Leaders, gainers and unexpected winners in the Enterprise AI arms race

Лидеры, догоняющие и неожиданные победители в гонке корпоративного ИИ

The enterprise AI battleground is heating up, and we’ve got some fresh data on the state of play and who’s winning.

Битва за корпоративный ИИ накаляется, и у нас есть свежие данные о расстановке сил и о том, кто побеждает.

Contrary to predictions that model progress would slow and a flood of open source and closed source players would flatten the field, the opposite is happening. An emerging oligopoly continues to dominate the leaderboard and accelerate innovation. And in a market where current perception can drive future reality, the stakes couldn’t be higher.

Вопреки прогнозам о замедлении прогресса моделей и о том, что поток игроков с открытым и закрытым кодом выровняет рынок, происходит обратное. Формирующаяся олигополия продолжает доминировать в рейтингах и ускорять инновации. А на рынке, где сегодняшнее восприятие определяет будущую реальность, ставки как никогда высоки.

The enterprise leaderboard has been a hot topic on X lately…but who is the actual king of enterprise AI?

Рейтинг корпоративного ИИ — горячая тема в X в последнее время… но кто на самом деле король корпоративного ИИ?

Based on our third annual CIO survey of 100 companies in the Global 2000, the honest answer is: it’s complicated. The market is too dynamic to crown a single, durable winner. But the data does reveal clear leaders, fast gainers, and a few outcomes that run counter to popular narratives.

Согласно нашему третьему ежегодному опросу CIO из 100 компаний Global 2000, честный ответ таков: всё сложно. Рынок слишком динамичен, чтобы назвать единственного устойчивого победителя. Но данные выявляют явных лидеров, быстро растущих игроков и ряд результатов, которые противоречат популярным нарративам.

First, let’s get one thing out of the way: we are investors in OpenAI. To keep ourselves as clear-eyed as we can, we triangulated our survey results with third party data and public revenue estimates. We also want to underscore that our survey is focused on large enterprises, where the majority of IT budget dollars sit today, and not startups where market dynamics have their own nuance and where market share may look very different.

Для начала оговоримся: мы являемся инвесторами OpenAI. Чтобы сохранить объективность, мы сопоставили результаты опроса с данными третьих сторон и публичными оценками выручки. Также хотим подчеркнуть, что наш опрос сфокусирован на крупных предприятиях, где сосредоточена основная часть ИТ-бюджетов, а не на стартапах, где рыночная динамика имеет свою специфику и где распределение долей может выглядеть совсем иначе.

Our methodology at a glance:

Методология вкратце:

We surveyed 100 verified VPs and C-level executives in the Global 2000.

Companies surveyed generated at least $500M in annual revenue, with 88% over $1B and 30% over $10B. Over 50% of companies had more than 10,000 employees and over 80% were multinational.

A broad set of industries are represented, including financial services (15%), software and technology (12%), manufacturing (11%), healthcare (10%), retail (10%), and professional services (8%).

Мы опросили 100 верифицированных вице-президентов и руководителей C-уровня из компаний Global 2000. Опрошенные компании генерируют не менее $500 млн годовой выручки, при этом 88% — свыше $1 млрд, а 30% — свыше $10 млрд. Более 50% компаний насчитывают свыше 10 000 сотрудников, а более 80% являются транснациональными. Представлен широкий набор отраслей, включая финансовые услуги (15%), ПО и технологии (12%), производство (11%), здравоохранение (10%), ритейл (10%) и профессиональные услуги (8%).

Now, onto the takeaways….

А теперь — к основным выводам….

OpenAI still leads the enterprise, for now. Anthropic and Google are gaining fast.

OpenAI пока лидирует в корпоративном сегменте. Anthropic и Google быстро догоняют.

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

OpenAI is the clear enterprise leader today. 78% of surveyed enterprise CIOs are using OpenAI models in production, either hosted directly or via cloud service providers (CSPs).

But momentum is shifting. Anthropic and Google have made meaningful share gains with Anthropic’s rise particularly striking, even excluding AI coding startups. Since May 2025, Anthropic posted the largest share increase of any frontier lab, growing 25% in enterprise penetration. 44% of enterprises are now using Anthropic in production, rising to over 63% including testing.

Wallet share tells a similar story. OAI still commands a majority at ~56%, but Anthropic and Gemini are steadily gaining at OpenAI’s expense. The survey also suggests that respondents expect that shift to continue into 2026. Despite share shifts, all three model providers saw strong absolute spend growth.

OpenAI — безусловный лидер корпоративного сегмента на сегодня. 78% опрошенных CIO используют модели OpenAI в продакшене — напрямую или через облачных провайдеров (CSP). Но импульс смещается. Anthropic и Google заметно нарастили долю, причём рост Anthropic особенно впечатляет — даже без учёта ИИ-стартапов в сфере кодинга. С мая 2025 года Anthropic показал наибольший прирост доли среди всех ведущих лабораторий — рост проникновения в корпоративный сегмент на 25%. 44% предприятий уже используют Anthropic в продакшене, а с учётом тестирования — более 63%. Доля в расходах рисует похожую картину. OpenAI по-прежнему удерживает большую часть — около 56%, но Anthropic и Gemini стабильно отвоёвывают долю у OpenAI. Опрос также показывает, что респонденты ожидают продолжения этого сдвига в 2026 году. Несмотря на перераспределение долей, все три провайдера моделей демонстрируют сильный рост абсолютных расходов.

For what it’s worth, Yipit’s panel data of ~1,000 mid-market and enterprise companies shows adoption rates that closely mirror our findings, with OpenAI around 85% and Anthropic near 55% and rising.

К слову, панельные данные Yipit по ~1 000 компаний среднего и крупного бизнеса показывают уровни внедрения, которые точно совпадают с нашими результатами: OpenAI — около 85%, Anthropic — около 55% и продолжает расти.

Data provided by Yipit from a proprietary panel of 1,000 mid-market and enterprise companies, showing vendor adoption over time (API or applications).

Данные предоставлены Yipit на основе проприетарной панели из 1 000 компаний среднего и крупного бизнеса, показывающей динамику внедрения вендоров (API или приложения).

Leadership depends on the use case

Лидерство зависит от сценария использования

Enterprise AI isn’t a single market but instead a rich and diverse set of use cases. Unsurprisingly, leadership varies sharply by workload.

Корпоративный ИИ — это не единый рынок, а богатый и разнообразный набор сценариев использования. Неудивительно, что лидерство сильно варьируется в зависимости от типа задач.

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

OpenAI dominates early, horizontal use cases like general purpose chatbots, enterprise knowledge management and customer support. These were among the first AI workloads enterprises adopted–and incumbency matters.

Anthropic leads in use cases such as software development and data analysis, where CIOs consistently cite rapid capability gains since the second half of 2024 as the catalyst for adoption and broader proliferation of AI across these use cases.

Google Gemini is a strong player across a wide range of use cases, with one notable exception: coding, where Gemini’s enterprise share remains meaningfully lower among those surveyed.

Given these differences, most enterprises aren’t betting on a single model provider. 81% now use three or more model families in testing or production, up from 68% less than a year ago.

OpenAI доминирует в ранних горизонтальных сценариях — таких как чат-боты общего назначения, корпоративное управление знаниями и клиентская поддержка. Это были одни из первых ИИ-задач, которые внедрили предприятия, — и эффект первопроходца имеет значение. Anthropic лидирует в таких сценариях, как разработка ПО и анализ данных, где CIO неизменно отмечают быстрый прогресс возможностей со второй половины 2024 года как катализатор внедрения и более широкого распространения ИИ в этих областях. Google Gemini — сильный игрок в широком спектре сценариев, за одним заметным исключением: кодинг, где доля Gemini среди опрошенных остаётся значительно ниже. Учитывая эти различия, большинство предприятий не делают ставку на одного провайдера моделей. 81% теперь используют три или более семейства моделей в тестировании или продакшене — против 68% менее года назад.

What’s actually driving these shifts? A few themes came through clearly:

Что на самом деле движет этими сдвигами? Несколько тем проявились отчётливо:

R&D is customer acquisition. Anthropic’s gains are driven by its most advanced models. 75% of Anthropic customers had Sonnet 4.5 or Opus 4.5 in production, far outpacing adoption of its older, cheaper models. OpenAI, by contrast, still sees significant usage of earlier model families–often because they were adopted early and continue to “work well enough.” Switching costs are rising, reinforcing the advantage of early enterprise footholds. 46% of OpenAI’s customers had GPT 5.2 or 5.2 Pro in production.

Token intensive use cases are a large growth driver. While AI coding startups were excluded from our survey, token-heavy coding use cases also accounted for a large portion of Anthropic’s enterprise wallet share gain. At the same time, CIOs were also impressed by Anthropic’s leaps across writing, reasoning, and analytical tasks.

Early 2025 hype around reasoning models appears justified. 54% of respondents say reasoning models accelerated LLM adoption, citing faster time to value, less prompt engineering, better integration with internal systems and higher trust through accuracy and explainability. These models are enabling entirely new agentic workflows, from AI SRE to complex multi step agents.

R&D — это привлечение клиентов. Рост Anthropic обусловлен его самыми продвинутыми моделями. 75% клиентов Anthropic развернули Sonnet 4.5 или Opus 4.5 в продакшене — значительно опережая темпы внедрения более старых и дешёвых моделей. OpenAI, напротив, по-прежнему фиксирует значительное использование ранних семейств моделей — часто потому, что они были внедрены раньше и «работают достаточно хорошо». Затраты на переключение растут, усиливая преимущество ранних корпоративных позиций. У 46% клиентов OpenAI GPT 5.2 или 5.2 Pro используются в продакшене. Сценарии с высоким потреблением токенов — крупный драйвер роста. Хотя ИИ-стартапы в сфере кодинга были исключены из нашего опроса, токеноёмкие сценарии разработки также обеспечили значительную часть прироста доли Anthropic в корпоративных расходах. В то же время CIO были впечатлены прорывами Anthropic в задачах написания текстов, рассуждений и аналитики. Ажиотаж начала 2025 года вокруг моделей рассуждений оказался обоснованным. 54% респондентов говорят, что модели рассуждений ускорили внедрение LLM, ссылаясь на более быстрое получение результатов, меньшую потребность в промпт-инжиниринге, лучшую интеграцию с внутренними системами и более высокое доверие благодаря точности и объяснимости. Эти модели открывают совершенно новые агентные рабочие процессы — от ИИ-SRE до сложных многошаговых агентов.

Build v. Buy: reports of the app apocalypse are greatly exaggerated

Создавать vs. покупать: слухи об апокалипсисе приложений сильно преувеличены

We also wanted to add insight into the age-old question: are enterprises building directly on models, or are they buying applications, instead?

Мы также хотели добавить ясности в извечный вопрос: предприятия строят решения непосредственно на моделях или всё-таки покупают приложения?

The answer is nuanced, but one thing is clear: the reported death of third party apps is greatly exaggerated, to put it mildly.

Ответ неоднозначен, но одно ясно: сообщения о гибели сторонних приложений сильно преувеличены, мягко говоря.

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

Today third-party apps appear to be alive and well. Our data shows a continued shift toward 3rd party applications across most use cases.

Even in areas like knowledge management and workflow automation, where in-house builds have historically dominated, many enterprises expect to migrate from DIY LLM implementations to packaged applications over time.

Сегодня сторонние приложения чувствуют себя вполне хорошо. Наши данные показывают продолжающийся сдвиг в сторону сторонних приложений в большинстве сценариев. Даже в таких областях, как управление знаниями и автоматизация рабочих процессов, где исторически преобладала внутренняя разработка, многие предприятия рассчитывают со временем перейти от самодельных LLM-решений к готовым приложениям.

But the future is still unknown. The ongoing race between how quickly 3rd party apps can build deeply (with domain-specific workflows and harnesses) vs. how quickly model capabilities can improve has only intensified. That’s particularly true in the arena of software development.

Но будущее по-прежнему неопределённо. Гонка между тем, как быстро сторонние приложения смогут углубить свои решения (с доменно-специфичными рабочими процессами и обвязками), и тем, как быстро будут расти возможности моделей, только обострилась. Это особенно справедливо для сферы разработки ПО.

Apps benefit from a multi-player market, where they can drive stronger business outcomes with intelligent model routing (that plays to the various models’ respective strengths). As the model market structure continues to evolve and mature, the outlook for certain types of applications may change drastically.

Приложения выигрывают от мультимодельного рынка, где они могут добиваться лучших бизнес-результатов за счёт интеллектуальной маршрутизации моделей (использующей сильные стороны каждой модели). По мере того как структура рынка моделей продолжает развиваться и зреть, перспективы определённых типов приложений могут кардинально измениться.

In enterprise AI apps, the winner so far is…Microsoft

В корпоративных ИИ-приложениях победитель на данный момент — Microsoft

Here’s where the data most clearly contradicts the online narrative.

Именно здесь данные наиболее явно расходятся с нарративом в интернете.

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

Microsoft still rules enterprise apps. With all the talk of OpenAI vs. Anthropic and Claude Code vs. Codex vs. Cursor, it’s important to keep in perspective that Microsoft continues to dominate the enterprise. Much of the Global 2000 AI adoption still runs through Microsoft or AI products launched by incumbents.

Microsoft по-прежнему правит корпоративными приложениями. На фоне всех разговоров об OpenAI против Anthropic и Claude Code против Codex против Cursor важно помнить о перспективе: Microsoft продолжает доминировать в корпоративном сегменте. Значительная часть внедрения ИИ в компаниях Global 2000 по-прежнему идёт через Microsoft или ИИ-продукты, запущенные действующими игроками.

Microsoft 365 Copilot leads enterprise chat though ChatGPT has closed the gap meaningfully.

Github Copilot is still the coding leader for enterprises.

65% of enterprises noted they preferred to go with incumbent solutions when available, citing trust, integration with existing systems, and procurement simplicity as compelling value propositions for incumbents.

Microsoft 365 Copilot лидирует в корпоративных чатах, хотя ChatGPT существенно сократил разрыв. Github Copilot остаётся лидером в корпоративном кодинге. 65% предприятий отметили, что предпочитают решения действующих вендоров при их наличии, ссылаясь на доверие, интеграцию с существующими системами и простоту закупок как на убедительные аргументы в пользу инкумбентов.

All this said, the prize is still up for grabs. While these are difficult to overcome (in addition to the far reaching distribution of an incumbent such as Microsoft), we believe there is an enormous opportunity for startups to chip away at these advantages. Platform shifts create openings and enterprises consistently say they value faster innovation, deeper AI focus, and greater flexibility paired with cutting edge capabilities that AI native startups bring.

При всём этом главный приз ещё не разыгран. Хотя эти преимущества трудно преодолеть (в дополнение к обширной дистрибуции такого инкумбента, как Microsoft), мы считаем, что у стартапов есть огромная возможность постепенно подточить эти преимущества. Платформенные сдвиги создают окна возможностей, и предприятия неизменно говорят, что ценят более быстрые инновации, более глубокий фокус на ИИ и бо́льшую гибкость в сочетании с передовыми возможностями, которые привносят ИИ-нативные стартапы.

Trust in frontier labs keeps rising

Доверие к ведущим лабораториям продолжает расти

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

Preference for using closed source models has increased steadily since our first survey in March 2024. Over a third of enterprises now prefer closed source models, driven by the rate of change in model quality, limited internal AI talent, and (surprisingly) data security. Trust in frontier labs such as OpenAI and Anthropic has risen materially over the past two years.

As another signal of trust, ~80% of enterprises are comfortable hosting their models directly with enterprises vs. CSPs and other sources, up from ~40% in March 2024.

CIOs also report that total cost of ownership (TCO) between open and closed models is converging as labs and CSPs have pushed down the cost of intelligence over the last few years and created a compelling end to end offering. In cases where TCO of closed models is higher, the capability gap justifies the higher cost.

While startups are frequently deploying fine-tuned open source models, enterprises have trended away from fine tuning models and instead moved towards prompt engineering and routing across models for different tasks.

Предпочтение закрытых моделей стабильно растёт с момента нашего первого опроса в марте 2024 года. Более трети предприятий теперь предпочитают закрытые модели, что обусловлено темпами улучшения качества моделей, ограниченными внутренними ИИ-компетенциями и (что удивительно) безопасностью данных. Доверие к ведущим лабораториям, таким как OpenAI и Anthropic, существенно выросло за последние два года. Ещё один сигнал доверия: около 80% предприятий готовы размещать модели непосредственно у лабораторий, а не через CSP и другие источники — по сравнению с ~40% в марте 2024 года. CIO также отмечают, что совокупная стоимость владения (TCO) открытых и закрытых моделей сближается, поскольку лаборатории и CSP снижали стоимость «интеллекта» в последние годы и создали привлекательное комплексное предложение. В случаях, когда TCO закрытых моделей выше, разрыв в возможностях оправдывает более высокую стоимость. Хотя стартапы активно развёртывают дообученные модели с открытым кодом, крупные предприятия отходят от файн-тюнинга моделей и вместо этого переходят к промпт-инжинирингу и маршрутизации между моделями для различных задач.

Reported tangible ROI doesn’t quite match up to “X” ROI

Заявленный реальный ROI не вполне соответствует ROI из «X»

Reported ROI for AI is positive, but there is still a ways to go.

Заявленный ROI от ИИ положителен, но до полного раскрытия потенциала ещё далеко.

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

ROI reported by enterprises on LLMs (and AI applications) is less dramatic than one might expect based on the X AI discourse. This gap likely reflects two things:

ROI, о котором сообщают предприятия по LLM (и ИИ-приложениям), менее впечатляющий, чем можно было бы ожидать по дискуссиям об ИИ в X. Этот разрыв, вероятно, отражает две вещи:

First, enterprises are still learning how to deploy AI effectively, and often need partners (like AI application companies) to translate models into real workflows.

Secondly, as we’ve seen before, enterprises don’t know what “good” looks like until they try it and many of them are working with incumbent AI solutions that may not raise the ceiling as noted above. In our prior survey, the NPS score of Microsoft Copilot dropped 48 points after the same software developers tried Cursor. Experience changes expectations.

Во-первых, предприятия всё ещё учатся эффективно внедрять ИИ и часто нуждаются в партнёрах (таких как компании-разработчики ИИ-приложений) для превращения моделей в реальные рабочие процессы. Во-вторых, как мы уже наблюдали, предприятия не знают, как выглядит «хорошо», пока не попробуют, и многие из них работают с ИИ-решениями инкумбентов, которые, как отмечалось выше, могут не поднимать планку. В нашем предыдущем опросе показатель NPS Microsoft Copilot упал на 48 пунктов после того, как те же разработчики попробовали Cursor. Опыт меняет ожидания.

The market is massive and (still!) growing faster than expected

Рынок огромен и (всё ещё!) растёт быстрее ожиданий

* See footnote in disclosures

* См. сноску в разделе раскрытий

Enterprise AI spend continues to surprise to the upside. Demand remains stronger than enterprises, and even model providers, anticipated.

Over the last 2 years, average enterprise AI spend on LLMs has risen from ~$4.5M to ~$7M, and enterprises expect it to grow another ~65% this year to ~$11.6M.

Application spend followed the same pattern: enterprises expected to spend an average of ~$3.9M but actually spent nearly $6M.

Расходы предприятий на ИИ продолжают приятно удивлять. Спрос остаётся сильнее, чем ожидали сами предприятия и даже провайдеры моделей. За последние 2 года средние корпоративные расходы на LLM выросли с ~$4,5 млн до ~$7 млн, и предприятия ожидают их роста ещё примерно на 65% в этом году — до ~$11,6 млн. Расходы на приложения следовали той же схеме: предприятия планировали потратить в среднем ~$3,9 млн, а фактически потратили почти $6 млн.

The prize is enormous. The dynamics are shifting. And given everything we’ve seen over the last 18 months, enterprise AI will remain the battleground to watch.

Приз огромен. Расстановка сил меняется. И судя по всему, что мы наблюдали за последние 18 месяцев, корпоративный ИИ останется главным полем битвы, за которым стоит следить.

* The data presented is based on a third-party survey conducted by an independent expert network vendor. Responses reflect the views of senior decision-makers (Vice President level or above) at Global 2000 companies operating in the United States, Canada, the United Kingdom, the European Union, Asia, or Australia, and have engaged in active deployment of AI or large language model (“LLM”) solutions. Participants were selected from the vendor’s proprietary database using targeted screening criteria and were not randomly sampled. As a result, the findings may not be representative of the broader market and may over-represent organizations that are more advanced in AI adoption. Responses are self-reported, subject to inherent limitations and bias, and reflect opinions and expectations at the time of the survey. The results are provided for informational purposes only and should not be construed as an endorsement or recommendation of any technology, vendor, or investment strategy.

* Представленные данные основаны на стороннем опросе, проведённом независимым поставщиком экспертных сетей. Ответы отражают мнения старших руководителей (уровня вице-президента и выше) из компаний Global 2000, работающих в США, Канаде, Великобритании, Европейском союзе, Азии или Австралии, которые активно внедряют ИИ или решения на основе LLM. Участники были отобраны из проприетарной базы данных поставщика с использованием целевых критериев отбора и не были выбраны случайным образом. В связи с этим результаты могут не быть репрезентативными для более широкого рынка и могут чрезмерно представлять организации, более продвинутые во внедрении ИИ. Ответы являются самоотчётными, подвержены присущим ограничениям и предвзятости и отражают мнения и ожидания на момент проведения опроса. Результаты предоставлены исключительно в информационных целях и не должны рассматриваться как одобрение или рекомендация какой-либо технологии, поставщика или инвестиционной стратегии.

Sarah Wang

is a general partner on the Growth team at Andreessen Horowitz, where she leads growth-stage investments across AI, enterprise applications, and infrastructure.

— генеральный партнёр в команде Growth в Andreessen Horowitz, где она руководит инвестициями на стадии роста в области ИИ, корпоративных приложений и инфраструктуры.

Justin Kahl

is a partner on the Growth investing team.

— партнёр в команде Growth-инвестиций.

Shangda Xu

is a partner on the Growth investing team, focused on enterprise technology companies.

— партнёр в команде Growth-инвестиций, специализируется на компаниях в сфере корпоративных технологий.

new From “System of Record” to “System of Intelligence”

new От «системы учёта» к «системе интеллекта»

new The “AI Job Apocalypse” Is a Complete Fantasy

new «Апокалипсис рабочих мест из-за ИИ» — полная фантазия

Prediction Markets: They Grow Up So Fast

Рынки предсказаний: как быстро они взрослеют

Surviving AI Price Wars Without Destroying Your Business

Как пережить ценовые войны в ИИ, не разрушив свой бизнес

The Algorithm That Keeps Compounding

Алгоритм, который продолжает наращивать эффект

Want More Growth?

Хотите больше о росте?

Deep dives into what makes companies truly great— from the investors and operators at a16z Growth.

Глубокие разборы того, что делает компании по-настоящему великими — от инвесторов и операционных партнёров a16z Growth.

Views expressed in “posts” (including podcasts, videos, and social media) are those of the individual a16z personnel quoted therein and are not the views of a16z Capital Management, L.L.C. (“a16z”) or its respective affiliates. a16z Capital Management is an investment adviser registered with the Securities and Exchange Commission. Registration as an investment adviser does not imply any special skill or training. The posts are not directed to any investors or potential investors, and do not constitute an offer to sell — or a solicitation of an offer to buy — any securities, and may not be used or relied upon in evaluating the merits of any investment.

Мнения, выраженные в «постах» (включая подкасты, видео и социальные сети), принадлежат конкретным сотрудникам a16z, упомянутым в них, и не являются позицией a16z Capital Management, L.L.C. («a16z») или её аффилированных лиц. a16z Capital Management — инвестиционный консультант, зарегистрированный в Комиссии по ценным бумагам и биржам. Регистрация в качестве инвестиционного консультанта не подразумевает каких-либо особых навыков или подготовки. Посты не адресованы каким-либо инвесторам или потенциальным инвесторам и не представляют собой предложения о продаже — или предложения о покупке — каких-либо ценных бумаг, и на них нельзя полагаться при оценке достоинств какой-либо инвестиции.

The contents in here — and available on any associated distribution platforms and any public a16z online social media accounts, platforms, and sites (collectively, “content distribution outlets”) — should not be construed as or relied upon in any manner as investment, legal, tax, or other advice. You should consult your own advisers as to legal, business, tax, and other related matters concerning any investment. Any projections, estimates, forecasts, targets, prospects and/or opinions expressed in these materials are subject to change without notice and may differ or be contrary to opinions expressed by others. Any charts provided here or on a16z content distribution outlets are for informational purposes only, and should not be relied upon when making any investment decision. Certain information contained in here has been obtained from third-party sources, including from portfolio companies of funds managed by a16z. While taken from sources believed to be reliable, a16z has not independently verified such information and makes no representations about the enduring accuracy of the information or its appropriateness for a given situation. In addition, posts may include third-party advertisements; a16z has not reviewed such advertisements and does not endorse any advertising content contained therein. All content speaks only as of the date indicated.

Содержание данного материала — а также доступное на любых связанных платформах распространения и любых публичных аккаунтах a16z в социальных сетях, платформах и сайтах (совместно — «каналы распространения контента») — не должно рассматриваться или использоваться каким-либо образом в качестве инвестиционного, юридического, налогового или иного совета. Вам следует консультироваться с собственными советниками по юридическим, деловым, налоговым и другим вопросам, связанным с любыми инвестициями. Любые прогнозы, оценки, предположения, цели, перспективы и/или мнения, выраженные в этих материалах, могут быть изменены без уведомления и могут отличаться от мнений, выраженных другими лицами, или противоречить им. Любые графики, представленные здесь или на каналах распространения контента a16z, носят исключительно информационный характер и не должны служить основой при принятии инвестиционных решений. Определённая информация, содержащаяся здесь, была получена из сторонних источников, в том числе от портфельных компаний фондов под управлением a16z. Хотя информация взята из источников, считающихся надёжными, a16z не проводила независимую проверку такой информации и не делает заявлений относительно её постоянной точности или пригодности для данной ситуации. Кроме того, посты могут содержать стороннюю рекламу; a16z не проверяла такую рекламу и не поддерживает содержащийся в ней рекламный контент. Весь контент актуален только на дату его публикации.

Under no circumstances should any posts or other information provided on this website — or on associated content distribution outlets — be construed as an offer soliciting the purchase or sale of any security or interest in any pooled investment vehicle sponsored, discussed, or mentioned by a16z personnel. Nor should it be construed as an offer to provide investment advisory services; an offer to invest in an a16z-managed pooled investment vehicle will be made separately and only by means of the confidential offering documents of the specific pooled investment vehicles — which should be read in their entirety, and only to those who, among other requirements, meet certain qualifications under federal securities laws. Such investors, defined as accredited investors and qualified purchasers, are generally deemed capable of evaluating the merits and risks of prospective investments and financial matters.

Ни при каких обстоятельствах посты или иная информация, представленная на этом сайте — или на связанных каналах распространения контента — не должна рассматриваться как предложение о покупке или продаже каких-либо ценных бумаг или долей в каком-либо объединённом инвестиционном фонде, спонсируемом, обсуждаемом или упоминаемом сотрудниками a16z. Равно как это не должно рассматриваться как предложение об оказании услуг инвестиционного консультирования; предложение об инвестировании в объединённый инвестиционный фонд под управлением a16z будет сделано отдельно и исключительно посредством конфиденциальных документов предложения конкретных объединённых инвестиционных фондов — которые должны быть прочитаны полностью и только теми лицами, которые, помимо прочих требований, соответствуют определённым квалификационным критериям согласно федеральному законодательству о ценных бумагах. Такие инвесторы, определяемые как аккредитованные инвесторы и квалифицированные покупатели, как правило, считаются способными оценивать достоинства и риски предполагаемых инвестиций и финансовых вопросов.

There can be no assurances that a16z’s investment objectives will be achieved or investment strategies will be successful. Any investment in a vehicle managed by a16z involves a high degree of risk including the risk that the entire amount invested is lost. Any investments or portfolio companies mentioned, referred to, or described are not representative of all investments in vehicles managed by a16z and there can be no assurance that the investments will be profitable or that other investments made in the future will have similar characteristics or results. A list of investments made by funds managed by a16z is available here: https://a16z.com/investments/. Past results of a16z’s investments, pooled investment vehicles, or investment strategies are not necessarily indicative of future results. Excluded from this list are investments (and certain publicly traded cryptocurrencies/ digital assets) for which the issuer has not provided permission for a16z to disclose publicly. As for its investments in any cryptocurrency or token project, a16z is acting in its own financial interest, not necessarily in the interests of other token holders. a16z has no special role in any of these projects or power over their management. a16z does not undertake to continue to have any involvement in these projects other than as an investor and token holder, and other token holders should not expect that it will or rely on it to have any particular involvement.

Не может быть никаких гарантий того, что инвестиционные цели a16z будут достигнуты или инвестиционные стратегии окажутся успешными. Любые инвестиции в фонды под управлением a16z сопряжены с высокой степенью риска, включая риск полной потери вложенных средств. Любые упомянутые, указанные или описанные инвестиции или портфельные компании не являются репрезентативными для всех инвестиций в фонды под управлением a16z, и не может быть гарантий, что эти инвестиции будут прибыльными или что другие инвестиции, сделанные в будущем, будут иметь аналогичные характеристики или результаты. Список инвестиций фондов под управлением a16z доступен здесь: https://a16z.com/investments/. Прошлые результаты инвестиций a16z, объединённых инвестиционных фондов или инвестиционных стратегий не обязательно являются показателем будущих результатов. Из этого списка исключены инвестиции (и определённые публично торгуемые криптовалюты/цифровые активы), по которым эмитент не предоставил a16z разрешения на публичное раскрытие. Что касается инвестиций в любые криптовалютные или токен-проекты, a16z действует в своих собственных финансовых интересах, не обязательно в интересах других держателей токенов. a16z не играет особой роли ни в одном из этих проектов и не имеет власти над их управлением. a16z не берёт на себя обязательств продолжать какое-либо участие в этих проектах помимо роли инвестора и держателя токенов, и другие держатели токенов не должны ожидать или полагаться на какое-либо особое участие с её стороны.

With respect to funds managed by a16z that are registered in Japan, a16z will provide to any member of the Japanese public a copy of such documents as are required to be made publicly available pursuant to Article 63 of the Financial Instruments and Exchange Act of Japan. Please contact compliance@a16z.com to request such documents.

В отношении фондов под управлением a16z, зарегистрированных в Японии, a16z предоставит любому представителю японской общественности копии документов, которые должны быть публично доступны в соответствии со статьёй 63 Закона о финансовых инструментах и биржах Японии. Для запроса таких документов обращайтесь по адресу compliance@a16z.com.

For other site terms of use, please go here. Additional important information about a16z, including our Form ADV Part 2A Brochure, is available at the SEC’s website: http://www.adviserinfo.sec.gov.

С другими условиями использования сайта можно ознакомиться здесь. Дополнительная важная информация об a16z, включая нашу брошюру Form ADV Part 2A, доступна на сайте SEC: http://www.adviserinfo.sec.gov.

Leaders, gainers and unexpected winners in the Enterprise AI arms race | Andreessen Horowitz