13 миллиардов, AGI‑триггер и убытки: что на самом деле связывает Microsoft и OpenAI

Партнерство Microsoft и OpenAI — сложная конструкция из эксклюзивного API на Azure, разделения выручки и условного выключателя в виде верификации AGI. В новом интервью Сатья Наделла и Сэм Альтман довольно прямолинейно объясняют суть партнерства, а также говорят, что главный дефицит ближайших лет вовсе не идеи, а энергия и скорость строительства инфраструктуры.

Смотрите оригинальное интервью Наделлы и Альтмана с профессиональным переводом на русский и дикторской озвучкой.

Microsoft начал инвестировать в OpenAI в 2019 году и суммарно вложил примерно $13–14 млрд. В разговоре звучит оценка доли Microsoft около 27% (с учётом полного размытия), при этом отмечают, что доля немного снизилась из‑за новых вложений за последний год.

Отдельная фишка — реструктуризация OpenAI с крупной некоммерческой организацией сверху и PBC (общественно‑полезной корпорацией) снизу. Некоммерческая часть уже капитализирована примерно на $130 млрд в виде акций OpenAI, а первые $25 млрд планируют направить на здравоохранение, безопасность ИИ и устойчивость систем.

Несколько показательных реплик задают тон: Наделла признается, что, когда Microsoft вкладывал первый миллиард, то не думал, что история будет настолько успешной. Альтман, в свою очередь, называет союз потрясающим партнерством, подчеркивая, что без Microsoft и особенно без уверенности Наделлы OpenAI не смог бы реализовать сделанное.

Глубоко интересуетесь ИИ? Подпишитесь на канал, где я разбираю идеи мировых AI-лидеров и делюсь наблюдениями, как ИИ меняет бизнес, работу и жизнь. Подробнее

В интервью проговариваются две ключевые связки: эксклюзивность и разделение выручки — обе действуют до 2032 года или до момента верификации AGI (что наступит раньше). Формулируют это жёстко: ведущие модели OpenAI нельзя размещать на других крупных облаках 7 лет (до 2032), при этом открытые модели, Sora, агенты и другие продукты могут распространяться шире.

Альтман уточняет конкретный слой: «бесстатусный API» (stateless API) остаётся эксклюзивно на Azure до 2030 года, а «всё остальное» будет доступно и в других местах. Важная деталь, ведь речь не про абстрактную «эксклюзивность всего», а про один стратегический интерфейсный слой, который нужен крупным корпоративным клиентам.

В плане денег проговаривается простая логика: OpenAI продолжает выплачивать Microsoft долю с выручки до 2032 года или наступления AGI, а ведущий приводит пример с 15% revenue share (условно: $20 млрд выручки → $3 млрд выплат). Наделла подтверждает сам этот принцип разделения доходов, хотя и шутит, что классификацию лучше уточнять у финансового директора.

И наконец, что такое «AGI‑верификация» в реальности: если OpenAI заявляет о достижении AGI, решение переходит к экспертной комиссии, которая должна определить, достигнут ли порог. Наделла в разговоре занимает осторожную позицию и говорит, что никто даже близко не подошёл к AGI и он не ожидает этого в ближайшее время. Альтман снимает драму и подчеркивает полезность процесса: наличие четкого процесса — хорошая идея, потому что технология еще сделает неожиданные повороты. Плюс говорит о «земной» стороне сверхразума.

Один из центральных нервов беседы — история про $1,4 трлн обязательств на вычислительные мощности в ближайшие 4–5 лет с отсылкой на ~$500 млрд NVIDIA, ~$300 млрд AMD и Oracle, ~$250 млрд Azure для сравнения. На фоне «сообщаемой выручки» OpenAI около $13 млрд в 2025 возникает вопрос: как компания с такими цифрами может брать на себя такие обязательства?

Альтман отвечает в своем стиле: во‑первых, спорит с рамкой в 13 млрд, во‑вторых, уверенно говорит, что выручка будет быстро расти (и уже растёт), потому что ставка не только на ChatGPT, но и на роль OpenAI как одного из ключевых AI‑облаков, на потребительские устройства и на ИИ для автоматизации науки. При этом он честно обозначает риск: если не будет достаточно вычислений, компания не сможет ни генерировать выручку, ни строить модели нужного масштаба.

Дальше Наделла и Альтман объясняют дефицит вычислений как экономическую и инфраструктурную задачу, а не как вечную нехватку GPU. Альтман дает сильную аналогию: спрос на вычисления нельзя обсуждать в общем, не привязываясь к цене; если бы «цена вычислений на единицу интеллекта» упала в 100 раз, использование выросло бы больше чем в 100 раз. Наделла добавляет фокус на эффективность, мол, нужно максимизировать «токены за доллар/ватт» и извлекать максимальную экономическую ценность при минимальной стоимости.

Самая недооцененная мысль для рынка, что главная проблема сейчас — не избыток вычислений, а энергия и способность быстро строить инфраструктуру близко к источникам энергии.

Microsoft консолидирует убытки OpenAI (порядка $4 млрд за квартал), что давит на отчётность. Зачем это публичной компании? Ответ в цифрах Azure. Облачная платформа растет на 39% в квартал. Наделла говорит, что рост был бы 41–42%, если б хватало мощностей. Каждый недостроенный дата-центр — это миллиарды упущенной выручки. Так что Microsoft платит за инфраструктуру и убытки партнера, чтобы разогнать собственное облако.

Кроме того, для Microsoft это возможность пользоваться интеллектуальной собственностью OpenAI без лицензионных отчислений в течение 7 лет. Что позволяет встраивать передовые модели в GitHub, Office и Windows практически по себестоимости.

Насчет будущего Альтман и Наделла говорят о смене интерфейса и рост автономности агентов. Альтман говорит, что Codex в текущем году был впечатляющим, а следующий скачок — когда задачи станут не многочасовыми, а многодневными, и тогда ПО будет создаваться с беспрецедентной скоростью и в новых формах. Параллельно он надеется на небольшие научные открытия уже в 2026 году и подчеркивает, насколько круто это звучит, но именно эта траектория кажется ему ключевой.

Наделла формулирует свое видение взаимодействия: агент может надолго уходить работать автономно, а человека подключают только для корректировки направления — такое макро‑делегирование и микро‑руление.

Альтман подхватывает тему железа и будущих форм‑факторов: компьютеры исторически не были адаптированы под такой рабочий процесс, а идея устройства, которое всегда под рукой и работает автономно, принимает микро‑управление и понимает контекст жизни, выглядит действительно круто.

В ближайшие годы выигрывают не те, у кого «самая умная модель в вакууме», а кто умеет масштабировать доставку интеллекта через инфраструктуру, API и понятные форм‑факторы. И второе: достаточность вычислений — не точка на карте, а подвижная цель, потому что при удешевлении вычислений спрос растет и создает новые категории применений.

Несколько тезисов, которые можно сразу применять как ментальную модель:

Смотрите другие видеоинтервью на канале «AI из первых уст». Подпишитесь на телеграм-канал «Кеды профессора», чтобы быть в курсе событий мирового ИИ.