a16z: ИИ тоже не избежать рекламы — за этим стоит колоссальное давление в сфере монетизации

Автор: Брайан Ким

Адаптация: TechFlow

Введение от TechFlow: Интернет — это чудо универсального доступа к возможностям, познанию и коммуникациям. За этот феномен оплачивает реклама. Как Марк давно отстаивал эту мысль: «Если вы занимаете принципиальную позицию против рекламы, вы тем самым занимаете принципиальную позицию против всеобщего доступа». Реклама — причина того, что у нас есть всё самое лучшее.

Поэтому объявление OpenAI в прошлом месяце о планах внедрить рекламу для бесплатных пользователей может стать в 2026 году «крупнейшей новостью, которая на самом деле не стала новостью». Ведь если вы следили за развитием ситуации, признаки неизбежности этого события были повсюду. В 2025 году Фиджи Симо (Fidji Simo) присоединилась к OpenAI на пост генерального директора приложений, и многие восприняли это как сигнал «внедрения рекламы по её опыту работы в Facebook и Instacart». Сэм Алтман постоянно намекал на запуск рекламы в бизнес-подкастах. Такие технологические аналитики, как Бен Томпсон, практически с момента запуска ChatGPT предсказывали появление рекламы.

Но главное заключается даже не в неожиданности рекламы, а в том, что она остается наилучшим способом донести интернет-сервисы до максимально широкого круга потребителей.

Полный текст статьи:

Интернет — это чудо универсального доступа к возможностям, исследованию и взаимодействию. А реклама обеспечивает финансирование этого чуда. Как Марк регулярно подчеркивал: «Если вы занимаете принципиальную позицию против рекламы, вы автоматически занимаете принципиальную позицию против всеобщего доступа». Именно благодаря рекламе у нас есть всё лучшее в сети.

Поэтому объявление OpenAI в прошлом месяце о планах внедрить рекламу для бесплатных пользователей может стать в 2026 году «самой большой новостью, которая, по сути, не стала новостью». Ведь если вы следили за ситуацией, признаки неизбежности этого события были повсюду. В 2025 году Фиджи Симо (Fidji Simo) присоединилась к OpenAI на пост генерального директора приложений, и многие восприняли это как сигнал «внедрения рекламы по её опыту работы в Facebook и Instacart». Сэм Алтман постоянно намекал на запуск рекламы в бизнес-подкастах. Такие технологические аналитики, как Бен Томпсон, практически с момента запуска ChatGPT предсказывали появление рекламы.

Но главное заключается даже не в неожиданности рекламы, а в том, что она остается наилучшим способом донести интернет-сервисы до максимально широкого круга потребителей.

Длинный хвост пользователей LLM

Термин «роскожные убеждения» (luxury beliefs), получивший популярность несколько лет назад, означает занятие определенной позиции не столько из принципа, сколько ради поддержания нужного имиджа (optics). В технологическом сообществе таких примеров немало, особенно в контексте рекламы. Несмотря на всю моральную риторику вокруг триггерных фраз вроде «продажа данных!», «слежка!» или «монополия на внимание!», интернет продолжает функционировать на рекламе, и большей части аудитории такой подход нравится. Интернет-реклама сформировала одно из величайших „общественных благ“ в истории при минимальной цене — временами приходится терпеть объявления кошачьих гамаков или гидропонных садов для гостиной. Те, кто делает вид, что это нечто негативное, обычно стремятся что-то вам доказать.

Любой любитель истории интернета знает, что реклама является ключевым элементом финальной монетизации платформ: Google, Facebook, Instagram и TikTok начинали совершенно бесплатно и лишь затем нашли свой путь к монетизации через таргетированную рекламу. Рекламу также можно использовать как способ дополнить ARPU (средний доход с одного пользователя) низкооплачиваемых подписчиков, подобно тому, как новый ежемесячный тариф Netflix за 8 долларов интегрирует рекламные интеграции в платформу. Реклама отлично справляется с задачей воспитания у пользователей ожиданий того, что большинство онлайн-сервисов должно быть бесплатным или стоить копейки.

Сейчас мы наблюдаем, как эта модель проявляется в ведущих лабораториях, разработчиках профессиональных моделей и небольших потребительских AI-компаниях. Согласно нашим опросам потребительских AI-стартапов, конверсия обычных пользователей в платных подписчиков остается по-настоящему сложной задачей для всех них:

Так каково же решение? Как показывают успешные кейсы из прошлых лет, реклама чаще всего оказывается лучшим способом масштабирования сервиса на аудиторию в миллиарды пользователей.

Чтобы понять, почему большинство людей не платят за AI-подписки, полезно осознать, как именно люди используют эти инструменты. Годом ранее OpenAI опубликовал соответствующие данные.

Проще говоря, большинство людей используют ИИ для повышения личной продуктивности: написание писем, поиск информации, получение наставничества или советов. Тем временем высокомаржинальные задачи, такие как программирование, занимают лишь крошечную долю от общего числа запросов. По слухам, мы знаем, что программисты являются одними из самых лояльных пользователей LLM; некоторые даже перестраивают свой режим сна, чтобы максимизировать ежедневные лимиты использования. Для этих пользователей ежемесячная плата в $20 или $200 не кажется завышенной, поскольку получаемая ими ценность (сопоставимая с командой высокопродуктивных стажеров-SWE) может превосходить стоимость подписки на несколько порядков.

Однако для пользователей, применяющих LLM для общих запросов, получения советов или помощи в написании текстов, реальная финансовая нагрузка от оплаты оказывается чрезмерной. Зачем платить за ответ на вопрос «почему небо голубое?» или «каковы причины Пелопоннесской войны?», когда обычный поиск Google традиционно предоставлял достаточно достойный ответ абсолютно бесплатно? Даже в случае с помощью в тексте (который действительно используют для рутинной переписки) инструмент зачастую не закрывает достаточную часть рабочих задач, чтобы оправдать личные траты на подписку. К тому же подавляющему большинству пользователей обычно не нужны продвинутые модели и функции: вам не нужен самый мощный рефлексивный мозг, чтобы написать письмо или посоветовать рецепт ужина.

Давайте сделаем шаг назад и признаем кое-что важное. Абсолютное число тех, кто готов платить за такие продукты, как ChatGPT, по-прежнему колоссально: это 5–10% от 800 млн WAU. 5–10% от 800 млн — это 40–80 млн человек! Кроме того, ценовая отметка Pro в 200 долларов примерно в десять раз превышает предел, который мы считаем допустимым для потребительского программного обеспечения по подписке. Но если вы хотите сделать ChatGPT доступным для миллиарда+ людей абсолютно бесплатно, вам придется предложить форматы монетизации помимо прямых подписок.

Отличная новость заключается в том, что людям на самом деле нравятся рекламные интеграции! Спросите обычного пользователя Instagram, и он скажет вам, что видит весьма полезные предложения: товары, которые ему реально нужны, и покупки, которые действительно улучшают качество жизни. Называть рекламу эксплуататорской или навязчивой — значит идти вспять. Возможно, именно так мы воспринимаем телевизионную рекламу, однако в большинстве случаев таргетированные объявления представляют собой вполне комфортный контент.

Я привожу здесь OpenAI в качестве примера (поскольку среди лабораторий они одни из самых честных в плане открытой отчетности по трендам). Но эта логика применима ко всем ведущим исследовательским центрам: если они хотят масштабироваться на аудиторию в миллиарды пользователей, им в конечном итоге придется интегрировать те или иные формы рекламы. Модель потребительской монетизации в сфере искусственного интеллекта все еще остается нерешенной. В следующем разделе я рассмотрю несколько возможных подходов.

Возможные модели монетизации ИИ

Моё общее правило в разработке потребительских приложений гласит: прежде чем внедрять рекламу, нужно набрать минимум 10 миллионов WAU. Многие AI-лаборатории уже преодолели эту планку.

Мы уже знаем, что рекламные блоки скоро появятся в ChatGPT. Как они будут выглядеть и какие другие рекламные и монетизационные модели могут быть эффективны для LLM?

1. Рекламные интеграции с более высокой стоимостью, основанные на поиске и намерении (intent-based): OpenAI уже подтвердила, что подобные форматы (рекомендации ингредиентов для рецептов, подбор отелей для путешествий и т.д.) скоро станут доступны пользователям бесплатного и бюджетного уровней. Эти объявления будут визуально отделены от стандартных ответов ChatGPT и четко маркированы как спонсируемые материалы.

Со временем реклама будет ощущаться скорее как промпт: вы формулируете намерение приобрести конкретный товар, а агент выполняет ваш запрос полностью — от начала до конца, выбирая оптимальные решения как из спонсируемых, так и из коммерчески нейтральных источников. Во многом такие форматы напоминают первые рекламные единицы 90-х и 2000-х годов, а также методику, отработанную Google через свои спонсируемые SEO-сниппеты (кстати, до сих пор подавляющую часть доходов Google генерирует именно рекламное подразделение, а подписка появилась только спустя четверть века после основания компании).

2. Контекстная реклама в стиле Instagram: Бен Томпсон отметил бы, что OpenAI следовало внедрить рекламу в ответы ChatGPT гораздо раньше. Во-первых, это позволило бы бесплатным пользователям быстрее адаптироваться к рекламному формату (в то время как компания Google имела бы реальное преимущество в качестве своих моделей Gemini).

Во-вторых, это вывело бы их в лидеры в создании по-настоящему качественного рекламного продукта, который предугадывает чего вы хотите, вместо того чтобы opportunistически предлагать баннеры по ключевым словам с прямым намерением покупки. Instagram и TikTok демонстрируют потрясающий опыт подачи рекламы, показывая товары, о которых вы даже не подозревали, но покупка которых идеально подходит под ваши потребности. Многим пользователям такая интеграция кажется полезной, а не навязчивой.

Учитывая объем персональных данных и исторической памяти, которыми обладает OpenAI, существует отличная возможность создать аналогичный рекламный механизм прямо внутри ChatGPT. Разумеется, пользовательский опыт взаимодействия с этими приложениями различается: сможет ли OpenAI адаптировать более «вертикальный» и динамичный формат рекламы из Instagram или TikTok к интерактивной и диалоговой модели ChatGPT? Это куда более сложный вызов, но одновременно и значительно более прибыльный.

3. Аффилиатная торговля (affiliate commerce): В прошлом году OpenAI объявила о партнерстве с торговыми площадками и отдельными ритейлерами для запуска функции мгновенной оплаты, позволяющей осуществлять покупки непосредственно в окне чата. Легко представить себе эту механику как выделенный шопинг-вертикаль, где агент активно ищет одежду, товары для дома или дефицитные артефакты, за которыми вы следите, уведомляя о появлении на складе. Провайдеры моделей получают процент с продаж на маркетплейсе за каждую успешную транзакцию, инициированную их сервисом.

4. Геймерская вертикаль: Мобильные игры часто упускаются из виду или рассматриваются как самостоятельные рекламные площадки. Нам пока неизвестно, как именно они вплетутся в общую стратегию ChatGPT, но о них стоит упомянуть отдельно. Рекламные кампании по привлечению установок приложений (значительная доля которых приходится именно на мобильные игры) годами обеспечивали существенный рост доходов Facebook. Поскольку игровая индустрия изначально обладает высочайшей рентабельностью, нетрудно представить огромные объемы рекламных бюджетов, стекающихся в эту нишу.

5. Таргетированное аукционное ценообразование (bid-on-target): Этот подход наверняка заинтересует поклонников алгоритмов аукционов (или бывших оптимизаторов блокчейн gas-комиссий, перепрофилирующихся на LLM). Представьте, что вы можете устанавливать вознаграждение за конкретные поисковые запросы (например, $10 за уведомления о недвижимости в районе Noe Valley) и стимулировать модель тратить сверхбольшие вычислительные ресурсы на формирование ответа по этому запросу. Вы получите идеальную сегментацию цен в зависимости от объективной «ценности» поставленной задачи, а также сможете получать усиленное Chain-of-Thought рассуждение для тех поиска, которые критически важны лично для вас.

Poke служит одним из ярчайших примеров реализации этой идеи: пользователям приходится явно согласовывать условия подписки напрямую с самим ботом (хотя эта механика не всегда прозрачно конвертируется в себестоимость вычислений, концепция остается показательной). В каком-то смысле подобная логика уже заложена в работу некоторых современных моделей: системы маршрутизации у Cursor и ChatGPT автоматически выбирают подходящий нейросетевой кластер в зависимости от сложности вашего запроса. Однако даже при ручном выборе модели из выпадающего меню вы не можете регулировать базовый объем вычислительных ресурсов, который она потратит на вашу задачу. Для наиболее вовлеченной аудитории возможность напрямую указывать стоимость проблемы в долларах выглядит крайне привлекательной.

6. Подписка на развлечения и виртуальных компаньонов на базе ИИ: Среди потребительского ИИ выделяются две основные категории пользователей, готовых платить: разработчики кода и создатели виртуальных компаньонов. CharacterAI входит в число компаний с наибольшим показателем WAU среди независимых ИИ-разработчиков (без учета корпоративных лабораторий). Они успешно взимают ежемесячную плату в $9,99, поскольку предлагают синтез дружеского общения и развлечений. Однако, даже если пользователи охотно покупают подписки на сервисы виртуальных партнеров, мы пока не наблюдали, чтобы продукты данной категории преодолевали порог стабильной монетизации исключительно за счет рекламы.

7. Тарификация по потреблению токенов (token usage pricing): В сегменте креативных инструментов и разработки ПО на базе ИИ оплата строго по факту потребления токенов остается распространенной практикой. Такая модель ценообразования привлекает компании с премиальной аудиторией, позволяя дифференцировать услуги и дополнительно монетизировать ресурсоемкие сценарии использования.

Вопрос монетизации в сфере искусственного интеллекта все еще остается открытым, и большинство пользователей продолжают безвозмездно пользоваться бесплатными уровнями своих любимых LLM. Но это состояние временно: история интернета однозначно доказывает, что в конечном итоге рекламная модель найдет свой выход.