В декабре я рассказал на Хабре, как GPTunneL вырос от прототипа до 1,5 млн пользователей. С тех пор нас стало 2 млн. Подумал – пора рассказать, что мы делаем сейчас и куда идём. Хабр для этого хорошее место.
Если коротко: строим и обучаем собственную модель GROM, развиваем GraphRAG, Creative Lab, vibe-coding, работаем над оркестрацией 100+ моделей через единый интерфейс. Под всё это – ML-команда, начинаем строить инфраструктуру под претрейн, прямые партнёрства с MiniMax, ByteDance, Alibaba, Сбером и рядом других поставщиков моделей – как китайских, так и западных.
Заодно поправлю одну штуку. Хабровчане наверняка заметили, что на площадке регулярно выходят сравнения «агрегаторов нейросетей», в которых GPTunneL ставят в один ряд с теми, кто перепродаёт чужие токены. По факту: перепродажа токенов в нашей выручке – меньше 20%. Да, мы и там работаем на уровне – SLA, каскадирование, линия поддержки без выходных со средним временем отклика до 5 минут, мониторинги. Но остальные 80% – продукты на этих токенах. Токены для нас – это газ: топливо, на котором работают наши продукты.
А теперь – про индустрию. Forbes в феврале написал про пять AI-трендов 2026 года. Тренд номер два – AI-суперапп. Материал не самый свежий, но я его специально подсветил: для нас это не прогноз, а описание того, что мы видели в собственной статистике весь 2025 год. Трафик на креативные и мультимодальные инструменты вырос в три раза относительно классических LLM. Пользователи перестали «спрашивать» – начали «давать задачи». Корпораты стали приходить за продуктами, а не за моделями. Forbes называет это трендом 2026, для нас это операционная реальность с прошлого года.
Расскажу, что происходит в мире, что в России – и какое место в этой картине занимает GPTunneL.
Что уже произошло в мире
Китай: суперапп стал AI-нативным
Китай – родина суперапп. WeChat и Alipay уже лет десять объединяют в себе мессенджер, платежи, коммерцию и госуслуги. Но сейчас происходит следующий этап: суперапп становится AI-операционной системой.
Alibaba обновил свой Qwen так, что пользователь прямо в диалоге заказывает еду, бронирует билеты, сравнивает товары на Taobao и оплачивает через Alipay – не выходя из чата. В январе 2026 года Alipay AI Pay стал первым в мире AI-нативным платёжным продуктом, преодолевшим порог 100 миллионов пользователей: 120 миллионов транзакций за неделю китайского Нового года.
ByteDance встроил Doubao в Douyin – общение с AI выглядит как переписка с контактом в мессенджере. Tencent вшил Yuanbao в WeChat и подключил к WeChat Pay. Для корпоративного сегмента Alibaba запустил Wukong – единый интерфейс управления множеством AI-агентов: документы, согласования, транскрибация, аналитика.
Под этой витриной – серьёзная инфраструктурная политика. Китай запретил использование зарубежных AI-чипов в дата-центрах, построенных за госсчёт. За последние два года страна вложила более $100 млрд в развёртывание AI-инфраструктуры. Когда у тебя есть Huawei с собственным вертикально-интегрированным стеком – от чипов Ascend до облаков и моделей – и государство, готовое инвестировать сотни миллиардов, можно позволить себе говорить о настоящем суверенитете.
США: Big Tech строит свои AI-слои
В Штатах суперапп-модель долго не приживалась – рынок исторически предпочитал специализированные приложения. Но сейчас крупнейшие технологические компании фактически строят то же самое, только называют это иначе.
Apple встраивает AI на уровне устройств и облака, создавая единую среду, в которой AI-ассистент пронизывает все сервисы. Google выстраивает Gemini как кросс-платформенный интерфейс, объединяющий поиск, продуктивность и потребительские сервисы. Microsoft позиционирует Copilot как единый AI-слой поверх всех своих продуктов – от Office до операционной системы. По сути, каждый из них строит свою версию AI-суперапп, только не для стороннего бизнеса, а вокруг собственной экосистемы.
Турция: суперапп с нуля за год
Китай – это зрелая экосистема, которая эволюционировала в AI-суперапп из уже существующих платформ. Но та же логика начинает работать и на рынках, где суперапп-культуры до сих пор не было.
В Турции в феврале 2026-го Яндекс запустил Yandex AI – суперапп, где поиск, AI-ассистент и браузер живут в одном интерфейсе. 20 AI-агентов, заточенных под турецкий рынок: запись к врачу через Doktorsitesi, авиабилеты Pegasus, путешествия через ETSTur, финансовые данные от ForInvest. За 2025 год аудитория поиска Яндекса в Турции выросла на 75%, более 40% запросов обрабатывается с помощью AI. CEO Yandex Türkiye Александр Поповский прямо называет создание локальных AI-суперапп трендом 2026 года.
Это важный сигнал: AI-суперапп перестаёт быть привилегией Китая или Big Tech. Он становится моделью, которую можно строить на любом рынке – при наличии технологий, локальной команды и понимания местного контекста.
А что у нас в России
Российский AI-рынок в 2025 году вырос почти в шесть раз – это данные Digital Budget по трафику ИИ-сервисов, опубликованные «Коммерсантом». Объём рынка генеративного AI к концу 2025 года достиг 58 млрд рублей против 13 млрд годом ранее. Рынок есть. Игроки тоже есть. Модели – тоже.
GigaChat от Сбера, Alice AI от Яндекса, модели Т-Банка, МТС, Авито – у всех свои подходы, от полного претрейна до fine-tuning поверх открытых архитектур. По доле трафика ИИ-чатов в России GigaChat и Alice AI занимают 7,3% и 5,7% соответственно – серьёзные позиции для рынка, где доминируют ChatGPT (39,9%) и DeepSeek (27,8%). Сбер инвестирует в AI 350 млрд рублей в 2026 году.
Но вот что важно: ценность для бизнеса создаётся не на уровне моделей. Модели – это инфраструктура. Бизнесу нужны продукты поверх. Кто строит этот слой – тот и создаёт ценность.
И рынок это начинает понимать. Буквально на днях Сбер запустил GigaChat Enterprise – платформу для создания AI-агентов, которая подключается к CRM, ERP, базам знаний. По их формулировке – «единый пульт», который решает проблему «зоопарка ИТ-систем». Сбер движется от «у нас есть GigaChat» к «у нас есть платформа агентов поверх GigaChat». Подтверждает тренд.
Параллельно формируется регуляторная рамка. В марте 2026 года Минцифры опубликовало проект закона, который вводит понятия «суверенной», «национальной» и «доверенной» моделей ИИ и предписывает разрабатывать и обучать модели на территории России. Суверенная модель позиционируется как приоритетная для стратегически важных отраслей. Закон рамочный, вступление в силу – с сентября 2027 года, но направление задано: рынок будет двигаться в сторону отечественных решений.
Направление понятно, а вот с инфраструктурой под него – сложнее. Forbes в материале «Суверенный ИИ Германа Грефа» задаёт прямой вопрос: может ли модель быть подлинно суверенной, если её работа критически зависит от иностранного оборудования? В России дефицит GPU уровня H100/H200, B100/B200 – из-за санкций и общемирового роста потребления вычислений. Сбер просил у государства 450 млрд рублей на дата-центр и получил отказ – правительство предложило строить за свои. Даже у Сбера ресурсы конечны.
Что из этого следует. Какие бы модели ни появлялись – рынку нужна платформа, которая оркестрирует их и решает конкретные задачи. Причём сегодня, а не после принятия закона. Мы сами начинали в 2023-2024 годах с агрегации, к концу 2024-го начали перестраивать продукт. Сейчас мы – платформа. Следующий шаг – AI-суперапп.
GROM: зачем нам своя модель
GROM – наша собственная LLM, сейчас уже вторая версия. Мы даём её бесплатно, и она уже одна из самых популярных моделей на платформе – десятки тысяч пользователей работают с ней ежедневно. Обратная связь идёт в дообучение каждый день.
Наша цель – чтобы GROM стал интеллектуальным оркестратором: принимал запрос и сам решал, как его обработать – ответить самостоятельно, отправить в Claude или GigaChat, запустить генерацию через Nana Banana, поднять данные через RAG, собрать пайплайн из нескольких моделей. Мы в начале этого пути – GROM уже работает как самостоятельная LLM и начинает оркестрировать чужие модели, но до полноценной оркестрации ещё много работы. Это наш основной фокус сейчас.
Как самостоятельная модель GROM тоже развивается. Мы запустили собственный бенчмарк – гоняем по MMLU, ARC, GSM8K, TruthfulQA, HellaSwag. Тестируем GigaChat, YandexGPT и GROM. Можно кликнуть в каждую модель и посмотреть реальные ответы, а не просто цифру в таблице. Третья версия в работе.
Что ещё мы строим
Помимо GROM – вот что уже работает на платформе.
100+ моделей с продуктовым слоем поверх. Полноценная рабочая среда: подключение собственных баз знаний, режимы размышлений, мощный поиск (долго выбирали реализацию – чтобы качество было не хуже чем у прямых агентов OpenAI), обфускация данных – что особенно актуально для бизнеса, что бы персональные данные не уходили во внешние модели. Всё это можно упаковать в Telegram-ботов с преднастроенными ассистентами и интеграциями по API с сервисами клиента.
Creative Lab. Полноценная среда для креаторов: moodboard, пайплайны генерации контента – создал фото, отредактировал, сгенерировал из неё видео, всё в одном мест
Генерация презентаций. Презы прямо на платформе.
Вайб-кодинг. Наш собственный продукт – мы на нём сами себя разрабатываем.
GraphRAG и AI-агенты. Сейчас у нас работают как отдельные решения: индексация документов, графы знаний, агенты для бизнес-процессов. Интегрируем в платформу GPTunneL.
Всё это потребляет токены как ресурс. Но продаётся как продукты. Это и есть платформа – и основа для AI-суперапп, к которому мы идём.
Что дальше
Forbes говорит: суперапп – главный тренд. Китай уже там. США строят свои версии. Турция запускает с нуля. Глобальный рынок суперапп прогнозируется на $715 млрд к 2032 году с текущих $61 млрд.
Россия – на развилке. Модели есть. Регуляторная рамка формируется. Сбер двигается к платформе агентов. Но рынку нужен продуктовый слой – работающая AI-инфраструктура для бизнеса сегодня, а не через пять лет.
Мы видим в этом свою нишу. Сейчас GPTunneL – платформа с 2 млн пользователей, 4500 бизнес-клиентов – от ИП и самозанятых до корпораций – и собственной моделью. Активно идём в сторону AI-суперапп.
Если кому-то интересно следить за процессом – завёл ТГ-канал @kliment_vikulov, там рассказываю больше.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1024638/