Карпати из Anthropic: 5000 человек видят ИИ, которого не видят остальные

Андрей Карпати, сооснователь OpenAI, а теперь сотрудник Anthropic, говорит о растущем разрыве в знаниях об ИИ. По его оценке, около 75% населения планеты почти не имели дела с большими языковыми моделями. Примерно 5000 человек, напротив, имеют доступ к внутренним frontier-системам, где рои агентов выполняют работу, на которую у лучших экспертов ушли бы годы. Внешний мир, по словам Карпати, видел лишь «превью» возможностей ИИ. В лучшем случае публика воспринимает его как странный чатбот.

Три слоя восприятия

Картина, которую рисует Карпати, делит людей на группы по близости к технологии. Самая большая группа, три четверти человечества, с LLM почти не сталкивалась. Это не обязательно отказ: многие просто не открывали ни ChatGPT, ни аналогов. Узкая верхушка в пару тысяч человек, около 5000, работает с системами, которые недоступны снаружи. Между ними находятся те, кто пользуется чатботами и кодинг-ассистентами и по ним судит о границах возможного. Последний слой тут мой вывод, в пересказе он прямо не назван.

Главный тезис касается как раз этого среднего слоя. Чатбот в окне браузера показывает только часть того, что умеют модели, когда их запускают роем, с инструментами и долгим горизонтом задач. По Карпати, на этом уровне агенты делают за дни то, что у топ-специалистов заняло бы годы.

Что известно, а чего нет

Источник краткий, поэтому важно разделять заявления и проверенные данные. Цифры 75% и 5000 выглядят как оценки Карпати, методики в пересказе нет. Не раскрыто, в каких компаниях работают эти пять тысяч человек. Неизвестно также, какие задачи имеются в виду и как измерялось «годы работы экспертов». Внешне проверить эти утверждения сейчас нельзя.

Ключевые тезисы:

• около 75% населения мира почти не пользовались LLM;
• примерно 5000 человек имеют доступ к внутренним frontier-системам;
• рои агентов выполняют задачи, на которые у топ-экспертов ушли бы годы;
• публичный образ ИИ остаётся на уровне «странного чатбота».

Почему этим словам стоит уделить внимание

Карпати входил в основную команду OpenAI, руководил разработкой ИИ для автопилота в Tesla и в 2025 году популяризировал термин vibe coding. Он говорит как человек изнутри индустрии, а такие свидетельства редки. Но у инсайдерского взгляда есть и обратная сторона. Сотрудники лабораторий заинтересованы в том, чтобы возможности их систем казались большими, а разрыв между закрытыми и открытыми моделями ощущался как пропасть. Здесь полезно сочетать доверие к опыту говорящего с трезвым требованием доказательств.

Есть и независимая причина воспринимать тезис всерьёз. Если внутренние агентные системы действительно опережают публичные продукты, то оценки рынка, регуляторов и самих компаний строятся на устаревшей картине. Решения о рабочих местах, безопасности и инвестициях принимаются по тому, что видно снаружи.

Как с этим работать

Для разработчиков и команд практический вывод простой: оценивайте ИИ не по разговору в чате, а по длинным задачам. Дайте агенту реальный тикет, репозиторий или исследовательский вопрос и посмотрите, сколько времени он работает без вмешательства и насколько точен результат.

Компаниям стоит измерить собственный внутренний разрыв: кто в организации уже работает с агентами на постоянной основе, а кто ограничивается чатом. Именно в этой разнице обычно прячется выигрыш в скорости.

Наконец, к громким заявлениям о закрытых системах полезно относиться как к гипотезам. Пока лаборатории не показывают метрики и воспроизводимые примеры, слова Карпати остаются свидетельством одного авторитетного участника, а не доказанным фактом. Следите за публичными релизами: именно по ним станет понятно, насколько «превью» отстаёт от того, что видят пять тысяч человек внутри.