Как быстро растёт использование моделей с открытыми весами?

  • На платформе доступа к моделям OpenRouter доля токенов, обработанных моделями с открытыми весами среди 50 самых популярных моделей платформы, выросла примерно с 22% год назад до примерно 72%; на эти 50 моделей приходится около 90% токенов, отслеживаемых платформой.
  • Данные платформы приложений и агентов Vercel также показывают, что доля моделей с открытыми весами в использовании токенов выросла с 7% в декабре 2025 года до 63%. Снижение стоимости одного токена делает экономически оправданным выполнение большего числа повседневных задач.
  • Данные двух платформ отражают использование моделей их собственными пользователями. Среди пользователей OpenRouter может быть больше разработчиков, которые чувствительны к стоимости и обладают высокой технической квалификацией, а рабочие нагрузки могут быть меньше, поэтому эти доли нельзя напрямую считать долями всей отрасли.

Почему снижение затрат не обязательно превращается в прибыль производителей ПО?

  • Модели с открытыми весами позволяют компаниям снизить зависимость от дорогих интерфейсов проприетарных моделей, дообучать модели для рабочих процессов и поручать простые задачи более дешёвым моделям. В результате процессы автоматизации и бесплатные пробные версии, которые прежде обходились слишком дорого, также могут стать более осуществимыми.
  • Однако конкуренты и внутренние команды компаний тоже могут использовать эти модели. Если клиенты потребуют поделиться экономией затрат или перейдут на альтернативные решения, цены и валовая маржа производителей ПО могут оказаться под давлением.
  • В целом Morgan Stanley ожидает, что модели с открытыми весами помогут стабилизировать валовую маржу в секторе ПО. Однако поставщики аналитической инфраструктуры данных исторически передают клиентам часть выгоды от повышения технической эффективности; в краткосрочной перспективе выручка и абсолютная валовая прибыль могут оказаться под давлением, а затем рост использования и расширение рабочих процессов могут компенсировать это влияние.
  • По мнению банка, компании с собственными данными, информацией о контексте предприятия и сложными рабочими процессами лучше способны удерживать цены; поставщикам, зависящим от простых процессов или отдельных функций, будет сложнее добиться такого же улучшения валовой маржи.

От чего ещё зависит внедрение в компаниях?

  • На модели с открытыми весами, разработанные за пределами западных стран, сейчас приходится большая часть использования, но европейские и североамериканские компании могут колебаться из-за геополитических, репутационных или связанных с безопасностью опасений. Morgan Stanley ожидает, что в ближайший год выбор американских моделей расширится, что будет способствовать корпоративному внедрению.
  • Банк считает, что место разработки модели необходимо отличать от способов её размещения и управления: крупные облачные платформы могут помочь снять опасения компаний с помощью регионального размещения, частных подключений, шифрования, контроля доступа и непрерывного мониторинга; повышение возможностей западных моделей также способствует расширению выбора.

В каких сегментах ПО больше возможностей и где находятся ограничения?

  • В инфраструктуре большему числу приложений ИИ нужны корпоративные данные, поиск информации, мониторинг и управление. Платформы данных могут выиграть от объёма запросов и спроса на контролируемый доступ к данным, а поставщики средств мониторинга — удовлетворять новые потребности в управлении вызовами, ошибками и затратами, возникающие при работе агентов.
  • Но клиенты также могут объединить модели с открытыми весами и инфраструктуру с открытым исходным кодом, чтобы самостоятельно создать более дешёвые альтернативы; если автоматическая оптимизация сократит число повторных запросов или объём обработки данных, потребление при той же рабочей нагрузке у поставщиков с оплатой по использованию также может снизиться.
  • В сфере безопасности доступ агентов к корпоративным данным, учётным данным и приложениям расширяет периметр защиты, а недорогие модели также могут помочь обрабатывать предупреждения и автоматизировать реагирование. Клиенты или конкуренты могут использовать их и для замены части расширенных функций безопасности, которые прежде были платными.
  • В прикладном ПО Morgan Stanley позитивно оценивает поставщиков горизонтального и отраслевого ПО, контролирующих сложные рабочие процессы, например ServiceNow, Atlassian и Shopify. Отраслевые поставщики могут использовать данные своей отрасли для настройки моделей и автоматизации процессов, которые прежде выполнялись людьми; однако слишком медленные действия могут также позволить новым игрокам в сфере ИИ захватить точку доступа к выполнению рабочих процессов.