Cursor об Anthropic и OpenAI: спасибо, что вырастили меня, я пришёл забирать рынок.

Автор: Даниэль Барабандер

Перевод: TechFlow

Обзор TechFlow: Три года назад Cursor был плагином для VS Code, работающим на базе API OpenAI. Сегодня компания выпустила собственную модель, которая в ключевых бенчмарках превзошла Claude Opus 4.6 при стоимости лишь в одну десятую от ее цены.

На основе этого кейса статья системно отвечает на важнейший стратегический вопрос интернета: когда следует открывать API, а когда закрывать? Выводы представляют собой предупреждение для всех, кто работает с платформами.

Полный текст:

Написано совместно с Илайджем Фоксом (@PossibltyResult).

В начале марта Cursor представила Composer 2 — проприетарную языковую модель для программирования, созданную на базе открытой базовой модели. В ключевых тестах она превзошла Claude Opus 4.6, обойдясь всего в десять раз дешевле. Три года назад Cursor представляла собой форк VS Code, полностью зависящий от API OpenAI.

Путь Cursor от клиента, зависящего от чужих API, до полноценного конкурента является квинтэссенцией важнейшего стратегического вопроса в интернет-индустрии: когда компании стоит раскрывать свои возможности через API, а когда держать их закрытыми?

Мы разработали фреймворк для ответа на этот вопрос, основанный на двух условиях. Первое: размывает ли открытие вашего экономического рва? Если да: найдёте ли вы защиту в другом месте?

Каждый раз, когда компания раскрывает свою интеллектуальную собственность через API, она рискует столкнуться с эрозией своего экономического рва из-за агрегации спроса. Проще говоря: конкуренты могут использовать эту интеллектуальную собственность для запуска ранних стадий своих продуктов. Как только они соберут достаточный объем спроса, они смогут отказаться от API путем вертикальной интеграции. Именно так поступил Netflix: сначала лицензировал контент, а, накопив достаточно широкую пользовательскую базу для покрытия огромных постоянных расходов, запустил собственного производства сериал «Карточный домик».

Но настоящая опасность возникает в ситуации, когда вывод API может напрямую использоваться как ввод, обеспечивая сложный процент для повышения качества конкурирующего продукта. Это двойной удар, поскольку конкуренты могут не только использовать API для привлечения и агрегации спроса, но и напрямую совершенствовать собственные производственные процессы. Именно это происходит в сфере ИИ. Хотя OpenAI и Anthropic прямо запрещают в договорах использование вывода их API для обучения конкурирующих моделей, они не могут помешать компаниям вроде Cursor применять передовые модели для сбора рабочих процессов, необходимых для получения собственных данных по продукту, и постепенно улучшать свои собственные модели.

Похоже, именно это и произошло с созданием Composer 2. Cursor собрал достаточный объем спроса, используя такие базовые модели, как Claude и GPT, достигнув годовой выручки примерно в 2 миллиарда долларов, а затем, опираясь на открытую базовую модель Kimi K2.5 и данные, полученные благодаря непрерывному предобучению и обучению с подкреплением в своей IDE, создал модель уровня передовых решений для программирования.

Когда существует такая динамика ввода/вывода, у поставщика API остается лишь два варианта: либо закрыть API, чтобы остановить финансовые потери, либо сохранить открытость и найти дополнительные активы, которые позволят укрепить собственный экономический ров.

Twitter является ярким примером следования первому пути. Поначалу он славился щедрым и бесплатным доступом к API — на пике популярности разработчики могли бесплатно получать до 500 тысяч твитов в месяц. Однако Twitter закрыл большинство интерфейсов, поскольку API подрывал его главное конкурентное преимущество: проприетарную социальную сеть. Сегодня API фактически закрыт: доступ жестко лимитирован, стоимость на ощутимом уровне становится непомерно высокой, а для создания серьезных продуктов необходимо проходить строгие B2B-интеграции.

Второй путь — оставить API открытым и дополнить его иным источником силы. Ни одна отрасль лучше криптоиндустрии не понимает этой истины: поскольку в криптовалютах API принудительно открыты, единственный способ выжить — находить защиту в других местах.

Кредитный протокол Morpho служит показательным примером. Он появился благодаря доступу к открытым API Aave и Compound и созданию на их базе продуктов-оптимизаторов. Затем он стал использовать выводы этих протоколов — агрегированную ликвидность — как входные данные для развития собственной платформы. Таким образом, путь Cursor и Morpho в использовании API для построения конкурирующих продуктов оказался одинаковым.

Однако наиболее интересная динамика заключается в том, что Morpho сделал дальше. Поскольку сам Morpho также представляет собой открытый API, ему потребовалось найти защиту для компенсации отсутствия высоких затрат на переход. Поэтому он решил сделать протокол максимально композируемым, перенеся фокус на создание экономической защиты другими способами — например, через эффект Линди, а также сетевые эффекты, возникающие из-за глубокой ликвидности от множества кредиторов и заемщиков.

Продолжая рассуждать в рамках этого фреймворка, мы можем сделать прогноз: со временем компании базовых моделей, скорее всего, выберут первый путь, постепенно ограничивая доступ к своим самым передовым моделям через API.

Чтобы верить во второй путь, нужно считать, что такие модели, как Opus и GPT, уже настолько мощны и заслужили такое доверие, что могут оставаться открытыми, позволяя конкурирующим моделям использовать их выводы в качестве ввода, при этом третьи стороны всё равно не уйдут. Это означает, что компании-разработчики моделей делают ставку на другие источники силы: эффект Линди (если они полагают, что пользователи не хотят тратить время на формирование доверия к новым моделям), сетевой эффект среди разработчиков (если уверены, что пользователи создадут экосистему, тесно зависящую от открытости их API), или эффект масштаба (если считают, что максимизация объема вызовов API позволит им распределить постоянные затраты на обучение передовых моделей).

Однако текущие свидетельства указывают в обратном направлении. Динамика «модели месяца» все еще очень сильна: пользователи без колебаний мигрируют на лучшее решение на данный момент — мы снова убедились в этом на примере резкого скачка использования Claude после выхода Opus 4.5. На уровне моделей сетевой эффект среди разработчиков пока также не очевиден — интероперабельность между API усиливается, а не ослабевает, экосистема сопутствующих инструментов активно сопротивляется лок-ину, намеренно облегчая переключение между провайдерами. А экономика масштаба на этапе обучения уже недостаточно эффективна как защита, поскольку технологии дистилляции позволяют конкурентам обучать модели сопоставимого качества за значительно меньшие деньги. Без альтернативных источников силы базовые AI-компании, вероятно, сохранят лишь ограниченный доступ для энтузиастов, сосредоточившись на развертываниях уровня B2B со строгими ограничениями использования и мониторингом. Всё чаще выбор победителя будет заключаться в отказе от участия в этой игре.

Это тревожный исход, поскольку нынешний взрывной рост потребительских AI-продуктов как раз базируется на услугах этих поставщиков моделей. Одновременно это открывает возможности для реверсивного позиционирования: если ведущие лаборатории будут ужесточать доступ, то конкурент, выбравший более узкую защиту, но дающий твердые гарантии постоянного открытого доступа, получит рыночную ценность.

Благодарим @systematicls (@openforage) и @AlexanderLong (@Pluralis) за внимательную обратную связь по данной статье.