технологічними проривами вже минув, і тепер настав час зіткнутися із жорстокою комерційною реальністю. ШІ — це не магія: він має розв’язувати реальні проблеми, створювати реальну цінність і приносити реальний прибуток.

Протягом наступних двох років ми побачимо першу масштабну перебудову індустрії ШІ. Компанії, які вміють лише створювати моделі, але не вміють робити продукти, поступово відстануть. А ті, хто по-справжньому розуміє користувачів, поглиблено працює зі сценаріями та створює сталу бізнес-модель, стануть новими переможцями.

У OpenAI ще є шанс, але часу залишилося небагато. Усі підприємці у сфері ШІ мають винести з цих даних чіткий сигнал: технології дуже важливі, але бізнес ще важливіший. Технологічний прорив без комерційної опори зрештою залишається лише іграшкою в лабораторії.

Друга половина гри у сфері ШІ лише починається$OPENAI ‌