Anthropic перехватила у OpenAI внимание ИИ-отрасли на конференции HumanX в Сан-Франциско, где присутствовали 6500 руководителей и основателей компаний. Главным предметом разговоров стал Claude Code — инструмент для написания программ, который укрепил позиции Anthropic среди крупных заказчиков и вывел компанию в центр самого быстрорастущего прикладного сегмента ИИ. Опрошенные изданием CNBC 19 руководителей и инвесторов называли Claude Code самым заметным продуктом, хотя отмечали сильные альтернативы со стороны OpenAI, Cursor и Google. Для Anthropic этот сдвиг важен из-за ранних успехов в работе с крупными заказчиками. Рост популярности средств, которые создают, редактируют и проверяют код, усиливает её шансы на контракты с самыми крупными покупателями. OpenAI запустила бум ИИ с выходом ChatGPT в 2022 году, но именно Anthropic сейчас выглядит лучше подготовленной к борьбе за самые большие бюджеты. Публичный спор с Пентагоном этому не помешал. В прошлом месяце конфликт быстро дошёл до суда: Министерство войны США (DoW) внесло Claude в чёрный список, однако после двух противоположных судебных решений Anthropic сохранила право работать с другими федеральными ведомствами, пока разбирательства продолжаются. Компания возникла в 2021 году, когда группа исследователей и руководителей ушла из OpenAI. Её стоимость оценивается в $380 млрд. Claude Code стал доступен широкой публике в мае 2025 года и по состоянию на февраль приносил более $2,5 млрд выручки в годовом исчислении. Anthropic представила ИИ-модель Claude Mythos Preview с расширенными возможностями в киберзащите, опирающимися на сильные навыки программирования и рассуждения. На HumanX эта новинка вызвала заметный интерес, хотя доступ к ней пока получили около 50 компаний. Глава Synthesia Виктор Рипарбелли объяснил успех Anthropic тем, что она не стала заниматься видео и голосовыми ИИ-моделями, а сосредоточилась на генерации кода. По его словам, OpenAI пришлось продвигать сразу 6 разных продуктов, и это рассеивало внимание потребителя. Один из инвесторов предупредил, что рынок ещё слишком молод, а нынешний импульс легко может уйти в другую сторону. Изменения происходят и в самих компаниях. Президент Decagon Эшвин Сринивас сказал, что появление средств для написания программ изменило и найм, и организацию работы. Соискателям разрешили пользоваться такими инструментами на собеседованиях, а проект, для которого раньше требовались 4-5 инженеров, теперь могут вести двое. Глава Credo AI Наврина Сингх сказала, что задачи, под которые в прошлом году пришлось бы нанимать 10 человек, теперь можно собрать за выходные и развернуть внутри компании. Одновременно, по её словам, стало сложнее удерживать под контролем план развития и обязательства перед крупными заказчиками, которым нужна большая ясность и большая устойчивость. Похожие сдвиги происходят и в Cisco. Президент компании Джиту Патель сказал, что ИИ уже используют около 85% инженерного состава, то есть примерно 18000 сотрудников. Cisco пришла к этому не тем путём, который ожидало руководство: сначала компании пришлось сделать приоритетом не результат, а само внедрение, исходя из того, что возможности ИИ-моделей будут и дальше расти. Патель предложил смотреть на такие системы не как на инструменты, а как на цифровых коллег: команда может состоять уже не из восьми человек, а из двух сотрудников и шести программных помощников или из двух сотрудников и бесконечного числа таких помощников. Большинство собеседников CNBC сильно беспокоят китайские ИИ-модели с открытыми весами. Так называют системы, у которых публично доступны параметры, улучшающие ответы и прогнозы в ходе обучения. По состоянию на апрель именно китайские ИИ-модели этого класса, включая GLM-5.1, Kimi K2.5 и Qwen3.5, лидировали в отраслевых испытаниях. Американские компании уже активно используют эти разработки. Cursor IDE построила свою ИИ-модель Composer 2 на Kimi 2.5, а глава Airbnb Брайан Чески говорил в октябре, что чат-бот компании в значительной степени зависит от Qwen компании Alibaba. Из-за этого сокращение отставания США в сегменте ИИ-моделей с открытыми весами стало одной из главных задач для части инвесторов: двое собеседников CNBC сказали, что направляют на это значительную долю времени и ресурсов, ещё один назвал проблему одной из ключевых для отрасли. Джайн добавил, что крупные компании всё осторожнее относятся к зависимости от одного или двух поставщиков ИИ: новые решения появляются у многих игроков, в том числе в среде открытой разработки, и заказчики хотят сохранять выбор.