A New Axis of Competition
Расмат Тунгуз отмечает новую ось конкуренции в софте: за один день две компании выпустили собственные AI-модели (а с учётом Cursor — три за неделю). Intercom запустил Apex 1.0 — модель для ответов на тикеты поддержки, которая обходит GPT-5.4 и Claude Opus 4.5, а у одного игрового клиента подняла долю решённых обращений с 68% до 75%. Chroma выпустила Context-1 — модель для многошагового агентного поиска с результатом 97% на бенчмарках. При этом подходы различаются: Intercom использует проприетарную модель как дифференциатор, а Chroma сделала Context-1 открытой (Apache 2.0) — как механизм продвижения и привлечения для своей векторной БД. По мнению автора, модели вендоров становятся новой ареной конкуренции: в маркетинге они привлекают внимание и обеспечивают дистрибуцию, а на дне воронки продаж служат отличием по производительности.
Выбрали бы вы один софт вместо другого из-за того, что в нём используется проприетарная модель с лучшей производительностью?
Сегодня две компании выпустили собственные AI-модели (а с учётом Cursor — три за неделю!1), что поднимает этот вопрос. Intercom запустил Apex 1.0 — модель для ответов на тикеты поддержки клиентов.2 Chroma выпустила Context-1 — модель для многошагового агентного поиска.3
Apex 1.0 обходит GPT-5.4 и Claude Opus 4.5 в задачах клиентского сервиса.2 Context-1 набирает 97% на бенчмарках агентного поиска.3 У одного игрового клиента Intercom доля решённых обращений выросла с 68% до 75%.2
История подсказывает4, что эти преимущества могут оказаться временными. По мере того как универсальные модели улучшаются, сегодняшнее преимущество специализации размывается. Но при дефиците GPU стоимость инференса будет резко расти, и, возможно, именно сейчас наступает момент для более эффективных моделей, созданных под конкретную задачу.
Intercom создал Apex, чтобы выделиться на конкурентном рынке. Ставка Chroma иная. Context-1 — open-source под лицензией Apache 2.0.3 Использовать её может кто угодно. Модель — не продукт. Это маркетинг, а не продажи. Дистрибуция и построение бренда для их инфраструктуры векторной базы данных.
Две философии. Проприетарная модель как дифференциация против open-source-модели как механизма привлечения.
«По мере того как фичи становятся почти бесплатными в разработке, технологическим фактором, который будет отличать игроков, станет AI «под капотом». Если вы используете ту же универсальную готовую модель, что и все остальные, у вас нет устойчивого отличия». — Eoghan McCabe2
AI-модели, предлагаемые поставщиками софта, стали новой осью, по которой ведётся конкуренция. В маркетинговой арене модели обеспечивают внимание и дистрибуцию. На дне воронки продаж они служат конкурентным отличием по производительности.
«Cursor, Kimi, & the Open-Source AI Imperative», tomtunguz.com, март 2026. ↩︎ Eoghan McCabe, «The age of vertical models is here», X, 26 марта 2026. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ «Chroma Launches Context-1, Efficient Open-Source AI for Agent Search», PR Newswire, 26 марта 2026. ↩︎ ↩︎ ↩︎ Rich Sutton, «The Bitter Lesson», март 2019. ↩︎