OpenAI предлагает более выгодные условия слияний и поглощений по мере роста конкуренции в сфере корпоративного искусственного интеллекта

OpenAI пытается опередить Anthropic с помощью компаний частного капитала, reportedly представив новый гарантированный минимальный доход в размере 17,5% и ранний доступ к своим новейшим моделям.

Это предложение направлено на такие фирмы, как TPG и Advent, но на самом деле это борьба за дистрибуцию.

Дело в том, как устроен мир: эти компании по слияниям и поглощениям владеют большими группами устоявшихся частных компаний, поэтому это даёт OpenAI более быстрый способ внедрения инструментов, закрепления использования и создания более стабильной выручки до возможного выхода на публичные рынки уже в этом году, хотя, если быть честными, Anthropic выигрывает это противостояние с большим отрывом.

OpenAI усиливает усилия после сделок с компаниями по слияниям и поглощениями, поскольку битва за корпоративных клиентов становится дороже

Структура совместного предприятия также помогает покрыть высокие первоначальные затраты на внедрение ИИ в крупные компании. Эта работа обычно требует от инженеров настройки моделей для каждого клиента, что быстро расходует денежные средства.

И OpenAI, и Anthropic теперь соревнуются в подписании этих партнёрств с компаниями частного капитала, и такой вид конкуренции всё ещё довольно нов для ИИ.

Тем временем, выступая в начале этого месяца на саммите BlackRock по инфраструктуре США в Вашингтоне, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман сказал: «Всё, что имеет такой масштаб, — это как будто так много вещей идёт не так».

Он указал на событие с экстремальными погодными условиями на кампусе дата-центра в Эйблене, штат Техас, которое временно «вывело из строя» объекты, поскольку этот кампус является флагманской площадкой проекта Stargate стоимостью $500 млрд, в котором участвуют OpenAI, Oracle и SoftBank.

В прошлом месяце OpenAI достиг оценки в $730 млрд в ходе рекордного раунда привлечения финансирования, сразу после того, как отказался от некоторых крупных планов расходов, отложил более амбициозные цели и признал, что ему, возможно, выгоднее покупать огромные объёмы облачных мощностей, чем пытаться строить гигантские дата-центры самостоятельно.

Сэм Альтман отступает от гигантских проектов по строительству, поскольку нехватка вычислительных мощностей продолжает оказывать давление на OpenAI

Это изменение не делает конкуренцию легче. OpenAI по-прежнему должен успевать за Anthropic, Google и другими компаниями, создающими модели, приложения и функции.

Проблема в том, что обучение и запуск моделей ИИ требуют огромного количества чипов, вычислительной мощности, памяти и энергии. Сэм и другие руководители уже много лет говорят, что вычислительные мощности являются одним из самых больших узких мест компании.

Несмотря на это, OpenAI продолжает привлекать ошеломляющие суммы денег, включая $110 млрд в начале этого года, из которых $50 млрд поступили от Amazon.

Сэм написал в X в ноябре, что OpenAI и другие компании «вынуждены ограничивать использование наших продуктов и не предлагать новые функции и модели, поскольку мы сталкиваемся с такой острой нехваткой вычислительных мощностей».

До этого большая часть истории вокруг OpenAI касалась того, насколько агрессивно Сэм пытался обеспечить мощности.

Компания подписала ряд инфраструктурных сделок на миллиарды долларов с Nvidia, Advanced Micro Devices и Broadcom. В том же посте от ноября Сэм сказал, что OpenAI рассматривает обязательства примерно на $1,4 трлн в течение следующих восьми лет.

Как компания с годовой выручкой в $13,1 млрд (которая, кстати, ещё не получена) может брать на себя такие огромные обязательства? Последний раунд финансирования добавил ещё больше сделок по обеспечению мощностей.

В рамках пакета финансирования на $110 млрд, объявленного в прошлом месяце, OpenAI согласилась использовать около 2 гигаватт мощности Trainium через Amazon Web Services. Trainium — это собственный ИИ-чип AWS, и Amazon представила Trainium3 в декабре.

Nvidia также присоединилась к раунду с инвестициями в размере $30 млрд. OpenAI заявила, что расширила свои отношения с Nvidia и согласилась использовать 3 гигаватта выделенной мощности для вывода моделей (inference) и 2 гигаватта мощности для обучения на будущих системах Nvidia Vera Rubin.