Миллиард пользователей и убыток $38,5 млрд: OpenAI вступает в новую фазу ценовой войны

Однако за впечатляющим ростом аудитории скрывается жёсткая борьба за стоимость каждой операции. Всего за три недели после запуска GPT-5.6 OpenAI резко снизила цены на две модели линейки: Luna подешевела на 80%, а Terra — на 20% .

Что именно изменилось в ценах GPT-5.6

С 30 июля API-тарифы OpenAI выглядят так:

Токены — это небольшие фрагменты текста, за обработку которых разработчики платят через API. Для приложений с миллионами запросов даже разница в несколько центов превращается в существенную статью расходов.

Новые цены Luna снизились с $1 до $0,20 за 1 млн входных токенов и с $6 до $1,20 за 1 млн выходных токенов. Terra подешевела с $2,50 до $2 и с $15 до $12 соответственно . Снижение также отражается в расчёте использования модели внутри Codex и ChatGPT Work .

Почему OpenAI пришлось резко удешевить модели

Главная причина — конкуренты предложили разработчикам сопоставимую производительность по гораздо более низкой цене.

Claude Sonnet 4.6: сильный конкурент для корпоративных задач

Anthropic выпустила Claude Sonnet 4.6 в феврале 2026 года. Модель ориентирована на программирование, работу с компьютером и автономные агентские сценарии. Её стандартная цена составляет $3 за 1 млн входных токенов и $15 за 1 млн выходных. До 31 августа действует вводный тариф $2/$10 .

В одном из сравнений Sonnet 4.6 набрала 79,6% в SWE-bench Verified — тесте для оценки способности моделей решать реальные задачи программирования . Для бизнеса это особенно важно: модель конкурирует не только в чатах, но и в рабочих процессах, где стоимость и надёжность считаются на больших объёмах.

DeepSeek V4 Flash: ценовой удар снизу

DeepSeek V4 Flash действует ещё агрессивнее. Её тариф составляет $0,14 за 1 млн входных токенов и $0,28 за 1 млн выходных . В некоторых сравнениях эффективная стоимость обработки оценивается примерно в $0,06 за 1 млн токенов против $2,31 у Claude Sonnet 4.6 .

31 июля DeepSeek перевела API V4 Flash в публичную бета-версию, усилив давление на рынок . Для разработчиков, которые запускают массовые классификаторы, поисковые функции или ИИ-агентов, такая разница в цене может быть важнее небольшой разницы в качестве ответов.

На этом фоне первоначальный тариф Luna — $1 за входные и $6 за выходные токены — выглядел слишком высоким для высоконагруженных API-сценариев. Снижение на 80% приблизило OpenAI к временным тарифам Anthropic, но DeepSeek всё равно остаётся заметно дешевле.

Финансовая сторона: выручка растёт, но расходы растут быстрее

Аудированные финансовые документы OpenAI за 2025 год были опубликованы после утечки в июне 2026 года. Их получил независимый журналист Эд Зитрон, а данные отдельно проверила Financial Times .

Из этих цифр следуют несколько важных выводов:

• Выручка компании выросла более чем втрое и превысила внутреннюю цель в $10 млрд. К началу 2026 года годовой темп выручки достиг примерно $25 млрд .
• Расходы на исследования и разработки составили $19,18 млрд — больше всей годовой выручки. Существенную часть затрат, по оценкам, занимает вычислительная инфраструктура Microsoft Azure .
• Чистый убыток в $38,53 млрд значительно увеличен разовой неденежной статьёй в $41,55 млрд. Она связана с преобразованием OpenAI в общественно полезную корпорацию в октябре 2025 года и переоценкой обязательств, связанных с долями и варрантами .
• Если смотреть на операционную динамику, расходы сверх выручки составляли около $21 млрд, тогда как Financial Times оценивала скорректированный убыток примерно в $8 млрд .
• Deutsche Bank прогнозирует совокупный отрицательный свободный денежный поток в размере $143 млрд к 2029 году, если текущая траектория сохранится .

Иными словами, OpenAI быстро превращает пользовательский интерес в выручку, но пока не доказала, что эта выручка может покрыть стоимость обучения, обслуживания и масштабирования моделей.

Что ценовая война говорит о рынке ИИ

Пользователей и разработчиков фактически «покупают» скидками

Снижение цены Luna на 80% вскоре после запуска показывает, что первоначальная оценка рынка оказалась слишком оптимистичной. OpenAI готова пожертвовать маржой, чтобы удержать разработчиков внутри собственной экосистемы и не дать Anthropic или DeepSeek перехватить высокообъёмные проекты.

Это классическая стратегия платформенного рынка: сначала расширить базу пользователей и число интеграций, а затем рассчитывать на эффект масштаба и повышение эффективности инфраструктуры.

Корпоративный спрос разделён на два сегмента

С одной стороны, более 2 млн компаний используют продукты OpenAI, а, по оценке одного из отраслевых обзоров, ChatGPT внедрён в 92% компаний из списка Fortune 500 . Крупный бизнес может платить больше за стабильность, бренд, инструменты вроде Codex и ChatGPT Work, а также корпоративные функции безопасности и соответствия требованиям.

С другой стороны, разработчики, создающие массовые сервисы, гораздо чувствительнее к цене одного запроса. Именно этот сегмент особенно остро ощущает преимущество DeepSeek, чьи тарифы могут быть в десятки раз ниже тарифов ведущих конкурентов.

Индустрия всё ещё работает по модели «строить любой ценой»

В 2025 году OpenAI потратила $34 млрд, включая $19,18 млрд на исследования и разработки . Такой масштаб расходов отражает общую логику рынка: компании строят огромные вычислительные мощности, работают с отрицательной экономикой отдельных продуктов и зависят от новых инвестиций.

В марте 2026 года OpenAI закрыла раунд на $122 млрд при оценке в $852 млрд, а в июне конфиденциально подала форму S-1, ориентируясь на возможную оценку до $1 трлн . При этом инвесторам компания называла 2030 год ориентиром для выхода на прибыльность .

Передовые модели быстро превращаются в товар

Когда модель с сильными результатами в рассуждениях и агентских задачах предлагается по цене $0,14/$0,28 за 1 млн токенов, премия за сам факт принадлежности к «передовому» классу сокращается .

Ответ OpenAI — снизить цены на массовые модели, включить их в подписки и стимулировать более частое использование. Это характерный признак перехода рынка от дефицита вычислительного интеллекта к конкуренции за себестоимость и объём.

Главное

Миллиард пользователей и 2 млн компаний — огромный показатель распространения, но сам по себе он не означает прибыльности. OpenAI одновременно наращивает масштаб и снижает стоимость доступа, фактически обменивая краткосрочную маржу на пользователей, разработчиков и долгосрочную привязку к экосистеме.

Пока компания может финансировать такую стратегию благодаря крупным резервам — около $25 млрд, по данным одного из обзоров . Но главный вопрос остаётся прежним: сможет ли рост эффективности и объёма использования закрыть разрыв между выручкой и расходами к 2030 году? Ответ на него определит не только будущее OpenAI, но и следующую фазу всей индустрии генеративного ИИ.