Существует заблуждение — и я удивлён, насколько распространённое — что инференс моделей убыточен, и что компании его субсидируют, чтобы захватывать рынок. И на этом теряют деньги. Ну как, они же привлекают деньги? Значит нужны, иначе умрут! Как я писал много раз и поправлял людей в комментариях — сам инференс очень прибыльный, с наценками в сотни процентов. И это с учётом того, что у Nvidia за чипа наценка тоже в сотни процентов, представляете? Epoch.AI подошли к вопросу систематически, собрали доступные данные по тратам и выручке OpenAI в разных категориях и постарались оценить: зарабатывают ли компании, и сколько? Для этого они выбрали «поколение GPT-5» — все модели, которые были доступны с релиза GPT-5 в августе до декабря, когда на смену пришла GPT-5.2 (потому что она, вероятно, является новой базовой моделью). Перед тем как читать дальше: у всех значений есть достаточно широкие доверительные интервалы, поэтому выводы могут быть немного другие, но не кардинально. За озвученный период OpenAI получили примерно $6.1B выручки и потратили $3.2B на мощности для инференса. И это с учётом примерно 750 миллионов бесплатных пользователей, которые не принесли НИ-ЧЕ-ГО. Таким образом, валовая прибыль составляет примерно 48%. Теперь к операционным убыткам: для этого в затраты нужно добавить зарплаты ($1.4B) и расходы на маркетинг + продажи ($2.2B), то получается убыток, -20% (доверительный интервал от -50% до 5%). К этому сверху можно добавить затраты на исследования: зарплаты, данные, мощности на эксперименты и финальную тренировку. Тут оценки делать ещё сложнее, так как разрабатывается много моделей, какие-то наработки будут пользоваться дальше, какие-то вообще делали для Sora. Но Epoch.AI приходят к цифре $4.9B. Таким образом, за 4 месяца существования GPT-5 скорее всего не смогла окупить свой полный цикл разработки. В большей степени это продиктовано тем, что выпустили GPT-5.2, и модель устарела. Ситуация точно была другой для GPT-4o, которая была с нами около полутора лет — да, она обновлялась, но скорее всего на это выделяли меньше ресурсов (в том числе людских). В быстрорастущих технологических секторах инвесторы, как правило, готовы мириться с убытками сегодня в обмен на большую прибыль в будущем. Поэтому, если модели ИИ уже покрывают большую часть затрат на себя, это говорит о благоприятных финансовых перспективах для ИИ-компаний. Поэтому выводы очевидны: сам запуск моделей супер-выгодный. Чтобы оставаться в гонке, нужно растить затраты на RND (что делают все), и после насыщения выйти на плато и начать зарабатывать. Смогут ли дотянуть те или иные игроки? Узнаем в 2029-2030м!