Пользователи тратят больше времени с Gemini, чем с ChatGPT

Post Thumbnail

OpenAI всё ещё лидирует по числу пользователей, но люди начинают проводить больше времени с конкурентами. И это создаёт серьёзную проблему.

Ещё год назад многие считали тщетными попытки Google догнать OpenAI, пишет Financial Times. Но ряд успешных релизов позволил сократить отставание. После запуска модели генерации изображений Nano Banana летом этого года число пользователей мобильного приложения Gemini выросло до 650 миллионов.

А в ноябре Сэм Альтман сообщил сотрудникам, что последние достижения Google могут «создать временные экономические трудности». И «атмосфера будет напряжённой». Это произошло на фоне выхода Gemini 3 Pro, которая обошла GPT-5.1 в тестах на общие знания.

Ещё 1 серьёзный конкурент — это Anthropic. Компания сделала упор на безопасность и привлекла корпоративных клиентов. А модели для программирования Opus считаются лучшими в классе.

OpenAI пока сохраняет лидерство по числу пользователей и аудитория сервиса превышает 800 миллионов человек по данным Similarweb. Однако люди тратят больше времени на общение с Gemini, чем с ChatGPT.

Сама OpenAI обязалась потратить $1,4 триллиона за 8 лет на вычисления. Компания рассчитывает на сотни миллионов платных подписчиков и рекламу, но этих доходов может не хватить.

Некоторые эксперты считают, что OpenAI «переусердствовала в погоне за масштабированием любой ценой». В этом году разработчики стремительно выпускали Sora, браузер Atlas и другие продукты, но «они не могут делать хорошо сразу всё».

AIvengo > Блог > Пользователи тратят больше времени с Gemini, чем с ChatGPT
Почитать из последнего
Внутри ИИ нашли переключатель характера
Вы думали, что характер ИИ — это какая-то эфемерная штука из настроек? Anthropic только что опубликовала исследование "The Assistant Axis", которое разбивает эту иллюзию. Оказывается, личность нейросети — это буквально измеримая координата внутри её электронных мозгов, и с ней можно делать что угодно.
Нейросети стали слишком сложными и их изучают как живых существ
Большие языковые модели стали настолько сложными, что даже создающие их инженеры не понимают, как те работают. И отказались от математических методов и начали изучать нейросети как живые организмы. Наблюдают за поведением, отслеживают внутренние сигналы, строят карты функциональных областей. Именно так биологи изучают незнакомых существ, не предполагая упорядоченной логики.
Учёные решили проблему размера контекстного окна в ИИ
Учёные из MIT решили 1 из главных проблем ИИ. Это ограничение контекстного окна. Обычные большие языковые модели работают максимум с сотнями тысяч токенов. И быстро теряют точность когда данных становится больше. Новая рекурсивная архитектура под названием RLM вообще не пытается запоминать информацию. Вместо этого она навигирует по ней как по файловой системе.
Cursor ускоряет разработку в 3-5 раз, но код становится сложнее на 40%
Университет Carnegie Mellon взял и измерил то, о чём все говорили на ощущениях. Учёные проанализировали 807 репозиториев, где разработчики начали использовать Cursor. И взяли 1380 контрольных обычных проектов и сравнили их. Причём смотрели на 1 и те же репозитории до и после внедрения, плюс контролировали общие тренды по месяцам. Метод difference-in-differences. Чтобы наверняка отсечь случайности.
AIvengo media заняла 9-е место в рейтинге агентств GEO-продвижения России 2025 года
3 января 2026 года. Российский рынок продвижения в ИИ-ассистентах переживает стадию стремительного формирования и активного роста. Аналитическое агентство Ivens Market Research опубликовало рейтинг агентств по продвижению в нейросетях по итогам 2025 года. Компания AIvengo media заняла 9-е место, войдя в десятку ведущих операторов нового направления цифрового маркетинга.