ШІ-ринок 2026 року: дуополія OpenAI й Anthropic, падіння Google та бум програмування

Разом ці дві лабораторії, за оцінкою SemiAnalysis, нині домінують у сфері передових можливостей ШІ та комерційних доходів . Це не означає, що інші компанії зникли з перегонів, однак саме OpenAI й Anthropic визначають темп розвитку найпотужніших моделей і прикладних інструментів.

Чому Google опинився на п’ятому місці

Найбільш промовистий висновок SemiAnalysis стосується Google. Аналітична компанія оцінює, що Google опустився на п’яте місце серед ШІ-лабораторій світу . Причиною названо «прив’язаність до обчислювальних потужностей і стратегічні помилки» — зокрема невдалий підхід до здавання TPU в оренду.

TPU — це спеціалізовані процесори Google для завдань машинного навчання. За версією SemiAnalysis, довгострокові угоди про їхню оренду не містили достатніх умов для повернення або повторного залучення потужностей, так званих clawback provisions. У результаті Google міг обмежити доступ до власних ресурсів для своїх же продуктів .

Ця помилка, як стверджується, посилила відтік кадрів. Серед дослідників, які залишили компанію, називають співавтора архітектури Transformer Ноама Шазіра, нобелівського лауреата Джона Джампера, а також дослідників Gemini Йонаса Адлера й Александра Прітцеля .

Після цих переходів ринкова капіталізація Alphabet, материнської компанії Google, за деякими оцінками, скоротилася навіть на 270 мільярдів доларів за один день . У липні 2026 року Google уперше вибув із першої п’ятірки індексу Artificial Analysis Intelligence Index .

Програмування забирає 70% токенів

Одне з головних практичних спостережень SemiAnalysis полягає в тому, що завдання, пов’язані з програмуванням, уже споживають 70% усіх токенів на основних ШІ-платформах . Токени — це умовні одиниці тексту, які моделі обробляють під час запитів і генерації відповідей.

Такий перекіс змінює економіку галузі. Компанії більше не можуть безмежно субсидувати використання моделей дешевими підписками. Вони намагаються переводити корпоративне навантаження на API — програмні інтерфейси, через які бізнеси під’єднують ШІ безпосередньо до своїх продуктів і робочих процесів. За оцінкою SemiAnalysis, валова маржа таких API-каналів може перевищувати 85% .

Показовий приклад — Claude Code. За даними, наведеними у звітах, інструмент досяг річного темпу доходу в 2,5 мільярда доларів лише через дев’ять місяців після запуску .

Фінансовий розворот: Anthropic випереджає OpenAI за ключовими показниками

Tokenomics Model від SemiAnalysis малює контрастну картину фінансового становища двох провідних лабораторій.

Anthropic

• Річний регулярний дохід (ARR) зріс приблизно з 9 мільярдів доларів наприкінці 2025 року до понад 60 мільярдів доларів у липні 2026-го . ARR — це оцінка доходу за рік за умови збереження поточного темпу надходжень.
• SemiAnalysis прогнозує, що операційний прибуток EBIT за стандартами GAAP у третьому кварталі 2026 року перевищить 1 мільярд доларів, а операційна маржа становитиме близько 6% .
• Валова маржа на інференсі, тобто на виконанні запитів користувачів моделями, перевищує 70% .
• Прогнозований дохід за другий квартал 2026 року становить 10,9 мільярда доларів — на 127% більше, ніж 4,8 мільярда доларів у першому кварталі .

OpenAI

• На початку 2026 року компанія рухалася до річного темпу доходу близько 25 мільярдів доларів проти 13,1 мільярда доларів доходу за весь 2025 рік .
• У квітні 2026 року місячний дохід оцінювали приблизно у 2 мільярди доларів, що відповідає річному темпу близько 24 мільярдів .
• Водночас OpenAI продовжує активно витрачати кошти на обчислювальні потужності. За оцінкою SemiAnalysis, маржа EBIT у другому кварталі 2026 року становила близько мінус 100% .

Таким чином, у другому кварталі 2026 року фінансова розстановка сил змінилася: Anthropic випередила OpenAI за доходом і повідомила про перший прибуток, тоді як OpenAI продовжує масштабні інвестиції в обчислювальну інфраструктуру .

Що каже Грег Брокман про конкуренцію та AGI

Президент OpenAI Грег Брокман у розмові з Bloomberg 23 липня 2026 року заявив, що конкуренція з Anthropic — це лише «початок шляху для цієї індустрії» .

Ще в червні він наголошував, що «фактичні можливості важливіші за AGI», а головним викликом називав необхідність «поєднати ШІ-моделі зі світом» . Тобто, на його думку, центр уваги зміщується від самих тестів і демонстрацій моделей до їхнього підключення до реальної роботи, продуктів і процесів.

На конференції Sequoia AI Ascent 2026 Брокман припустив, що OpenAI подолала приблизно 80% шляху до AGI — загального штучного інтелекту, здатного виконувати широкий спектр інтелектуальних завдань на рівні людини або вище . Він також сказав, що ШІ вже пише близько 80% коду самої OpenAI, тоді як лише шість місяців тому цей показник становив 20% . Водночас джерело застерігає: реальна продуктивність розробників за допомогою ШІ є складнішою і суперечливішою, ніж випливає з одного гучного показника.

Чи може Meta випередити Google

Наявні матеріали SemiAnalysis безпосередньо не розглядають сценарій, за якого Meta випереджає Google у ШІ. Падіння Google на п’яте місце справді залишає простір для конкурентів із достатніми фінансовими та обчислювальними ресурсами, але поточних даних недостатньо, щоб підтвердити або спростувати саме тезу про перевагу Meta над Google .

Для такого висновку потрібні окремі, безпосередні оцінки SemiAnalysis щодо позицій Meta, її моделей, корпоративного впровадження та доступу до обчислювальної інфраструктури.

Матеріал підготовлено на основі звітів і інтерв’ю SemiAnalysis за липень 2026 року, зокрема інтерв’ю, опублікованого 23 липня, та звіту Tokenomics Model від 8 липня. Фінансові показники є оцінками власних моделей SemiAnalysis або даними публічних повідомлень; частина з них має прогнозний характер.