На этом фоне Muse Spark от Meta выглядит почти контрпримером ко всей конструкции. Это первая модель новой лаборатории Meta Superintelligence Labs: мультимодальная, с рассуждением, не SOTA, но вполне конкурентоспособная. И именно поэтому позиция Meta здесь особенно интересна.

У Meta нет облачного и корпоративного бизнеса. Вообще. Microsoft выбирает между Azure и Copilot. Amazon делит мощности между AWS и собственными сервисами. Anthropic и OpenAI балансируют между потребительским и корпоративным рынком. А Meta выбирать не нужно: все мощности можно направлять на потребителей, без внутреннего конфликта за ресурсы. Плюс у неё уже есть встроенная рекламная модель монетизации.

У OpenAI ситуация обратная. ChatGPT с сотнями миллионов пользователей парадоксальным образом начинает превращаться в обузу: вычисления, которые съедает потребительский трафик, можно было бы отдать корпоративным клиентам, платящим на порядок больше. У ChatGPT в теории могла бы быть рекламная модель — OpenAI прогнозирует $102 млрд рекламной выручки к 2030 году, — но пока её нет. Значит, потребительская база остаётся чистыми альтернативными издержками. И соблазн перекидывать ресурсы в агентские задачи для корпоративного сегмента будет только расти.

Отсюда вывод Томпсона: Meta должна открыть Muse — так же, как когда-то открыла Llama. Сильная открытая модель бьёт сразу по Anthropic и OpenAI: снижает их способность диктовать цены, усиливает конкуренцию за мощности и расчищает потребительский рынок для Meta, у которой нет конфликта интересов.

Aggregation Theory не умерла — но её зона применимости сузилась. На потребительском рынке она по-прежнему работает: дистрибуция и транзакционные издержки в ИИ близки к нулю, и лучший продукт продолжает собирать больше всего пользователей. А вот на корпоративном рынке эта теория никогда толком и не действовала. Там Anthropic и OpenAI будут подниматься вверх по стеку и конкурировать уже не друг с другом, а напрямую с софтверными вендорами. Это, кстати, ещё один аргумент против широкого релиза передовых моделей: зачем усиливать чужие продукты, если можно самому занять их место.

В итоге главный спор сводится к простому вопросу: что важнее — владение спросом или владение предложением? OpenAI говорила инвесторам, что её преимущество перед Anthropic — именно в предложении: компания раньше и агрессивнее вложилась в мощности.

Томпсон ставит на спрос. Логика у него такая: дистрибуция и транзакционные издержки в ИИ по-прежнему близки к нулю, то есть базовые условия для агрегаторов сохраняются. Лучший продукт собирает пользователей, пользователи приносят деньги, деньги позволяют покупать мощности — в том числе у тех, у кого они уже есть. Сделка Anthropic по TPU — хорошая иллюстрация: это не Anthropic догоняет Google по вычислениям, а Anthropic буквально выкупает предложение у Google, потому что спрос на Claude позволяет платить больше за те же чипы.

Да, мощности стали дороже, но если у тебя достаточно сильный входящий поток выручки, это не ломает модель, а лишь повышает цену лидерства.

Тут я бы добавил оговорку. Томпсон прав, что спрос в итоге важнее предложения, но это двусторонний рынок, и он всегда про баланс. Спрос, который нельзя утолить, не накапливается — он уходит к конкурентам. Когда Uber не может подать машину, ты вызываешь Lyft. Если Anthropic раз за разом не может обслужить клиента на нужном уровне, этот клиент пойдёт в OpenAI. Владеть спросом можно только до тех пор, пока у тебя хватает саплая его удержать.

Дефицит мощностей реален, но, по Томпсону, он временный. Когда ИИ станет «достаточно хорошим» для большинства задач, себестоимость запроса снова начнёт стремиться к нулю. Просто этот момент сейчас кажется дальше, чем когда-либо.