Компанії не поспішають платити за найпотужнішу ШІ-модель Anthropic

Компанії не поспішають платити за найпотужнішу ШІ-модель Anthropic

У світі штучного інтелекту спостерігається цікава тенденція, що ставить під сумнів доцільність розробки надпотужних і найдорожчих моделей для корпоративного сегменту. Так, найдорожча модель від Anthropic, Claude Fable 5, попри свої вражаючі можливості, не стала основним вибором для великого бізнесу. Протягом двох місяців після запуску на цю модель припадає лише близько 11% витрат компаній на продукти розробника, тоді як дешевші альтернативи виявилися більш привабливими для залучення коштів.

Нові реалії ринку ШІ: ціна як ключовий фактор

Аналіз витрат американських компаній

Згідно з даними платіжної платформи Ramp, яка проаналізувала витрати 70 тисяч американських компаній, частка Fable 5 перестала зростати, що різко контрастує з попередніми флагманськими моделями, які зазвичай обиралися корпоративними клієнтами за замовчуванням. Вартість Fable 5 становить $10 за мільйон вхідних та $50 за мільйон вихідних токенів. Натомість, модель Claude Opus 5, випущена наприкінці липня, пропонує подібну продуктивність за значно нижчою ціною — $5 і $25 відповідно. Фінансові показники свідчать, що витрати бізнесу на Opus 5 вже перевищили витрати на Fable 5.

“Більшості людей не потрібно працювати на передньому краї можливостей”, – пояснив партнер Accel Майлз Клементс.

Причини відмови від найпотужніших моделей

Аналітики та інвестори Anthropic вказують на ціну як основну причину такої ситуації. Виявилося, що старіші та менші моделі вже цілком задовольняють потреби більшості повсякденних корпоративних завдань, тому бізнес не завжди готовий переплачувати вдвічі за додаткову продуктивність у найскладніших сценаріях. Майлз Клементс, партнер Accel, компанії, яка інвестувала в Anthropic близько $1 мільярда, вважає, що найпотужніші моделі залишаться важливими для досліджень і демонстрації технологічного лідерства, але не стануть основним джерелом доходу.

Політичні обмеження та їхній вплив

Крім цінових факторів, запуск Fable 5 у червні також був ускладнений діями американської влади. Через запроваджені експортні обмеження Anthropic була змушена тимчасово призупинити доступ до моделі, відновивши його лише 1 липня після скасування обмежень. За оцінками експертів, наразі ціна та співвідношення можливостей до вартості впливають на попит значно сильніше, ніж політична невизначеність.

Зміна економіки ШІ-лабораторій

Ця тенденція може суттєво вплинути на економіку провідних ШІ-лабораторій, які інвестують мільярди доларів у навчання дедалі більших і потужніших моделей. Якщо клієнти надалі надаватимуть перевагу більш доступним інструментам, компаніям доведеться більше зосереджуватися на ефективності, а не лише на досягненні максимальних результатів у тестах.

Конкуренція на ринку

OpenAI також активно бореться за частку ринку, посилюючи цінову конкуренцію. За даними джерел Financial Times, річний темп доходу компанії перевищив $40 мільярдів, а корпоративний бізнес з початку кварталу зріс на 35% після запуску GPT-5.6 у липні. Компанія також здешевила свої молодші моделі GPT-5.6 Terra та Luna на 20% та 80% відповідно.

Фінансові показники Anthropic

Попри відносно слабкий попит на Fable 5, загальний бізнес Anthropic демонструє стрімке зростання. Компанія повідомила акціонерам, що її річний темп доходу у липні сягнув $65 мільярдів, порівняно з $47 мільярдами у травні. Проте, цей результат не виправдав найоптимістичніших очікувань інвесторів, які прогнозували понад $80 мільярдів.

Перспективи Anthropic

За інформацією Financial Times, Anthropic вперше отримала скоригований операційний прибуток у другому кварталі та має шість тисяч клієнтів, кожен з яких витрачає щонайменше $100 тисяч на рік. Інвестори очікують можливого виходу компанії на біржу вже наступного місяця з оцінкою від $2 трильйонів, однак Anthropic не коментує ці прогнози.

Обмеження даних

Важливо зазначити, що дані Ramp охоплюють лише клієнтів цієї платіжної платформи у США, тому вони не відображають повної картини глобального використання моделей Anthropic. Крім того, ці дані вимірюють витрати, а не кількість користувачів або якість відповідей моделей.