Первый квартал 2025 года преподнёс два набора данных, которые особенно интересно рассмотреть вместе.
С одной стороны — количество позиций в традиционной разработке ПО обрушилось на 70%. С другой — спрос на «инженеров по развёртыванию на местах» (Forward Deployed Engineer, FDE) взлетел с 800% до 1000%. Это снижение и рост — разница не просто в цифрах, а в переосмыслении всей ИИ-индустрией того, что значит быть «инженером».
OpenAI явно увидела эту точку поворота раньше большинства.
40 миллиардов долларов — это не только деньги, это «люди»
11 мая OpenAI официально объявила о создании OpenAI Deployment Company с начальными инвестициями свыше 40 миллиардов долларов совместно с TPG, Bain Capital, Advent, Brookfield, Goldman Sachs, SoftBank и ещё 16 учреждениями (всего 19). Но это ещё не главная новость — по-настоящему важно то, что они сделали одновременно: приобретение Tomoro.
Tomoro — консалтинговая компания в сфере ИИ, основанная в 2023 году. Небольшая, но очень квалифицированная. Её основная деятельность — не обучение моделей, а помощь предприятиям в интеграции моделей OpenAI в реальные бизнес-системы: подключение данных, управление доступом, проектирование рабочих процессов промышленного уровня — вся эта сложная и кропотливая работа выполняется именно ими. Среди клиентов — Mattel, Red Bull, Tesco, Virgin Aviation, Supercell, и ни одна из них не является «технологической компанией» в классическом смысле.
OpenAI привлекли именно те 150 инженеров по развёртыванию на местах, которые есть у Tomoro. После завершения приобретения эти люди станут полноценными сотрудниками OpenAI и смогут немедленно направляться к клиентам.
Это прагматичный ход. Каким бы мощным ни был модель, системы на стороне клиента нужно подключать так, как они есть — структуры данных JPMorgan Chase, требования соответствия, внутренняя политика и то, какие проблемы они на самом деле хотят решить. Эти знания находятся не в офисе OpenAI в Маунтин-Вью, а в серверных и конференц-залах клиентов.
Что же такое Tomoro
Tomoro с момента основания несёт ярлык «экосистема OpenAI». Если говорить просто: ваши инженеры сидят рядом с инженерами клиента и вместе запускают ИИ.
Стандартный процесс доставки ПО: разработка продукта → продажа клиенту → клиент самостоятельно разбирается, как его использовать. Но реальная среда корпоративных клиентов всегда «уникальна и сложна» — унаследованные системы, регуляторные ограничения, внутренние процессы, которые никогда не учитывали ИИ. SaaS-продукты здесь застревают.
Модель FDE переворачивает эту цепочку: компания-разработчик моделей направляет лучших инженеров непосредственно в компанию клиента, где они работают бок о бок с инженерами, знающими бизнес клиента, пишут реальный код и создают кастомные интеграции. Две системы знаний сталкиваются в одном пространстве, и успешность проектов значительно возрастает.
Интересно, что на главной странице сайта Tomoro написано:
«Наша миссия — уравновесить продуктивность искусственного интеллекта и человеческие цели, сделав трёхдневную рабочую неделю реальностью.»
Компания, занимающаяся развёртыванием ИИ, выносит трёхдневную рабочую неделю на главную страницу. Это не трюк — они действительно нанимают инженеров на местах в Австралии, Сингапуре и Великобритании.
Ответ Anthropic: Blackstone + Goldman Sachs, 1,5 миллиарда долларов
OpenAI — не единственная компания, которая это поняла.
На прошлой неделе Anthropic объявила о создании совместного предприятия, ориентированного на корпоративное развёртывание ИИ, с оценкой в 1,5 миллиарда долларов. Учредители-партнёры: Blackstone Group, Hellman & Friedman, Goldman Sachs Group. Три стороны совместно внесли 300 миллионов долларов, среди других инвесторов — Apollo, General Atlantic, сингапурский GIC, Leonard Green.
С одной стороны — OpenAI + 19 фондов прямых инвестиций, от 40 миллиардов; с другой — Anthropic + Blackstone + Goldman Sachs, 1,5 миллиарда на вход. Действия обеих сторон почти синхронны — это не совпадение, это гонка вооружений.
За последний год Anthropic благодаря серии Claude укрепила своё присутствие среди разработчиков и корпоративных клиентов. Внутри OpenAI уже признали, что рост Anthropic создаёт «очевидное давление», а руководитель направления приложений Фиджи Симо на общем собрании назвала это «тревожным звонком» для компании.
В некотором смысле, OpenAI Deployment Company — это и есть продукт того самого тревожного звонка.
От «сравнения моделей» к «сравнению внедрения»
Направление этой конкуренции стало очевидным:
Раньше ИИ-компании соревновались в том, у кого больше параметров модели, выше баллы на бенчмарках и шире контекстное окно. Теперь сравнение сводится к тому — кто быстрее всего внедрит модель в реальный бизнес предприятия.
Ключевые показатели успешности проектов тоже меняются. От 60% до 70% зависит от «практического внедрения приложения», а не от чистых навыков программирования. Адаптивность, лидерские качества, мягкие навыки — всё то, что раньше стояло в конце списка при найме инженеров, теперь стало определяющим фактором.
Шервин Ву, руководитель платформы OpenAI, и Оливье Годман, руководитель продукта, в подкасте описали экстремальный сценарий: в физически изолированной «воздушно-зазорной» среде национальной лаборатории инженеру по развёртыванию запрещено носить любые электронные устройства, и он должен импортировать веса модели на суперкомпьютер через физические носители, а затем выполнить «полностью ручную» адаптацию среды под конкретное оборудование.
Это уже не написание кода. Это война.
Несколько сигналов, за которыми стоит следить
Чтобы эта стратегия OpenAI сработала, стоит обратить внимание на несколько ключевых показателей:
Скорость конверсии клиентов у подразделения развёртывания — 40 миллиардов — немалая сумма. Цель в 1200 предприятий звучит амбициозно, но отраслевое распределение и скорость внедрения первых клиентов определят, можно ли масштабировать эту модель.
Дефицит кадров FDE — людей, одновременно разбирающихся в ИИ и корпоративной архитектуре систем, на рынке и так мало. 150 специалистов Tomoro — это первая волна, но для масштабирования нужен гораздо больший пул талантов. Anthropic тоже придётся бороться за тех же людей.
Сбудется ли трёхдневная рабочая неделя — это не вопрос идеализма. Если инженер по развёртыванию ИИ действительно сможет выполнить за 3 дня то, что другие делают за 5, это станет лучшей рекламой продуктивности всей отрасли.
Следующее главное поле битвы в ИИ-конкуренции может оказаться не на досках бенчмарков, а в конференц-залах и серверных на стороне клиента. Кто быстрее направит туда своих инженеров — тот и победит.
Основные источники: InfoQ (2026-05-12), официальное заявление OpenAI, сайт Tomoro, сообщения Reuters