惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
小众软件
小众软件
V
Vulnerabilities – Threatpost
P
Proofpoint News Feed
The Register - Security
The Register - Security
A
About on SuperTechFans
L
LINUX DO - 热门话题
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
V
Visual Studio Blog
The Cloudflare Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
L
LangChain Blog
博客园_首页
M
MIT News - Artificial intelligence
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Recent Announcements
Recent Announcements
NISL@THU
NISL@THU
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
C
Check Point Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
G
GRAHAM CLULEY
Scott Helme
Scott Helme
P
Palo Alto Networks Blog
博客园 - Franky
The Hacker News
The Hacker News
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
爱范儿
爱范儿
Security Latest
Security Latest
腾讯CDC
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
T
Threat Research - Cisco Blogs
Know Your Adversary
Know Your Adversary
P
Proofpoint News Feed
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
T
Tenable Blog
V
V2EX
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
MyScale Blog
MyScale Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
S
SegmentFault 最新的问题
Latest news
Latest news
S
Schneier on Security
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
L
Lohrmann on Cybersecurity
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
T
Tor Project blog
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Альтман в панике: зачем ChatGPT превратили в рекламную помойку и почему это не спасёт OpenAI
Spectrumm (B · 2026-04-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели476

Мнение

Перевод

Ещё в феврале OpenAI начала пичкать ChatGPT таргетированной рекламой, паразитирующей на личной привязанности пользователей к этому ИИ-генератору. Сам Сэм Альтман изначально называл такой шаг «крайней мерой». А теперь, по данным Axios, OpenAI уже планирует получить от этой рекламы $2,6 млрд до конца текущего года, а к 2030 году компания ожидает, что рекламная выручка (ARR) достигнет $100 млрд!

Возникает главный вопрос: оправдала ли себя эта крайняя мера? Спасло ли будущее OpenAI превращение ChatGPT в рекламную помойку, торгующую пользовательскими данными?

Чёрта с два! Мне кажется, люди просто не осознают, насколько глубокую яму вырыл себе Альтман.

Ранее в этом году финансовый директор OpenAI Сара Фрайар заявляла, что в декабре 2025 года компания достигла регулярной годовой выручки (ARR) в $20 млрд от платящих пользователей. Это значит, что за один только декабрь OpenAI заработала $1,66 млрд. Недавно произошел массовый уход пользователей из ChatGPT (об этом чуть позже), так что давайте предположим, что их ARR остался примерно на том же уровне. Это означает, что внедрение рекламы увеличило доходы OpenAI... всего на 0,5%. Стрелка на спидометре едва дрогнула!

Да, OpenAI заявляет, что к концу года планирует получить от рекламы $2,6 млрд. Но прогнозы OpenAI почти всегда раздуты. Ранее я подсчитывал, что если выручка OpenAI продолжит расти текущими темпами, то в 2026 году она составит около $30,8 млрд. То есть даже при самом идеальном сценарии реклама увеличит их доходы лишь на 8,4%.

Заметьте: речь идёт о выручке, а не о прибыли. В той же статье я прикинул, что убытки OpenAI за 2026 год составят как минимум $22,2 млрд. И снова: даже в лучшем случае эти рекламные копейки сократят убытки компании чуть больше чем на 10%.

В моменте это выглядит так себе, но долгосрочная перспектива — ещё хуже.

Давайте будем щедрыми и поверим в их фантастические прогнозы по рекламе. Насколько эти $100 млрд помогут их общей бухгалтерии?

Ранее OpenAI предсказывала, что в 2029 году её общая выручка составит $125 млрд. Если мы добавим сюда новый прогноз в $100 млрд рекламных доходов к 2030 году, можно предположить, что теперь компания рассчитывает заработать в 2029 году около $225 млрд.

Звучит мощно. Но этого недостаточно.

Собственные прогнозы OpenAI показывают, что при выручке в $125 млрд компания шла к годовым убыткам в размере $115 млрд в 2029 году. То есть даже с этой гигантской рекламной инъекцией компания всё равно закроет год с убытком в $15 миллиардов! Я понимаю, что в тексте много нулей, но такой уровень потерь вообще не вяжется с понятием устойчивого бизнеса.

И не забывайте: это мы ещё говорим о крайне оптимистичном сценарии.

Сообщается, что OpenAI немного урезала свои аппетиты, заявив инвесторам, что к 2030 году планирует потратить на вычислительные мощности «всего» около $600 млрд. Для контекста: аналитик Эд Зитрон выяснил, что в 2025 году OpenAI потратила на сервера Microsoft около $13 млрд. Внутренние документы OpenAI прогнозируют убыток в $14 млрд в 2026 году при выручке в $20 млрд — это значит, что в этом году на вычисления уйдёт около $34 млрд.

Давайте предположим довольно линейный рост затрат на железо: $100 млрд в 2027-м, $150 млрд в 2028-м и $303 млрд в 2029-м — вот и набегают те самые $600 млрд расходов к 2030 году, о которых они говорят инвесторам.

Это означает, что в 2029 году у OpenAI будет $125 млрд от подписчиков и $100 млрд от рекламы. А расходы на вычисления составят $303 млрд. Итого: чистый годовой убыток составит $78 миллиардов!

И повторюсь: этот сценарий основан на их собственных, до смешного оптимистичных цифрах выручки.

Проще говоря, этих рекламных денег даже близко не хватит, чтобы хоть сколько-нибудь существенно отсрочить неизбежный финансовый коллапс OpenAI.

Так стоило ли оно того?

Что ж, OpenAI уже потеряла важного исследователя. В статье New York Times Зои Хитциг (Zoë Hitzig) подробно объяснила, почему уходит из компании Альтмана: «У меня есть сомнения по поводу рекламной стратегии OpenAI». Она пояснила, что компания планирует эксплуатировать базу своих пользователей с помощью гипертаргетированной рекламы, используя личные данные, которые собрали чат-боты. Это делает людей уязвимыми для совершенно нового уровня манипуляций.

Пользователи разделяют мнение Хитциг. Сообщалось, что 1,5 миллиона человек удалили аккаунты OpenAI из-за решения компании заключить контракт с Пентагоном (от которого, к слову, отказалась Anthropic). Но этот массовый исход почти наверняка был подогрет и внедрением рекламы для платных подписчиков ChatGPT. Поскольку два эти события совпали по времени (что заставляет Альтмана и OpenAI выглядеть безумно отчаявшимися), мы никогда не узнаем, какая именно из двух причин перевесила.

Короче говоря, эта реклама, скорее всего, вредит OpenAI гораздо сильнее, чем вы думаете, поэтому на вопрос «А стоило ли?» ответить трудно.

В одной из прошлых статей я писал:

«Запуск рекламы в OpenAI — это как если бы капитан "Гинденбурга" махал в окно рубки игрушечным огнетушителем, пока языки пламени уже лижут бока огромного баллона с водородом. Это вообще не решение проблемы, но внешне чем-то на него похоже, и, возможно, позволит продлить иллюзию, что "всё в порядке", ещё совсем ненадолго».

И, кажется, я был абсолютно прав. Весь этот бардак лишь доказывает, насколько сильно Сэм Альтман отчаялся удержать этот спектакль от провала хотя бы ещё на чуть-чуть.

А что думаете вы?