Проблема помощнее: что стоит за ограничениями ИИ-моделей
Американские разработчики искусственного интеллекта все чаще ограничивают доступ к своим моделям: ужесточают лимиты, вводят новые тарифы и проверку личности, а новые функции открывают постепенно. Власти объясняют это безопасностью и национальными интересами, компании — монетизацией. Однако причина может быть проще: вычислительных мощностей пока не хватает, чтобы одновременно обслуживать всех пользователей, считает генеральный директор MWS AI (входит в МТС Web Services) Денис Филиппов.
Было, но не прошло
Весной OpenAI объявила о закрытии сервиса генерации видео Sora. Видеогенерация относится к самым дорогим массовым сценариям, поэтому решение можно было объяснить слабой монетизацией продукта. Однако уже через два месяца стало понятно, что компания высвобождает вычислительные ресурсы и разработку для корпоративного сегмента, в котором она уступает ближайшему конкуренту — Anthropic. По данным финтех-компании Ramp, которая выпускает корпоративные карты, в апреле продукты Anthropic оплачивали 34% компаний из выборки сервиса, продукты OpenAI — 32%.
В июле OpenAI снизила цену GPT-5.6 Luna на 80%, GPT-5.6 Terra — на 20%. То есть при том же бюджете компании могут обрабатывать больше документов, чаще запускать агентов и подключать к ИИ больше сотрудников. Снижение цен позволяет OpenAI предложить корпоративным клиентам более выгодные условия и укрепить позиции в конкуренции с Anthropic. Однако у этой стратегии есть обратная сторона: рост числа клиентов и запросов увеличивает потребность в вычислительных мощностях, которые OpenAI приходится постоянно наращивать. Генеративный ИИ требует отдельного вычисления для каждого ответа. Чем больше запросов, длиннее рассуждение и сложнее задача, тем больше ресурсов нужно.
Особое значение эта конкуренция приобретает на фоне подготовки компаний к IPO: в начале июня Anthropic и OpenAI официально начали процесс выхода на биржу в США. Теперь компаниям предстоит убедить инвесторов, что растущий спрос на ИИ можно превращать в выручку и обслуживать без постоянного ухудшения качества и доступности сервисов. Поэтому публичный разговор о дефиците вычислительных мощностей осложнил бы историю роста, которую компании предлагают рынку.
Для корпоративного заказчика дефицит мощностей может означать задержки, ошибки перегрузки и отказ отдельных запросов. Для инвестора он ограничивает темпы роста: без расширения инфраструктуры компания не может превратить весь спрос в выручку. OpenAI и Anthropic объясняют лимиты борьбой со злоупотреблениями, стабильностью сервисов и справедливым распределением ресурсов. Но одновременно тарифы и уровни обслуживания позволяют отдавать приоритет клиентам, которые оплачивают выделенные мощности и гарантированную доступность.
Встать в очередь
Что происходит после запуска мощной модели без ограничений, показала Moonshot AI. В середине июля китайская компания выпустила Kimi K3. Спрос оказался настолько высоким, что уже через три дня, 19 июля, разработчик ограничил доступ для новых подписчиков. Проблема, впрочем, не нова. Во время технологического бума спрос часто растет быстрее инфраструктуры, и тогда доступ приходится распределять с помощью очередей и приоритетов.