Під поверхнею успіху: «Чотири великі труднощі» OpenAI

Автор: Чжао Інін

Джерело: Wall Street Journal

Колишній партнер a16z та відомий аналітик технологій Бенедикт Еванс нещодавно опублікував глибокий аналіз, у якому прямо вказує на чотири фундаментальні стратегічні труднощі, з якими стикається OpenAI за зовнішнім благополуччям. Він вважає, що, незважаючи на величезну базу користувачів і достатні капітальні ресурси, компанія стикається з відсутністю технологічної захисної стінки, низькою залученістю користувачів, швидким просуванням конкурентів та обмеженнями продуктової стратегії через дослідницькі напрямки лабораторії, що загрожує її довгостроковій конкурентоспроможності.

Еванс зазначає, що поточна бізнес-модель OpenAI не має чіткої конкурентної переваги. Компанія не володіє унікальними технологіями і не створила мережевий ефект: лише 5% з 900 мільйонів активних користувачів щотижня платять, а 80% користувачів у 2025 році надсилають менше ніж 1000 повідомлень — що еквівалентно менш ніж трьом підказкам на день. Такий «широкий, але неглибокий» режим використання свідчить про те, що ChatGPT ще не став частиною щоденних звичок користувачів.

Між тим, технологічні гіганти, такі як Google і Meta, вже наздогнали OpenAI у технологічному плані та використовують свої переваги у розповсюдженні для захоплення ринкових часток. Еванс вважає, що справжня цінність у сфері штучного інтелекту буде походити від нових досвідів і застосувань, які ще не винайдені, і OpenAI не зможе самостійно створити всі ці інновації. Це змушує компанію вести боротьбу на кількох фронтах одночасно — від інфраструктури до рівня застосунків.

Аналіз Еванса виявляє внутрішній конфлікт: OpenAI намагається створити бар’єри для конкуренції за допомогою масштабних інвестицій і стратегії повного стеку, але через відсутність мережевих ефектів і механізмів залучення користувачів ця стратегія залишається під питанням. Для інвесторів це означає необхідність переоцінити довгострокову цінність OpenAI і її реальне становище у конкурентній боротьбі в AI.

Зникнення технологічної переваги: ускладнення однорідності моделей

У своєму аналізі Еванс зазначає, що наразі близько шести організацій здатні запускати конкурентоспроможні передові моделі, і їхні характеристики здебільшого схожі. Компанії кожні кілька тижнів перевершують одна одну, але жодна не здатна закріпити за собою технологічну перевагу, яку не зможуть повторити інші. Це різко контрастує з платформами, такими як Windows, Google Search або Instagram, які через мережевий ефект зміцнюють свою частку ринку, ускладнюючи будь-якому конкурентові витратити багато ресурсів і все одно не зруйнувати монополію.

Ця рівність у технологіях може змінитися завдяки проривам, наприклад, у здатності моделей до безперервного навчання, але Еванс вважає, що OpenAI наразі не має плану щодо цього. Ще одним потенційним фактором диференціації є масштаб ефекту власних даних, включаючи дані користувачів або вертикальні галузеві дані, але й у цьому сегменті платформи мають переваги.

У контексті зближення характеристик моделей конкуренція переходить у сферу бренду і каналів розповсюдження. Швидке зростання частки ринку Gemini і Meta AI підтверджує цю тенденцію: для звичайних користувачів ці продукти здаються схожими, тоді як Google і Meta мають сильні можливості у розповсюдженні. У той час як Anthropic з моделлю Claude часто показує високі результати у бенчмарках, через відсутність стратегії для споживачів і продукту її впізнаваність майже нульова.

Еванс порівнює ChatGPT із Netscape, який раніше домінував на ринку браузерів, але був згодом знищений за допомогою переваг у розповсюдженні Microsoft. Він вважає, що чат-боти і браузери стикаються з однаковими труднощами диференціації: вони по суті — просто поле для введення і виведення, і простір для інновацій дуже обмежений.

Крихкість бази користувачів: масштаб не приховує низької залученості

Незважаючи на очевидну перевагу OpenAI у 800-900 мільйонів активних користувачів, Еванс вказує, що ці дані приховують серйозну проблему залученості. Більшість користувачів, які вже знають і вміють користуватися ChatGPT, не перетворюють його на щоденну звичку.

Дані показують, що лише 5% користувачів платять, і навіть серед підлітків у США кількість тих, хто користується кілька разів на тиждень або менше, значно перевищує кількість тих, хто використовує кілька разів на день. У «2025 рік — підсумки» OpenAI повідомила, що 80% користувачів у 2025 році надсилають менше ніж 1000 повідомлень, що за номіналом — менше трьох підказок на день, а фактично — ще менше.

Такий поверхневий рівень використання означає, що більшість користувачів не бачать суттєвих відмінностей між моделями у плані особистісних характеристик і акцентів, і не отримують користі від функцій, спрямованих на створення залученості, таких як «пам’ять». Еванс підкреслює, що функція пам’яті здатна лише підвищити залученість, але не створити мережевий ефект. Хоча більший обсяг даних від великої бази користувачів може бути перевагою, але коли 80% користувачів використовують його кілька разів на тиждень, ця перевага ставиться під сумнів.

Сам OpenAI визнає проблему і говорить про «розрив у можливостях» між потенціалом моделі і реальним використанням. Еванс вважає, що це — ухилення від істинної проблеми: якщо користувачі у звичайні дні не можуть придумати, навіщо їм це, — значить, продукт ще не змінив їхнього життя.

Компанія запускає рекламні проекти, частково щоб покрити витрати на обслуговування понад 90% неплатних користувачів, але стратегічно важливіше те, що це дозволяє компанії пропонувати цим користувачам найновіші, найпотужніші (і найдорожчі) моделі, щоб поглибити їхню залученість. Однак Еванс ставить під сумнів, чи здатне покращення моделей змінити ситуацію, якщо користувачі сьогодні або цього тижня не можуть придумати, навіщо їм ChatGPT.

Підозріла стратегія платформи: відсутність справжнього «флайтилу»

Минулого року генеральний директор OpenAI Сем Альтман намагався об’єднати всі ініціативи компанії у цілісну стратегію, показавши діаграму та цитуючи Білла Гейтса: «Платформа — це створення цінності для партнерів, що перевищує цінність для себе». Водночас фінансовий директор опублікував іншу діаграму, що ілюструє «флайтил» — ефект циклічної взаємодії.

Еванс вважає, що «флайтил» — це витончена, цілісна стратегія: капітальні витрати створюють позитивний зворотний зв’язок і стають основою для побудови компанії з повним стеком. Починаючи з чіпів і інфраструктури, піднімаючись вгору по технологічному стеку, кожен рівень допомагає іншим використовувати ваші інструменти для створення власних продуктів. Всі використовують ваші хмарні сервіси, чіпи і моделі, а на вищих рівнях технологічного стеку ці рівні взаємно посилюють один одного, формуючи мережевий ефект і екосистему.

Однак Еванс прямо каже, що це не правильна аналогія, і OpenAI не має платформи і динаміки екосистем, які були у Microsoft або Apple. Той «флайтил» фактично не демонструє справжнього циклічного ефекту.

Щодо капітальних витрат, минулого року чотири великі хмарні провайдери інвестували близько 400 мільярдів доларів у інфраструктуру і оголосили про наміри витратити щонайменше 650 мільярдів у цьому році. OpenAI кілька місяців тому заявила, що має намір отримати 1,4 трильйона доларів і 30 гігаватів обчислювальної потужності (без чітких термінів), але до кінця 2025 року фактичне використання становило 1,9 гігаватів. Через відсутність масштабних грошових потоків у поточних бізнесах компанія фінансує свої проекти за рахунок залучення капіталу і використання чужих активів (частково через «циклічний дохід»).

Еванс вважає, що великі капітальні інвестиції можуть дати лише місце за столом, але не конкурентну перевагу. Він порівнює витрати на інфраструктуру AI із виробництвом літаків або напівпровідниками: мережевий ефект відсутній, але кожне нове покоління технології стає все складнішим і дорожчим у виробництві, і зрештою лише кілька компаній зможуть підтримувати передові технології. Хоча TSMC має фактичну монополію у виробництві передових чипів, це не дає їй значних важелів або можливостей для отримання цінності у верхніх рівнях технологічного стеку.

Еванс підкреслює, що розробникам потрібно створювати застосунки для Windows, бо він має майже всіх користувачів, а користувачі купують Windows-пристрої, бо там майже всі розробники. Це мережевий ефект. Але якщо ви створюєте новий застосунок або продукт із генеративним AI, вам достатньо викликати API для роботи з моделлю у хмарі, і користувачі не знають і не цікавляться, яку саме модель ви використовуєте.

Відсутність контролю над продуктом: стратегія залежить від лабораторії

У вступі Еванс цитує слова керівника продукту OpenAI Фіджі Симо у 2026 році: «Якуб і Марк визначають довгострокові дослідницькі напрями. Після кількох місяців роботи з’являються вражаючі результати, і тоді дослідники звертаються до мене: “У мене є кілька крутих речей. Як ти плануєш використовувати їх у чатах? Як це застосувати у корпоративних продуктах?”»

Ця цитата різко контрастує з відомою фразою Стівена Джобса 1997 року: «Ви повинні починати з досвіду користувача, а потім відштовхуватися від технології. Не можна починати з технології і намагатися знайти, куди її продати».

Еванс вважає, що коли ти керівник продукту AI-лабораторії, ти не можеш контролювати свою дорожню карту, і здатність формувати продуктову стратегію дуже обмежена. Ти відкриваєш пошту і бачиш, що лабораторія зробила — і твоя робота полягає лише у тому, щоб перетворити це у кнопку. Стратегія відбувається десь інакше, але де саме?

Ця проблема підкреслює фундаментальні виклики, з якими стикається OpenAI: на відміну від Google 2000-х або Apple 2010-х, талановиті й амбітні співробітники OpenAI не мають справжньої ефективної та унікальної продуктної стратегії. Еванс вважає, що за останні 12 місяців активності OpenAI один із ключових висновків — Сем Альтман усвідомлює це і намагається, поки ще не настав час, перетворити оцінку компанії у більш стійкий стратегічний статус.

Більшу частину минулого року OpenAI здавалася такою, що «все одно і все одразу». Платформи застосунків, браузери, відео для соцмереж, співпраця з Jony Ive, медичні дослідження, реклама — все одно і все одразу. Еванс вважає, що частина з цього — просто швидка мобілізація і наймання великої кількості активних людей, а інша — копіювання формул успішних платформ минулого, без повного розуміння їхньої мети або механізмів.

Еванс багато разів використовує терміни «платформа», «екосистема», «важелі» і «мережевий ефект», але визнає, що ці слова широко вживаються у технологічній галузі і мають досить розмиті значення. Він цитує середньовічного історика Роджера Ловатта: «Влада — це здатність змусити людей робити те, чого вони не хочуть». Це — справжня проблема: чи здатна OpenAI змусити споживачів, розробників і бізнеси більше використовувати її системи, незалежно від того, що саме вони роблять? Microsoft, Apple і Facebook колись мали цю здатність, і Amazon теж.

Еванс вважає, що один із хороших способів зрозуміти слова Білла Гейтса — це те, що платформа справді реалізує ідею використання всього потенціалу технологічної індустрії: ти можеш не винаходити все сам, а масштабно будувати нові речі, які створюються у твоїй системі і під твоїм контролем. Базові моделі справді — це мультиплікатори, багато нових застосунків будуть створені на їхній основі. Але чи є у тебе підстави змусити всіх користуватися саме твоїм продуктом, навіть якщо конкуренти вже створили щось подібне? Чи є у тебе підстави постійно тримати перевагу, незалежно від того, скільки грошей і зусиль вкладуть конкуренти?

Еванс підсумовує, що без цих переваг у тебе залишається лише щоденне виконання — і хоча добре робити свою роботу краще за інших — це бажання, але не стратегія.