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

Google DeepMind News
Google DeepMind News
F
Fortinet All Blogs
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
爱范儿
爱范儿
WordPress大学
WordPress大学
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
J
Java Code Geeks
罗磊的独立博客
S
SegmentFault 最新的问题
V
V2EX
V
Visual Studio Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
美团技术团队
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Y
Y Combinator Blog
MyScale Blog
MyScale Blog
D
Docker
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
M
Microsoft Research Blog - Microsoft Research
Martin Fowler
Martin Fowler
S
Secure Thoughts
B
Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
Recent Announcements
Recent Announcements
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
C
Cisco Blogs
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
T
True Tiger Recordings
GbyAI
GbyAI
P
Proofpoint News Feed
P
Privacy International News Feed
Jina AI
Jina AI
The Cloudflare Blog
I
Intezer
AWS News Blog
AWS News Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
S
Security Archives - TechRepublic
NISL@THU
NISL@THU
The Register - Security
The Register - Security
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
P
Palo Alto Networks Blog
S
Schneier on Security
L
LINUX DO - 热门话题
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Security Latest
Security Latest
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA

Все публикации подряд на Хабре

Как продвигать агентство недвижимости: от вывески до прямых эфиров MCP для GitHub + GitLab: инженерный гайд 2026 Вы платите OpenAI $20 в месяц, а он зарабатывает на вас ещё $100 млн за полтора месяца. И это только начало ИИ забирает работу «белых воротничков»: чему учить детей, чтобы выжить в будущем Практический ИИ-агент Python: LangGraph + Qdrant Как я делал ping и traceroute на iOS без entitlements — и почему это оказалось проще, чем UMP-консент для AdMob 4 MVP за 4 месяца, 30 холодных DM, 1 регистрация: building in public по-русски VPS-бастион: доступ к домашнему серверу без белого IP Kampus AI — нейросеть для генерации учебных работ для студентов и школьников Игры, помогающие продавать — примеры интересных рекламных акций с видеоиграми €500 в Telegram Ads принесли сделку на 350 000 ₽. Разбор B2B-кампании Чтение на выходные: «Разработка игр и теория развлечений» Рафа Костера Личный архив: сбор, бэкап, таймлайн фотографий INFOSTART TECH EVENT или INFOSTART A&PM EVENT — как понять, куда вам нужнее? Peer testing на основе Закона Линуса Релиз GitLab 19.0: ИИ-оркестрация, которая наконец-то догнала темп написания кода Как бизнесу оценить готовность к аттестации по новому Приказу ФСТЭК № 117 Технический гайд по сторис – часть 4: как мы добавили видео формат Представительство в арбитражном процессе: правовые различия между внешним защитником и инхаусом «Где новые фичи?» — Как AI-миграция легаси вернет IT-бюджет бизнесу Что нужно знать работнику про увольнение Новые требования Москвы к ЦИМ для АГР: готовый инструмент для проектировщиков в nanoCAD BIM Строительство WireGuard: простота и надёжность современного VPN-туннеля или секретное рукопожатие в тёмной комнате Выйдет ли GTA 6 в 2026 году, и чего ждать от игры Как меня назвали «невовлечённым», а я нашёл офшоры на Кипре Как LLM научила рекомендательную модель видеть больше, чем историю взаимодействий От хаоса к экосистеме: Модель зрелости комьюнити в бизнесе Свет, тьма, VEML7700 и Python Сказ о том, как мы процессы разработки в GRI меняли. Часть 2 Майский «В тренде VM»: громкие уязвимости в Linux, ActiveMQ, SharePoint и Acrobat Reader Статический анализ, заряженный ИИ: как LLM ищут уязвимости в коде и где их границы Блок “Процессы” и почему мы называем его нашим мини-n8n Как поменялся рынок интернет-рекламы: сравнение первых кварталов 2025 и 2026 годов: исследование click.ru Мониторинг Kerio Connect через Zabbix 7: разбор шаблона без агентов и regex по DAT 671 Allow в Claude Code за день: как родился сетап Spec-build 3 известные интересные задачи на логику Как айтишнику позаботиться о менталке и не перерабатывать SEO для интернет-магазина в 2026: что поменялось и как с этим работать Сможете ли вы спроектировать Maven‑монорепозиторий для 5 микросервисов? 6 неудобных вопросов про американское произношение, которые айтишники боятся задать Неожиданная встреча: теория графов вновь помогла решить проблему в анализе Фурье Иллюзия трансформации: почему компании платят за спектакль вместо изменений AMD представила Ryzen 9 PRO 9965X3D и еще 5 процессоров, которые пойдут далеко не всем История IDE в Google Первые отзывы на новинки о System Design Влияние параметра planner_upper_limit_estimation на планы выполнения и профиль нагрузки PostgreSQL при использовании 1C Границы 100% разработки с агентами Быстрый OCR на основе Paddle Дооснащение любительской электровакуумной мастерской. Вакуумметр, течеискатель, полярископ Mythos: модель, о которой Anthropic не говорит. Реверс по жертвам — от 27-летней дыры в OpenBSD до побега из песочницы Как использовать Qwen3.7-Max и Grok Build 0.1 для ИИ-агентов в России Suricata IPS NFQueue with nDPI. Часть VI Важные изменения в защите информации в России: что нового? В чем секрет достоверного замедления биологического старения? Вредное ускорение: Умный светофор на перегруженных перекрестках Как сисадмин написал свою библиотеку для Jira на Ruby: история Rujira Сломанный найм: почему рынок труда превратился в казино и что с этим делать Физики нашли свидетельства того, что Вселенная не идеально однородна, вопреки стандартной модели космологии Вопросы на собеседованиях, к которым лучше готовиться заранее Что детектировал детектор таксофонных карт? Как работают выделенные ядра в облачном сервере: от планировщика Linux до тестов производительности Математика кластеров: разбираемся в умной кластеризации данных на примере нашей системы поиска аномалий в логах. Часть 1 Ответы с «деврел‑супервизии», вопрос седьмой: выгорание, когда от вас ждут вечный драйв и креатив История одного // todo, который ждал своего часа пол года Если пропустили Claude последние 3 месяца: топ-5 фич с юзкейсами и история про $400K в Bitcoin Проектируем с нуля калькулятор на FPGA. Части 4 и 5: Фреймворк и оборудование Почему 10× от AI могут дать только лояльные сотрудники Speech-to-LaTeX: распознавание математических выражений и предложений в LaTeX Что внутри портфолио продуктовых и ux/ui-дизайнеров из Т-Банка, Додо, Figma, Альфы, Revolut? Чем заменить Excel в 2026 году: обзор российского ПО и других аналогов Как Rust обрабатывает repr и ABI на границе с C: что ломается и почему 5 промтов, чтобы подготовить презентацию в нейросетях через SpeShu.AI Каггл «200 ёлочек 2025»: призы уже раздали, но мы и за идею задачу укладки порешаем. Часть 1 Как ФНС стала data-driven за 5 лет: минус треть штата, плюс 20 новых цифровых сервисов Как настроить кастомную авторизацию в FESB и сохранить стандартный заголовок Как CISO защищаются от прошлого, игнорируя будущее Заменит ли ИИ разработчиков — и что с этим делать компании Влияние AI на позиции QA в 2026 году Я устал гадать, мне лучше или хуже, и сделал систему непрерывного измерения температуры Исходный код Jedi Academy переполнен яростными комментариями разработчиков ИИ существовал до компьютеров: Крышесносные примеры, часть 2 Тупик на игровом поле: почему образовательные и научные настольные игры в 2026 году сжимаются Ускоряет ли нас AI-coding или просто удорожает? Почему иврит лучше учить как систему, а не как набор слов: опыт с HebrewGlot Как я без навыков fullstack-разработчика сделал свой SaaS Паттерн Backend for Frontend (BFF) в разработке современных приложений «Продай мне этот космолёт» или история любви к симуляторам. От космосима X-Tension до ActorModel/DoD/ECS архитектуры. Ч3 Архитектурные компромиссы в разработке игр Ваш Kubernetes упал: найдёте root cause за 15 минут? Надо ли бороться с анизотропией эмбеддингов Злоумышленник публикует .bash_history: смотреть без регистрации и СМС Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 3 Как я сделал утилиту для автоматизации ручных тестов Почему факты не работают: шесть причин, по которым люди верят слухам Neko — собираем музыкальный гаджет в домашних условиях AI Evals: Почему без оценки качества ваш продукт стоит на месте Астрологическая схемотехника Безопасный Docker с torque Spring AI: феноменология цифрового сознания, или Как я перестал бояться и полюбил облачные модели [Перевод] Torque: релизы на автопилоте
OpenAI vs Anthropic: битва экс-коллег за корпоративного клиента и $1 трлн на IPO
Finam_Broker · 2026-05-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели1

Обзор

В 2026 году рынок искусственного интеллекта вступил в новую фазу. Если с 2022 по 2025 годы главным трендсеттером оставалась OpenAI с её ChatGPT, то теперь у неё появилось несколько серьёзных конкурентов. Ключевым из них стала компания Anthropic, созданная бывшими исследователями OpenAI. Обе компании готовятся к выходу на IPO, что обострило их противостояние до предела.

Общие истоки, но разные стратегии

OpenAI была основана в 2015 году как некоммерческая организация, целью которой являлось «развитие цифрового интеллекта с максимальной пользой для человечества». В числе 11 соучредителей были Илон Маск и нынешний глава компании Сэм Альтман. Стартовое финансирование составило $1 млрд, а в 2019 году OpenAI создала коммерческое подразделение и заключила соглашение с Microsoft, которая вложила в стартап ещё $1 млрд, получив контроль над 49% компании. Широкую известность OpenAI обрела в ноябре 2022 года после выхода ChatGPT — именно тогда началась глобальная гонка ИИ, в которую технологические гиганты уже вложили сотни миллиардов долларов.

Anthropic была основана в 2021 году бывшими исследователями OpenAI, включая её нынешнего главу Дарио Амодея. Прорывным для компании стал 2023 год, когда вышел первый чат-бот Claude, а следом были заключены многомиллиардные инвестиционные соглашения с Google и Amazon.

Ключевое различие между компаниями лежит в их подходах к генеративному ИИ. OpenAI ориентирована на громкие коллаборации, масштаб и универсальность технологии, что делает её продукты более подходящими для создания креативного контента или решения сложных аналитических задач. Anthropic же с самого начала ставила во главу угла безопасность и этичность искусственного интеллекта, поэтому её решения предпочтительнее там, где важны снижение рисков и соблюдение нормативных требований, например в финансовой сфере или государственном управлении.

Битва флагманских моделей

В начале февраля 2026 года OpenAI и Anthropic выпустили новые флагманские модели с разницей всего в несколько часов. OpenAI представила GPT-5.3 Codex, ориентированную на агентное кодирование и исследования, а также оптимизированную для повышения эффективности разработки программного обеспечения. Anthropic, в свою очередь, выпустила Claude Opus 4.6, позиционируя её как технологию для профессиональных рассуждений, анализа длинного контекста и совместной работы агентов.

Эксперты отмечают, что этот дуэльный релиз свидетельствует о важном сдвиге: конкуренция на рынке ИИ переместилась с потребительских чат-ботов на корпоративные платформы. Крупные организации теперь являются самыми ценными клиентами для ИИ-компаний, а заключённые с ними долгосрочные контракты могут определять распределение рыночных долей на много лет вперёд.

Где Anthropic уже обошла OpenAI

Именно в корпоративном сегменте баланс сил начинает меняться. Согласно данным компании RAMP, отслеживающей реальные расходы по корпоративным картам и счетам-фактурам десятков тысяч компаний, в 2026 году Anthropic превзошла OpenAI по количеству подтверждённых корпоративных клиентов. Речь идёт не об общем объёме расходов на ИИ и не о стоимости корпоративных контрактов, а именно о числе отдельных компаний, выписавших чеки каждому поставщику ИИ. Это важный индикатор широты проникновения.

В мае 2026 года Anthropic также обогнала OpenAI в рейтинге CNBC Disruptor 50, который отслеживает инновационные венчурные компании, заняв первое место. Компания продемонстрировала один из самых быстрых темпов роста в истории корпоративного программного обеспечения: по словам главы Anthropic Дарио Амодея, в первом квартале 2026 года выручка компании выросла в 80 раз по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Тем не менее OpenAI по-прежнему опережает конкурента по общему доходу от ИИ. Корпоративные контракты OpenAI, как правило, крупнее по сумме, а её потребительские продукты приносят значительный регулярный доход за счёт подписки на ChatGPT. Кроме того, у OpenAI более налаженные отношения с отделами закупок крупнейших компаний из списка Fortune 500. Однако тот факт, что большее число различных компаний переводят деньги Anthropic, чем OpenAI, является тревожным сигналом для лидера, особенно в преддверии IPO, к которому сейчас готовятся обе компании.

Обострение конкуренции перед IPO

К концу 2026 года и OpenAI, и Anthropic планируют выйти на биржу. Обе компании рассчитывают на то, что их стоимость достигнет $1 трлн благодаря быстрым темпам роста финансовых показателей, и для этого им нужна дополнительная ликвидность, которая на частном рынке высока, но не безгранична.

OpenAI в ответ активно привлекает партнёров-консультантов, чтобы переманить корпоративных клиентов у Anthropic, и предоставляет партнёрам ранний доступ к инструментам ИИ в надежде, что они помогут предприятиям «по-новому переосмыслить свои бизнес-процессы в эпоху ИИ».

Anthropic, в свою очередь, не отстаёт. Недавно компания заплатила около $400 млн за компанию Coefficient Bio, которая разрабатывает модели искусственного интеллекта для биологических исследований, — это должно расширить список потенциальных клиентов в будущем. Кроме того, Anthropic переманила к себе сооснователя OpenAI Андрея Карпатого, который будет работать над предварительным обучением ИИ — одним из самых дорогостоящих этапов создания большой языковой модели. Ожидается, что его работа ускорит и масштабирует разработку новых версий Claude.

Прогнозы: кто выиграет гонку?

Противостояние между компаниями накануне IPO становится всё более напряжённым и всё больше напоминает сценарий «победитель получает всё». Как пишет Axios со ссылкой на ИИ-экспертов, если OpenAI в ближайшее время не увеличит прибыль, Anthropic может занять лидирующую позицию на рынке искусственного интеллекта на ближайшие год-два.