Две сделки в один день: OpenAI покупает «нарратив», Anthropic покупает «барьеры»

marsbitОпубликовано 2026-04-03Обновлено 2026-04-03

Введение

2 апреля 2026 года OpenAI и Anthropic объявили о приобретениях, отражающих их разные стратегии перед IPO. OpenAI купила технологическое медиа TBPN для влияния на публичные обсуждения ИИ, что важно при 60% потребительских доходах. Anthropic, с 80% корпоративных доходов, приобрела биостартап Coefficient Bio за $400 млн для укрепления позиций в науках о жизни. OpenAI за три года совершила 15 поглощений, включая хайтек-компании и медиа, стремясь диверсифицировать доходы. Anthropic сделала лишь 3 целевых приобретения, улучшающих её продукт: Bun (инфраструктура), Vercept (автономные агенты) и Coefficient Bio (биотех). Обе компании готовятся к IPO в конце 2026 - начале 2027 годов с оценками в $1 трлн и $600 млрд соответственно. Их стратегии отражают разные приоритеты: OpenAI фокусируется на публичном нарративе, а Anthropic — на создании отраслевых барьеров для корпоративных клиентов.

2 апреля OpenAI и Anthropic объявили о сделках по приобретению. OpenAI купила технологическое шоу в прямом эфире TBPN, а Anthropic приобрела за около 400 миллионов долларов акций стартап в области биотехнологий с ИИ Coefficient Bio. Обе компании готовятся к IPO к концу 2026 года, но их списки покупок указывают на совершенно разные тревоги.

15 против 3. Таково количество приобретений, завершенных OpenAI и Anthropic за последние три года.

По данным Crunchbase, OpenAI с 2023 года завершила 15 приобретений в таких областях, как оборудование, корпоративные услуги, инструменты для разработчиков, здравоохранение, безопасность, медиа и потребительский сектор. Только за первые три месяца 2026 года было совершено 6 сделок. Сумма раскрытых сделок превышает 7,7 миллиарда долларов, крупнейшая из которых — приобретение в мае 2025 года за 6,5 миллиарда долларов компании по производству аппаратного обеспечения с ИИ io, основанной бывшим дизайнером Apple Джони Айвом.

Anthropic совершила только 3 сделки. В декабре 2025 года она приобрела среду выполнения JavaScript Bun, чтобы дополнить базовую инфраструктуру для Claude Code. Согласно официальному заявлению Anthropic, на момент приобретения Bun годовой доход Claude Code достиг 1 миллиарда долларов. В феврале 2026 года была приобретена компания Vercept, стартап в области агентов компьютерного использования, для усиления возможностей автономной работы Claude. 2 апреля была куплена Coefficient Bio для выхода на pipeline разработок в области наук о жизни. Каждая сделка точно соответствует технологическому уровню стека продуктов Claude.

Стоит отметить, что у OpenAI была одна неудавшаяся сделка. В мае 2025 года OpenAI достигла договоренности о приобретении редактора кода Windsurf (ранее Codeium) за 3 миллиарда долларов, но, по данным IT Pro, из-за положений об интеллектуальной собственности в контракте с Microsoft OpenAI не смогла защитить технологии Windsurf от доступа Microsoft, и сделка сорвалась в июле. Этот провал также отражает структурное ограничение модели «широкомасштабных закупок» OpenAI.

Эта разница в плотности не случайна. Она отражает совершенно различную структуру доходов двух компаний и вытекающие из этого разные тревоги.

Структура доходов определяет направление приобретений

По оценкам Sacra, годовой доход OpenAI по состоянию на февраль 2026 года составил около 25 миллиардов долларов, из которых около 60% пришлось на потребительский сегмент (подписка на ChatGPT), а 40% — на корпоративный. 15,5 миллиона платных пользователей являются основой доходов OpenAI. Для компании, готовящейся к IPO, высокая доля потребительского сегмента означает, что общественные настроение напрямую влияет на нарратив оценки.

Это объясняет, почему OpenAI купила TBPN. По данным Axios, TBPN — это ежедневное технологическое ток-шоу в прямом эфире, доход которого от рекламы в 2025 году составил 5 миллионов долларов, а цель на 2026 год — более 30 миллионов долларов. После приобретения OpenAI сохранила его редакционную независимость, одновременно наняв бывшего топ-менеджера Postmates Дилана Абрускато для монетизации рекламы. Логика покупки технологического подкаста заключается не в его доходе, а в его способности постоянно влиять на рамки публичного обсуждения тем, связанных с ИИ.

Тревога Anthropic совершенно иная. Согласно данным Ramp, процитированным Sherwood News, Anthropic в настоящее время захватила 73% доли корпоративных клиентов, впервые закупающих ИИ, тогда как 10 недель назад этот показатель составлял 50%. По данным SaaStr, около 80% доходов Anthropic поступает от корпоративного сегмента. Для корпоративных клиентов выбор поставщика ИИ — это решение с высокими затратами на переход. Нарратив IPO Anthropic должен доказать, что эти корпоративные клиенты не уйдут.

Три хода за полгода

Coefficient Bio — это не импульсивное приобретение. Если рассматривать его в последовательности действий Anthropic за последние полгода, логика становится ясной.

В октябре 2025 года Anthropic выпустила Claude for Life Sciences, подключив базы данных научных исследований, такие как PubMed и UniProt, чтобы Claude мог помогать в обзоре литературы и проектировании экспериментов. В январе 2026 года на конференции JPM26 была представлена Claude for Healthcare с сертификатом соответствия HIPAA, что正式 открыло вход в медицинскую систему. 2 апреля было приобретена Coefficient Bio, получив возможности ИИ для всего процесса разработки лекарств.

За полгода компания продвинулась от уровня инструментов и доступа к уровню соответствия и допуска, а затем и до уровня pipeline разработки. По данным Newcomer, Coefficient Bio была основана всего 8 месяцев назад, в ней работает менее 10 человек, и около 50% ее акций принадлежит венчурной компании Dimension. Anthropic завершила сделку примерно за 400 миллионов долларов акциями, а Dimension в письме к limited partners (LP) заявила, что IRR этих инвестиций составил 38 513%.

Эта цифра сама по себе говорит о том, что Anthropic покупает не выручку или продукт компании, а команду плюс вход в отрасль. Согласно отчетам Anthropic и RD World, такие фармацевтические компании, как Sanofi, Novo Nordisk, AbbVie и Genmab, уже используют инструменты наук о жизни от Claude. Пример Novo Nordisk особенно показателен: время обработки документов клинических исследований сократилось с более чем 10 недель до 10 минут.

Два баланса, один обратный отсчет

По данным WinBuzzer и The Tech Portal, Anthropic наняла Goldman Sachs и JPMorgan в качестве ведущих андеррайтеров с целью выйти на IPO уже в октябре 2026 года, при этом объем финансирования превысит 60 миллиардов долларов. Цель OpenAI — четвертый квартал 2026 года или первый квартал 2027 года с оценкой, близкой к 1 триллиону долларов. По анализу Тома Тунгуза, если OpenAI, Anthropic и SpaceX проведут IPO в одном году, только эти три компании могут поглотить более 3 триллионов долларов рыночной ликвидности.

Обе компании вносят последние стратегические корректировки перед IPO. По данным CNBC, генеральный директор OpenAI ФиДжи Симо internally объявила о закрытии проектов Sora, браузера Atlas, аппаратных проектов и функции мгновенной оплаты, заявив, что компания «как будто перешла в режим красной тревоги» и должна сосредоточиться на корпоративных и агентских продуктах. Путь Anthropic — это постоянное углубление в вертикальные отрасли, такие как науки о жизни, чтобы удержать корпоративных клиентов за счет высоких затрат на смену отрасли.

Согласно FinancialContent, совет директоров OpenAI опасается, что если Anthropic выйдет на IPO первой, это поглотит сдерживаемый энтузиазм розничных инвесторов в отношении инвестиций в ИИ. Оценки двух компаний различаются более чем в 2 раза, но они борются за деньги одних и тех же инвесторов. Две сделки в один день: одна покупает машину нарратива, другая — вход в отрасль.

Трендовые криптовалюты

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

PancakeSwapCAKE

JUSTJST

Связанные с этим вопросы

QКакие компании были приобретены OpenAI и Anthropic 2 апреля и как это отражает их стратегические приоритеты?

AOpenAI приобрела технологическое шоу TBPN для влияния на публичное повествование об ИИ, а Anthropic купила биотех-стартап Coefficient Bio за 4 миллиарда долларов для укрепления позиций в науках о жизни. Это отражает разные стратегии: OpenAI фокусируется на потребительском нарративе, а Anthropic — на создании отраслевых барьеров для корпоративных клиентов.

QКак различаются структуры доходов OpenAI и Anthropic и как это влияет на их подход к приобретениям?

AOpenAI получает 60% доходов от потребителей (подписки ChatGPT) и 40% от корпоративного сектора, что заставляет их беспокоиться о публичном восприятии. Anthropic имеет 80% доходов от предприятий, поэтому их приобретения нацелены на углубление отраслевой интеграции и повышение затрат на переход для клиентов.

QКакие ключевые шаги предприняла Anthropic в области наук о жизни за последние полгода?

AAnthropic за полгода реализовала трехэтапную стратегию: запуск Claude for Life Sciences (октябрь 2025), представление Claude for Healthcare с сертификацией HIPAA (январь 2026) и приобретение Coefficient Bio (апрель 2026) для получения возможностей в разработке лекарств.

QКаковы планы OpenAI и Anthropic по IPO и как это влияет на их текущие решения?

AAnthropic планирует IPO в октябре 2026 года с оценкой в 600 миллиардов долларов, а OpenAI — в конце 2026 или начале 2027 года с оценкой в 1 триллион долларов. Обе компании корректируют стратегии: OpenAI отказалась от непрофильных проектов, а Anthropic усиливает отраслевую специализацию для привлечения инвесторов.

QПочему провалилось приобретение OpenAI компании Windsurf и что это говорит об их ограничениях?

AСделка по приобретению Windsurf за 30 миллиардов долларов сорвалась из-за пунктов о интеллектуальной собственности в контракте с Microsoft, которые не позволяли OpenAI защитить технологии Windsurf от доступа Microsoft. Это выявило структурное ограничение агрессивной стратегии приобретений OpenAI.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit47 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit47 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist47 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist47 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit52 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit52 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit2 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на ONE (ONE) представлены ниже.