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

C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
U
Unit 42
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
爱范儿
爱范儿
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
P
Proofpoint News Feed
H
Heimdal Security Blog
Help Net Security
Help Net Security
H
Help Net Security
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
P
Palo Alto Networks Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
S
Secure Thoughts
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园_首页
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
博客园 - 【当耐特】
J
Java Code Geeks
S
SegmentFault 最新的问题
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
P
Proofpoint News Feed
The Last Watchdog
The Last Watchdog
O
OpenAI News
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Recent Announcements
Recent Announcements
B
Blog RSS Feed
V2EX - 技术
V2EX - 技术
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
T
Tenable Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
The Hacker News
The Hacker News
Schneier on Security
Schneier on Security
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
美团技术团队
G
GRAHAM CLULEY
D
DataBreaches.Net
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
博客园 - 聂微东
W
WeLiveSecurity
Vercel News
Vercel News
S
Security Affairs
T
Tailwind CSS Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
博客园 - 司徒正美
G
Google Developers Blog
D
Docker
Webroot Blog
Webroot 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
Рождение ИИ-теха: как OpenAI, Anthropic и SpaceX собирают деньги для мира будущего
Маша Даровская · 2026-06-16 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

7 мин

188

Привет, Хабр! В 2010-х появился термин «бигтех» и акроним FAANG — так называли крупнейшие технологические компании, стоявшие за потребительской революцией в интернете. Но с развитием ИИ ландшафт поменялся: четыре из пяти гигантов не успели за новым трендом, и им на смену пришли другие. Этот сдвиг пытаются закрепить новым акронимом — MANGOS (Microsoft, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI и SpaceX).

Три из этих компаний сейчас выходят на публичный рынок. SpaceX уже влетела с ноги на биржу, следом идут Anthropic и OpenAI. Обычно каждую из них и их IPO разбирают по отдельности, но интереснее взглянуть на картину целиком: как формируется ИИ-тех, зачем компании выходят на биржу, чем они отличаются, что их ограничивает и на что они потратят миллиардные инвестиции.

SpaceX: компания одного человека, которая продает будущее

SpaceX показывает, что следующий слой вычислений может быть связан со спутниковыми сетями, тяжелыми ракетами-носителями и орбитальной инфраструктурой. Она первой из новых ИИ-компаний добралась до публичного рынка. 12 июня 2026 года компания Илона Маска начала торги на Nasdaq под тикером SPCX.

Размещение открылось по 150 $ за акцию, цена доходила до 176,52 $ и закрылась на 160,95 $. SpaceX продала около 555,6 млн акций и привлекла примерно 75 млрд долларов при оценке от 1,75–1,77 трлн до 2 трлн долларов. Business Insider пишет о росте акций примерно на 30% и оценке выше 2 трлн долларов после дебюта. По объему привлеченных средств это крупнейшее IPO в истории. После выхода на биржу SpaceX стала одной из самых дорогих публичных технологических компаний. До Nvidia ей, правда, еще далеко: капитализация производителя чипов держится около 5 трлн долларов.

Главная техническая ставка — Starship: SpaceX рассчитывает, что полностью многоразовая сверхтяжелая ракета в разы снизит стоимость вывода грузов на орбиту. Цена ставки высокая: на исследования и разработку Starship ушло 3 млрд долларов в 2025 году и 930 млн — только в первом квартале 2026-го. Среди будущих направлений компания называет орбитальные дата-центры, космические вычисления, туризм, производство в микрогравитации, инфраструктуру на Луне и Марсе и даже добычу астероидов.

Финансовая картинка у SpaceX двойственная. С одной стороны, Starlink приносит реальный доход, с другой — общий бизнес остается хардкорным R&D-проектом с крупными убытками, большими капитальными затратами и ставкой на технологии, которые еще только предстоит доказать экономически.

Anthropic: устойчивый ИИ, заточенный под бизнес-задачи

28 мая 2026 года Anthropic объявила, что привлекла 65 млрд долларов в раунде Series H, из них 5 млрд — от Amazon. Оценка компании после этого составила колоссальные 965 млрд долларов. В том же сообщении компания указала: годовой темп выручки превысил 47 млрд долларов. Деньги пойдут на исследования безопасности и интерпретируемости ИИ, расширение вычислительных мощностей и развитие продуктов.

Anthropic заранее бронирует вычисления, энергию и облачную инфраструктуру. Уже подписаны крупные соглашения: с Amazon — на мощность до 5 ГВт, с Google и Broadcom — еще на 5 ГВт TPU-мощностей, а со SpaceX — на доступ к GPU в Colossus 1 и Colossus 2. Смысл простой: занять ресурсы, пока их не разобрали. В ИИ-гонке сейчас главный дефицит — энергия и площадки под дата-центры. Узкое место не сводится к качеству модели: нужны еще ускорители, дата-центры и электричество. Кто схватит это первым — тот и обслужит корпоративный спрос быстрее.

1 июня 2026 года Anthropic официально сообщила о конфиденциальной подаче черновика формы S-1 в SEC. То есть компания выходит на биржу с оценкой 965 млрд долларов после инвестиций. Цена акций и объем размещения пока не определены, само IPO зависит от проверки регулятора и рыночных условий.

S-1 может содержать детали по выручке Claude, стоимости вычислений, контрактам с облачными провайдерами, зависимости от чипов, дата-центров и крупных клиентов. Логично, что Anthropic не горит желанием раскрывать эту информацию раньше времени. Конфиденциальная подача позволяет компании пройти первые раунды комментариев SEC до того, как конкуренты, клиенты, сотрудники и инвесторы увидят детали бизнеса, риски, маржу и структуру выручки.

Это создает путь отступления.  Anthropic может пройти первые раунды проверки и спокойно готовить документы. Если окажется, что инвесторы в этот момент плохо покупают новые размещения или оценки в техсекторе проседают — безболезненно отложить IPO без громкого сигнала о провале. При публичной подаче такой маневр провернуть сложнее: рынок уже видит документы и воспринимает паузу как проблему со спросом, оценкой или сроками.

Компания всячески подогревает интерес аудитории перед IPO. Заявляет, что Claude уже пишет 80% кода сам для себя — рекурсивно. И что прорыв технологии настолько силен, что в компании даже готовы его немного приостановить. Правда, при условии консенсуса с другими ИИ-компаниями и независимой проверки — что приостановка действительно реальна, а не заявлена на словах.  Достичь такого консенсуса почти невозможно, особенно с учетом существования сильного ИИ в Китае, но такие новости отлично разгоняют обсуждения.

Отдельный риск Anthropic — отношения с регуляторами. США уже ограничивали использование технологий компании в федеральном контуре, а позднее потребовали закрыть широкий доступ к мощным моделям Claude Fable 5 и Mythos 5 из-за опасений вокруг jailbreak и кибербезопасности. Anthropic спорит с масштабом запрета, но выполняет распоряжение. Для IPO это важно: чем сильнее модель, тем выше шанс, что ее рост упрется не только в чипы и дата-центры, но и в государственные ограничения.

OpenAI: массовый ИИ, подписки и API

Компания уже генерирует 2 млрд долларов выручки в месяц — примерно в два раза меньше, чем у Anthropic. У ChatGPT более 900 млн еженедельно активных пользователей и свыше 50 млн подписчиков. При этом OpenAI еще называет стратегическим преимуществом доступ к вычислительным мощностям.

Новости о возможной подаче документов на IPO появились рядом с выходом на биржу SpaceX и до дебюта смогли перетянуть часть внимания от компании Маска. Но после размещения стало ясно: OpenAI отстает. Забавно, что среди инвесторов обеих компаний похожий круг банков — Goldman Sachs, Morgan Stanley и JPMorgan Chase. Так что это еще и конкуренция за главный технологический сюжет года и за внимание и деньги инвесторов.

Слабое место OpenAI такое же, как у Anthropic: рост упирается в вычисления. Нужны не только пользователи, но физическая база, которая выдержит спрос. Компания расширяет пул поставщиков:

  • облачные ресурсы — Microsoft, Oracle, AWS, CoreWeave и Google Cloud;

  • ускорители — NVIDIA, AMD, AWS Trainium, Cerebras, плюс собственный чип с Broadcom;

  • площадки под дата-центры — Oracle, SBE и SoftBank.

За этим списком стоит задача снять инфраструктурное узкое место. Так OpenAI снижает зависимость от одного поставщика и готовит физическую базу для роста ChatGPT, API, Codex и корпоративных продуктов.

Встроенные ограничители роста ИИ 

У Anthropic и коммерческой части OpenAI есть интересная особенность — статус корпораций общественной пользы. Это накладывает ограничения и на сами компании, и на их инвесторов.

Anthropic изначально строила управление вокруг миссии безопасной разработки ИИ. А еще у нее есть Long-Term Benefit Trust — независимый траст, который должен удерживать фокус на долгосрочной пользе. Со временем траст получил право выбирать значимую часть совета директоров. 14 апреля 2026 года Anthropic сообщила, что назначенные трастом директора уже составляют большинство совета.

Над всей системой OpenAI контроль держит некоммерческая структура — OpenAI Foundation. Фонд владеет 26%, Microsoft — около 27%, остальные 47% принадлежат нынешним и бывшим сотрудникам и инвесторам. Внутри этой системы выделена OpenAI Group PBC — именно она зарабатывает, выпускает продукты, привлекает инвестиции, нанимает сотрудников и в будущем может выйти на биржу.

OpenAI уже упростила экономические права акционеров. Все держатели капитала OpenAI Group теперь владеют традиционными акциями, которые пропорционально участвуют в росте стоимости компании. OpenAI Foundation сама назначает всех директоров OpenAI Group и может менять их в любой момент. Будущие инвесторы покупают экономику коммерческой группы, но контроль остается у некоммерческой структуры.

Статус корпорации общественной пользы (public benefit corporation) не делает Anthropic и OpenAI благотворительными организациями. Это коммерческие компании, но их советы директоров обязаны учитывать не только деньги акционеров, но и безопасность ИИ, долгосрочную миссию и интересы затронутых сторон. Для инвесторов это значит, что прибыль — уже не всегда единственный аргумент при принятии решений.

Закон Делавэра требует от PBC балансировать финансовые интересы акционеров, интересы затронутых сторон и общественную цель. Иск по этой обязанности может подать только крупный акционер: минимум 2% акций, а для публичной компании — 2% или бумаги на 2 млн долларов (берется меньшее значение).

В итоге у будущего ИИ-теха вырисовывается важная особенность: инвесторы получают доступ к экономике этих компаний, но не всегда — к полноценному контролю. Anthropic и OpenAI закрепляют ограничения через статус корпораций общественной пользы, траст и фонд — они должны удерживать фокус на безопасном развитии ИИ. SpaceX идет другим путем: там главный ограничитель — двухклассовые акции и контроль Маска.

Для публичного рынка это новая рамка. Он покупает компании с заранее встроенными правилами: кто принимает решения, ради чего можно пожертвовать краткосрочной прибылью и кто в итоге управляет инфраструктурой будущего.

Отсюда следующий вопрос: зачем им вообще столько денег? Ответ почти у всех один…

Главный смысл выхода всех трех компаний на IPO — инфраструктура

Если старый бигтех рос на пользователях, рекламе и смартфонах, то новые компании движут вычисления. А для них нужны дата-центры, чипы, электричество и R&D. Туда и должны уйти деньги инвесторов.

Инфраструктура становится главным узким местом ИИ-гонки — и все три компании упираются в эту проблему, но решают ее по-своему. OpenAI инвестирует в облака, чипы и дата-центры. Anthropic заранее бронирует вычислительные мощности для корпоративных задач. SpaceX строит новую инфраструктуру в космосе.

Инструменты у них разные, но вызовы общие, а движение — синхронное. Поэтому логичнее рассматривать их как единую систему, где каждый игрок занимает свой слой.

  • OpenAI работает с широкой аудиторией: ChatGPT уже стал массовой платформой, API активно используют разработчики, а Codex и корпоративные инструменты вроде ChatGPT Enterprise и агентных решений интегрируются в рабочие процессы других компаний.

  • Anthropic ориентируется на корпоративных и государственных клиентов. Claude позиционируется как управляемый и безопасный ИИ для бизнеса, облаков и крупных заказчиков. Им важны длинный контекст, качество кода, безопасность и предсказуемость.

  • SpaceX продает фундамент будущей ИИ-экономики: спутниковая сеть и тяжелые многоразовые ракеты приближают создание орбитальной вычислительной инфраструктуры, которой смогут пользоваться другие. 

SpaceX вышла на биржу и получила оценку в 2 трлн долларов. Anthropic уже сделала первый формальный шаг к IPO. OpenAI перестроила бизнес под будущий выход на биржу. На первый взгляд это похоже на гонку трех компаний за больший кусок пирога. Но на самом деле — это один технологический кластер, который заходит на биржу с разных, но взаимосвязанных направлений.

Рынок уже дал первый транш SpaceX. Ждем, когда подтянутся остальные ИИ-гиганты. Так технологии получат импульс для строительства дата-центров, разработки новых чипов, корпоративных внедрений, R&D и выноса вычислений за пределы привычной земной инфраструктуры. Но если рынок начнет требовать слишком быстрого возврата инвестиций, то красивые слова про Claude, ChatGPT, Starship и орбитальные дата-центры упрутся в обычные метрики: маржу, убытки, долги и общественный контроль. Вопрос в том, готовы ли инвесторы и дальше давать деньги, закрывая глаза на риски.