ChatGPT упёрся в потолок

За последний год внутри OpenAI стали замечать странную и тревожную вещь: пользователи перестали реагировать на рост «умности» ChatGPT. Раньше каждый серьёзный апгрейд модели приводил к всплеску использования — люди быстро находили новые способы извлечь пользу из улучшенного ИИ. Теперь же, несмотря на рост аудитории, качественный скачок в рассуждениях, математике и сложных вычислениях почти не отражается на поведении большинства пользователей.

Это особенно парадоксально на фоне того, чем гордится исследовательское подразделение OpenAI. Модели, способные тянуть задачи уровня Международной математической олимпиады или выигрывать студенческие соревнования по программированию, — это серьёзное достижение. Но типичному пользователю ChatGPT нужны не доказательства теорем и оптимизация алгоритмов, а фильмы, решение бытовых проблем и быстрые справки. Как метко заметил Питер Гостев из LMArena, для таких запросов не нужен ИИ, который «думает полчаса».

В итоге между исследовательским направлением компании и её главным продуктом образовалась трещина. ChatGPT — основной источник выручки, но он всё меньше выигрывает от того, на что тратятся месяцы работы более чем 1 000 исследователей. Это создало окно возможностей для конкурентов, прежде всего для Google, который не делает ставку на один чат-бот, а встраивает ИИ повсюду: в поиск, браузер, почту и мобильные устройства. В итоге идея, что ChatGPT «убьёт Google Search», за последние два года заметно поблекла.

На этом фоне Сэм Альтман объявил внутренний «code red» — сигнал, что компанию нужно срочно перенацеливать на улучшение самого чат-бота, а не только на абстрактный прогресс в «фронтирной» науке. Формально дела у OpenAI идут блестяще: более $19 млрд годовой выручки, быстрый рост подписок, планы привлечения инвестиций при оценке около $750 млрд. Вот только не ясно, как ему выйти на $200 млрд выручки к 2030 году, для этого ChatGPT должен стать ежедневным инструментом, а не просто «умным помощником на всякий случай».

Здесь всплывает ещё одно ограничение — интерфейс. Текстовый чат плохо раскрывает возможности системы. Пользователи часто просто не знают, что ChatGPT умеет анализировать изображения, помогать с диагностикой ошибок или работать как сложный исследовательский инструмент. Руководитель продукта Ник Тёрли сравнивает нынешний интерфейс с MS-DOS: функционально мощно, но визуально и когнитивно бедно. Не случайно Фиджи Симо, отвечающая за приложения, говорит о переходе к «полностью генеративному UI», где формат ответа подстраивается под задачу.

Проблему усугубляют сами reasoning-модели. Они медленнее, дороже и зачастую избыточны для повседневных вопросов. Более того, попытки встроить их в чат иногда буквально ухудшали качество ответов. OpenAI уже тихо откатывает автоматическое использование таких моделей в дешёвых тарифах — тревожный сигнал, что исследовательский флагман стал обузой для массового продукта.

Контраст особенно заметен на фоне Anthropic, где рост «умности» моделей почти напрямую конвертируется в продажи API для бизнеса. У OpenAI же улучшения моделей сильнее влияют на корпоративные сервисы, чем на ChatGPT, хотя именно от чат-бота ждут выручки.

Внутри OpenAI всё чаще звучит опасение, что для среднего пользователя разница между ChatGPT и Gemini от Google скоро станет неочевидной. А в отличие от соцсетей, у чат-ботов почти нет сетевых эффектов: то, что ими пользуются миллионы, не делает ответы принципиально лучше для каждого отдельного человека.

В итоге компания оказалась в ловушке собственного успеха. Она построила умный ИИ, но продаёт его через продукт, от которого большинство людей хотят скорости, простоты и предсказуемости. И сейчас главный вызов для OpenAI — не сделать модели ещё умнее, а научиться превращать уже имеющийся интеллект в очевидную и повседневную ценность, за которую захочется платить. Потому что пока синяя линия платящих подписчиков на графике (см) выглядит уныло — раскошеливаются только пятеро из каждой сотни пользователей.

@anti_agi