На конференции HumanX в Сан-Франциско, собравшей 6500 топ-менеджеров и основателей бизнесов, компания Anthropic сумела переключить на себя фокус внимания ИИ-сообщества, ранее принадлежавший OpenAI. Ключевой темой обсуждений стал Claude Code — программный инструмент для разработки, который не только укрепил доверие крупных клиентов к Anthropic, но и выдвинул компанию в авангард наиболее динамично развивающегося направления прикладного искусственного интеллекта.
Источник изображения: humanx.co
По мнению 19 опрошенных CNBC руководителей и инвесторов, именно Claude Code оказался самым впечатляющим продуктом, несмотря на наличие серьёзных альтернатив от OpenAI, Cursor и Google. Для Anthropic этот успех особенно значим, учитывая её ранние достижения в работе с крупным бизнесом. Растущий спрос на решения для создания, правки и анализа программного кода повышает её шансы на заключение контрактов с наиболее солидными заказчиками. Хотя именно OpenAI инициировала бум в сфере ИИ с запуском ChatGPT в 2022 году, сейчас Anthropic выглядит более подготовленной к конкуренции за самые крупные инвестиции.
Этому не помешал даже публичный конфликт с Пентагоном. В прошлом месяце спор быстро перешёл в судебную плоскость: Министерство обороны США (DoD) внесло Claude в запрещённый список, однако после двух противоречивых судебных вердиктов Anthropic сохранила возможность сотрудничать с другими государственными структурами на время судебного процесса. Компания была основана в 2021 году группой исследователей и менеджеров, покинувших OpenAI, и сейчас оценивается в $380 млрд. Claude Code стал публично доступен в мае 2025 года, а к февралю его годовая выручка превысила $2,5 млрд.
Во вторник Anthropic анонсировала ИИ-модель Claude Mythos Preview с улучшенными функциями для кибербезопасности, основанными на продвинутых навыках программирования и логического анализа. На HumanX эта новинка привлекла значительное внимание, хотя доступ к ней пока предоставлен лишь примерно 50 компаниям. Генеральный директор Synthesia Виктор Рипарбелли (Victor Riparbelli) связал успех Anthropic с её стратегией: вместо разработки видео- и голосовых моделей ИИ компания сконцентрировалась на генерации кода. По его словам, OpenAI была вынуждена продвигать сразу шесть различных продуктов, что распыляло внимание аудитории. Один из инвесторов, однако, отметил, что рынок ещё слишком незрел, и текущий тренд может легко изменить направление.
Источник изображения: anthropic.com
Трансформация затрагивает и внутренние процессы организаций. Как отметил Эшвин Сринивас, президент Decagon, распространение инструментов для автоматизированного написания кода повлияло как на подбор кадров, так и на управление проектами. Кандидатам теперь разрешено применять подобные технологии во время интервью, а задачи, для выполнения которых ранее требовалась команда из 4-5 специалистов, теперь могут быть эффективно решены силами двух инженеров. Наврина Сингх, глава Credo AI, добавила, что проекты, для реализации которых год назад потребовалось бы нанять около десяти человек, теперь могут быть созданы в течение выходных и внедрены внутри компании. При этом, по её словам, возросла сложность управления дорожными картами и выполнения обязательств перед крупными клиентами, которые ожидают повышенной прозрачности и надёжности.
Аналогичные тенденции наблюдаются в Cisco. Джиту Патель, президент компании, сообщил, что искусственным интеллектом уже пользуются примерно 85% инженерного персонала, что составляет около 18000 сотрудников. Компания пришла к этому не совсем так, как изначально планировало руководство: пришлось сделать акцент не на немедленный результат, а на сам процесс внедрения, учитывая постоянное совершенствование возможностей ИИ-моделей. Патель предложил рассматривать такие системы не просто как инструменты, а как виртуальных коллег: теперь команда может состоять не из восьми человек, а, например, из двух сотрудников и шести программных ассистентов или даже из двух специалистов и неограниченного числа таких помощников.
Многие эксперты, опрошенные CNBC, выражают серьёзную озабоченность по поводу китайских ИИ-моделей с открытой архитектурой. Речь идёт о системах, параметры которых, улучшающие качество ответов и прогнозов в процессе обучения, находятся в открытом доступе. По данным на апрель, именно китайские модели этого типа, такие как GLM-5.1, Kimi K2.5 и Qwen3.5, демонстрировали лидерство в отраслевых тестах. Американские компании уже активно интегрируют эти разработки. Например, среда разработки Cursor IDE построила свою ИИ-модель Composer 2 на основе Kimi 2.5, а Брайан Чески, глава Airbnb, отмечал в октябре, что чат-бот компании во многом зависит от модели Qwen, разработанной Alibaba.
Источник изображения: humanx.co
В связи с этим сокращение отставания США в области ИИ-моделей с открытой архитектурой стало приоритетной задачей для ряда инвесторов: двое собеседников CNBC заявили, что уделяют этому значительную часть своего времени и ресурсов, а ещё один назвал данную проблему одной из наиболее важных для всей отрасли. Джайн также отметил, что крупные корпорации всё более осторожно подходят к зависимости от одного или двух поставщиков ИИ-решений: новые технологии появляются у множества игроков, включая сообщество открытой разработки, и клиенты стремятся сохранять свободу выбора.
