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

MyScale Blog
MyScale Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
H
Help Net Security
N
News and Events Feed by Topic
Recent Announcements
Recent Announcements
D
Docker
M
MIT News - Artificial intelligence
L
LangChain Blog
I
InfoQ
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
P
Proofpoint News Feed
博客园_首页
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
美团技术团队
S
Schneier on Security
G
GRAHAM CLULEY
月光博客
月光博客
有赞技术团队
有赞技术团队
Vercel News
Vercel News
Scott Helme
Scott Helme
P
Privacy International News Feed
Last Week in AI
Last Week in AI
Recorded Future
Recorded Future
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
The Cloudflare Blog
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
量子位
S
Security @ Cisco Blogs
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
V
Visual Studio Blog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
NISL@THU
NISL@THU
N
Netflix TechBlog - Medium
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Spread Privacy
Spread Privacy
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
小众软件
小众软件
罗磊的独立博客
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
T
Threatpost
L
Lohrmann on Cybersecurity
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
S
Security Affairs
Cloudbric
Cloudbric
爱范儿
爱范儿
H
Heimdal Security Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives

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
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.