Сравнительный анализ конкуренции генеративных чат-ботов в России и мире

В.В. Вертоградов
С.В. Щелокова

В 2022 г. компания OpenAI представила чат-бот с генеративной нейросетевой моделью GPT-3.5 под названием «ChatGPT» [1].

Несмотря на то, что чат-боты и генеративные нейросети существовали и до этого, именно ChatGPT стал прорывным продуктом, набравшим 1 млн пользователей всего за пять дней [2], объединив в себе доступность, универсальность и удобство пользования и вызвав резкий рост количества разработок подобных нейросетевых решений в области генеративного искусственного интеллекта (ГИИ), начиная от отдельных стартапов и заканчивая запусками крупных проектов известных ИТ-гигантов, вроде Microsoft и Google на Западе, Tencent и Alibaba на Востоке, Яндекс и СБЕР в РФ.

Столь бурное развитие технологий не могло не привлечь внимание ученых к данному вопросу. Важным аспектом развития искусственного интеллекта (ИИ) является его влияние на экономическое развитие, что нашло свое отражение в работе А.А. Курдина [3], где автор подчеркивает характерную для данного рынка тенденцию к высокой концентрации, связанную с активным обучением ИИ на больших данных. Это повышает риски антиконкурентного поведения со стороны разработчиков и требует повышенного внимания антимонопольных служб.

В статье [4] авторы рассматривают динамику глобального рынка ИИ, сравнивая страны по количеству регистрируемых тематических патентов и объему инвестиций, в том числе в области нейросетевых моделей, приходя к выводу, что технологии ИИ еще не достигли своего плато продуктивности, а страны и отрасли бизнеса смогут в разной степени воспользоваться выгодами от применения и внедрения технологий ИИ в зависимости от уровня капиталовложений. В настоящее время полученные в статье выводы требуют верификации в связи с тем, что многие современные генеративные модели являются общедоступными (открытыми ПО), как например китайские нейросети DeepSeek и Qwen, которые не только продемонстрировали возможность создания качественного решения без масштабных финансовых вложе-ний¹, но и значительно снизили барьеры разработки и использования.

Опираясь на экспертную оценку особенностей российского рынка ИИ, Д.М. Грин приходит к выводу, что сотрудничество РФ с КНР может способствовать развитию российского рынка ИИ и укреплению позиций российских компаний на глобальном рынке [6]. В статье [7] авторы анализировали конкуренцию в сфере ИИ на основе количества зарегистрированных патентов. В США большую часть новых ИИ-решений регистрируют крупные частные компании, а в Китае основная доля патентов регистрируется университетами по тематике, связанной с целями текущего государственного экономического плана, что приводит к снижению качества патентов [8]. В обеих странах был зафиксирован рост числа патентов после внедрения мер государственной поддержки, а также институциональных изменений, таких как упрощение процедуры регистрации патентов и предоставления доступа к частным данным для обучения моделей.

Среди фундаментальных/базовых моделей (foundation model, FM) ГИИ выделяют большие языковые модели (БЯМ или large linguistic model, LLM). Они ориентированы на выполнение языковых задач, включая создание (генерацию) текстов, информации, блогов, диалогов, считывание и извлечение информации [9], благодаря обучению и выявлению сложных языковых паттернов и семантических связей [10]. Эти модели могут отличаться по принципу работы, поэтому выбор архитектуры БЯМ уже является одним из факторов конкуренции, так как определяет удобство пользования и способность к выполнению поставленных пользователем задач.

Carugati исследует экономические аспекты развития и конкуренции рынка ИИ и фундаментальных моделей, анализируя потенциальные экономические риски, обусловленные доминированием отдельных компаний в сфере ИИ. Автор рассматривает факторы, способствующие как усилению конкуренции (доступность открытых данных для обучения, использование open-source кода), так и укреплению позиций доминирующих игроков (высокая стоимость обучения моделей, ограниченный доступ к данным) [11].

В статье [12] рассматриваются особенности БЯМ и FМ как «связанного продукта» (tying good), который реализуется в паре с другим ИТ-решением, например, в случае интеграции нейросетевого чат-бота с интернет-браузером. В таком случае сложнее определить рыночную долю использования той или иной модели, так как она будет пересекаться с долей использования браузера. Автор указывает на важность поиска новых подходов к разграничению рынка для базовых моделей и призывает к более тщательному контролю и регулированию отрасли.

Некоторые исследователи прибегали к методам математического моделирования механизмов конкурентного ценообразования на рынке услуг генеративных нейросетей [13], отметив, что преждевременный выход на рынок может привести к неудаче, поскольку компания-лидер, предлагающая универсальное решение, со временем теряет рыночную долю в пользу последователей.

Рассматривая последствия развития ИИ-технологий, Verdegem возводит современные ИИ в ранг Технологий Общего Значения (General-Purpose Technology, GPT), ценность которых выходит за рамки частной выгоды и является прорывной для изменения технологического, экономического и социального уклада общества, что обуславливает необходимость предотвращения концентрации данной технологии в руках крупных технологических корпораций во избежание монополизации [14], а также важность упрощения регулирования доступа к данным и снижения рыночных барьеров входа для стимулирования конкуренции [15].

Таким образом, исследование конкуренции в сфере ГИИ представляет актуальную и значимую задачу. Однако в научной литературе практически отсутствуют работы, посвященные эмпирическому анализу конкуренции среди существующих ГИИ-решений, что обусловлено, в частности, ограниченным доступом к данным, затрудняющим использование количественных методов исследования. Существуют сравнения БЯМ в виде рейтингов по оценке их функциональных возмож-ностей², однако данный подход не позволяет оценить распределение пользователей между различными моделями.

Подходы и данные исследования

В настоящем исследовании рассматривается конкуренция и доминирование не отдельных БЯМ, а чат-ботов, функционирующих на их основе. В отличие от БЯМ, чат-боты являются не ядром/механизмом ИТ-решения, а конечным пользовательским продуктом, в связи с чем именно конкуренция среди чат-ботов наиболее полно отражает структуру спроса на потребительский функционал и специфику применения БЯМ в рамках удобного для пользователей ГИИ инструмента.

В условиях активного развития и высокой конкуренции ИИ-технологий и БЯМ большинство крупных разработчиков не раскрывают статистику по использованию своих продуктов, ограничиваясь только примерными данными [16], что затрудняет оценку конкуренции чат-ботов. Но большинство популярных чат-ботов с ГИИ имеют браузерные версии, что упрощает доступ для пользователей в связи с отсутствием необходимости скачивать приложение или использовать API (Application Programming Interface – программный интерфейс для передачи запросов к развернутой в сети модели). Таким образом, анализ динамики посещаемости этих веб-версий позволяет оценить конкурентные позиции различных ГИИ-решений.

По аналогии с исследованием [17] для оценки конкуренции на рынке чат-ботов мы используем платформу SEMrush для сбора данных за 2023-2024 гг. о поисковом трафике, представляющем собой количество пользователей, переходящих на вебстраницы чат-ботов через результаты поисковых систем. Определение списка популярных чат-ботов для анализа посещаемости затруднено отсутствием их единого реестра и постоянным появлением новых чат-ботов на основе открытых БЯМ, в связи с чем нами были проанализированы различные источники, включая рейтинги [18], научные публикации [19], технологические и маркетинговые исследования³ [20], а также рекомендации по конкурентам от SEMrush. В результате проведенного анализа был сформирован перечень из 40 сервисов (см. табл. 1), куда помимо популярных чат-ботов (ChatGPT, Gemini) вошли, например, Writesonic, Pi.ai, а также чат-боты-поисковики (Phind, You.com), чат-боты-агрегаторы (например, Theb.ai) и чат-боты-клоны (например, gpt-chatbot.ru), позволяющие получить ограниченный доступ к ChatGPT из стран, где он недоступен.

Таблица 1

Перечень браузерных чат-ботов, выбранных для анализа

Источник: составлено авторами.

В список не вошли специфические и узкоспециализированные чат-боты, вроде сервиса character.ai, который хоть и имеет большой трафик, но используется не для обработки и генерации контента, а для развлекательного общения с виртуальными персонажами.

Методика анализа конкуренции и уровня доминирования

Для анализа конкуренции и уровня доминирования будут использованы:

• индекс Херфиндаля-Хиршмана для оценки степени концентрации рынка [21],
• индекс Линда для определения размера доминирующей группы [22-23],
• матрица SV (strength-variety) [24] для оценки конкурентной ситуации (см. табл. 2).

Таблица 2

Описание квадрантов матрицы SV

Источник: составлено на основе [24].

Данный подход уже применялся для анализа конкуренции на многих рынках⁴, включая рынок высшего образования [25], рынки страхования⁵, аудита⁶, аутсорсинга учетных функций⁷, серверного оборудования [26], БАДов [27]. Мы также обратимся к теории экономического доминирования [28], рассматривая игроков среди популярных чат-ботов с позиции их возможности влияния на рынок и их потенциал в перераспределении отдельных сегментов пользователей [29].

На основе данных SEMrush были построены матрицы SV (для мирового и российского трафика) поквартально за 2023 и 2024 гг. Анализ ситуации проводится на поквартальной основе, поскольку годовые изменения могут быть слишком значительными, а месячные данные подвержены краткосрочным колебаниям. Доля рынка определяется как отношение трафика конкретного чат-бота к совокупному трафику всех чат-ботов, по которым были собраны данные.

Анализ мирового трафика браузерных чат-ботов с ГИИ

На рис. 1 представлена матрица SV, отражающая состояние конкуренции на мировом рынке браузерных чат-ботов с ГИИ в 2023 и 2024 гг.

Матрица SV (см. рис. 1) построена по суммарному мировому поисковому трафику для самых посещаемых чат-ботов. Из 40 в список вошли 25 чат-ботов (см. табл. 3), чья доля превышала по крайней мере 0,01% от суммарного трафика. Так как в SEMrush трафик считается по конкретному URL-адресу страницы, для одних и тех же чат-ботов, менявших название или домен, итоговый трафик был собран, как сумма трафиков отдельных доменов (Gemini (ранее Bard), Copilot (ранее Bing), а также чат-бот ChatGPT, где учтен как трафик страницы самого чата, так и трафик страниц на домене OpenAI, которые предоставляла поисковая выдача для прямого перехода в чат-бот).

В результате было выявлено, что рынок чат-ботов в 2023-2024 гг. находился в квадранте G (в связи с чем на рис. 1 приведена только эта часть матрицы SV), что говорит о наличии крупного доминирующего игрока, которым является ChatGPT, чья доля трафика в разные периоды 2023-2024 гг. занимала от 63 до 92%.

При этом можно отметить два этапа развития рынка (см. табл. 3). Первый этап включает первый-третий кварталы 2023 г., когда наблюдался рост дифференциации между чат-ботами, в результате чего доля рынка ChatGPT выросла с 68,5 до 92% [30], доля рынка Gemini увеличилась до 3,58, а остальные игроки стали занимать менее 1% рынка, хотя на начало 2023 г. было еще четыре компании, доля трафика каждой из которых составляла от 6 до 7% (DeepAI, you.com, jasper.ai, copy.ai). Данные игроки представляют собой узкоспециализированные сервисы, которые уже существовали до запуска ChatGPT.

Таблица 3

Доля крупнейших чат-ботов в мировом трафике, %

Источник: составлено авторами на основе данных SEMrush, URL: https://www.semrush.com

Второй этап характеризуется постепенным уменьшением доминирующей роли ChatGPT (c 92 до 63%), значительным увеличением доли рынка Gemini-Bard (с 3 до 19%), а также повышением популярности таких чат-ботов, как Copilot-Bing, DeepAI, Perplexity (от 3 до 4,5% рынка каждый).

В конце 2023 г. на рынок начали выходить новые игроки (Claude, Pi и др.), а основную конкуренцию по доле рынка ChatGPT составили чат-бот от Microsoft (работающий на моделях GPT от OpenAI) и от Google (Gemini-Bard). Последний, несмотря на провальный запуск в феврале 2023 г. [31], в 2024 г. очень быстро увеличил долю рынка, что могло быть связано с интеграцией модели и чат-бота в большинство популярных сервисов Google, включая браузер, офисный пакет и почтовую службу.

Важно отметить, что несмотря на то, что почти 80% рынка принадлежит чат-ботам из США, работающим или включающим в себя БЯМ семейства GPT от OpenAI, сам чат-бот компании постепенно уступает свою долю появляющимся конкурентам, предлагающим некоторые отличительные особенности и специализацию в функционале.

Анализ российского трафика браузерных чат-ботов с ГИИ

Аналогичным образом была построена матрица SV по трафику, зафиксированному из РФ (рис. 2). В отличие от мировой ситуации, рынок РФ не всегда находился в квадранте G, часто оказываясь в квадрантах B4 и RO, что свидетельствует о более конкурентной ситуации. Как видно на рис. 2, в 2023 г. в каждом квартале наблюдалось не менее четырех крупных игроков. В первом квартале 2023 г., как и на мировом рынке, в число лидеров входили чат-боты DeepAI, you.com, jasper.ai, copy.ai, но затем начали появляться новые игроки, среди которых во втором квартале оказались ChatGPT (заняв 13% рынка), neuro-texter.ru (10%) и GeminiBard (7%). Пик популярности ChatGPT пришелся на третий квартал 2023 г., но не вышел за пределы 30% от объема рынка, столкнувшись с конкуренцией других сервисов (см. табл. 4).

Таблица 4

Доля крупнейших чат-ботов в российском трафике, %

Источник: составлено авторами на основе данных SEMrush, URL: https://www.semrush.com

В 2024 г. доля рынка продукта OpenAI начала сокращаться в пользу других чат-ботов. Основным конкурентом в первом и втором кварталах 2024 г. был чат-бот Gemini от Google, который, как и ChatGPT, не доступен в РФ. Также большая доля принадлежала сервису Chad AI (chadgpt.ru) – российскому чат-боту с доступом к иностранным фундаментальным моделям, чей трафик в 2024 г. был больше, чем у самого ChatGPT (см. табл. 4).

Что касается российских чат-ботов, то стоит обратить внимание на GigaChat от СБЕРа. Запущенный в публичный доступ в сентябре 2023 г., он завоевал более 40% рынка в третьем квартале 2024 г., когда СБЕР активно проводил мероприятия по его популяризации (например, в рамках Акселератора СБЕР-500 [32]), а также запустил более мощную модель GigaChat MAX [33]. К концу 2024 г. чат-бот от СБЕРа занял 52% трафика, в том числе за счет таких конкурентных преимуществ как доступность в РФ и более высокая точность ответов на русском языке. Вторым лидером на российском рынке, как и на мировом, в конце 2024 г. был Gemini от Google, привлекший почти 20% трафика.

Технически на российском рынке присутствуют две крупные известные БЯМ – GigaChat от СБЕРа и YandexGPT от Яндекса. Так как на начало 2025 г. нейросеть Яндекса не была развернута на публично доступном браузерном чат-боте, она не попала в данное исследование. Хотя сама БЯМ может иметь большое число пользователей, так как YandexGPT интегрирован в большинство сервисов компании [34], но статистику пользования собственными моделями Яндекс не раскрывает.

В настоящий момент основная доля пользователей браузерных чат-ботов в РФ распределена между российскими продуктами, работающими как на иностранных, так и на отечественных БЯМ. При этом со стороны пользователей наблюдается спрос на чат-боты, позволяющие работать с недоступными из-за санкций иностранными нейросетями, особенно ChatGPT, для которого существует множество сервисов с мимикрирующими под оригинальный чат-бот доменными именами.

Обсуждение

Как на мировом, так и на российском рынке браузерных чат-ботов с ГИИ в 2023-24 гг. запуск чат-бота от OpenAI привел к последующему доминированию ChatGPT на рынке и сокращению доли ранее существовавших аналогичных сервисов. Дальнейшее выделение пары крупных игроков в 2024 г. (с лидером ChatGPT в мире и GigaChat в РФ) свидетельствует о том, что большинство пользователей заинтересованы в наиболее доступных для них широких по функционалу моделях. Тем не менее, определенная миноритарная доля пользователей склоняется к более узкоспециализированным чат-ботам, таким как ИИ-поисковики (Phind.com, You.Com), чат-боты для маркетинговых задач (Jasper.ai, Writesonic.com), чат-боты с натренированным «человечным» стилем общения (Pi.ai). И для мирового трафика, и для российского, с точки зрения матрицы SV, рынки чат-ботов сконцентрировались в правых квадрантах (где высокая суммарная доля лидеров), но, если в общемировом случае рынок все время находился в квадранте G (высокая совокупная доля лидеров и высокая дифференциация между ними), то на российском рынке такая ситуация сложилась только в 2024 г., а до этого рынок был относительно конкурентным, находясь в квадранте B4.

В РФ наблюдается сравнительно сниженный спрос на наиболее популярные иностранные чат-боты, заблокированные для пользователей из РФ. В связи с этим наблюдается повышенный интерес к сервисам, позволяющим получить доступ к данным моделям, или заменяющим их, даже если они уступают по ряду функциональных характеристик. Заметный пример с GigaChat показывает, что новый игрок может очень быстро захватить крупную долю данного рынка, если сумеет лучше актуальных лидеров удовлетворять запросы пользователей.

Похожая ситуация может произойти с ChatGPT уже в 2025 г. На момент написания этой статьи (январь-февраль 2025 г.) была запущена китайская модель DeepSeek-R1, чей стремительный рост привел к обрушению акций компаний-производителей [35-36] и формированию тренда на сокращение инвестиций в ГИИ, т. к. DeepSeek не только показывает результаты не хуже, чем у конкурентов, но и была обучена на значительно меньших вычислительных мощностях. С учетом того, что модель находится в открытом доступе, это может привести к новому витку развития ГИИ, а значит, и к миграции пользователей в чат-боты с более совершенными моделями. Так, уже после публикации новой модели DeepSeek объем ее среднего мирового трафика, согласно SEMrush, вырос более чем в пять раз: с 15 до 85 тыс. переходов в день, хотя пока и не позволил догнать ChatGPT, чей трафик снизился в январе 2025 г. Возможно, что уже по результатам первого квартала 2025 г. будет наблюдаться значительное снижение доминирования конкретных моделей на данном рынке.

В плане ограничений данного исследования и направлений его развития стоит отметить следующее:

• мы не можем точно оценить влияние трафика из России и Китая из-за того, что многие из рассматриваемых чат-ботов официально недоступны в этих странах. Пользователи часто получали доступ к этим сервисам через различные способы обхода ограничений, что могло искажать данные на SEO-платформах;
• внутренний трафик Китая не учитывается платформой SEMrush из-за ограниченного доступа к нему, что означает, что реальный трафик китайских БЯМ-чат-бо-тов, может быть значительно выше, чем отображаемые данные.
• в данном исследовании не рассматривается конкуренция чат-ботов в корпоративном сегменте, в том числе по доле интеграции и пользования со стороны корпоративных клиентов, в связи с отсутствием открытых достоверных данных о приобретении и использовании чат-ботов в организациях.

Рынок чат-ботов с генеративными нейросетями продолжает стремительно развиваться, сталкиваясь с вызовами, связанными с доминированием нескольких крупных компаний, в первую очередь OpenAI и Google на западном рынке. Эти компании обладают значительными ресурсами, что позволяет им удерживать лидирующие позиции, но в то же время сохраняется конкуренция со стороны новых игроков, которые стремятся предложить альтернативные решения.

Заметные изменения в рыночном балансе происходят при появлении новых, более мощных моделей, выигрывающих конкуренцию за внимание пользователя. Например, в третьем квартале 2024 г. российская модель GigaChat Max смогла стать лидером по трафику в России. Аналогично, запуск GPT-4o в середине 2024 г. вызвал заметный рост популярности ChatGPT. Эти примеры показывают, что пользовательская база может быстро мигрировать между сервисами в зависимости от качества, доступности и специфики задач, которые решает модель.

На конкурентное положение языковых моделей влияет множество факторов, в том числе ценовая и функциональная доступность модели, так как это делает ее привлекательнее для широкой аудитории. Во многом именно доступность ChatGPT привела к заниманию им доминирующей доли рынка. Качество обработки информации и адаптация под конкретные задачи также могут быть значимыми критериями выбора. Интеграция чат-бота в существующие сервисы и платформы (мессенджеры, офисные программы, поисковые системы) также значительно повышает его доступность для пользователя, как в случае с ростом доли чат-бота Gemini, частично встроенного в сервисы Google. Помимо этого, региональные ограничения и государственная поддержка могут существенно повлиять на распространение модели, как это произошло в случае с китайскими и российскими решениями.

Несмотря на глобальное доминирование OpenAI, в 2025 г. возможны существенные изменения в рыночной расстановке сил. Появление китайской модели DeepSeek-R1, продемонстрировавшей выдающиеся результаты при сравнительно низких вычислительных затратах, привело к росту популярности ее чат-бота и масштабным изменениям на смежных рынках [37]. Это свидетельствует о том, что даже мощные игроки не могут полностью контролировать рынок, если появляется более эффективное и доступное решение. Произошедшее заставит актуальных лидеров пересмотреть свою конкурентную и ценовую стратегию, увеличивая, например, доступность изначально платного продвинутого функционала. Также для крупных западных разработчиков БЯМ стал особенно актуальным вопрос сохранения конфиденциальности своих разработок из-за возможных утечек данных конкурентам.

Особое внимание в будущем стоит уделить анализу корпоративного сегмента. В отличие от потребительского рынка, где важны простота восприятия и легкость взаимодействия с моделью, в бизнесе критичны интеграция в рабочие процессы, безопасность данных и возможность кастомизации решений под свои задачи. Однако, несмотря на активный рост интереса к ГИИ со стороны бизнеса, на данный момент открытых данных о корпоративном использовании этой технологии недостаточно, что затрудняет анализ конкурентных преимуществ разных моделей в данной сфере.

В целом представленное исследование показывает, что, несмотря на доминирование отдельных игроков, индустрия ГИИ остается динамичной. В перспективе дальнейшее развитие чат-ботов и лежащих в их основе генеративных нейросетей будет зависеть от того, смогут ли новые компании предложить модели с более высокой производительностью и низкой стоимостью. Если тенденция к открытости технологий и снижению затрат на обучение сохранится, рынок продолжит двигаться в сторону более сбалансированной конкуренции, а число альтернативных решений может увеличиться.

¹ Стоимость тренировки DeepSeek R1 составила 5 млн долл. Бюджет OpenAI на тренировку своей модели за 2024 г. достиг границы в 7 млрд долл. [5].

² См. Artificial Analysis AI Review. URL: https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models; Trustbit LLM Leaderboards. The best language models for digital products. URL: https://www.trustbit.tech/en/llm-benchmarks; Vellum LLM Leaderboard. URL: https://www.vellum.ai/llm-leaderboard

³ Top Generative AI Chatbots by Market Share, FirstPageSage. URL: https://firstpagesage.com/reports/top-genera-tive-ai-chatbots

⁴ Статьи и публикации с использованием матрицы SV. URL: https://svmatrix.online/Publications/

⁵ Вертоградов В.А., Щелокова С.В., Спектор С.В. Конкуренция и доминирование на страховом рынке России // Страховое дело. 2022. № 4. C. 9-21.

⁶ Вертоградов В.А., Щелокова С.В. Можно ли доказать цифрами существование Большой четверки на российском рынке аудита? // Аудит. 2022. № 1. С. 15-21.

⁷ Вертоградов В.А., Щелокова С.В. Доминирование в аутсорсинге учетных функций в России: анализ наличия и структуры доминирующих групп на основном и нишевых рынках // Проблемы рыночной экономики. 2022. № 1. С. 127-143.

Литература / References

1. Yosifova A. The Evolution of ChatGPT: History and Future. 14 August 2023. URL: https://365datascience.com/trend-ing/the-evolution-of-chatgpt-history-and-future/
2. Holznienkemper L., Haan K. 22 Top AI Statistics and Trends. 16 October 2024. URL: https://www. forbes.com/advi-sor/business/ai-statistics/
3. Курдин А.А. Регулирование цифровых экосистем в рамках конкурентной политики: экономико-правовой подход // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. 2021. Т. 13. № 4 (42). С. 720. DOI: 10.38050/2078-3809-2021-13-4-7-20. [Kurdin A.A. Regulation of Digital Ecosystems within the Framework of Competition Policy: Legal and Economic Approach // Scientific Research of Faculty of Economics. Electronic Journal. 2021. Vol. 13. No. 4. Pp. 7-20. (In Russ.)]
4. Смирнов Е.Н., Лукьянов С.А. Формирование и развитие глобального рынка систем искусственного интеллекта // Экономика региона. 2019. № 1. С. 57-69. [Smirnov E.G., Lukyanov S.A. Development of the Global Market of Artificial Intelligence Systems // Ekonomika regiona. [Economy of Region] 2019. No. 15 (1). Pp. 57-69. (In Russ.)]
5. Shinde J. DeepSeek vs ChatGPT and NVIDIA: Making AI affordable again? 27 January 2025. URL: https://www.digit.in/features/general/deepseek-vs-chatgpt-and-nvidia-making-ai-affordable-again.html
6. Грин Д.М. Состояние рынка искусственного интеллекта в России и перспективы сотрудничества с КНР // Московский экономический журнал. 2021. № 8. С. 385-395. DOI: 10.24412/2413-046X-2021-10453. [Grin D.M. Sostoyanie rynka iskusstvennogo intellekta v Rossii i perspektivy sotrudnichestva s KNR // Moskovskij ekonomicheskij zhurnal. 2021. No. 8. Pp. 385-395. (In Russ.)]
7. Fujii H., Managi S. Trends and priority shifts in artificial intelligence technology invention: A global patent analysis // Economic Analysis and Policy. 2018. Vol. 58. Pp. 60-69. DOI: 10.1016/j.eap.2017.12.006.
8. Ho M. China on a mission to turn ‘junk’ patents into treasure. 9 April 2021. URL: https://www.scmp.com/-news/china/politics/article/3128815/china-mission-turn-junk-patents-treasure
9. Гринин Л.Е., Гринин А.Л., Гринин И.Л. Искусственный интеллект: развитие и тревоги. Взгляд в будущее. Статья первая. Информационные технологии и искусственный интеллект: прошлое, настоящее и некоторые прогнозы // Философия и общество. 2023. № 3 (108). С. 5-35. DOI: 10.30884/jfio/2023.03.01. [Grinin L.E., Grinin A.L., Grinin I.L. Artificial Intelligence: Development and Concerns. A Look into the Future. Article one. Information Technology and Artificial Intelligence: The Past, Present and Some Forecasts // Filosofiya i obshchestvo (Philosophy and Society). 2023. No. 3. Pp. 5-35. (In Russ.)]
10. Hadi M.U. et al. Large language models: a comprehensive survey of its applications, challenges, limitations, and future prospects. Authorea Preprints. 2023. DOI:10.36227/techrxiv.23589741.
11. Carugati C. Competition in generative artificial intelligence foundation models. Bruegel Working Paper. 2023. No. 14/2023. URL: https://www.bruegel.org/sites/default/files/private/2023-07/WP%2014_1. pdf
12. Mitra S. Competition concerns with foundation models: a new feast for big tech? // European Competition Journal. 2024. Pp. 1-21. DOI: 10.1080/17441056.2024.2379142.
13. Mahmood R. Pricing and Competition for Generative AI. arXiv preprint arXiv:2411.02661. 2024. DOI: 10.48550/-arXiv.2411.02661
14. Verdegem P. Dismantling AI capitalism: the commons as an alternative to the power concentration of Big Tech // AI & society. 2024. Vol. 39. No. 2. Pp. 727-737. DOI: 10.1007/s00146-022-01437-8.
15. Schrepel T., Pentland A.S. Competition between AI foundation models: dynamics and policy recommendations // Industrial and Corporate Change. 2024. DOI: 10.1093/icc/dtae042.
16. Решетникова М. Два года ChatGPT: цифры и факты о чат-боте // РБК Тренды. 28.11.2024. URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/674832ca9a794726499937c8 [Reshetnikova M. Dva goda ChatGPT: tsifry i fakty o chat-bote. RBK Trendy. 28.11.2024. (In Russ.)]
17. Sarkar S. AI Industry Analysis: 50 Most Visited AI Tools and Their 24B+ Traffic Behavior. 2023. URL: https://writer-buddy.ai/blog/ai-industry-analysis
18. Li M. Top AI Chatbots In 2024: Choosing The Ideal Bot For Your Business. 19 December 2023. URL: https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2023/12/19/top-ai-chatbots-in-2024-choosing-the-ideal-bot-for-your-business/
19. Casheekar A., Lahiri A., Rath K., Prabhakar K.S., Srinivasan K. A contemporary review on chatbots, AI-powered virtual conversational agents, ChatGPT: Applications, open challenges and future research directions // Computer Science Review. 2024. Vol. 52. P. 100632. DOI: 10.1016/j.cosrev.2024.100632.
20. Yang Z. How to access Chinese LLM chatbots across the world. 23 July 2024. URL: https://www.technolo-gyreview.com/2024/07/23/1095211/how-to-access-chinese-llm-chatbots/
21. Hirschman A.O. The paternity of an Index // American Economic Review. 1964. Vol. 54. No. 5. Pp. 761-767.
22. Linda R. Competition policies and measures of dominant power. Mainstreams in Industrial Organization: Book I. Theory and International Aspects. Book II. Policies: Antitrust, Deregulation and Industrial. Dordrecht, Springer Netherlands. 1986. Pp. 287-307.
23. Linda R. Methodology of concentration analysis applied to the study of industries and markets. Studies. 1976. DOI: 10.1007/978-94-011-3326-5_5.
24. Щелокова С.В., Вертоградов В.А. Матрица SV: инструмент стратегического конкурентного анализа c учетом уровня доминирования // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2021. № 6. C. 137-162. DOI: 10.38050/0130010520216.7. [Shchelokova S.V., Vertogradov V.A. SV matrix: strategic competitive analysis tool based on the dominance level // Moscow University Economics Bulletin. 2021. No. 6. Pp. 137-162. (In Russ.)]
25. Суслова И.П., Коростылева И.И., Спектор С.В. Доминирование национальных систем высшего образования на международном рынке // Экономические стратегии. 2022. № 3. С. 148-163. DOI: 10.33917/es-3.183.2022.148- 163. [Suslova I.P., Korostyleva I.I., Spektor S.V. Dominance of national systems of higher education // Economic Strategies. 2022. No. 3. Pp. 148-163. (In Russ.)]
26. Забегаева В.Е., Володин С.Д. Рынок серверного оборудования в России: анализ конкуренции до событий 2022 года // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. 2023. № 15. Выпуск 1. С. 109-125. DOI: 10.38050/2078-3809-2023-15-1-109-125. [Zabegaeva V.E., Volodin S.D. Server Hardware Market in Russia: Analysis of Competition before the Events of 2022 // Scientific Research of Faculty of Economics. Electronic Journal. 2023. Vol. 15. No. 1. Pp. 109-125. (In Russ.)]
27. Марков Н.И. Анализ конкуренции и доминирования на рынке биологически активных добавок в России // Проблемы прогнозирования. 2023. № 5 (200). С. 110-123. DOI: 10.47711/0868-6351-200-110-123 [Markov N.I. Analysis of Competition and Domination in the Market of Biologically Active Supplements in Russia // Studies on Russian Economic Development. 2023. Vol. 34. No. 5. Pp. 640-650. DOI: 10.1134/S107570072305009X]
28. Блохин А.А. Экономическое доминирование: базовые положения теории и подход к измерению // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2023. № 1. C. 6-30. DOI: 10.47711/2076-31822023-1-6-30. [Blokhin A.A. Economic Dominance: Basic Provisions of Theory and Measurement Approach // Scientific Works: Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences. 2023. No. 1. Pp. 6-30. (In Russ.)]
29. Блохин А.А., Гридин Р.В. Институциональные факторы в экономических прогнозах // Проблемы прогнозирования. 2021. № 5 (188). C. 18-28. DOI: 10.47711/0868-6351-188-18-28. [Blohin A.A., Gridin R.V. Institucional'nyefaktory v ekonomicheskih prognozah // Studies on Russian Economic Development. 2021. Vol. 32. No. 5. Pp. 459-466. DOI: 10.1134/S1075700721050051 (In Russ.)]
30. Hu K. ChatGPT sets record for fastest-growing user base – analyst note. 02 February 2023. URL: https://www.reu-ters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/
31. Шевцев Н. Нейросеть Google Bard провалилась прямо на презентации – она ошиблась в простейшем вопросе. Techinsider. 09.02.2023. URL: https://www.techinsider.ru/technologies/news-1579903-neyroset-google-bard-prov-alilas-pryamo-na-prezentacii-ona-oshiblas-v-prosteyshem-voprose/ [Shevtsev N. Neiroset’ Google Bard provalilas’ pryamo na prezentatsii – ona oshiblas’ v prostejshem voprose. Techinsider. 09.02.2023. (In Russ.)]
32. Печорская И. Акселератор Sber500 вместе с GigaChat запустили отдельный трек для стартапов, готовых интегрировать AI-сервис GigaChat в свои решения – уже готовые или новые. Подать заявку можно до 10 августа // RB.RU. 02.08.2024. URL: https://rb.ru/partners/sber500-i-gigachat/ [Pechorskaya I. Aktselerator Sber500 vmeste s GigaChat zapustili otdel’nyj trek dlya startapov, gotovykh integrirovat’ AI-servis GigaChat v svoi resheniya – uzhe gotovye ili novye. Podat’ zayavku mozhno do 10 avgusta. RB.RU. 02.08.2024. (In Russ.)]
33. SBER. Сбер представил обновленную модель GigaChat // Sber PRO. 25.10.2024. URL: https://sber.pro/digi-tal/publication/sber-predstavil-obnovlyonnuyu-model-gigachat-max/. [SBER. Sber predstavil obnovlyonnuyu model’ GigaChat MAX. Sber PRO. 25.10.2024. (In Russ.)]
34. Состав. 56% россиян используют YandexGPT // Состав. 26.01.2023. URL: https://www.sostav.ru/publica-tion/rossiyane-i-nejroseti-65283.html [Sostav. 56% rossiyan ispol’zuyut YandexGPT. Sostav. 26.01.2023. (In Russ.)]
35. Пшинник К. Почему китайская ИИ-модель от DeepSeek – это начало новой «гонки вооружений». Forbes.ru. 29.01.2025. [Pshinnik K. Pochemu kitajskaya II-model’ ot DeepSeek – eto nachalo novoj «gonki vooruzhenij». (In Russ.)] URL: https://www. forbes.ru/tekhnologii/529699-pocemu-kitajskaa-ii-model-ot-deepseek-eto-nacalo-novoj-gonki-vooruzenij
36. Kan M. Traffic To China’s DeepSeek Surged From 300K To 6 Million Visits. 27 January 2025. URL: https://www. pcmag.com/news/traffic-to-chinas-deepseek-surged-from-300k-to-6-million-visits
37. Hi-Tech. Запад шокирован китайским интеллектом // Коммерсант. 27.01.2025. URL: https://www.kommer-sant.ru/doc/7460043. [Hi-Tech. Zapad shokirovan kitajskim intellektom. Kommersant. 27.01.2025. (In Russ.)]