Moonshot AI, создатель популярного чата Kimi, планирует достичь $2 млрд годовой выручки к концу 2026 года — вдвое больше, чем было в августе. Цель амбициозная, но не беспочвенная: модель K3 (переименованная версия Kimi) демонстрирует реальный спрос. По данным OpenRouter, ежедневно через K3 генерируется около 300 млрд токенов, хотя в последние месяцы использование немного снизилось.

Однако цифры Moonshot остаются скромными рядом с OpenAI ($40 млрд выручки) и Anthropic ($65 млрд). Ключевое отличие: K3 — это открытая модель, веса свободно доступны. Это дешевле масштабировать, но с намного меньшей маржой. Парадокс рынка в том, что открытые модели всё ещё генерируют серьёзные деньги — просто не столько, сколько закрытые фронтиерные системы с эксклюзивным доступом.

В пятницу Anthropic опубликовала доклад, который резко усложняет картину. Moonshot месяцами работала по схеме, которая выглядит как прямое воровство данных: они роутили запросы из Kimi напрямую к Claude Opus через API Anthropic, фактически выдавая ответы Claude пользователям как собственные модели Kimi. Всего собрано более 23 млн ответов от моделей Anthropic для обучения K3. Это не дистилляция в классическом понимании — это более того похоже на использование чужого API как на свой сервер.

Такой подход вызывает очевидные вопросы не только этичные, но и юридические. Anthropic подчеркнула именно масштаб (почти 300 тыс. запросов были переправлены именно так) и длительность операции. Для западных компаний это явное нарушение terms of service; в китайском контексте ситуация сложнее, но это всё равно выглядит как систематическое использование чужого продукта под видом своего.

Moonshot получила в Китае мощную поддержку, включая инвестиции от крупных фондов, и K3 действительно завоевала популярность. Но репутация компании теперь под вопросом — и не только в западных кругах. Массовое использование чужих моделей в обучение ставит под сомнение подлинность достижений Moonshot. Если K3 во многом обучена на ответах Claude, то что именно здесь инновация?

Для российского рынка этот случай показателен. С одной стороны, открытые модели — это реальная возможность для стартапов избежать зависимости от западных API (вроде OpenAI). С другой, строить серьёзный бизнес на краденых данных, даже если это технически возможно, — долгоиграющая стратегия проиграна. Российским разработчикам ИИ имеет смысл ориентироваться на честные пути: лицензирование моделей (включая коммерческие решения на базе открытых весов), собственный синтез данных, партнерства с исследовательскими центрами. Это медленнее, но оставляет компанию на плаву.

Ситуация с Moonshot также показывает, что даже значительный тяговый вес в отрасли не спасает от разоблачений. Китайская компания могла бы спокойно продавать K3 как качественную альтернативу — модель действительно конкурентна. Вместо этого она сама себе подрезала ветку.