Відкриті вагові моделі за рік захопили 72% долі: Morgan Stanley попереджає, що програмне забезпечення приносить прибутки лише компаніям, які контролюють складні робочі процеси

Додаток Zhihui Finance помітив, що за минулий рік відбувається тиха, але глибока реконструкція ландшафту моделей AI. У аналітичному звіті Morgan Stanley від 26 жовтня було наведено вражаючі дані: частка open-source вагових моделей у кількості оброблених token на сторонній платформі маршрутизації моделей OpenRouter зросла з приблизно 22% рік тому до близько 72% сьогодні; на платформі AI Gateway від Vercel цей показник підскочив з 7% у грудні 2025 року до 63%.

Ці цифри свідчать про очевидний сигнал: розробники активно переходять на open-source моделі з нижчими одиничними витратами для обробки дедалі більшої кількості типової робочої нагрузки. Основний висновок Morgan Stanley — ця хвиля є "конструктивною" для загальної галузі програмного забезпечення, але її вигоди не будуть універсальними: підсумкова цінність дістанеться компаніям з найглибшими "ровами" та контролем над найскладнішими робочими потоками.

Витрати різко знижуються, але "економія" — не вся історія

Morgan Stanley підкреслює, що значущість open-source моделей не лише у "здешевленні моделей", а у "системному зниженні вартості створення корисного інтелекту при різкому зростанні обсягу його споживання". Для програмних компаній це відкриває два абсолютно різні шанси.

Перший шанс — це розширення діапазону "економічно доцільних робочих потоків", яке веде до ширших сценаріїв використання та більшого обсягу — але ці двері однаково відкриті й для конкурентів. Другий шанс має більше відмінностей: дешевший інтелект робить такі ресурси, як корпоративний контекст, достовірні дані, телеметрія, безпечне виконання, обробка транзакцій і управління — тобто “активи”, які є у винятковому розпорядженні постачальника — більш цінними. Там, де ці можливості важко скопіювати, компанії впевненіше утримують або навіть підвищують ціноутворення.

Інакше кажучи, справжні переможці — це не ті, хто просто передає перевагу за собівартістю клієнтам, а ті, хто водночас захоплює і "більші монетизаційні можливості", і "сильнішу цінову владу".

Три ключових розбіжності: суверенітет, економіка одного клієнта та залучення користувачів

Стосовно впровадження open-source моделей звіт виділяє три важливі дебати.

Перше — чи не стане ризик суверенітету даних перешкодою для компаній? Оптимісти вважають, що західні open-source моделі на кшталт Nemotron 4, Mistral Large 4 швидко наближаються за можливостями до провідних міжнародних суперників і залучать нерішучих корпоративних замовників; песимісти ж побоюються, що європейські і американські компанії залишаться обережними через геополітичні, репутаційні та безпекові ризики.

Ключова диференціація Morgan Stanley: "де розробляється модель" і "як модель розміщується, управляється і моніториться" — це різні питання. Гіпермасштабні провайдери хмарних сервісів цілком здатні розв'язати сумніви замовників через регіональний хостинг, шифрування, детальний контроль доступу і постійний моніторинг.

Друге — чи можуть open-source моделі покращити "економіку одного клієнта" у AI? Оптимісти виділяють три переваги: відсутність залежності від дорогих пропрієтарних API, можливість тонкого налаштування під конкретні процеси, контроль над середовищем розгортання і оптимізацією інференсу. Песимісти аргументують: ці переваги однаково доступні cloud-провайдерам, AI-native стартапам та клієнтам, які створюють рішення самостійно, а підсумком стане зниження цін, зменшення витрат на перехід і перетікання моделі монетизації з "оплати за місце" на "оплату за задачу/результат".

Третє — чи допоможе open-source стратегія залучати нових клієнтів і розширювати базу користувачів? Morgan Stanley вважає, що зниження вартості інференсу дозволяє справді масштабувати PLG ("product-led growth") модель, але оскільки ті самі моделі доступні всім, вигоди рано чи пізно дістануться компаніям, що мають власні дані, глибоке розуміння клієнтських робочих потоків та регуляторні бар'єри.

Чотири напрями із різною температурою

Стосовно конкретних сегментів Morgan Stanley констатує чіткий ефект Матвія.

У сфері інфраструктурного ПЗ open-source моделі загалом сприяють розвитку ринку. Основні дата-платформи (Microsoft, Databricks, MongoDB, Oracle, Palantir, Snowflake) отримають вигоду за рахунок зростання запитів і сценаріїв використання, обумовлених потребою AI-агентів в актуальному, контрольованому корпоративному контексті; розробники рішень з моніторингу (Datadog, Dynatrace, Elastic) виграють завдяки лавиноподібному зростанню нових trace і потреб в управлінні.

Кібербезпека — ще один структурний переможець. Вибухове зростання кількості моделей означає, що в організаціях дедалі більше AI-агентів, а значить і розширюється поверхня для атак — цілісність ланцюгів постачання моделей, ін'єкції підказок, розповсюдження машинних ідентифікаторів, несанкціоноване автономне виконання, виток даних між робочими потоками — усе це нові проблемні "дірки". CrowdStrike, Palo Alto Networks і Okta виділяються серед головних бенефіціарів.

Можливості горизонтального SaaS — це перехід від ціноутворення за місцем до ціноутворення на основі результату/обсягу. В екосистемі Microsoft серед крупних гравців лідирують Atlassian, Salesforce, ServiceNow, у середніх і малих Box, Figma, Zoom, Wix. Вертикальне ПЗ отримує потрійну перевагу: "низький рівень автоматизації ринку + ціноутворення узгоджене з результатом + контроль над глибокими робочими потоками", що виділяє Shopify, Toast, Manhattan Associates, Navan, ServiceTitan як найбільших бенефіціарів.

Велике переформатування

Morgan Stanley зазначає, що популяризація open-source моделей насправді швидко комерціалізує "інтелект". Як тільки бар'єри моделей стираються, конкуренція переходить з "у кого краща модель" до "хто володіє глибшим ровом, складнішими процесами та менш піддатними копіюванню даними".

Для інвесторів це означає перегляд вартості: компанії з одиничною функцією, без власних даних і примітивними робочими потоками — так звані "point solution" — на хвилі зниження витрат будуть маргіналізовані. Саме Atlassian, Cloudflare, CrowdStrike, Datadog, Microsoft, MongoDB, Nutanix, Palantir, Palo Alto Networks, SAP і ServiceNow на думку Morgan Stanley є справжніми переможцями цієї AI-реконфігурації.