Уряд США та Anthropic, провідний розробник ІІ-моделей, опинилися у суперечці, яка має негайні наслідки для компаній, що покладаються на штучний інтелект. 27 лютого 2026 року президент Трамп розпорядився федеральним агентствам припинити використання моделей Claude від Anthropic після того, як компанія відмовилася надати необмежений доступ до військових цілей. Пентагон позначив Anthropic як “Ризик для національної безпеки в ланцюжку поставок”, фактично розірвавши контракт на 200 мільйонів доларів і вимагаючи видалення Claude з урядових систем протягом шести місяців.
Цей крок не пов’язаний із продуктивністю; Claude від Anthropic став джерелом доходу у розмірі 2,5+ мільярда доларів, нещодавно залучив 30 мільярдів доларів при оцінці в 380 мільярдів доларів і широко використовується в різних галузях від Salesforce до Spotify для значного підвищення продуктивності. Суперечка зосереджена навколо відмови Anthropic дозволити використання своїх моделей для масового стеження або автономних систем озброєнь, позицію, яку Пентагон вважає неприйнятною.
Суть конфлікту: Anthropic встановив «червоні лінії» щодо того, як може використовуватися його технологія, віддаючи пріоритет етичним міркуванням над необмеженим військовим доступом. Пентагон наполягає на «будь-якому законному використанні», що означає відсутність обмежень на застосування, незалежно від моральних наслідків.
OpenAI і xAI вже зайняли місце, що звільнилося, погодившись з умовами Пентагону, хоча і з різною ефективністю. OpenAI щойно забезпечив 110 мільярдів доларів нових інвестицій від Amazon, Nvidia та SoftBank. xAI Ілона Маска також погодився з вимогами Пентагону, але за повідомленнями показує погані результати в урядових тестах.
Що це означає для бізнесу: Головний висновок не є політичним, а практичним. Залежність від одного постачальника ІІ створює критичну вразливість. Якщо ваші робочі процеси ІІ заблоковані в одному API — будь то Claude, GPT-4o або Gemini — ви ризикуєте зіткнутися з перебоями, якщо цей постачальник стане непридатним для використання через нормативні дії, геополітичний тиск або будь-яку іншу непередбачену подію.
Рішення: Взаємодія. Найбільш ефективна стратегія – створювати ІІ-системи, які можуть плавно перемикатися між моделями. Це потребує використання оркестрових шарів та стандартизованих форматів запитів, що дозволяють перемикати постачальників протягом 24 годин за потреби.
Диверсифікація за межі американських постачальників: Ринок швидко змінюється. У той час як американські гіганти виборюють урядові контракти, з’являються інші варіанти. Компанії, такі як Airbnb, вже експериментують з дешевшими китайськими моделями, такими як Qwen від Alibaba, для обслуговування клієнтів, посилаючись на економічність та гнучкість.
Для довгострокової стійкості розгляньте можливість внутрішнього розміщення моделей з відкритим вихідним кодом, таких як GPT-OSS від OpenAI, Granite від IBM, Llama від Meta або Olmo від AI2. Інструменти тестування, такі як Artificial Analysis та Pinchbench, можуть допомогти вам визначити найкращі моделі для ваших конкретних потреб.
Нова комплексна перевірка: Якщо ви ведете справи з федеральними агентствами, ви повинні сертифікувати, що ваші продукти не покладаються на заборонених постачальників ІІ. Епоха ІІ обіцяла демократизацію, але швидко перетворюється на нову арену боротьби за закупівлю та виконавчу владу.
Найрозумніший крок — диверсифікувати, від’єднати та підготуватися до швидкої зміни постачальників. Взаємодія моделей не є розкішшю; це потреба.
