На конференції HumanX, що проходила в Сан-Франциско, де зібралися 6500 керівників, засновників і інвесторів для обговорення штучного інтелекту, стало очевидно, що OpenAI більше не є домінуючою темою в цій галузі. Наразі цю роль зайняла компанія Anthropic.
Вірусний кодогенератор Anthropic, Claude Code, став популярною темою обговорень, хоча багато учасників визнали, що OpenAI, Cursor і Google також пропонують потужні альтернативи.
Попри конфлікт з Пентагоном, що став публічним минулого місяця і отримав судове розглядання, Anthropic продовжує набирати обертів. Міністерство оборони США внесло Claude до чорного списку, але, завдяки суперечливим рішенням у двох судах, компанія може продовжувати співпрацю з іншими федеральними агентствами, поки справи розглядаються.
Сильні позиції Anthropic в корпоративному секторі дозволили їй скористатися зростаючою популярністю AI-кодогенераторів, які використовуються для створення, редагування і перевірки коду. Таким чином, хоча OpenAI запустила бум генеративного AI у 2022 році, Anthropic має найбільші шанси виграти контракти від найбільших витратників.
Кореспонденти CNBC поспілкувалися з 19 керівниками та інвесторами на HumanX, деякі з них попросили не називати своїх імен, щоб мати можливість висловитися вільно. Ось три основні висновки.
Claude став “релігією”
Anthropic була заснована у 2021 році групою дослідників і керівників, які залишили OpenAI. Ця стартап-компанія оцінюється у 380 мільярдів доларів, що робить її однією з найцінніших приватних компаній у світі.
Claude Code був запущений для широкої аудиторії у травні 2025 року, і з лютого він генерував понад 2,5 мільярда доларів річного доходу. Арвінд Джайн, CEO компанії Glean, що займається AI, зазначив, що Claude Code надихнув на “Claude Mania”, що створює тиск на бізнес-лідерів, аби вони впроваджували його.
“Це стало релігією, ось такого рівня mania,” – сказав Джайн в інтерв’ю. “Якщо запитати людей, ‘Який AI інструмент ви б хотіли?’ відповідь буде Claude.”
У вівторок Anthropic оголосила про нову AI модель, Claude Mythos Preview, з розширеними можливостями кібербезпеки завдяки своїм сильним навичкам кодування та логічного мислення. Модель викликала великий інтерес на HumanX, хоча її впровадження обмежене для близько 50 компаній.
Віктор Ріпарбеллі, CEO AI-компанії Synthesia, сказав, що Anthropic змогла продемонструвати зосередженість і стриманість у своїх моделях та продуктах, що може бути важким для молодих швидко розвиваючихся компаній.
“Розробники Anthropic сказали, ‘Ми не будемо займатися відео, не будемо цікавитись голосовими моделями, просто вирішимо питання коду,’ і тепер ми тут,” – сказав Ріпарбеллі в інтерв’ю. “OpenAI стикалася з проблемою необхідності маркетувати шість різних продуктів, що лише забирає увагу споживачів.”
Один інвестор зауважив, що, хоча Anthropic постійно підтримує високий рівень і визначила важливий випадок використання AI, галузь все ще молода, а динаміка може легко змінитися.
Управління змінами в AI
Компанії технологічного сектору намагаються адаптувати своїх клієнтів до епохи AI, водночас стикаючись із питанням, як ефективно використовувати та впроваджувати агентів всередині своїх структур. Навіть стартапам з Кремнієвої долини важко встигати за швидкими змінами.
Ашвін Сренівас, президент стартапу Decagon, зазначив, що поява кодогенераторів призвела до ряду змін у його компанії. Decagon змінила процес співбесід, дозволяючи кандидатам користуватися цими інструментами, а також має можливість використовувати менші команди інженерів.
Проект, для якого раніше потрібно було чотири або п’ять інженерів, “стала двома інженерами, оскільки усі можуть рухатися значно швидше,” – сказав Сренівас в інтерв’ю.
Для Навріни Сінгх, CEO стартапу Credo AI, що займається управлінням AI, розширене використання нових AI інструментів було одночасно захоплюючим і тривожним. Вона зазначила, що надмірна комунікація, зокрема з клієнтами, стала критично важливою.
“Речі, які я раніше не могла зробити, і для яких мені потрібно було наймати 10 людей, я можу створити за вихідні,” – сказала Сінгх. “Тривога полягає в тому, що я не можу контролювати свій план і зобов’язання перед підприємствами, які хочуть більше ясності та стабільності.”
Великі технологічні компанії стикаються з подібними змінами.
Президент Cisco, Джіту Патель, повідомив, що близько 85% їхніх інженерів, або близько 18 000 працівників, вже використовують AI, але шлях до цього був не таким, яким він його очікував. Патель зазначив, що Cisco зрозуміла, що потрібно зосередитися на впровадженні, а не на досягненні результатів.
“Ви не можете думати про це як про інструменти, ви повинні сприймати їх як цифрових колег, які долучаються до вашої команди, оскільки ваша командна структура може змінитися,” – зазначив Патель на конференції. “Вашу команду можуть скласти не вісім осіб, а лише двоє людей та шість агентів, або ж два людини й безліч агентів.”
Гонка з Китаєм
Qwen3 – це остання модель великої мовної моделі від Alibaba, яка поєднує традиційні можливості LLM із “сучасним, динамічним мисленням”.
Непевна двотижнева угода про припинення вогню між США та Іраном має величезні наслідки для енергетичного і фінансового ринків у всьому світі. Проте більшість керівників і інвесторів, з якими CNBC спілкувалася на HumanX, зазначили, що вони ще не відчувають безпосереднього бізнесового впливу від останніх конфліктів на Близькому Сході.
Вони зосереджені на ще одній глобальній геополітичній проблемі: відкритих моделях Китаю.
У сфері штучного інтелекту модель вважається відкритою, якщо її параметри, або елементи, які покращують її результативність і прогнози під час навчання, доступні для публіки. Станом на квітень китайські відкриті моделі, такі як GLM-5.1, Kimi K2.5 та Qwen3.5 домінують у галузевих бенчмарках.
Американські компанії активно не користуються моделями з Китаю. Cursor створила свою модель Composer 2, використовуючи Kimi 2.5. CEO Airbnb, Браян Ческі, розповів CNBC у жовтні, що чат-бот його компанії значною мірою залежить від Qwen від Alibaba.
Беручи до уваги важливість, яку індустрія AI в США надає перевазі над Китаєм у інноваціях, в країні існує великий акцент на закритті пробілу в відкритих моделях. Два інвестори сказали CNBC, що вони витрачають багато своїх часу та ресурсів на цю мету, а третій зазначив, що це є одним з ключових завдань для галузі на сьогодні.
Джайна з Glean акцентував увагу на важливості наявності декількох варіантів.
“Тренд, який ми спостерігаємо, це те, що підприємства сьогодні дуже обережні у виборі постачальників для всієї своєї AI, – зазначив Джайна. – Вони не хочуть працювати тільки з однією чи двома компаніями, адже знають, що інновації відбуваються у багатьох сферах, а також у відкритому коді. Вам потрібно мати вибір.”