Anthropic и OpenAI создали компании по внедрению искусственного интеллекта: первая уже стоит $1,5 млрд

Издание TechCrunch опубликовало эксклюзивное интервью с руководителями Ode with Anthropic, новой компании, которую лаборатория Anthropic запустила в мае 2025 года совместно с инвестиционными фондами Blackstone, Hellman & Friedman, Goldman Sachs и другими партнёрами. Параллельно OpenAI развивает собственное подразделение The Deployment Company. Оба проекта строятся на одном тезисе: корпорациям нужна не подписка на модель, а команда инженеров, которая перестроит процессы изнутри.

Как появилась Ode и почему это не консалтинг?

Идея родилась внутри Blackstone. Фонд пробовал подключать крупные консалтинговые фирмы и небольшие ИИ-бутики для внедрения искусственного интеллекта в портфельные компании и обнаружил разрыв: большие консультанты действуют по шаблону, а бутики не масштабируются.

Среди бутиков выделился стартап Fractional AI, который специализировался на прикладной ИИ-инженерии. После объявления о создании Ode совместное предприятие приобрело Fractional. При этом Fractional завершил 11-месячнее партнёрство с OpenAI.

Сейчас Fractional стал фундаментом Ode. По словам CEO Ode и сооснователя Fractional Криса Тейлора, формат можно назвать «масштабируемым бутиком».

«Довольно легко представить, что однажды это станет компанией с триллионной оценкой, если мы хорошо сработаем. Главный вызов бизнеса: как пройти фазу гиперроста, не потеряв акцент на качестве?» : Крис Тейлор, CEO Ode, в интервью TechCrunch

100 инженеров и принцип «Claude first»

В штате Ode сейчас 100 инженеров. Команда работает в связке с прикладной ИИ-группой Anthropic: вместе определяют, где технология даст эффект, и строят систему под операции конкретной организации.

Ode действует по принципу «Claude first»: по умолчанию внедряет технологии Anthropic, включая такие функции, как Claude Tag в Slack (интеграция ИИ-ассистента Claude прямо в рабочий мессенджер). Однако компания не ограничена одним поставщиком и подключает конкурирующие ИИ-продукты, если задача того требует.

Эдди Сигел, главный технолог Ode и сооснователь Fractional, объяснил логику:

«Выбор модели важен, но не на него уходит большая часть усилий. Это один ингредиент в системе, которую нужно спроектировать. Это как выбор языка программирования при разработке софта. Я бы не стал определять трансформацию предприятия через то, выбрали они Python или Java.» : Эдди Сигел, главный технолог Ode, TechCrunch

Кто клиент и почему нужен CEO?

По словам Тейлора, идеальный клиент Ode тот, чей генеральный директор лично верит в потенциал ИИ. Работа ведётся над задачами из первой-второй строки приоритетов CEO: ключевая продуктовая фича, которую компания будет строить ближайшие два года, или перестройка главного бизнес-процесса.

Инвестиционные фонды-совладельцы направляют в Ode собственные портфельные компании как потенциальных клиентов, но продажи не ограничены этим кругом.

Внутренняя команда Anthropic по-прежнему сосредоточена на стратегических проектах, соответствующих миссии лаборатории, уточнил представитель Anthropic изданию TechCrunch.

«Спецназ», а не армия: кого берут в Ode?

Руководители Ode описывают свою команду как «элитных инженеров-генералистов». Больше половины из них бывшие основатели стартапов, люди, способные решать сложную техническую задачу и при этом отвечать за результат целиком.

Один из руководителей Blackstone назвал это «командой спецназа», а не армией рядовых инженеров быстрого реагирования (FDE, forward-deployed engineers, инженеры, которых отправляют работать на стороне клиента).

По данным нескольких участников проекта (TechCrunch), спрос на такие FDE-команды уже значительно превышает предложение. Ode планирует масштабироваться, в том числе за рубежом, сохраняя бутиковое позиционирование и постоянно замеряя бизнес-эффект от каждого внедрения.

С кем конкурирует Ode?

Конкурентное поле широкое:

• The Deployment Company от OpenAI с аналогичной моделью прикладного внедрения.
• Deloitte, Accenture и другие консалтинговые гиганты, которые создали собственные FDE-команды.
• Десятки ИИ-бутиков меньшего масштаба.

Главный риск: дефицит кадров. Если для работы в Ode нужен опыт основателя, системное мышление, навыки ИИ и продуктовое чутьё для корпораций, сможет ли компания набрать достаточно людей?

Сигел настроен оптимистично: «Никогда ещё не было так просто стать предпринимателем. Пытаясь найти product-market fit (соответствие продукта рынку) и сдвинуть метрики бизнеса, вы получаете навыки, которых не даст решение узкой задачи. Именно этот набор навыков идеально подходит Ode.»

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?

• Автору Дзена. Тема внедрения ИИ в бизнес-процессы набирает поисковый спрос. Серия практических кейсов «как компания X автоматизировала Y» соберёт аудиторию, которая прямо сейчас ищет ответы.

• Маркетологу и предпринимателю в РФ. В России складывается похожая ситуация: внедрение искусственного интеллекта в бизнес требует специалистов, которых критически мало. Из доступных в РФ платформ для старта: YandexGPT, GigaChat, а также сервисы интеграторов вроде «Сбер Бизнессофт». Модель Ode, «масштабируемый бутик» с фокусом на бизнес-результате, применима и для российских компаний, выстраивающих ИИ-практику.

• Фрилансеру и ИИ-инженеру. Рынок прикладного ИИ-инжиниринга растёт быстрее, чем рынок разработки моделей. Навык «взять готовую модель и встроить её в реальный процесс» становится дороже навыка «обучить модель с нуля».

Гонка за триллионный рынок внедрения только начинается, и выиграет её не тот, кто сделает лучшую модель, а тот, кто научится встраивать любую модель в живой бизнес и доказывать результат цифрами.