Google или OpenAI: разбираемся, кто станет главной ИИ-компанией в мире
Гонка в области искусственного интеллекта продолжает накаляться. Изначально чуть ли не каждая компания могла сделать модель, сравнимую по качеству с GPT-4. Однако сейчас начинают вырисовываться явные лидеры. Рядовой пользователь, скорее всего, видит первенство OpenAI, но хотелось бы отметить и стратегию Google – она гораздо сложнее и глубже, чем может показаться на первый взгляд. Темп и спектр развития ИИ, которые задает Google DeepMind, вскоре станут недоступными для всех остальных конкурентов, за исключением разве только OpenAI.
В материале для Digital Business инвестиционный директор управляющей компании ATLAS Capital Аскар Ахмедов порассуждал о том, как будут развивать свои ИИ-решения лидеры индустрии и кто в результате выйдет победителем из технологической гонки.
Кто в гонке?
Рынок AI-моделей, грубо говоря, сейчас представлен семью компаниями и их флагманскими моделями:
1. OpenAI – o3 (pro)
2. Google DeepMind – Gemini 2.5 Pro
3. DeepSeek – r1
4. xAI – Grok 3
5. Anthropic – Claude Opus 4
6. Alibaba – Qwen 3
7. Meta – Llama 4 Maverick
В этом списке они представлены в порядке убывания «интеллекта» лучших моделей по версии Artificial Analysis (AA). Первые три места в принципе находятся на одном уровне, но интеллект – не единственная метрика, по которой выбирается модель для использования в работе. Разработчики приложений учитывают также:
1. Стоимость. Наиболее очевидный фактор. К примеру, модель o3 pro от OpenAI на данный момент самая умная. Однако по рейтингу Artificial Analysis она набирает 71 балл. Для сравнения, у Gemini 2.5 Pro от Google – 70 баллов, а у r1 от DeepSeek – 68 баллов. То есть преимущество минимальное. При этом, o3 pro дороже в несколько раз (а иногда даже десятков раз) альтернатив. И возникает вопрос: есть ли смысл серьезно переплачивать за незначительные улучшения?
2. Скорость. Как быстро модель отвечает на запросы? Возьмем, например, r1 от DeepSeek. Да, она дешевле Gemini 2.5 Pro и такая же умная. Однако ответ на вопрос от нее придется ждать почти 2 минуты, в то время как Gemini справится за 40 секунд.
3. «Послушность». Достаточно эфемерная метрика, но крайне важная, когда от модели требуется, например, представить ответ в формате даты без лишних слов. Или не учитывать/использовать данные из определенных источников.
4. Длину контекста. Сколько слов, графиков, минут видео или речи может модель обработать за раз. Этот фактор важен, если модель используется для работы с большим объемом информации. Например, сравнение нескольких проспектов по облигациям по 300 страниц каждая.
Правильно сбалансировать все эти факторы – достаточно сложно. Но модели Google, на мой взгляд, представляют лучший компромисс. Если нужна самая умная, недорогая и быстрая модель – есть Gemini 2.5 Pro, которая еще может понять текст в 800 тысяч слов. Если необходима довольно смышленая, но очень дешевая и быстрая – можно воспользоваться Gemini 2.5 Flash. Получается, все запросы закрываются одним поставщиком и, соответственно, нет необходимости совмещать услуги, например, OpenAI и Anthropic.
У кого преимущество?
Борьба идет не только на уровне характеристик моделей. В долгосрочной перспективе победу одержит тот, кто сможет выстроить наиболее устойчивую экосистему. То есть первенство в ИИ будет определяться по ряду критериев:
1. Мультимодальность – как модели компаний понимают и воспроизводят картинки, видео и аудио.
2. Доступность ресурсов – есть ли у компании сотни миллиардов долларов для строительства дата-центров, а также политическая поддержка для получения нескольких гигаватт энергетических мощностей.
3. Насколько вертикально интегрирована компания. Закрыты ли все четыре уровня разработки ИИ? Эти уровни – приложения (где можно применять ИИ), базовая модель, собственные облачные сервисы и чипы.
Если смотреть через эту призму, то список участников гонки сужается еще сильнее. Например, у Meta нет своего «облака». У DeepSeek – экосистемы с сотнями миллионов пользователей, где можно применить ИИ. А если говорить про собственные чипы, то они есть только у Google. К примеру, у Meta чипы только на стадии тестирования, а у OpenAI – лишь в разработке.
Не все компании в гонке на одном уровне мультимодальности. xAI не генерирует видео, у DeepSeek нет аудио, а Anthropic ко всему прочему даже не умеет делать простые картинки. Но закрывать все 4 мультимодальности (текст, видео, аудио и картинки) можно по-разному. Действительно качественные изображения и видео делают OpenAI, Google, а также разные специализированные компании, которые отстают в тексте. Например, модели Seedream 3.0 и Seedance 1.0 от ByteDance (материнская компания TikTok). Meta, xAI и Alibaba, несмотря на наличие моделей генерации видео и картинок, слишком слабы в этом направлении. В результате остается лишь 2 компании, которые лидируют во всех направлениях – OpenAI и Google DeepMind.
Доступность ресурсов
Это пока не стала сдерживающим фактором, так как суммы необходимых инвестиций все еще исчисляются миллиардами долларов. Но весь цикл создания модели становится все дороже – теперь это не просто тренировка и тонкие настройки. Необходимы качественные данные, которые не у всех есть в нужном объеме.
Тут можно отметить доступ Google к данным YouTube, операционный системы Android, а также их титанический труд в оцифровке чуть ли не всех книг. Ухудшение отношений с Microsoft не играет на руку OpenAI, так как у Microsoft есть доступ к данным Windows. В результате появляются игроки вроде Scale AI, которые продают качественно размеченные данные для тренировки.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback – метод обучения языковой модели, который позволяет ей научиться соответствовать ожиданиям людей – прим Digital Business) стала существенно длиннее и дороже. Раньше на этом этапе OpenAI могла нанять работников из Кении за $2 в день, так как оценить качество предложения может любой, знающий английский язык. Теперь же появляются новые вакансии для «преподавателей» ИИ из разных сфер деятельности, способных оценить экспертность ответов. То есть компании ищут профессионалов высокого уровня (магистры, PhD), которые не дешево обходятся.
Нельзя не упомянуть стоимость «железа», систем охлаждения и энергии. В этом году Google, Microsoft, Meta и Amazon потратят суммарно $315 миллиардов на капитальные затраты – в основном на дата-центры. В следующем году расходов будет еще больше.
Из-за нехватки ресурсов первым, скорее всего, отпадет Anthropic. Если xAI не станет частью Tesla, то она также выйдет из гонки. Китаю, вероятно, ввиду нехватки вычислительных мощностей, придется агрегировать усилия вокруг одного игрока. То есть останется либо DeepSeek, либо Alibaba. Но в итоге все эти компании будут работать в условиях дефицита мощностей/денег/энергии.
Действительно на широкую ногу развивать ИИ смогут лишь две компании. Первая – OpenAI, у которой есть проект Stargate на $500 млрд. Вторая – Google, которая достаточно зарабатывает. Даже Meta, вероятно, по итогу столкнется с трудностями из-за дороговизны чипов. Но, что более важно, у компании сейчас не стоит на повестке развитие ИИ, так как это не угрожает вымиранием основному бизнесу.
Почему именно Google становится главным конкурентом OpenAI по развитию ИИ?
Бурное развитие ИИ – одновременно экзистенциальная угроза и возможность для Google. Скорее всего, по этой причине сооснователь компании Сергей Брин присоединился к DeepMind, где принимает непосредственное участие в работе. Но его основной вклад не в разработке новых алгоритмов или концептов ИИ. Сергей Брин – таран против ограничений и условностей, которыми успел обрасти Google. Например, он отменил запрет на использование ИИ при написании кода.
То, о скольких новых и мощных сервисов Google объявил на недавнем I/O – показатель ускорения работы. Из сотни нововведений можно отметить основные новшества:
1. Project Astra. Позволяет ИИ «видеть» через камеру смартфона или экран.
2. Veo3 и Flow. Новый лидер в видеогенерации. Единственная модель на рынке с аудио.
3. Imagen 4. Апдейт к генерации картинок.
4. AI Mode для поиска, который по сути дает интерфейс Perplexity (поисковик на базе LLM-моделей, который реализует модель «запрос-ответ» прим Digital Business) внутри поиска Google.
Главный риск для Google заключается в переходе запросов пользователей от поисковой строки к ChatGPT. Это уже происходит: глобальные посещения Google упали на 2% в мае 2025 года (по данным Similarweb). Но здесь следует подметить важные специфики оттока трафика.
Происходит разделение пользовательских запросов. Информационные («какой тигр самый крупный» или «перескажи сюжет романа») все чаще уходят к чат-ботам. Эти запросы не монетизируются, и никогда не были основным источником дохода для Google. А вот коммерческие и навигационные запросы («ремонт телевизоров Алматы» или «семейный тур в Египет осенью 2025») по-прежнему адресуются Google. Ведь они предполагают не просто ответ, а действие: переход на сайт, сравнение цен, поиск поставщика услуг. Именно эти запросы монетизируются через рекламу.
Эта тенденция ведет к парадоксу: меньше нагрузки на серверы от немонетизируемых запросов при сохранении ключевых потоков дохода, что подтверждается финансовыми отчетами.
Google и сам движется в направлении LLM-поиска, добавив AI Overviews (ИИ-ответы) прямо в поисковую выдачу, чтобы оставлять пользователей в своей экосистеме. И весьма успешно, так как этот подход уже помог остановить вторичного конкурента Perplexity – их доля рынка сокращается, в то время как Gemini – растет.
Но это не значит, что с поиском будет все в порядке и в будущем. Сам подход: «запрос – переход на несколько найденных сайтов» будет все чаще замещаться на «запрос – ответ, собранный из найденных сайтов». От этого будут страдать веб-ресурсы, не заключившие контракты на доступ к их данным с Google или OpenAI, как это сделали Reddit или New York Times. Вся бизнес-модель посещения пользователями сайтов и показ им рекламы рушится.
В любом случае поиск, вероятно, постепенно станет не столь прибыльным бизнесом. И для Google крайне важно выиграть гонку ИИ, пока поиск не стал артефактом прошлого. Сооснователь Google Ларри Пэйдж и вовсе заявил, что «я лучше обанкрочусь, чем проиграю эту гонку».
Выводы
1. Рынок наряду с рядовыми пользователями недооценивают Google в области ИИ.
2. Через несколько лет в гонке ИИ останется 3 реальных игрока: OpenAI, Google DeepMind и одна из китайских компаний (DeepSeek или Alibaba).
3. Поиск под угрозой, но Google адаптируется. Куда хуже без «кликов» будет веб-ресурсам. Бизнес-модель многих сайтов под вопросом.
