# Аарон Леви (Box): «Битва OpenAI и Anthropic напоминает начало облачных войн» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=u0B0BgSAZ6k Канал: Alex Kantrowitz Опубликовано: 08.04.2026 --- Битва между OpenAI и Anthropic вступает в новую фазу: их продуктовые стратегии окончательно сошлись в одной точке — создании универсальных ИИ-агентов. Генеральный директор Box Аарон Леви в беседе с Алексом Кантровицем анализирует, почему автоматизация офисной работы станет рынком, который в десятки раз больше сегмента программирования, и почему нынешнее противостояние лабораторий напоминает «облачные войны» 2010 года. ## ⚔️ Великая конвергенция: OpenAI против Anthropic [[JUMP:00:00]] На начальном этапе развития рынка OpenAI и Anthropic занимали разные ниши: OpenAI доминировала в потребительском сегменте с ChatGPT, а Anthropic делала ставку на корпоративный сектор и написание кода [01:17]. Однако, по мнению Аарона Леви, сейчас их дорожные карты практически идентичны. Оба гиганта стремятся создать «суперприложение», которое будет не просто чат-ботом, а полноценным ассистентом, способным выполнять работу за пользователя [02:09]. Аарон Леви выделяет несколько ключевых моментов этой конкуренции: * ChatGPT активно «просочился» в корпоративную среду, став стандартом для сотрудников многих компаний, независимо от официальных API-продаж [02:50]. * Anthropic успешно закрепилась в сегменте написания кода, что стало фундаментом для создания более сложных агентов [01:43]. * В декабре модели кодинга достигли уровня, позволяющего им работать над длительными задачами без вмешательства человека, что открыло двери для автоматизации более широкого круга офисных задач [01:56]. Леви считает неизбежным, что лаборатории будут конкурировать лоб в лоб за каждый сценарий использования ИИ, так как сверхинтеллект в конечном итоге должен решать все типы задач [00:51]. ## 🤖 Эпоха ИИ-агентов: от чатов к автономным действиям [[JUMP:03:42]] Главный прорыв последних месяцев, по словам Аарона Леви, заключается в применении навыков программирования ИИ к обычной офисной работе. Если раньше агент был хорош только в написании кода для ПО, то теперь те же способности — использование инструментов, запуск скриптов и манипуляции с компьютером — применяются в маркетинге, юриспруденции и науке [03:56]. Ключевые тезисы Леви о будущем агентов: 1. **Смена парадигмы:** Мы переходим от модели «вопрос-ответ» (чат-бот) к модели, где агенту дают задачу и доступ к ресурсам (данным, облачным инструментам), и он работает над ней часами или даже днями [05:26]. 2. **Масштаб рынка:** Если рынок ИИ-кодинга ограничен числом инженеров, то рынок ИИ-агентов охватывает всех «белых воротничков» (knowledge workers). По оценке Леви, этот рынок в 30–50 раз больше по количеству потенциальных пользователей и сценариев [05:54]. 3. **Приоритет бизнеса:** Хотя агентов можно использовать и в личных целях (как «личный ноутбук»), основная экономическая ценность и окупаемость (ROI) токенов будут сосредоточены в корпоративном секторе, так как ИИ напрямую влияет на ВВП компании [06:33]. ## 🧱 Главный барьер: ИИ-проблема — это на самом деле проблема данных [[JUMP:24:10]] Несмотря на оптимизм Кремниевой долины, Аарон Леви предупреждает, что внедрение агентов в реальном бизнесе займет гораздо больше времени, чем кажется [12:53]. Основная причина — отсутствие контекста и хаос в данных крупных корпораций. Леви приводит аналогию с «гениальным стажером»: представьте сотрудника с докторской степенью, который пришел в компанию минуту назад [25:31]. У него есть доступ к инструментам, но он не знает «племенных знаний» (tribal knowledge) компании: какой из пяти контрактов в системе — актуальный, а какой маркетинговый актив — финальный [26:11]. Основные сложности внедрения по мнению гостя: * **Разрозненность систем:** В крупных компаниях данные могут быть распределены по 20–100 различным сервисам [25:04]. * **Отсутствие верификации:** В отличие от программирования, где код либо работает, либо нет, в маркетинге или юриспруденции результат субъективен, и его проверку пока невозможно полностью автоматизировать [10:28]. * **Устаревшая инфраструктура:** Агенты плохо работают с наследуемыми (legacy) системами, которые не проектировались для взаимодействия с ИИ [28:25]. ## 🛡️ Безопасность и делегирование контроля [[JUMP:29:03]] Алекс Кантровиц выразил сомнение в том, готовы ли люди отдавать ИИ контроль над своей почтой или мессенджерами [29:16]. Леви подтвердил, что вопросы безопасности и ответственности являются критическими. Для решения этих проблем гость предлагает следующие подходы: * **Разграничение доступа:** Не давать ИИ доступ ко всей почте или архиву, а создавать для агента отдельную учетную запись (как для коллеги) и делиться с ним только нужными файлами [30:19]. * **Проблема ответственности:** В медицине или юриспруденции пока неясно, кто несет ответственность за ошибку агента — разработчик модели (лаборатория) или пользователь [32:16]. Текущее законодательство за последние 100 лет всегда предполагало, что на другом конце транзакции находится человек [32:42]. * **Риск «инъекций»:** Сохраняется опасность prompt-инъекций, когда злоумышленник может обмануть агента и заставить его выдать конфиденциальные данные [31:09]. ## 📊 Вертикальные решения против «Горького урока» [[JUMP:40:46]] В индустрии идет спор: выиграют ли узкоспециализированные ИИ-агенты (для юристов, медиков) или победят общие горизонтальные модели от OpenAI и Anthropic. Леви ссылается на концепцию «Горького урока» (Bitter Lesson), согласно которой в долгосрочной перспективе всегда побеждают вычисления и общие алгоритмы, а не заложенные человеком знания [41:49]. Тем не менее, Леви считает, что специализированные игроки выживут: * Клиенты больше доверяют компаниям, которые «просыпаются каждое утро, думая только об их конкретном рабочем процессе» [43:21]. * Специализированные приложения будут строиться «поверх» интеллекта больших лабораторий, так что в выигрыше останутся все стороны [43:35]. * Чем сложнее и регулируемее отрасль (финансы, здравоохранение), тем выше спрос на готовые коробочные решения, а не на «голые» модели [44:13]. ## 📈 Будущее: «Облачные войны» на стероидах [[JUMP:47:15]] Обсуждая новые модели (такие как Spud от OpenAI и следующее поколение Claude от Anthropic), Аарон Леви подчеркнул, что мы еще далеки от «плато» или «стены» в развитии технологий [48:37]. Последние тесты Box показывают двузначный рост точности выполнения сложных задач всего за несколько месяцев [49:28]. На вопрос о том, кто победит в схватке OpenAI и Anthropic, Леви ответил аналогией с 2010 годом: * В 2010 году выручка AWS составляла всего $500 млн, Azure только запустилась, а Google Cloud назывался Google App Engine и не воспринимался всерьез [51:56]. * Сейчас рынок облаков — это сотни миллиардов долларов, и на нем успешно сосуществуют минимум 4 гиганта (включая Oracle) и множество нишевых игроков [54:09]. * По мнению Леви, ИИ-рынок еще больше, и нынешние лидерские позиции могут меняться каждые 6–12 месяцев, но в итоге все ключевые лаборатории станут в десятки раз крупнее [55:04].