Кто выигрывает гонку на корпоративном ИИ-рынке

По данным Menlo Ventures, расходы компаний на использование API LLM за последние полгода выросли с с $3,5 миллиарда до $8,4 миллиарда. Лидером корпоративного сегмента стала Anthropic, сместившая с первой позиции OpenAI.

Сейчас 32% всех корпоративных LLM-нагрузок приходятся на модели Anthropic. OpenAI удерживает 25%, Google — 20%, Meta с Llama — 9%. Новые китайские решения, включая DeepSeek, занимают лишь 1%, несмотря на громкие релизы.

Эксперты выделяют три ключевые тенденции, которые обеспечили Anthropic лидерство. Во-первых, генерация кода стала первым массовым и прибыльным применением ИИ. Claude занял 42% рынка инструментов для программистов, более чем вдвое обогнав OpenAI.

Во-вторых, компании переходят к постобучению с верификацией (RLVR), что позволяет быстрее улучшать качество моделей на проверяемых задачах, особенно в программировании. В-третьих, 2025 год стал годом ИИ-агентов: модели научились использовать внешние инструменты и решать задачи поэтапно, что резко увеличило их практическую ценность.

Доля опенсорс-решений в рабочих нагрузках снизилась с 19% до 13%. Несмотря на популярность Llama от Meta, апрельский релиз Llama 4 разочаровал бизнес невысокими результатами. Основные причины стагнации — техническая сложность внедрения, отставание по качеству и осторожность компаний в отношении китайских API.

Сейчас 66% команд обновляют модели в рамках существующего провайдера, и лишь 11% меняют поставщика. Даже при десятикратном удешевлении старых моделей компании предпочитают новейшие решения ради качества работы.

Еще одна заметная тенденция — рост расходов на инференс. 74% стартапов и почти половина крупных предприятий тратят основную часть средств на запуск моделей в продакшне, а не на обучение. Это говорит о взрослении рынка и переходе ИИ из лабораторий в реальные бизнес-процессы.