Почему OpenAI всё больше выглядит самым «закрытым» игроком в ИИ

На днях одновременно вышли две новости: про то, как OpenAI (создатель ChatGPT) мобилизуется, чтобы не проиграть Google, и про выход новой модели DeepSeek.

Я смотрю на это не как наблюдатель из твиттера, а как человек, который регулярно внедряет разные модели в продукты для конечных клиентов.

И с этой позиции всё больше верится в сценарий, где OpenAI не удерживает лидерство.

Не потому что у них плохие модели, а потому что решающими стали другие вещи: доступность, предсказуемость и отношение к разработчикам.

Два слоя ИИ и роль агрегаторов

Условно весь ИИ можно разделить на два слоя:

1. Клиентский — ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot и т.п.
2. Инфраструктурный — модели и API, на которых всё это работает.

Как метко заметил Андрей Карпатый, ИИ всё больше становится «новым электричеством»: крупные модель‑провайдеры — это генераторы,

а агрегаторы вроде OpenRouter, Riser, Poe — «розетки», через которые бизнес реально получает доступ к мощности.

Пользователь видит удобный чат.

Разработчик — квоты, лимиты и условия доступа.

И вот на этом инфраструктурном уровне OpenAI всё заметнее проигрывает.

KYC, gpt‑image‑1 и эффект NanoBanana Pro

Чтобы полноценно работать с передовыми моделями OpenAI — тем же gpt‑image‑1 или видео‑моделями — нужно пройти KYC:

• паспорт
• внешняя проверка
• одноразовая ссылка,
• риск «заблокировать себе дорогу» любой ошибкой.

Не прошёл с первого раза — второй попытки нет.

На форумах висят сотни тем от разработчиков с одинаковой историей.

После появления NanoBanana Pro, у которой всего этого нет, мы в Riser просто спокойно собрали на ней ИИ‑персону — и всё заработало без квестов с верификацией.

И в этот момент становится не так важно, какую следующую «революционную» модель покажет OpenAI: остаётся ощущение, что это самый закрытый провайдер на рынке.

Слово «Open» в названии всё больше выглядит как исторический артефакт.

SORA как лотерея, Google Cloud как утилита

С видео ситуация похожая:

в Google Cloud я могу предсказуемо генерировать видео: 

• понятные квоты,
• прозрачное квотирование,
• всё ощущается как нормальный облачный сервис;

доступ к SORA‑2 по API — это скорее лотерея:

• ошибки,
• нестабильность,
• непонимание, связано ли это с верификацией, геолокацией или внутренними лимитами.

При том что картинки и видео — это гигантские бюджеты, такая непредсказуемость очень быстро превращается для OpenAI в недополученную выручку: бизнес уходит туда, где нет ощущения, что ты крутишь рулетку каждый раз, когда жмёшь «Generate».

Квоты, тиры и ощущение «просящего доступа»

Честности ради, у всех крупных игроков есть ограничения по доступу: и OpenAI, и Anthropic, и Google живут в мире конечных GPU.

Но то, как именно это оформлено, сильно влияет на ощущения.

У OpenAI и Anthropic доступ обычно выглядит как длинный путь через тировую систему: сначала маленькие квоты, потом заявки на повышение лимитов, формы, ожидание. Иногда это напоминает игру «докажите, что вы достаточно серьёзный разработчик».

В Google Cloud, при всех его особенностях, модель проще: ты настраиваешь биллинг, соблюдаешь базовые правила — и дальше больше упираешься в здравый смысл и бюджет, а не в ритуалы вокруг доступа.

Можно было бы всё списать на «не хватает вычислительных мощностей», но, учитывая поддержку со стороны Microsoft и сделки с Oracle, кажется, что дело не только в «железе».

По ощущениям, это уже выбор политики: кого и как пропускать к лучшим моделям, и насколько сильно контролировать воронку доступа.

При этом по ресурсам Google и OpenAI находятся примерно в сопоставимых лигах. Разница в том, что у Google их ИИ‑сервисы ощущаются как инфраструктура, а у OpenAI — как закрытый клуб, в который тебя могут не пустить, даже если ты готов платить.

Как действует DeepSeek и почему это бьёт по закрытым игрокам

На этом фоне контраст с DeepSeek становится особенно заметным:

• выкатывают новые версии моделей и открывают веса — их можно скачивать, дообучать, крутить у разных провайдеров;
• агрессивно снижают цены, но при этом тихо обновляют качество «под капотом»;
• у тебя остаётся стабильное имя модели, а качество растёт;
• цена на токен падает.

Вчера вышла новая версия — а в настройках в Riser почти ничего менять не пришлось.

При желании бизнес может развернуть эту модель ближе к себе или на своих мощностях — и это уже не про «поиграться», а про контроль инфраструктуры.

В итоге выигрывает не тот, у кого маркетинг громче, а тот, у кого ИИ‑слой становится тихой, предсказуемой утилитой, а не капризным божеством за одним закрытым API.

Распределённые ИИ‑сети: торренты для вычислений

Параллельно растёт слой распределённых GPU‑сетей и DePIN‑проектов: io.net, Cocoon от Telegram и другие пытаются сделать «торренты для вычислений», где:

• одни приносят свои GPU и получают вознаграждение;
• другие покупают эту мощность для инференса и обучения.

Технически это всё выглядит привлекательно, но главный вопрос, на мой взгляд, не про железо, а про доверие и правила игры:

• кто решает, какие модели тренировать на этой распределённой мощности;
• кому в итоге принадлежат получившиеся веса;
• что мешает в один момент «забрать» общую модель в частный закрытый проект.

От ответов на эти вопросы зависит, станут ли такие сети настоящей альтернативой централизованным игрокам — или просто ещё одним слоем посредников (в худшем случае — с привкусом крипто‑пирамиды). Впрочем, будет день - будет пища, пока там продукта для нас нет.

Где в этой картине Riser

Мы подходим к этому как практики.

Riser — сервис и агрегатор нейросетей с ИИ‑персонами (копирайтеры, иллюстраторы и т.д.), где под каждую задачу мы подбираем оптимальную модель под капотом: это может быть GPT‑5, Gemini, DeepSeek, NanoBanana Pro и другие.

Пользователь видит результат, а не логотип движка.

И с такой позиции особенно заметно: закрытость, жёсткий KYC и нестабильный доступ — это уже не «мелочи UX», а реальный фактор выбора провайдера.

К чему всё идёт

Качество топ‑моделей у разных игроков уже «достаточно хорошее».

На первый план выходят открытость, предсказуемость и отсутствие лишнего трения.

Те, кто ведут себя как монополии, рискуют через пару лет обнаружить, что рынок спокойно перетёк к тем, кто оказался чуть более открытым и удобным.

У OpenAI есть шанс удержаться в лидерах только в одном сценарии — если они вспомнят, что первое слово в их названии всё-таки Open.