Корпорации США режут бюджеты на ИИ и переходят на дешёвые модели
Компании отказываются от топовых LLM в пользу бесплатных аналогов — в том числе китайских, что грозит переоценкой OpenAI и Anthropic перед IPO.

Содержание
Крупные американские корпорации начали массово сокращать расходы на искусственный интеллект: вместо самых мощных и дорогих языковых моделей они переключаются на более дешёвые альтернативы — нередко китайские с открытым кодом. По данным The Wall Street Journal, это меняет расстановку сил в отрасли и ставит под угрозу высокие оценки OpenAI и Anthropic накануне их выхода на биржу.
От гонки токенов — к режиму экономии
Ещё несколько месяцев назад компании поощряли сотрудников за максимально интенсивное использование ИИ-инструментов: публиковали внутренние рейтинги активности, хвалились количеством потраченных токенов. Теперь логика изменилась на противоположную.
Частично этот сдвиг спровоцировали сами разработчики моделей, когда закрыли схемы с безлимитным доступом по фиксированной цене. Показательный пример — стартап Telnyx: весной он запускал тысячу ИИ-агентов на базе Claude через индивидуальные подписки Anthropic по $200 в месяц, используя специальный оркестратор. Anthropic запретил такую схему и потребовал перейти на API с оплатой за токены. Расчёты оказались неутешительными: тысяча агентов через API обходилась бы примерно в $100 тысяч в день.
В ответ корпорации выработали новую архитектуру использования ИИ. Дорогие флагманские модели теперь задействуют только для планирования и финальной оценки результатов. Основную исполнительскую работу берут на себя более простые и дешёвые системы — зачастую бесплатные модели с открытым кодом, среди которых доминируют китайские разработки.
Китайские модели против американских гигантов
OpenAI и Anthropic, теряя долю рынка, атаковали китайских конкурентов сразу по двум направлениям: обвинили их в краже технологий и предупредили о рисках безопасности открытых систем. Ряд руководителей отрасли и чиновников администрации Трампа предложили законодательно запретить китайские открытые модели в США.
Однако Nvidia, Microsoft и Palantir выступили против запретов, назвав их ограничением конкуренции. Независимо от исхода политических дискуссий, эра более дешёвого ИИ уже наступила: американские разработчики тоже активно выпускают открытые модели, а пользователи откровенно охотятся за выгодными условиями.
Собеседники WSJ описывают нынешний рынок как «бойню»: поставщики вынуждены жёстко конкурировать за клиентов, которые не проявляют никакой лояльности к брендам. Стартап Pylon в этом году получил бесплатные токены от нескольких разработчиков на общую сумму почти $1,7 млн — только чтобы удержать его в своей экосистеме.
Разворот к эффективности и риски для IPO
Ведущие ИИ-компании вынуждены адаптироваться. В OpenAI заявили, что новая модель GPT 5.6 Sol обучена значительно эффективнее расходовать токены и справляется со сложными задачами при меньших затратах. Anthropic в пятницу выпустила обновлённую Claude Opus 5 с возможностью выбора между производительностью и экономией.
При этом обе компании годами строили бизнес на принципиально иной логике: создавали всё более мощные и дорогие системы, наращивая оценки. Поворот рынка в сторону простых и дешёвых решений подрывает эту модель и создаёт серьёзные вопросы к стоимости компаний перед IPO.
Для белорусских IT-компаний и команд из ПВТ, которые встраивают ИИ в продукты или продают ИИ-решения корпоративным клиентам, этот тренд несёт прямые практические следствия. Клиенты всё настойчивее будут требовать обоснования затрат на конкретные модели — и выбор в пользу более дешёвой архитектуры с открытыми LLM на исполнительском уровне может стать конкурентным преимуществом, а не компромиссом.
— По материалам The Bell: оригинальная статья. Перевод и адаптация — редакция Digital Business.
Свежие новости
Все новости
fibgen: генератор OpenAPI-спеки для Fiber без единой аннотации в коде
Go-команды, работающие с Fiber, знают проблему: godoc-аннотации расходятся с кодом и врут. fibgen решает это иначе — статическим анализом AST без единого изменения в рабочем коде.

ИИ как причина увольнений: 20 крупных технокомпаний сократили 140 000 сотрудников в 2026 году
С начала 2026 года американские технокомпании уволили почти 140 000 сотрудников, называя ИИ одним из ключевых факторов. Monday.com стала последней в этом списке, сократив 20% штата. Разбираем, кто, сколько и почему.

Claude Opus 5 установил рекорд на бенчмарке ARC-AGI-3, опередив GPT-5.6 Sol почти в четыре раза
Claude Opus 5 возглавил рейтинг ARC-AGI-3, набрав 30,2% — против 7,8% у предыдущего лидера GPT-5.6 Sol. Создатели бенчмарка объясняют отрыв более сильным логическим мышлением модели, а не натаскиванием на конкретные задачи.

Российский разработчик открыл код ИИ-ассистента «Свой» с end-to-end шифрованием и RAG поверх локальных файлов
Разработчик опубликовал под лицензией AGPL-3.0 персонального ИИ-ассистента «Свой»: стриминговый чат, долговременная память, RAG по локальным файлам с E2E-шифрованием и генерация тем интерфейса через LLM.

Резидент ПВТ: налоговые льготы, преференции и правовое регулирование деятельности
Парк высоких технологий представляет собой уникальную правовую форму, которая позволяет резидентам динамично развиваться в результате применения особых правовых правил и налоговых льгот.

Код — за день, доверие — неделями: как Олег Старков строит «Где Бензин?»
Олег Старков за две недели собрал краудсорсинговую карту 26 450 АЗС в шести странах. Почему главным барьером стали не технологии, а доверие водителей.

Kimi выпустила открытую модель K3 на 2,8 трлн параметров — и подняла цены вслед за западными конкурентами
Kimi K3 — мультимодальная модель с 2,8 трлн параметров и контекстным окном в 1 млн токенов. По независимым тестам она уступает только двум топовым проприетарным моделям, однако цена на неё выросла в разы по сравнению с предшественником.

Си Цзиньпин на WAIC-2026: четыре принципа глобального управления ИИ и новая международная организация
Председатель КНР выступил на WAIC-2026 с программной речью об управлении ИИ и объявил о создании Всемирной организации сотрудничества в области искусственного интеллекта — её учредили 29 стран.

Databricks достигла оценки $188 млрд — крупнейшей среди частных AI-компаний
Databricks объявила о новом раунде финансирования с оценкой $188 млрд под руководством Coatue. Сумма раунда — около $3 млрд. За 18 месяцев компания провела четыре раунда и утроила капитализацию.