Моделі вже настільки потужні, чому OpenAI не заснували 100 компаній? @OmniTools_AI — детальний аналіз популярного посту на Hacker News: якщо передові моделі такі сильні, чому OpenAI все ще продає токени, а не розробляє додатки та забирає кінцеву прибутковість? 📌 Основні тези: 1️⃣ Моделі вже можуть виконувати реальні завдання: OpenAI повідомила, що GPT-5.5 досяг або перевищив рівень професіоналів у 84,9% із 44 професійних завдань GDPval; CFO Sarah Friar зазначила, що код Canva «100% створений OpenAI», а AI-асистент для клеймів страхової компанії Travelers за два місяці охопив усю територію США. 2️⃣ Найбільшого браку — не в інтелекті, а в «відповідальності за результат»: моделі чудово виконують завдання з чіткими межами, але управління компанією вимагає прийняття рішень щодо ринку, управління готівковими потоками, вирішення регуляторних питань та скарг клієнтів — і за помилки треба платити. У коментарях панує згодна думка: ніхто не наважується покласти відповідальність за результат на модель. 3️⃣ Codex перейшов на строгий тариф за токени: від планового цінування перейшли до прив’язки до обсягу API-використання — тобто продають доступ до обчислювальних потужностей та здатностей, а не до результату; ризики залишаються на користувачах. 4️⃣ Цей бізнес вже дуже великий: Friar розкрила, що річний обсяг виручки OpenAI до липня 2026 року перевищив 40 мільярдів доларів США, і більше половини цього — корпоративний сегмент. Дані Ramp показують, що витрати компаній на OpenAI API зростають на 82% щокварталу. 5️⃣ «Ціноутворення за результатом» — це майбутнє: Friar зазначила, що в майбутньому ціни можуть визначатися за результатами бізнесу, але Codex вже перейшов на більш детальне цінування за токени. HubSpot вже почав експериментувати з моделлю «оплата лише за успішне вирішення», але сценарії обмежені — наприклад, служба підтримки та продажні ліди, де результат легко вимірювати. Словами: моделі дуже потужні, але OpenAI наразі обирає безпечний шлях — отримувати плату за здатності, покладаючи бізнес-ризики на клієнтів.