На прошлой неделе OpenAI шокировала всех: видео-нейросеть Sora закроют уже в апреле. А ведь в 2025-м сервис взорвал рынок — первый миллион пользователей набрал быстрее, чем сам ChatGPT. Подключили монетизацию, сделку с Disney на миллиард долларов… И всё равно пришлось свернуть лавочку. Почему так вышло и что это значит для всей ИИ-тусовки? Разбираемся вместе с гендиректором MWS AI Денисом Филипповым (колонка для Forbes).

Взлёт, который длился недолго

Sora появилась в 2024-м, но реальный хайп случился только осенью, когда вышла вторая версия. Она уже умела:

• генерировать длинные и реалистичные видео (а не 3-секундные кривые ролики);
• переносить реальных людей и персонажей из одного видео в другое — с полным сохранением внешности, движений и голоса.

Интернет захлестнул абсурд: принцесса Диана, осваивающая паркур, или Губка Боб в Овальном кабинете. iOS-версия по приглашениям — и всё равно 100 000 установок за первый день. Через двое суток — уже 1 млн загрузок и первое место в App Store США. Напомним: ChatGPT шёл к миллиону аж пять дней. Сервис окрестили «ИИ‑тиктоком» и пророчили ему роль «новой основы соцсетей».

Но уже через пару месяцев популярность поползла вниз. Ноябрь 2025-го: 3,2 млн скачиваний. Декабрь — падение до 2,2 млн.

Проблема №1: авторские права

Пользователи генерировали вирусные ролики с Гарри Поттером, Суперменом и другими героями голливудских студий. Ассоциация кинокомпаний (Netflix, Warner Bros и все крупные игроки) прижала OpenAI — требуйте немедленных мер против кражи контента. OpenAI ввела ограничения на чужую интеллектуалку. И интерес аудитории резко угас.

Сделка с Disney не спасла ситуацию

В декабре 2025-го OpenAI и Disney заключили трёхлетний контракт: студия инвестирует $1 млрд, а пользователи Sora получают легальный доступ к 200+ персонажам Marvel, Pixar, Star Wars и классики — от Микки Мауса до Йоды. Самые крутые ролики планировали даже показывать на Disney+. Но чудо не случилось: в январе число загрузок рухнуло ещё на 45% (до 1,2 млн). Почему? Проснулись конкуренты: Google Veo и китайский Seedance 2.0 от ByteDance (февраль 2026) выдавали качество не хуже, а то и лучше.

Реальная причина закрытия — не конкуренция, а экономика

OpenAI за последние годы заработала репутацию компании без чёткого продуктового фокуса. А перед выходом на биржу (IPO) им жизненно нужно показать прибыльные сервисы с понятной моделью заработка. Sora под эту стратегию не вписалась.

Попытки монетизации: платные фишки ($4 за +10 роликов в день сверх бесплатного лимита). Результат — жалкие $1,4 млн чистой выручки. Для сравнения: ChatGPT за тот же период принёс $1,9 млрд. А поддержка Sora обходилась в $15 млн в день! Аналитик Forrester Томас Хассон метко назвал её «чёрной дырой ресурсов».

Куда теперь пойдут ресурсы OpenAI

Компания официально заявила: фокусируемся на практических задачах. В приоритете — робототехника и ИИ-агенты, которые работают автономно, почти без участия человека. Это глобальный тренд: индустрия уходит от экспериментов к прикладным решениям. Вендоры меньше говорят про LLM, больше — про конкретные B2B‑ и B2G‑продукты.

Что делают конкуренты

• Anthropic (тоже готовится к IPO). У них уже десятки специализированных ИИ-продуктов. Самый успешный — Claude Code (помощник для программистов). Выручка с января 2026 года выросла вдвое, достигнув $2,5 млрд ARR. Больше половины — от крупных предприятий. Недавно запустили Cowork — ИИ‑специалиста для продаж, юристов и финансистов.
• Google Cloud предлагает платформу Gemini Enterprise с визуальным конструктором ИИ-агентов и готовыми ассистентами вроде Deep Research. По их данным, 65+% клиентов Google Cloud уже используют платформу: Figma, GAP, Klarna, Mercedes-Benz.

А что в России?

Те же тренды: отказ от универсальных моделей в пользу заточенных продуктов. Пример: «Сбер» в конце 2025 года запустил «ГигаЧат», впервые назвав его ИИ-помощником — тем самым закрепив переход от «модельной» риторики к «продуктовой».

Исследование McKinsey (ноябрь 2025): 62% компаний уже экспериментируют с ИИ-агентами. Главная цель — повышение эффективности. Отчёт Omdia (2026): ROI от генеративного ИИ вырос в среднем на 20%, и 92% «ранних последователей» видят положительный возврат инвестиций.

В России цифры «Яков и партнеры»: 46% компаний уже внедрили или тестируют автономных агентов. Особенно их любят логисты и аналитики. По данным исследования «Технологические стратегии бизнеса в России», чат-боты — единственная категория ИИ, которую большинство уже интегрирует, а не просто тестирует. По наблюдениям автора, более 80% клиентов хотят готовых ИИ‑ассистентов для HR, юристов, аналитиков, разработчиков, а не «голые» LLM. Пример: платформа MWS AI Agents Platform (запущена во второй половине 2025-го) принесла уже 800+ млн рублей выручки.

Что будет дальше

Универсальные LLM превратятся в инфраструктуру. Компании будут конкурировать на уровне продуктов — конкретных ИИ-агентов для бизнес-функций и отраслей. Решения без понятной юнит-экономики продолжат закрывать или переформатировать. Gartner прогнозирует: к 2028 году специализированные агенты начнут общаться друг с другом.

Китай в выигрыше: ставка на open-source (Alibaba, DeepSeek). 80% американских ИИ‑проектов, по данным Reuters, вероятно, базируются на китайских нейросетях. Россия тоже подтягивается: «Авито» разработала модели A-Vibe и A-Vision на основе открытых Qwen3 и Qwen2.5-VL от Alibaba — затраты около 500 млн рублей, но без open‑source было бы намного дороже. Т-Банк использует Qwen3 32B для своей модели T-Pro 2.0. Российские компании сами выкладывают открытые модели — Т-Банк, «Авито», MWS AI.

А как монетизировать open‑source? Как Red Hat: продукт бесплатный, а платят за поддержку, сертификацию, обновления, дообучение под задачи. В итоге ценность будет формироваться на уровне сервисов, построенных вокруг моделей.