Мільярд користувачів і збиток у $38,5 млрд: OpenAI вступає у нову фазу цінової війни

Ще на початку 2026 року OpenAI повідомляла про 900 млн щотижневих активних користувачів . На цьому тлі компанія продовжує розширювати доступ до моделей і знижувати вартість їх використання — особливо для розробників, які працюють із великими обсягами запитів.

Що саме подешевшало

30 липня, приблизно через три тижні після запуску GPT-5.6, OpenAI знизила ціну двох моделей лінійки :

До перегляду тарифів Luna коштувала $1 за 1 млн вхідних і $6 за 1 млн вихідних токенів. Terra — $2,50 і $15 відповідно . Знижені тарифи поширюються також на те, як використання моделей зараховується в Codex і ChatGPT Work .

Для OpenAI це спосіб зробити моделі привабливішими для розробників і збільшити обсяги використання. Однак рішення з’явилося в момент, коли конкуренти пропонують схожі можливості за значно нижчою ціною.

Anthropic і DeepSeek тиснуть на ціни

Claude Sonnet 4.6 від Anthropic, випущений у лютому 2026 року, коштує $3 за 1 млн вхідних і $15 за 1 млн вихідних токенів. До 31 серпня діє вступна ціна — $2 і $10 відповідно . Модель показала результат 79,6% у SWE-bench Verified — тесті для оцінювання здатності моделей розв’язувати програмістські завдання — і посіла провідні позиції в тестах на офісну продуктивність .

DeepSeek V4 Flash, представлений у квітні, атакує ринок ще агресивніше: його тарифи становлять $0,14 за 1 млн вхідних і $0,28 за 1 млн вихідних токенів . 31 липня DeepSeek перевела API V4 Flash у публічну бета-версію, посиливши тиск на постачальників дорожчих моделей .

За одним із порівняльних аналізів, ефективна ціна DeepSeek V4 Flash становить близько $0,06 за 1 млн токенів проти $2,31 у Claude Sonnet 4.6 . Точна вартість залежить від режиму роботи й способу підрахунку, але розрив усе одно залишається дуже значним.

На цьому тлі початкова ціна Luna — $1 за вхідні та $6 за вихідні токени — виглядала слабко конкурентною для високонавантажених API-сценаріїв. Після зниження модель наблизилася до вступних тарифів Anthropic, хоча DeepSeek і надалі залишається набагато дешевшою.

Високі доходи не перекривають витрати

Аудитовані фінансові документи OpenAI за 2025 рік, оприлюднені незалежним журналістом Едом Зітроном і підтверджені Financial Times, демонструють суперечливу картину .

Ключові висновки такі:

• Дохід за рік більш ніж утричі перевищив показник 2024 року і виявився вищим за внутрішню ціль компанії у $10 млрд. На початку 2026 року річний темп доходів оцінювали приблизно у $25 млрд .
• Витрати на дослідження та розробки сягнули $19,18 млрд — це більше за весь дохід компанії за рік. Значною статтею витрат були обчислювальні потужності Microsoft Azure, які оцінювалися більш ніж у $17 млрд .
• Загальний чистий збиток у $38,5 млрд значною мірою збільшила одноразова негрошова сума у $41,55 млрд. Вона виникла через перехід OpenAI у жовтні 2025 року від некомерційної структури до публічної benefit corporation та переоцінку зобов’язань, пов’язаних з акціями .
• Операційні витрати залишаються значними навіть без цієї бухгалтерської статті: різні оцінки називають реальний операційний burn близько $21 млрд, тоді як Financial Times оцінювала скоригований збиток приблизно у $8 млрд .
• Deutsche Bank прогнозує сукупний негативний вільний грошовий потік у $143 млрд до 2029 року, якщо нинішня траєкторія збережеться .

Чотири висновки для ринку штучного інтелекту

1. Частку ринку купують масштабом і ціною

Зниження ціни Luna на 80% лише через кілька тижнів після запуску свідчить, що початкове позиціонування моделі не відповідало конкурентній ситуації. OpenAI готова пожертвувати частиною короткострокової маржі, аби втримати розробників у власній екосистемі та не віддати їх Anthropic і DeepSeek.

Це класична логіка платформного бізнесу: спочатку наростити аудиторію, інтеграції й обсяг використання, а вже потім розраховувати на ефект масштабу.

2. Корпоративні клієнти та розробники живуть за різними правилами

Понад 2 млн бізнес-клієнтів і заявлена присутність OpenAI у 92% компаній зі списку Fortune 500 вказують на готовність великих організацій платити за надійність, бренд, відповідність вимогам і доступ до цілісної екосистеми — зокрема Codex, ChatGPT Work та корпоративних функцій .

Водночас API-ціни особливо важливі для розробників, які обробляють мільйони або мільярди токенів. Саме в цьому сегменті перевага DeepSeek у вартості — у десятки разів, а подекуди й більше — стає найвідчутнішою.

3. Індустрія все ще працює в режимі «будувати за будь-яку ціну»

У 2025 році OpenAI витратила $34 млрд, з яких $19,18 млрд припало на дослідження та розробки. Така модель характерна для всього сектору: компанії вкладають величезні кошти в дата-центри, навчання моделей і доступ до обчислень, часто працюючи зі збитковою економікою окремого запиту.

У березні 2026 року OpenAI залучила $122 млрд за оцінки компанії у $852 млрд, а в червні подала конфіденційну заявку S-1, орієнтуючись на потенційну оцінку до $1 трлн . Компанія повідомляла інвесторам, що прагне вийти на прибутковість до 2030 року . Проте фінансові документи показують, наскільки багато капіталу знадобиться, аби перетворити стрімке зростання використання на стійкий прибуток.

4. Моделі швидко стають товаром

Коли модель із сильними результатами в завданнях на міркування та роботу агентів коштує частки від тарифів конкурентів, премія за доступ до передової моделі стискається .

Відповідь OpenAI — знижувати ціни, включати моделі в підписки та стимулювати інтенсивніше використання. Це ознака переходу ринку від дефіциту передових обчислювальних можливостей до конкуренції, де головними аргументами стають собівартість, швидкість і масштаб.

Підсумок

Події 30–31 липня 2026 року складаються в одну картину. OpenAI одночасно повідомляє про понад мільярд активних користувачів і знижує вартість ключової моделі на 80%, тоді як її витрати зростають швидше за дохід.

Компанія фактично обмінює короткострокову маржу на залучення користувачів, лояльність розробників і закріплення власної екосистеми. За оцінкою Deutsche Bank, OpenAI витрачає приблизно $3,30 на кожен зароблений долар . За наявності близько $25 млрд грошових резервів і потенційного виходу на біржу компанія поки може дозволити собі таку ставку .

Головне питання для всього AI-ринку — не те, хто першим досягне мільярда користувачів, а те, чи зможе перетворити цей масштаб на прибутковий бізнес до 2030 року.