На прошлой неделе американская компания OpenAI объявила о закрытии ИИ-генератора реалистичных видео Sora. Приложение прекратит свою работу в апреле. Эта новость стала неожиданной для рынка: сервис стремительно набрал популярность в 2025 году, достигнув 1 млн пользователей быстрее, чем ChatGPT, и открывал новые горизонты для монетизации, включая свежую сделку с Disney. Почему американский гигант закрывает сервис, который называли «ИИ-TikTok» и «новым этапом в развитии соцсетей», и что это значит для индустрии, в колонке для Forbes рассказывает генеральный директор MWS AI Денис Филиппов.
Недолгая жизнь
OpenAI запустила Sora в 2024 году. Однако популярность сервиса начала расти лишь осенью прошлого года, когда была представлена обновленная версия приложения — Sora 2 — с расширенными функциями. Если изначально приложение генерировало короткие видео с частыми ошибками, то новая версия позволила создавать более длинные и реалистичные ролики. Главное нововведение заключалось в возможности переносить конкретных людей и персонажей из других видео в сгенерированную среду, точно воспроизводя их внешний вид, движения и голос.
Функции модели произвели настоящий фурор: соцсети заполнили абсурдные видео, в которых Диана, принцесса Уэльская, занимается паркуром, а мультипликационный персонаж Губка Боб квадратные штаны сидит за столом в Овальном кабинете Белого дома и т.д. Версия для iOS преодолела отметку в 100 000 установок уже в первый день после релиза, несмотря на то, что доступ к ней был только по приглашению. Через два дня приложение заняло первое место в американском App Store, достигнув 1 млн загрузок. Для сравнения, ChatGPT понадобилось пять дней для достижения этой цифры. Сервису предсказывали большое будущее, прозвав его «ИИ-TikTok», который станет «новым этапом в развитии социальных сетей».
Тем не менее, успех оказался недолговечным. Уже через несколько месяцев после запуска популярность приложения начала падать: если в ноябре 2025 года его скачали рекордные 3,2 млн раз, то в декабре эта цифра снизилась до 2,2 млн. Одной из причин стали проблемы с авторскими правами. Пользователи создавали вирусные видео с персонажами голливудских студий — например, Гарри Поттером и Суперменом. Это вызвало недовольство киноиндустрии: американская Ассоциация кинокомпаний (Netflix, Paramount, Sony, Universal, Warner Bros и другие лидеры) призвала OpenAI «принять немедленные и решительные меры», чтобы решить проблему с кражей контента. В ответ технологический гигант ввел ограничения на использование чужой интеллектуальной собственности, что привело к снижению интереса аудитории.
Ситуацию должна была спасти сделка с Disney: в декабре OpenAI заключила трехлетнее соглашение по лицензированию контента голливудской компании для Sora в обмен на инвестиции в размере $1 млрд. Это соглашение позволило бы пользователям на протяжении трех лет легально создавать видео с более чем 200 персонажами Disney, Marvel, Pixar и Star Wars — от Микки-Мауса до Йоды. Более того, стороны планировали отбирать самые интересные ролики и показывать их на официальной стриминговой платформе Disney+. Однако согласно открытым данным, это не помогло вернуть аудиторию: в январе количество загрузок сократилось еще на 45%, до 1,2 млн. Одной из вероятных причин стало усиление конкуренции — новые платформы, такие как Veo от Google, обеспечивали качество не ниже Sora. Появление видеогенератора Seedance 2.0 от китайской компании ByteDance в феврале 2026 года только усугубило ситуацию.
Новый фокус
Закрытие же, скорее всего, не связано с оттоком пользователей и появлением конкурирующих моделей. За последние годы OpenAI заработала репутацию компании без четкого продуктового фокуса и, вероятно, хочет это исправить перед публичным размещением акций. Для этого необходимо сместить акцент на сервисы с ясной моделью монетизации, которые позволят гиганту выйти на прибыль. Sora в эту стратегию, скорее всего, не вписывается.
Компания пыталась монетизировать сервис через платные функции — например, за $4 можно было генерировать на 10 видео больше в день, чем на бесплатном тарифе. Однако пользователи не были готовы за это платить: по данным вице-президента по аналитике Sensor Tower Симы Шах, с момента запуска приложение принесло $1,4 млн чистой выручки. Для сравнения, ChatGPT за тот же период заработал $1,9 млрд. Можно было бы утверждать, что сервис можно было бы в дальнейшем монетизировать для создания кино, рекламы и т.д. Но поддержка Sora обходилась компании слишком дорого — в $15 млн в день. Как отметил аналитик Forrester Томас Хассон, модель быстро превратилась в «черную дыру ресурсов» для бизнеса.
OpenAI уже заявила, что сосредоточится на разработках, которые помогут людям выполнять различные «физические задачи» — в частности, на робототехнике. Также вендор будет создавать ИИ-агентов, которые смогут работать автономно с минимальным участием человека. Это решение отражает общемировой рыночный тренд. Индустрия ИИ постепенно перестает быть пространством для экспериментов и переходит к прикладному применению технологий. Лидеры рынка осознали, что для масштабирования нужно определиться с позицией и бизнес-моделью. Теперь они гораздо реже говорят о LLM (больших языковых моделях) и больше — о конкретных сервисах на их основе, с акцентом на платежеспособные B2B и B2G-сегменты.
Корпоративный сегмент активно осваивают ближайшие конкуренты OpenAI. Например, Anthropic, которая также может выйти на биржу в этом году, представила множество специализированных продуктов. Один из самых успешных — ИИ-помощник для программистов Claude Code. Продукт стал доступен широкой публике в мае 2025 года. А уже в середине февраля 2026 года, по словам разработчиков, прогнозируемая годовая выручка от инструмента достигла $2,5 млрд. С 1 января эта цифра более чем удвоилась. Причем на крупные предприятия приходится более половины выручки. В компании подчеркивают, что инженерные возможности Claude Code открывают новые горизонты и в других сферах. Также в компании запустили Cowork, который превращает Claude в специалиста для отдела продаж, а также сотрудника юридического и финансового отделов.
Параллельно корпоративный сегмент пытается охватить Google. В октябре подразделение Google Cloud представило платформу на базе ИИ Gemini Enterprise, которая объединяет модели Gemini, DeepMind и оптимизированную для ИИ IT-инфраструктуру. На платформе имеется визуальный конструктор, который позволяет бизнесу самостоятельно разрабатывать и внедрять ИИ-агентов. Также доступны готовые помощники, такие как Deep Research для глубоких исследований, которые организации могут адаптировать под свои нужды. По данным корпорации, более 65% клиентов Google Cloud уже используют Gemini Enterprise. Среди них — графический редактор Figma, ритейлер одежды GAP, финтех-компания Klarna и автопроизводитель Mercedes-Benz.
На российском рынке наблюдаются схожие тенденции — игроки уходят от универсальных моделей к специализированным продуктам. Так, в конце 2025 года «Сбер» запустил продукт под брендом «ГигаЧат», впервые назвав его ИИ-помощником и официально закрепив переход от модельной риторики к продуктовой.
Что дальше
Вендоры создают специализированные продукты, но готовы ли компании их внедрять? Глобальное исследование McKinsey, опубликованное в ноябре прошлого года, говорит, что да: 62% респондентов тогда заявили, что их организации как минимум экспериментируют с ИИ-агентами. Подавляющее большинство опрошенных указали повышение эффективности как цель этих пилотов. Более того, респонденты видят выгоду в сокращении затрат и увеличении доходов на уровне отдельных бизнес-сценариев. Кроме того, отчет The ROI of Gen AI and Agents 2026 от Omdia показал: в среднем рентабельность инвестиций от генеративного ИИ за год выросла на 20%. Среди «ранних последователей» технологии 92% видят положительный ROI. Это утверждение актуально также для 75% руководителей нетехнических компаний.
В России ситуация аналогична. Согласно данным консалтинговой компании «Яков и партнеры», 46% отечественных компаний уже внедрили или тестируют автономных агентов, способных выполнять рабочие задачи без участия человека. Они особенно востребованы у логистов и аналитиков. Исследование «Технологические стратегии бизнеса в России» показало, что компании охотнее внедряют ИИ-агентов, чем другие ИИ-решения. В частности, чат-боты — единственная категория, которую большинство опрошенных уже интегрируют, а не просто тестируют или планируют использовать. Более 80% потенциальных клиентов интересуются готовыми ИИ-ассистентами для HR-отделов, юристов, аналитиков, разработчиков, а также платформами для разработки ИИ-агентов без необходимости программирования, нежели большими языковыми моделями. Так, платформа MWS AI Agents Platform, запущенная во второй половине 2025 года, уже принесла свыше 800 млн рублей выручки.
Все это свидетельствует о том, что в ближайшие пару лет универсальные LLM станут инфраструктурой, а компании будут конкурировать на уровне продуктов — таких, как ИИ-агенты для различных бизнес-функций и отраслей. А также продолжат закрывать или переформатировать решения без ясной юнит-экономики. Более того, Gartner прогнозирует, что уже к 2028 году специализированные агенты смогут взаимодействовать друг с другом.
В этом сценарии преимущество есть у Китая, который делает акцент на ИИ в open-source — крупные компании, такие как Alibaba и DeepSeek, дают возможность внешним разработчикам тестировать бизнес-гипотезы на базе их нейросетей. На этом фундаменте возникают новые стартапы. В результате индустрия развивается быстрее, а экономика страны выигрывает. Результаты уже заметны. Как сообщает Reuters, около 80% американских ИИ-проектов, вероятно, основаны на китайских нейросетях.
Примеры есть и в России. Например, в прошлом году «Авито» разработала текстовую модель A-Vibe и мультимодальную A-Vision на базе открытых моделей Qwen3 и Qwen2.5-VL от Alibaba. Это обошлось компании, по собственным данным, в сумму около 500 млн рублей. Затраты были бы выше, создавая команду сервисы с нуля. На базе версии Qwen3 32B работает модель T-Pro 2.0 для структурного анализа данных, планирования, выдвижения и проверки гипотез от «Т-Банка». Крупные отечественные компании также вносят вклад в развитие open-source. Например, у Т-Банка, «Авито» и MWS AI есть открытые модели, на базе которых сторонние игроки могут разрабатывать собственные продукты.
В перспективе можно будет монетизировать даже open-source. Так развивался, например, производитель ПО Red Hat. Компания выпускает продукты с открытым исходным кодом для корпоративного сектора, такие как Red Hat Enterprise Linux, а плату берет за поддержку, сертификацию и регулярные обновления. Создатели open-source-моделей могут использовать этот подход и предлагать дополнительные платные услуги, такие как дообучение ИИ под конкретные задачи. В итоге ценность будет формироваться на уровне продуктов и сервисов, созданных вокруг моделей.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора.
Фото: hi-tech.mail.ru