Під поверхнею успіху: «Чотири великі труднощі» OpenAI

Бенедикт Еванс зазначає, що загрози довгостроковій конкурентоспроможності OpenAI виникають через відсутність технологічної оборонної лінії, недостатню залученість користувачів, відсутність ефекту фліпворду у платформної стратегії та залежність продуктової стратегії від напрямків досліджень лабораторії.

Автор статті: Чжао Інін

Джерело: Wall Street Journal

Колишній партнер a16z та відомий аналітик у сфері технологій Бенедикт Еванс нещодавно опублікував глибокий аналіз, у якому прямо вказує на чотири фундаментальні стратегічні проблеми, що стоять перед OpenAI за фасадом її успіху. Він вважає, що, незважаючи на велику базу користувачів і достатність капіталу, відсутність технологічної оборонної лінії, недостатня залученість користувачів, швидке наближення конкурентів та залежність продуктової стратегії від дослідницьких напрямків лабораторії загрожують її довгостроковій конкурентоспроможності.

Еванс зазначає, що поточна бізнес-модель OpenAI не має чітких конкурентних переваг. Компанія не володіє унікальними технологіями і не створила мережевих ефектів: лише 5% з 900 мільйонів активних користувачів платформи платять, а 80% користувачів у 2025 році надсилають менше ніж 1000 повідомлень — що в середньому становить менше трьох підказок на день. Такий «широкий, але неглибокий» режим використання свідчить про те, що ChatGPT ще не став звичкою користувачів.

Водночас, технологічні гіганти, такі як Google і Meta, вже наздогнали OpenAI у технологічному плані і використовують свої переваги у розповсюдженні для захоплення ринку. Еванс вважає, що справжня цінність у сфері штучного інтелекту полягає у нових досвідах і застосуваннях, які ще не винайдені, і OpenAI не здатна самостійно створити всі ці інновації. Це змушує компанію боротися 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 у сфері ШІ.

Зникнення технологічної переваги: ускладнення у уніфікації моделей

Еванс у своєму аналізі зазначає, що наразі близько шести організацій здатні запускати конкурентоспроможні передові моделі, і їхні характеристики майже однакові. Компанії кожні кілька тижнів перевершують одна одну, але жодна не здатна закріпити за собою технологічну перевагу, яку не зможуть повторити конкуренти. Це контрастує з платформами, такими як Windows, Google Search або Instagram, які через мережеві ефекти зміцнюють свою частку ринку, ускладнюючи будь-якому новому гравцю прорватися.

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 масштабованість власних даних — користувацьких або галузевих — але й у цьому сегменті домінують платформи.

У контексті зближення характеристик моделей конкуренція переходить у сферу брендів і каналів розповсюдження. Швидке зростання частки 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 продуктів його впізнаваність майже нульова.

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

Крихкість бази користувачів: масштаб не компенсує недостатню залученість

Незважаючи на очевидну перевагу OpenAI у кількості активних користувачів — 8-9 сотень мільйонів — Еванс вказує, що ця цифра приховує серйозну проблему залученості. Більшість користувачів вже знають, як користуватися ChatGPT, і не перетворюють його на щоденну звичку.

Дані показують, що лише 5% користувачів платформи платять, і навіть серед підлітків у США, які користуються кілька разів на тиждень або рідше, цей показник значно вищий за тих, хто використовує кілька разів на день. У «2025 рік» OpenAI повідомила, що 80% користувачів надсилають менше ніж 1000 повідомлень — що в середньому становить менше трьох підказок на день, а фактична кількість чатів ще менша.

Такий поверхневий рівень використання означає, що більшість користувачів не бачать різниці між моделями у плані особистісних характеристик і фокусів, і не отримують користі від функцій, спрямованих на формування залученості, таких як «пам’ять». Еванс підкреслює, що функція пам’яті здатна створити залученість, але не мережевий ефект. Хоча дані від великої бази користувачів можуть бути перевагою, але коли 80% користувачів використовують платформу кілька разів на тиждень, ця перевага ставиться під сумнів.

OpenAI сама визнає проблему, зазначаючи, що існує «розрив у можливостях» між потенціалом моделей і фактичним використанням користувачами. Еванс вважає, що це — ухил від проблеми невизначеності продуктового ринку. Якщо користувачі у звичайні дні не можуть придумати, навіщо їм це, — значить, продукт ще не змінив їхнього життя.

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

Проблема платформи: відсутність справжнього ефекту фліпворду

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

Еванс вважає, що ефект фліпворду — це складна і послідовна стратегія: капітальні витрати створюють позитивний зворотний зв’язок і стають основою для побудови компанії з повним стеком. Починаючи з чіпів і інфраструктури, кожен рівень технологічної стеки допомагає іншим створювати свої продукти. Кожен використовує хмару, чіпи і моделі, а на вищих рівнях технологічної стеки ці рівні взаємно посилюють один одного, формуючи мережеві ефекти і екосистему.

Однак Еванс прямо каже, що це неправильна аналогія: OpenAI не має тих платформних і екосистемних динамік, які були у Microsoft або Apple, і ця діаграма фактично не демонструє справжнього ефекту фліпворду.

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 про намір мати 1,4 трильйона доларів інвестицій і 30 гігафаватів обчислювальної потужності (без чітких термінів), тоді як до кінця 2025 року фактичне використання становитиме 1,9 гігафават. Через відсутність масштабних грошових потоків від існуючого бізнесу компанія покладається на залучення фінансування і використання чужих активів (частково через «циклічний дохід»).

Еванс вважає, що великі капітальні інвестиції — це швидше спосіб отримати місце за столом, ніж конкурентна перевага. Він порівнює витрати на інфраструктуру ШІ з виробництвом літаків або напівпровідниками: мережевих ефектів немає, але кожне нове покоління технологій ускладнюється і дорожчає, і лише кілька компаній здатні підтримувати передові інвестиції. Хоча TSMC має фактичну монополію у виробництві передових чипів, це не дає їй значних важелів у верхніх рівнях технологічної стеки.

Еванс зазначає, що розробники створюють застосунки для Windows, бо він має майже всіх користувачів, а користувачі купують Windows через це, — це мережевий ефект. Але якщо ви винаходите новий застосунок або продукт із генеративним ШІ, ви можете просто викликати API у хмарі, і користувачі не знають і не цікавляться, яку модель ви використовуєте.

Відсутність домінування у продукті: стратегія залежить від лабораторії

У вступі статті Еванс цитує слова керівника продуктів OpenAI Фіджі Симо 2026 року: «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?”»

Ці слова різко контрастують із цитатою Стівена Джобса 1997 року: «Ви повинні починати з досвіду користувача, а потім від нього відштовхуватися у технологіях. Не можна починати з технології і намагатися знайти, куди її застосувати».

Еванс вважає, що коли ти керівник продукту у лабораторії ШІ, ти не можеш контролювати свою дорожню карту і обмежений у формуванні продуктової стратегії. Ти відкриваєш пошту і бачиш, що лабораторія зробила — і твоя робота полягає у перетворенні цього у кнопку. Стратегія ж формується деінде — але де саме?

Ця проблема підкреслює фундаментальну виклик для OpenAI: на відміну від Google 2000-х або Apple 2010-х, у OpenAI немає справжньої ефективної і унікальної продуктово-екосистемної моделі. Еванс вважає, що за останні 12 місяців активність OpenAI — це, швидше, спроба Сем Альтмана усвідомити цю проблему і перетворити оцінку компанії у більш стійкий стратегічний статус, поки ще не пізно.

Більшу частину минулого року OpenAI здавалося, що відповідь — «робимо все одночасно, одразу». Платформи застосунків, браузери, соцмережі, співпраця з Jony Ive, медичні дослідження, реклама — все це виглядало як «повномасштабний наступ» або швидка наймова активних людей. Іноді створювалося враження, що компанія просто копіює формули успішних платформ минулого, не розуміючи їхньої мети або механізмів.

Еванс багато разів використовує терміни платформа, екосистема, важелі та мережеві ефекти, але визнає, що ці поняття широко поширені у технологічній галузі і мають досить розмиті значення. Він цитує середньовічного історика Роджера Ловатта: «Влада — це здатність змусити людей робити те, що 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 способів зрозуміти слова Білла Гейтса — це те, що платформа справді реалізується через використання всього технологічного сектору для створення цінності, що дозволяє не винаходити все самостійно, а масштабувати створене — все це відбувається у вашій системі і під вашим контролем. Базові моделі дійсно є мультиплікаторами, багато нових речей будуються на їхній основі. Але чи є підстави змушувати всіх користувачів використовувати саме ваш продукт, навіть якщо конкуренти створили щось подібне? Чи є підстави, щоб ваш продукт завжди був кращим за конкурентів, незалежно від їхніх інвестицій?

Еванс підсумовує, що без цих переваг у вас залишається лише щоденне виконання. Виконання краще за інших — це, звісно, бажання, і деякі компанії досягли цього у довгостроковій перспективі, навіть зробили це системою, але це не стратегія.