# OpenAI предложила разделить разработчиков ИИ на создателей моделей и провайдеров вычислений

> Сотрудник OpenAI Лун Ван (Lun Wang), известный под ником roon, опубликовал тезис о необходимости разделения индустрии искусственного интеллекта на две специализированные ветви: компании, занимающиеся разработкой моделей, и те, кто предоставляет вычислительные...

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/openai-predlozhila-razdelit-razrabotchikov-ii-na-sozdatelej-modelej-i-provajderov-vychislenij
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/openai-predlozhila-razdelit-razrabotchikov-ii-na-sozdatelej-modelej-i-provajderov-vychislenij.md
- Section: Новости
- Published: 2026-07-03T02:00:36+03:00
- Modified: 2026-07-03T02:00:36+03:00

Сотрудник OpenAI Лун Ван (Lun Wang), известный под ником roon, опубликовал тезис о необходимости разделения индустрии искусственного интеллекта на две специализированные ветви: компании, занимающиеся разработкой моделей, и те, кто предоставляет вычислительные мощности в аренду. 

В серии постов в X Ван утверждает, что современные лаборатории, работающие на передовом уровне (frontier labs), столкнулись с фундаментальным выбором. Либо они сосредоточатся на создании и обучении новых моделей, либо переориентируются на предоставление инфраструктуры для запуска уже существующих алгоритмов. По его словам, попытки совмещать оба направления приводят к неэффективности и распылению ресурсов.

Ван, ведущий инженер OpenAI, не называет конкретные компании, но его аргументация перекликается с текущими тенденциями рынка. Например, облачные провайдеры вроде AWS и Google Cloud уже предлагают доступ к обученным моделям через API, а стартапы вроде Lambda Labs и Together AI специализируются на аренде GPU-кластеров. При этом разработчики моделей, такие как Anthropic и Mistral, продолжают инвестировать в собственные дата-центры.

«Сейчас индустрия напоминает вертикально интегрированные корпорации начала XX века, — пишет Ван. — Но рано или поздно произойдёт разделение труда: одни будут создавать лучшие модели, другие — обеспечивать их масштабирование». Он также отмечает, что такой подход снизит барьеры для входа на рынок и ускорит инновации.

Дискуссию поддержали другие участники сообщества. Сооснователь e/acc Бефф Джезос (Beff Jezos) предположил, что через пять лет доля компаний, занимающихся исключительно обучением моделей, не превысит 10% от общего числа игроков. Инженер из стартапа по робототехнике Бен Хайлак (Ben Hylak) добавил, что подобная специализация уже наблюдается в смежных областях, таких как разработка чипов для ИИ.

Вопрос о том, какая модель окажется жизнеспособнее, остаётся открытым. Однако тезис Вана подчёркивает растущую потребность в оптимизации затрат на вычисления, которые для обучения современных моделей исчисляются сотнями миллионов долларов.

Источники: X-пост roon (Лун Ван), 2 июля 2026; комментарии Beff Jezos, Ben Hylak, Rohit Krishnan.