У подкасті 20VC інвестори Джейсон Лемкін (SaaStr, ранній інвестор у низку SaaS‑лідерів) та Рорі О’Дрісколл (Scale Venture Partners) обговорюють те, як змінюється ринок фундаментальних AI‑моделей. На тлі рекордних раундів для Anthropic, тиску на OpenAI та появи Gemini від Google формується нова «велика трійка» — олігополія, яка визначатиме, які моделі працюватимуть під капотом більшості цифрових продуктів.
У центрі дискусії — три пов’язані теми: чому OpenAI тимчасово втратила темп і як це вдарило по її партнерах, як Anthropic вирвалася вперед у кодингу, та чому попри все інвестори вже дивляться на ринок як на стійку тріаду OpenAI–Anthropic–Gemini.
OpenAI спіткнулася на цілях зростання — і потягнула за собою Oracle та CoreWeave
Минулого року OpenAI не виконала власні внутрішні плани щодо зростання користувачів і виручки. Цей промах сам по собі не був публічним шоком для тих, хто уважно стежив за ринком, але став важливим тригером для публічних інвесторів: акції партнерів OpenAI, зокрема Oracle та CoreWeave, просіли приблизно на 5–7%.
Причина реакції ринку не лише в самих цифрах, а в тому, що вони підтвердили тренд, який у професійній AI‑спільноті був помітний ще кілька місяців тому. У другій половині року OpenAI, за оцінкою О’Дрісколла, «провалила першу частину своєї роботи» — не змогла вчасно вивести на ринок достатньо сильні нові моделі.
Для компанії, яка одночасно має дві критичні задачі — будувати кращі моделі та купувати достатньо обчислювальних ресурсів, щоб їх запускати, — це виявилося болючим. Обчислювальні потужності були, але саме якість моделей у певний момент відстала від очікувань ринку.
Наслідок: помітне падіння відносної «тяги» OpenAI в порівнянні з Anthropic, особливо в одному з найприбутковіших сегментів — кодингу. Саме цей зсув у частці ринку, який стався торік, сьогодні «доганяє» публічні компанії, пов’язані з OpenAI, у вигляді корекції їхніх оцінок.
Інвестори на публічних ринках, які часто реагують із запізненням, фактично відреагували на те, що у вузькому AI‑колі було очевидно вже 3–4 місяці: OpenAI тимчасово втратила лідерство в ключовому напрямку, а Anthropic цим скористалася.
Як Anthropic відібрала кодинг у OpenAI — і чому це помітив навіть Ілон Маск
Кодинг — один із найважливіших драйверів зростання ринку LLM за грошима. Саме тут Anthropic змогла зробити ривок, який змінив баланс сил.
За словами Лемкіна, стрімке зростання Anthropic минулого року було не лише результатом загального вибуху інтересу до AI. Значна частина цього зростання — це реальне перетікання ринку від OpenAI до Anthropic у кодингових сценаріях.
Цей зсув підсилився публічним сигналом з боку Ілона Маска, який заявив, що в Anthropic є «щось особливе» саме в кодингу. Для ринку, де репутація та сприйняття якості моделей поширюються блискавично, така заява стала додатковим маркером: Claude і його кодингові можливості сприймалися як кращі або принаймні більш привабливі для розробників у певний період.
Важливий нюанс: йдеться не про те, що OpenAI раптом стала «поганою», а про відносну перевагу. У момент, коли попит на AI‑кодинг вибухово зростав, Anthropic змогла запропонувати досвід, який розробники та компанії вважали більш продуктивним.
Це співпало з тим, що OpenAI, за оцінкою співрозмовників, «не побудувала достатньо хороших моделей» у другій половині року. В результаті Anthropic не просто зростала разом із ринком, а активно відбирала частку саме в OpenAI.
Цей епізод показав дві речі. По‑перше, ринок фундаментальних моделей ще далекий від стабільної рівноваги: навіть лідер може швидко втратити частину позицій, якщо на кілька кварталів відстане в якості. По‑друге, вузькі ніші на кшталт кодингу можуть стати трампліном для перерозподілу сил у всьому стеку AI‑застосувань.
Від «вчорашньої війни» до 5.5: OpenAI повертається в кодинг‑гонку
Попри те, що минулий рік був для OpenAI непростим у кодинговому сегменті, ситуація не застигла. Нова модель компанії, яку Лемкін ідентифікує як 5.5, уже змінює сприйняття.
О’Дрісколл зазначає, що відгуки про її можливості в кодингу «дуже сильні» і що вона «ймовірно краща за поточну модель Anthropic» у цьому напрямку. Тобто тимчасова перевага Claude в кодингу, яка дозволила Anthropic забрати частку ринку, може виявитися саме тимчасовою.
Це підкреслює циклічну природу конкуренції між провайдерами фундаментальних моделей. Перевага в якості — це не статичний актив, а змінна, яка оновлюється з кожним великим релізом. Те, що ринок сприймав як «факт» ще кілька місяців тому («Anthropic кращий у кодингу»), уже сьогодні виглядає як «вчорашня війна».
Цікаво, що в той час, коли публічні ринки лише зараз «перетравлюють» слабший період OpenAI, у професійній AI‑спільноті вже з’явився інший наратив: нині саме Anthropic отримує хвилю критики за проблеми з масштабуванням Claude та підтримкою користувачів, тоді як нові моделі OpenAI вважаються більш конкурентоспроможними.
Цей часовий лаг між тим, як змінюється реальна якість моделей, і тим, як на це реагують публічні інвестори, створює додаткову волатильність. Але для самих гравців головний висновок інший: утримати стабільну перевагу в якості майже неможливо, тож доводиться жити в режимі постійного перезапуску гонки.
Коли моделі обирають не люди, а агенти: як змінюється конкурентна перевага
Попри драму навколо кодингу, Лемкін пропонує дивитися на це як на «вчорашню історію». На його думку, ключова зміна попереду — це перехід від світу, де моделі обирають люди, до світу, де моделі обиратимуть AI‑агенти.
Сьогодні вибір між OpenAI, Anthropic чи Gemini часто виглядає як людське рішення: розробник, CTO чи продакт‑менеджер тестує моделі, читає відгуки, слухає колег і вирішує, з ким інтегруватися. У такій реальності важливу роль відіграють звички, бренди, «улюблені» інструменти.
Лемкін стверджує, що це швидко зміниться. У міру того як агенти почнуть виконувати все більше завдань — від маркетингу до підтримки клієнтів і, звісно, кодингу, — саме вони обиратимуть, з якими LLM працювати. І робитимуть це не з огляду на людські симпатії, а виходячи з власних оцінок якості, швидкості, вартості та доступності.
Цей зсув має два важливі наслідки для конкуренції між OpenAI, Anthropic і Gemini.
По‑перше, зникає «людське якоріння». Якщо раніше розробник міг роками залишатися на улюбленій платформі, навіть коли з’являлися кращі альтернативи, то агент, який оптимізує власну продуктивність, потенційно може змінювати модель значно частіше. Ринок стає ближчим до «щоденного переобрання», де кожен запит — це новий конкурс між моделями.
По‑друге, змінюється саме поняття конкурентної переваги. Те, що робить людей продуктивнішими з Claude, не обов’язково так само добре працює для агентів. Лемкін прямо говорить, що для його власних агентів — «AI‑віце‑президентів» з маркетингу та роботи з клієнтами — OpenAI виявився кращим вибором. Агенти «люблять» API OpenAI, і це стало для нього вагомішим аргументом, ніж особисті вподобання.
Якщо ця логіка масштабуватиметься, то майбутня боротьба між OpenAI, Anthropic і Gemini буде йти не стільки за серця розробників, скільки за «симпатії» мільйонів агентів, які працюватимуть під капотом бізнес‑процесів. І тут OpenAI, на думку Лемкіна, має сильну позицію: її API вже сьогодні виявляється привабливим саме для агентних сценаріїв.
Агентний «рейтинг» API: Stripe як фаворит і упередженість до лідерів
Щоб краще зрозуміти, як агенти можуть обирати інструменти, Лемкін провів експеримент, який він називає «агентним API‑грейдером». Він змусив три моделі — Claude, OpenAI та Gemini — спільно оцінити 120 найпопулярніших API‑сервісів і визначити, які з них найкраще підходять для використання агентами.
Результат виявився показовим. Єдиною компанією, яка отримала оцінку A+, стала Stripe. Для інвесторів це ще один аргумент на користь того, що Stripe залишається не просто великим платіжним гравцем, а й ключовою інфраструктурою для майбутнього світу агентів.
Але ще цікавішим виявився загальний патерн: моделі виявилися «дуже упередженими» на користь ринкових лідерів, які сприймаються як інноваційні. Якщо спростити, агенти тяжіють до великих і динамічних гравців, а не до застарілих інструментів, навіть якщо ті все ще мають значну базу користувачів.
Показовий приклад — маркетингові платформи Marketo, Outreach і Salesloft. Моделі не просто не рекомендували їх для агентних сценаріїв, а фактично висміювали як «безкорисні для агентів». Аргументація була прямолінійною: агент може самостійно згенерувати й надіслати кращий лист, ніж через ці системи, тож потреба в них зникає.
Цей експеримент також показав, як самі моделі оцінюють одна одну. У «рейтингу» трьох фундаментальних гравців — Gemini, OpenAI та Anthropic — саме Anthropic виявився на першому місці, трохи попереду OpenAI, тоді як Gemini опинився помітно нижче. Інакше кажучи, коли моделі «радяться» між собою, вони схильні обирати трійку лідерів, але всередині цієї трійки вже формується власна ієрархія.
Це ще один аргумент на користь того, що ринок фундаментальних моделей рухається до олігополії: агенти, які стають новими «споживачами» сервісів, тяжіють до обмеженого кола великих і інноваційних постачальників, підсилюючи їхнє домінування.
Три гравці, як у хмарі: чому інвестори вже бачать олігополію OpenAI–Anthropic–Gemini
На цьому тлі Рорі О’Дрісколл формулює просту, але важливу тезу: ринок фундаментальних моделей уже сьогодні виглядає як тристороння олігополія.
У його ментальній моделі OpenAI, Anthropic і Gemini займають позиції, подібні до тих, які в хмарній інфраструктурі посідають AWS, Azure та Google Cloud. Це не монополія, але й не фрагментований ринок із десятками рівнозначних гравців. Це «затишна» трійка, в якій кожен має достатню вагу, щоб бути обраним, але вхід нових гравців у цей клуб стає дедалі складнішим.
Порівняння з хмарою не випадкове. Як і в інфраструктурі, фундаментальні моделі вимагають колосальних інвестицій у обчислювальні ресурси, дослідницькі команди та глобальну дистрибуцію. Це природно штовхає ринок до концентрації навколо кількох гравців, які можуть дозволити собі такі витрати.
У світі, де агенти обирають моделі, ця концентрація лише посилюється. Якщо агентам властиво тяжіти до ринкових лідерів, які демонструють інноваційність, то OpenAI, Anthropic і Gemini отримують додаткову «ренту масштабу»: що більше вони використовуються, то більше їх рекомендують як «кращих» для нових сценаріїв.
Це не означає, що інші гравці не матимуть шансів. Але, за логікою О’Дрісколла, щоб стати релевантним вибором для агентів, доведеться пробитися в цей «клуб трьох» або створити настільки унікальну нішу, що агенти вважатимуть її незамінною. Для більшості компаній це буде надзвичайно складно.
Висновок: «вчорашні» поразки, «завтрашні» агенти і стабілізація великої трійки
Історія з тим, як OpenAI не виконала внутрішні плани зростання і тимчасово поступилася Anthropic у кодингу, важлива, але вона вже частково в минулому. Нова модель 5.5 повертає OpenAI в лідери в кодингових сценаріях, а публічні ринки лише зараз наздоганяють те, що професійна спільнота побачила раніше.
Набагато важливішим є те, що попереду: перехід до світу, де моделі обирають не люди, а агенти. У такій реальності конкурентна перевага визначатиметься не тим, наскільки зручно людині працювати з Claude чи GPT, а тим, які моделі агенти вважають найефективнішими для своїх завдань.
Перші експерименти показують, що агенти схильні обирати ринкових лідерів і відкидати застарілі інструменти, які не додають їм цінності. У фундаментальних моделях це вже сьогодні формує тристоронню олігополію OpenAI–Anthropic–Gemini, яку інвестори порівнюють із тріадою AWS–Azure–Google Cloud у хмарі.
Для ринку це означає дві речі. По‑перше, боротьба за якість моделей залишатиметься безперервною, і тимчасові поразки на кшталт торішнього відставання OpenAI в кодингу будуть повторюватися для всіх гравців. По‑друге, попри цю волатильність, структура ринку, ймовірно, залишатиметься концентрованою навколо великої трійки, яка визначатиме, як саме працюватимуть мільярди агентів у бізнес‑процесах по всьому світу.