Платформу агентов OpenAI используют вдвое больше компаний, чем Anthropic

Как сообщает VentureBeat, в сентябрьском опросе по платформам оркестрации агентов выяснилось, что вдвое больше компаний используют платформу OpenAI по сравнению с платформой Anthropic. Несмотря на это, Anthropic может лидировать по другим важным показателям. Например, компания Ramp, занимающаяся корпоративными картами, сообщает, что большее количество бизнесов сейчас оплачивает услуги Anthropic, чем OpenAI. Платформа оркестрации агентов — это программное обеспечение, которое распределяет задачи между AI-агентами, вызывает инструменты и контролирует их действия в рамках разрешений. Среди компаний, использующих такую платформу, 43% заявили о применении OpenAI, 22% — Anthropic и 21% — Google. В опросе были названы продукты: Agents SDK и Responses API от OpenAI, Claude Agent SDK и Managed Agents от Anthropic, а также Enterprise Agent Platform от Google. Из 107 компаний, использующих платформу оркестрации агентов, 43% используют OpenAI, 22% — Anthropic, и 21% — Google. Также мы спросили компании, какую основную платформу оркестрации агентов они используют. Из компаний, применяющих такую платформу, 25% назвали OpenAI, 18% — Google, а 16% — Anthropic. Остальные упомянули платформы, такие как Agentforce от Salesforce, Copilot Studio от Microsoft, Amazon Bedrock и открытые фреймворки, такие как LangChain. Во втором опросе в сентябре, посвященном ИИ-инфраструктуре и вычислениям, мы спросили, каких облачных и модельных провайдеров компании используют для работы ИИ в производстве. Среди респондентов 51% сообщили, что используют Google Cloud, 36% — Microsoft Azure, а 23% — Amazon Web Services. Что касается моделей, 41% указали на OpenAI, 39% — на Gemini от Google, а 15% — на Anthropic. Когда мы спросили, какой провайдер является основным в производстве, 32% назвали Google Cloud или Gemini, а 22% — OpenAI. Лишь 6% указали на Anthropic. Важно отметить, что некоторые компании, использующие модели OpenAI через Microsoft Azure или модели Claude от Anthropic через облака Amazon или Google, могли назвать именно эти облака. Чтобы предоставить клиентам выбор, Google продает как облачные услуги, так и свои ведущие модели. Если учитывать оба предложения, 68% респондентов используют Google Cloud или Gemini, против 62%, использующих Microsoft Azure или OpenAI. Home Depot является хорошим примером компании, которая в основном работает на Google, но также использует модели других провайдеров. "Мы достаточно активно используем Google, у нас много программного обеспечения Google ADK", — сказала Энджи Браун, EVP и CIO Home Depot, в интервью для подкаста VentureBeat Beyond the Pilot, который выйдет позже в этом месяце. ADK — это программное обеспечение Google для разработки AI-агентов. Браун отметила, что подавляющее большинство данных Home Depot хранится в облачном хранилище данных BigQuery от Google. Home Depot также использует модели OpenAI через Microsoft Azure для оценки результатов, получаемых от моделей Google, а также использует Claude от Anthropic для написания кода и модели OpenAI для его проверки. Anthropic, который в июне сообщил о конфиденциальной подаче заявки на первичное публичное размещение акций, планирует провести день инвестора перед IPO для избранных институциональных инвесторов в своем офисе в Сан-Франциско в среду, сообщает Bloomberg. Ramp, который отслеживает, за что платят бизнесы на своей платформе, сообщил 9 сентября, что 43,8% платят Anthropic за подписки или токены, против 39,8% за OpenAI. Однако важно отметить, что данные Ramp могут быть предвзятыми, так как они касаются более технологически продвинутых компаний, чем в среднем. Данные Ramp охватывают только бизнесы, использующие карты и программное обеспечение Ramp, и учитывают каждую компанию один раз, поэтому компания с 50 сотрудниками считается такой же, как и компания с 50 000 сотрудниками. Поскольку малых компаний гораздо больше, чем крупных, они значительно влияют на данные Ramp. Ramp и VentureBeat измеряют разные вещи в разных группах компаний. Ramp подсчитывает, сколько бизнесов на его платформе платят каждой компании. VentureBeat спрашивал людей в организациях с 100 и более сотрудниками, а также консультантов, обслуживающих их, о том, какие платформы оркестрации агентов они используют и каких провайдеров выбирают для работы ИИ в производстве. Компания может платить за подписки Claude от Anthropic и использовать API Claude для запуска инструментов кодирования, в то время как ее агенты работают на платформе OpenAI. Сравнение доходов между OpenAI и Anthropic также зависит от того, что именно учитывается. Годовой доход OpenAI составляет около 50 миллиардов долларов, что примерно на 20 миллиардов долларов ниже широко распространенной цифры в 70 миллиардов долларов, согласно Axios. Цифра в 70 миллиардов долларов учитывает продажи OpenAI через облачных партнеров, так же как и Anthropic учитывает свои собственные продажи. Акции технологических компаний упали 8 октября после публикации более низкой цифры, сообщает CNN. Наши опросы не спрашивали о доходах ни одной из компаний или о планах IPO Anthropic. Платформа Anthropic присутствует на столь же многих списках покупок, как и OpenAI. Мы спросили компании, планирующие внедрить новую, дополнительную или заменяющую платформу оркестрации агентов в течение 12 месяцев, какие платформы они рассматривают, и сказали, что они могут назвать несколько. Из 61 компании, назвавшей хотя бы одну, 33% указали на платформу Anthropic, 30% — на OpenAI и 25% — на Google. Таким образом, платформа Anthropic появляется на столь же многих списках покупок, как и OpenAI. Из компаний, рассматривающих платформу оркестрации агентов Anthropic, 60% в настоящее время ее не используют. Замена AI-моделей в работающем приложении обычно требует дополнительных усилий. Компании на платформе Ramp меняют провайдеров AI-моделей чаще, чем когда-либо. Ramp сообщил 6 октября, что 8% компаний меняли провайдеров в среднем за месяц в течение трех месяцев до сентября. Наш опрос по оркестрации агентов также спросил о связанном шаге: заменяли ли компании AI-модель внутри производственного приложения за последний год, сохраняя само приложение. Замена может означать переход к модели другого провайдера или к более новой модели от того же провайдера. Среди опрошенных компаний 62% заменили модель внутри производственного приложения. Среди этих компаний 59% отметили снижение производительности и необходимость доработки приложения или возврата к оригинальной модели. Лишь 19% компаний, которые заменили модель, сообщили, что замена потребовала почти никаких инженерных работ. Для 75% компаний, которые поменяли модель, замена потребовала несколько дней инженерных работ или более, или они остановились до завершения. Браун описала, почему замена моделей является дорогостоящей для Home Depot: "Одной из причин является контекстная подготовка, которая должна быть проведена каждый раз при замене, поэтому возникает определенный уровень привязанности к старой модели". Консультанты сообщали о замене моделей с более высокой частотой, чем внутренние респонденты, что означает, что люди, работающие над ИИ для своих собственных работодателей. Среди консультантов 81% заявили, что их основной клиент заменил модель за последний год, против 51% внутренних респондентов в своих компаниях. Таким образом, консультанты подтолкнули общий показатель в 62% выше, чем то, что сообщили внутренние респонденты. Извлечение данных OpenAI и Google используется более чем в половине компаний, что в несколько раз превышает использование любых отдельных инструментов. В третьем опросе в сентябре по агентским контекстным слоям 58% компаний, использующих извлечение данных в производстве, сообщили, что используют извлечение данных OpenAI, а 50% — Vertex AI Search от Google. Наиболее используемые отдельные инструменты, Pinecone и Elasticsearch, используются всего 12-14%, и 40% используют как минимум один отдельный инструмент. Что означают данные для технических руководителей? Более половины (59%) компаний, которые заменили модель в работающем приложении, доработали приложение или вернулись к оригинальной модели. Эти данные предполагают, что технические руководители, планирующие заменить AI-модель внутри работающего приложения, должны закладывать бюджет на доработки. Это означает повторное тестирование подсказок, инструментов и оценок, построенных вокруг старой модели. VentureBeat Intelligence задаст те же вопросы в своем октябрьском опросе VB Pulse, поэтому читатели увидят, сохранится ли лидерство OpenAI в использовании платформы оркестрации агентов в новой группе респондентов. Полные отчеты исследований можно найти здесь. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.