Рост моделей с открытым исходным кодом пока не вредит Anthropic и другим ведущим разработчикам

Генеральный директор Decagon Джесси Чжан опубликовал теорию, объясняющую на первый взгляд противоречивую ситуацию: зрелые AI-решения переходят на более легкие модели, однако расходы на ведущие модели не снижаются. Он утверждает, что модели с открытым кодом и ведущие модели не являются конкурентами, а действуют как этапы одного цикла – дорогие модели используются для разработки новых применений, которые затем переходят к более дешевым альтернативам. Пока зрелые применения переходят на легкие модели, появляются новые, и общие расходы на ведущие модели почти не меняются.

Данные платформы Vercel показывают, что за последнюю неделю DeepSeek стал лидером по объему токенов, обрабатывая более трети токенов в инфраструктуре компании. Однако по общим расходам Anthropic по-прежнему составляет более половины всех AI-расходов на платформе. Хотя доля немного снизилась за последний месяц, это в основном связано с повышением цен Anthropic.

Данные OpenRouter, охватывающие более широкий рынок, показывают схожие результаты: DeepSeek V4 Flash является самым популярным по общему использованию, обрабатывая 5,3 триллиона токенов в неделю, в то время как самая популярная ведущая модель Opus 4.8 – чуть более 2 триллионов. Однако цена Opus 4.8 за токен примерно в 23 раза выше ($1,37 против $0,06 за миллион токенов), что означает, что Opus по-прежнему привлекает большую часть расходов.

Чжан отмечает, что ведущие лаборатории продолжат доминировать в открытиях, а открытый код – в производстве. Другое возможное объяснение – некоторые применения настолько сложны, что их нельзя полностью заменить более дешевыми альтернативами. Хотя ранее прогнозировалось, что ведущие модели могут стать товаром, сейчас они способны сохранять высокую цену за токен, и это вряд ли изменится в ближайшее время. Новая модель Nvidia Nemotron, благодаря сильным связям Nvidia и адаптируемости, обещает стать следующим лидером.