Доказательной базы в строгом смысле не будет, так что как говорится – скриньте. Мой тезис такой: до прихода AGI, который я ожидаю скорее ближе к 2028 году, развитие пользовательских AI-моделей начнёт выходить на плато. Большая часть ресурсов будет уходить не в то, чтобы сделать условный Codex/Claude немного умнее для массового пользователя, а в создание следующего класса систем: дорогих, агентных, корпоративных и потенциально способных заменить реальных сотрудников.

Почему я так думаю?

Уже сейчас разница между последними моделями ощущается в практическом смысле - незначительной. Да, новые релизы становятся лучше в отдельных сценариях, но не более. Вместо этого появляются другие сигналы.

Первый пример - многочисленные пользователи пишут о деградации последней модели Opus и при этом о повышенном потреблении токенов. Ребята из TrustedSec проверили это помощью кастомных бенчмарков и зафиксировали падение в ~47% эффективности.  Позже Anthropic выпустили официальное заявление и обещали всё исправить, но сам факт зафиксируем – на фоне роста стоимости модели пользователь может получить не прирост качества, а просадку. https://www.forbes.com/sites/the-wiretap/2026/04/22/anthropics-claude-is-pumping-out-vulnerable-code-cyber-experts-warn/

Второй пример - эксперименты с тарифами Claude Code. Отмена Pro тарифа (20$) у ~2% новых зарегистрированных пользователей. https://habr.com/ru/companies/bothub/news/1026540/

О чём нам говорят данные сигналы?

Любая компания, когда запускает новый массово-рыночный продукт начинают работать себе в убыток, чтобы захватить как можно больше аудитории, а уж затем можно закручивать гайки, тем самым постепенно компенсируя убытки и выходя на прибыль. Помните времена, когда Apple iPhone 2g стоил 99$? Я помню.  Похоже, период щедрости в AI тоже подходит к концу.

Это не значит, что завтра подписка будет стоить $1000. Скорее, что доступ зафиксируется где-то в районе $100 в месяц, но при этом не стоит ожидать, что пользовательские модели будут показывать такие же мощные технологические скачки, как раньше. Всё останется на уровне прикладного инструмента, чтобы ускорять опытных инженеров, проверять идеи, повышать качество работы, но не превращать каждого пользователя в фабрику успешных SaaS-продуктов.

Вот тут на ринг и выйдет AGI-подписка.

Оно уже реально развяжет руки директорам компании, которые смогут за зарплату кожаного джуна – нанимать себе агента, способного тянуть проекты с эффективностью синьера на стероидах в режиме 24/7.  И да, такая модель будет уже достаточно сильной, чтобы выполнять требования уровня “make no mistakes”. Но как говорится есть нюанс.

Средняя ЗП fullstack джуна в США это ~$6,250/мес. Звучит дорого?  Вы не задумывались, что основной value для ИИ-компаний – это enterprise-сегмент (в компаниях уровня FAANG), для которых замена даже части инженерного труда на AI-агентов, может означать миллионы долларов экономии? Подумайте ещё раз.

Так что в историю про то, что “роботы нас всех заменят” я ввожу новую переменную и скорее всего даже местами обидную – а не дешевле ли будет оставить всё как есть?