The post has been translated automatically. Original language: Russian
April and May showed that the AI market has finally moved away from the logic of "who just has a smarter chat." The main competition now takes place in three dimensions at once: who provides the best working agent, who integrates it faster into real corporate processes, and who is able to finance computations of this scale.
1. OpenAI has released GPT-5.5 as a new working model, not just another upgrade. On April 23, OpenAI introduced GPT-5.5, and on April 24 it opened GPT-5.5 and GPT-5.5 Pro in the API; the company directly positions the model as "a new class of intelligence for real work", and gave it a context of up to 1 million tokens in the API. This is important because frontier models are being sold less and less as a "universal conversationalist" and more and more as an engine for long, instrumental, multi—session work tasks.
2. In three weeks, OpenAI has assembled almost a full stack for agent work. On April 22, workspace agents appeared in ChatGPT for Business, Enterprise, Edu and Teachers in the research preview; on May 7, OpenAI released three realtime voice models in the API; on May 14, Codex was added to the mobile application and announced that Codex is already used by more than 4 million people per week; then it opened models and Managed Agents on Amazon Bedrock, and on May 18 announced a partnership with Dell for hybrid and on-prem enterprise scenarios. This is interesting not as a set of disparate releases, but as the transition of OpenAI from "one big model" to a full-fledged working platform: chat, voice, code, agents, cloud and enterprise contour began to form into one system.
3. Anthropic opened Project Glasswing and actually launched the era of limited-access cyber models. On April 7, the company unveiled Project Glasswing, built around Claude Mythos Preview as a tool for protecting critical software; on May 18, Reuters reported that Anthropic had already allowed partners to share findings made using Mythos with external organizations based on responsible disclosure standards. The importance of this story is that this is the first time the industry has so explicitly designed a new class of products: models that are too sensitive for widespread release, but useful enough to be used in a limited way in defensive cybersecurity.
4. Anthropic continued to push towards "workers" and "self-improving" agents. In mid-April, Anthropic released Claude Opus 4.7, positioning it as a stronger model for coding, agents, vision, and multi-step tasks; in early May, Reuters separately described a new dreaming feature for self-improvement of agent cycles and at the same time announced an Anthropic deal with SpaceX on data centers. The general vector is important here: leading laboratories no longer argue only about pure reasoning, they put pressure on the stability of the agent, the quality of the tool, and the ability to complete long work without constant human intervention.
5. Google has rebuilt enterprise AI around Gemini and agents. On April 22, Reuters reported that Google is renaming Vertex AI to Gemini Enterprise banner and making agents the central idea of its annual cloud focus. This is an important market signal: Google is no longer just selling model access, but is promoting an entire enterprise wrapper around agent-based scenarios. In fact, the company is not only catching up with OpenAI in terms of model quality, but is also trying to capture the layer of orchestration and corporate operation.
6. At Google I/O, it finally became clear that Gemini is no longer a product, but an ecosystem. On May 19, Google introduced Gemini 3.5 Flash, announced Gemini 3.5 Pro and Gemini Omni, integrated AI agents directly into Search, and announced that Gemini has reached 900 million monthly users, while AI Overviews serves 2.5 billion users. This is interesting because Google is betting on its strongest advantage — distribution. OpenAI may have a strong brand model, but Google has Search, Android, Workspace, and an entire user surface that AI can roll out to almost instantly.
7. Meta returned to the race not through the "smartest model", but through the largest distribution surface. Facebook Instagram, Instagram, Facebook, Messenger, and AI glasses On April 8, Meta introduced Muse Spark as its most powerful model release at the time; according to the official description, it already powers Meta AI on the website and in the app and should roll out to WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger, and AI glasses, plus go to private preview via API for selected partners. Why this is important: the strength of Meta is not only in the model, but in the fact that it can very quickly turn any increase in quality into a mass consumer rollout.
8. Money in AI has finally ceased to be just a "venture" and they became an industrial infrastructure. On April 20, Amazon announced that it was ready to invest up to $25 billion in Anthropic as part of a broader cloud alliance, while Anthropic itself committed to spend over $100 billion on Amazon Cloud over 10 years; on April 24, Reuters reported that Alphabet was ready to invest up to $40 billion in Anthropic. Reuters also writes that the annual run-rate of Anthropic exceeded $30 billion in April, and the company expects to reach about 1 gigawatt capacity by the end of the year and up to 5 gigawatts in the future. This is no longer startup logic, but an energy-cloud scale: frontier AI has finally become a heavy capital industry.
The main result of April—May is this: the AI market is rapidly moving from a competition of "who answers smarter" to a competition of "who works better." The winners will not be those who only have a stronger benchmark, but those who assemble a full working circuit around the model: agents, tools, voice, code, corporate access, distribution and computing base.
Апрель и май показали, что рынок ИИ окончательно ушёл от логики "у кого просто умнее чат". Главная конкуренция теперь идёт в трёх плоскостях сразу: кто даёт лучший рабочий агент, кто быстрее встраивает его в реальные корпоративные процессы и кто способен профинансировать вычисления такого масштаба.
1. OpenAI вывела GPT-5.5 как новую рабочую модель, а не просто очередной апгрейд. 23 апреля OpenAI представила GPT-5.5, а уже 24 апреля открыла GPT-5.5 и GPT-5.5 Pro в API; компания прямо позиционирует модель как "a new class of intelligence for real work", а в API дала ей контекст до 1 млн токенов. Это важно потому, что фронтирные модели всё меньше продаются как "универсальный собеседник" и всё больше — как движок для длинных, инструментальных, многосессионных рабочих задач.
2. OpenAI за три недели собрала почти полный стек для агентной работы. 22 апреля появились workspace agents в ChatGPT для Business, Enterprise, Edu и Teachers в research preview; 7 мая OpenAI выпустила три realtime voice-модели в API; 14 мая вынесла Codex в мобильное приложение и сообщила, что Codex уже используют более 4 млн человек в неделю; затем открыла модели и Managed Agents в Amazon Bedrock, а 18 мая анонсировала партнёрство с Dell для гибридных и on-prem enterprise-сценариев. Это интересно не как набор разрозненных релизов, а как переход OpenAI от "одной большой модели" к полноценной рабочей платформе: чат, голос, код, агенты, облако и enterprise-контур начали складываться в одну систему.
3. Anthropic открыла Project Glasswing и фактически запустила эпоху ограниченно-доступных cyber-моделей. 7 апреля компания представила Project Glasswing, построенный вокруг Claude Mythos Preview как инструмента для защиты критического ПО; 18 мая Reuters сообщило, что Anthropic уже разрешила партнёрам делиться находками, сделанными с помощью Mythos, с внешними организациями по стандартам responsible disclosure. Важность этой истории в том, что индустрия впервые так явно оформляет новый класс продуктов: модели, которые слишком чувствительны для широкого релиза, но достаточно полезны, чтобы их ограниченно использовать в defensive cybersecurity.
4. Anthropic продолжила давить в сторону "рабочих" и "самоулучшающихся" агентов. В середине апреля Anthropic выпустила Claude Opus 4.7, позиционируя его как более сильную модель для coding, agents, vision и multi-step задач; в начале мая Reuters отдельно описало новый dreaming-feature для самоулучшения агентных циклов и одновременно сообщило о сделке Anthropic со SpaceX по дата-центрам. Здесь важен общий вектор: ведущие лаборатории больше не спорят только о чистом reasoning, они давят на устойчивость агента, качество tool use и на способность доводить длинную работу до конца без постоянного человеческого вмешательства.
5. Google перестроила enterprise AI вокруг Gemini и агентов. 22 апреля Reuters сообщило, что Google переименовывает Vertex AI в Gemini Enterprise banner и делает агентов центральной идеей своего ежегодного cloud-направления. Это важный рыночный сигнал: Google больше не продаёт просто модельный доступ, а продвигает целую enterprise-оболочку вокруг агентных сценариев. По сути, компания догоняет не только OpenAI по качеству моделей, но и пытается захватить слой orchestration и корпоративной эксплуатации.
6. На Google I/O стало окончательно ясно, что Gemini теперь — это не продукт, а экосистема. 19 мая Google представила Gemini 3.5 Flash, анонсировала Gemini 3.5 Pro и Gemini Omni, встроила AI agents прямо в Search и сообщила, что Gemini достиг 900 млн ежемесячных пользователей, а AI Overviews обслуживают 2,5 млрд пользователей. Это интересно потому, что Google делает ставку на самое сильное своё преимущество — дистрибуцию. У OpenAI может быть сильный бренд модели, но у Google есть Search, Android, Workspace и вся пользовательская поверхность, на которую ИИ можно раскатывать почти мгновенно.
7. Meta вернулась в гонку не через "самую умную модель", а через самую большую поверхность распространения. 8 апреля Meta представила Muse Spark как самый мощный свой модельный релиз на тот момент; по официальному описанию он уже питает Meta AI на сайте и в приложении и должен раскатиться на WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger и AI glasses, плюс выйти в private preview по API для избранных партнёров. Почему это важно: сила Meta не только в модели, а в том, что любой прирост качества она может очень быстро превратить в массовый consumer rollout.
8. Деньги в AI окончательно перестали быть просто "венчуром" и стали промышленной инфраструктурой. 20 апреля Amazon объявила, что готова вложить в Anthropic до $25 млрд в рамках более широкого облачного альянса, при этом сама Anthropic обязалась потратить на Amazon Cloud свыше $100 млрд за 10 лет; 24 апреля Reuters сообщило, что Alphabet готова инвестировать в Anthropic до $40 млрд. Reuters также пишет, что annual run-rate Anthropic в апреле превысил $30 млрд, а компания рассчитывает выйти примерно на 1 гигаватт capacity к концу года и в перспективе — до 5 гигаватт. Это уже не стартаповая логика, а энергетико-облачный масштаб: фронтирный AI окончательно стал индустрией тяжёлого капитала.
Главный итог апреля—мая такой: рынок ИИ быстро переходит от соревнования "кто умнее отвечает" к соревнованию "кто лучше работает". Побеждать будут не те, у кого только сильнее benchmark, а те, кто соберёт вокруг модели полный рабочий контур: агенты, инструменты, голос, код, корпоративный доступ, дистрибуцию и вычислительную базу.
Share
