НА ИИ ЗАРАБАТЫВАЮТ НЕ ТЕ, У КОГО БОЛЬШЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ. А ТЕ, КТО ПОНЯЛ, ЗА ЧТО ЛЮДИ ГОТОВЫ ПЛАТИТЬ.

Прочитал свежий отчёт Andreessen Horowitz — Top 100 Consumer AI Apps, седьмой выпуск. И знаете, что меня больше всего удивило? Не очередные рекорды ChatGPT. И даже не успехи Claude.

А то, насколько сильно расходятся популярность искусственного интеллекта и реальные деньги.

Пока одни считают миллионы пользователей, другие тихо зарабатывают на нескольких тысячах клиентов. И, возможно, именно вторые понимают рынок гораздо лучше.

Разберёмся.

1. OpenAI победила? Пока да. Но не везде.

ChatGPT по-прежнему безусловный лидер массового рынка.

По веб-трафику он опережает Gemini вдвое, Claude — в шесть раз. На мобильных устройствах разрыв ещё больше: 2,5 и 14 раз соответственно.

Но самое интересное происходит с Claude.

Anthropic уже обошла DeepSeek и Perplexity по трафику, а в начале года обогнала Gemini по количеству американских платных подписчиков.

Причём 7,3% платящих пользователей Claude выбирают дорогой Max от $100 в месяц. У ChatGPT аналогичная доля — всего 1,1%.

Что это означает?

OpenAI выигрывает массовый рынок. Anthropic агрессивно борется за профессионалов, для которых ИИ — рабочий инструмент.

И это две совершенно разные экономики.

Ещё одна любопытная цифра: только 8% американских платных подписчиков ChatGPT одновременно платят за Claude.

Люди всё чаще выбирают не «самую умную модель», а инструмент под определённый способ работы.

Поэтому я бы не спешил объявлять окончательного победителя. Лидерство по аудитории ещё не означает победу по прибыльности.

2. Главная цифра отчёта — $903 в месяц

Вот здесь начинается настоящая экономика искусственного интеллекта.

Только 4,5% американских потребителей имеют платную персональную подписку на ChatGPT, Gemini или Claude. Хотя ежедневно ИИ используют уже около 25%.

Но посмотрим, кто приносит деньги.

Самый богатый по расходам 1% платящих пользователей тратит в среднем $903 в месяц!

Этот 1% обеспечивает 19,5% наблюдаемых потребительских расходов на ИИ.

А нижняя половина платящих — всего 16,6%.

Медианный пользователь расходует $25 в месяц. И почти не увеличивает эту сумму.

Получается удивительная картина.

Одному человеку ИИ нужен, чтобы написать поздравление, пересказать статью или сгенерировать картинку.

Другой с его помощью разрабатывает программное обеспечение, автоматизирует бизнес, создаёт рекламные кампании, проектирует продукты и фактически заменяет работу целой команды.

Для первого $20 — уже деньги.

Для второго $900 — мелочь, если инструмент помогает зарабатывать или экономить несколько тысяч долларов.

Люди платят не за интеллект. Они платят за экономический результат, который получают с его помощью.

Именно здесь, по-моему, проходит настоящая граница рынка.

3. Самые популярные продукты — далеко не всегда самые денежные

Ещё одна цифра, которая должна отрезвить стартаперов.

29 из 50 лидеров по потребительским расходам вообще отсутствуют в рейтингах крупнейших ИИ-продуктов по веб-трафику и мобильной аудитории.

Вдумайтесь!

Мы привыкли оценивать стартапы по посещаемости, скачиваниям, MAU, количеству регистраций.

А деньги, оказывается, могут находиться совершенно в другом месте.

У инструментов для программирования, автоматизации, генерации видео, профессионального творчества.

Suno, ElevenLabs, Cursor, OpenRouter, специализированные медицинские сервисы — все они показывают, что необязательно строить очередной универсальный ChatGPT.

Нужно решить конкретную задачу лучше остальных.

Тысяча клиентов, которые платят по $500, — это $500 тысяч в месяц. И для этого не нужны миллионы пользователей.

Разумеется, выручка ещё не прибыль. У ИИ-продуктов могут быть очень серьёзные расходы на модели и инфраструктуру.

Но направление очевидно: выгоднее продавать измеримую полезность, чем пытаться понравиться всем.

4. Следующая большая битва — не за подписку. А за право распоряжаться деньгами клиента.

Посмотрите на персональных агентов.

Instinct, работающий через iMessage, набрал 100 тысяч пользователей за три недели.

По словам основателя, 40% пользователей привязывают банковскую карту. Те, кто совершает покупки, затем тратят через агента в среднем $1 300 в месяц.

Заявленный годовой оборот транзакций уже превышает миллиард долларов.

Но здесь важная деталь.

Миллиард оборота — не миллиард выручки.

Пока агент помогает пользователю тратить деньги, а компания планирует зарабатывать на комиссиях с этих операций.

Представьте дальнейшее развитие.

Агент подбирает и бронирует гостиницу. Покупает билеты. Заказывает товары. Выбирает страховку. Организует ремонт автомобиля.

И за каждую транзакцию получает комиссию.

Это уже не рынок чат-ботов.

Это борьба за место между потребителем и продавцом.

Раньше эту позицию занимали Google, маркетплейсы, агрегаторы и рекламные платформы.

Теперь туда пытаются прорваться ИИ-агенты.

А значит, меняется сама архитектура электронной коммерции.

5. ИИ-рынок начинает взрослеть. И стартапам будет всё тяжелее.

В новом рейтинге всего 11 новичков. Это минимум за семь выпусков.

Большие игроки укрепляют позиции. Google, OpenAI, Anthropic, Meta активно расширяют функциональность.

Идея «прикручу API к красивому интерфейсу и продам подписку» становится всё менее жизнеспособной.

Любую достаточно популярную функцию завтра может встроить в свой продукт разработчик базовой модели.

Что остаётся независимым компаниям?

То, что трудно воспроизвести простым обновлением модели:

• Уникальные данные и накопленная экспертиза.
• Глубокая интеграция в реальные бизнес-процессы.
• Управление оборудованием, производством, логистикой.
• Специализация на конкретной отрасли.
• Доверие клиентов и ответственность за результат.

И здесь я вижу очень интересную возможность.

6. Где бы я сегодня искал деньги в ИИ?

Точно не в разработке ещё одного универсального чат-бота.

Я бы пошёл туда, где уже существуют деньги, дорогие ошибки и неэффективные процессы.

Например, автомобильный сервис. Агент не просто читает диагностические ошибки, а помогает механику построить последовательность проверок и локализовать неисправность.

Или производство. Агент анализирует технологические параметры, рецептуры, причины брака, предлагает оптимизацию режимов оборудования.

Или юридическая практика. Система не пересказывает законы, а помогает готовить процессуальные документы и выстраивать стратегию конкретного дела.

Или малый бизнес. Агент не просто отвечает клиенту, а ведёт сделку, работает с CRM, документами, счетами и поставщиками.

Во всех этих случаях важен не красивый диалог с ИИ.

Важен результат: сколько заработали, сколько сэкономили, сколько ошибок предотвратили.

И продавать такие решения я бы предпочёл не по количеству токенов, а через понятную экономику: стоимость внедрения, обслуживание, оплата за выполненные операции или доля от подтверждённой экономии.

7. И главный вывод

Сейчас многие предприниматели пытаются заработать на популярности искусственного интеллекта.

Я думаю, это неправильная постановка задачи.

Зарабатывать нужно на том, что благодаря ИИ становится возможным.

ChatGPT может иметь миллиардную аудиторию. Claude может собирать самых дорогих профессиональных пользователей. Персональные агенты могут получить контроль над потребительскими транзакциями.

Но для небольшого бизнеса всё это не так уж важно.

Вам не нужно победить OpenAI. Вам нужно найти тысячу клиентов, для которых ваша агентская система создаёт реальную экономическую ценность.

А возможно, достаточно и ста.

И ещё. Я бы не превращал статистику про 1%, тратящий $903 в месяц, в догму. Это средние расходы верхушки платящих американских потребителей, а не доказательство, что каждый профессиональный клиент готов платить вам $900.

Но сигнал совершенно однозначный.

Рынок ИИ перестаёт быть соревнованием умных моделей. Он становится соревнованием за контроль над реальной работой, реальными решениями и реальными денежными потоками.

Именно там будут зарабатываться большие деньги.

А кто продолжит продавать «доступ к искусственному интеллекту» — рискует обнаружить, что его главный конкурент уже раздаёт аналогичную функцию бесплатно.

Источник: Andreessen Horowitz — Top 100 Consumer AI Apps, Seventh Edition, 5 октября 2026.

Примечание: показатели расходов основаны на исследовательских панелях YipitData, преимущественно по США; они не равнозначны полной выручке компаний.

#ИскусственныйИнтеллект #AI #AIAgents #Бизнес #Автоматизация #Стартапы #AIЭкономика