Качественный ИИ становится роскошью: почему Claude стал хуже, а цены — выше
Крупный производитель чипов AMD проанализировал почти 7 тысяч сессий работы модели Claude от Anthropic и зафиксировал резкую деградацию. Глубина мышления нейросети упала на 75%, доля правок без предварительного изучения файлов выросла с 6% до 34%, а количество сбоев — с нуля до десяти в день. При том же объёме задач ежемесячные расходы AMD на ИИ-агентов выросли в 120 раз. Станет ли продуктивный ИИ недоступен для простых пользователей и как это повлияет на бизнес – разбираем в материале.
Что показал анализ AMD: как и почему деградировал Claude
2 апреля 2026 года ИИ-директор AMD Стелла Лоренцо опубликовала отчёт на основе логов работы Claude Code за январь–апрель. В выборке — 6 852 сессии, 17 871 блок «размышлений», 234 760 вызовов инструментов и более 18 000 запросов от пользователей. Речь шла о реальной инженерной работе: AMD запускала до 50 автономных агентов одновременно, которые правили сложный системный код — драйверы, компиляторы, низкоуровневые библиотеки. Каждая сессия могла длиться 30 и более минут без вмешательства человека.
Главные цифры падения:
Глубина «размышлений» модели, оцениваемая по объёму текста в блоках, сократилась с примерно 2 200 символов в нормальный период до 720 к концу февраля (минус 67%), а в начале марта — до 560 символов. Итоговое падение — 75%.
Соотношение чтения файлов перед правкой упало с 6,6 до 2,0. Иными словами, раньше модель читала код почти семь раз, прежде чем что-то исправить, а потом — всего два. Доля правок без предварительного чтения выросла с 6,2% до 33,7% — каждая третья правка вносилась вслепую, без понимания контекста.
Внутренний стоп-сигнал, фиксирующий преждевременные остановки, уход от ответственности и бесконечные запросы разрешений, сработал 173 раза за 17 дней после 8 марта. До этого не было ни одного срабатывания.
Доля признаков недовльства в тексте пользовательских запросов выросла с 5,8% до 9,8%. Например, фразы «не работает», «опять не то», «почему ты не читаешь».
Почему расходы на Claude у AMD выросли в 120 раз
Самый болезненный для бизнеса удар пришёлся на кошелёк. При сопоставимом количестве пользовательских запросов, около 5 700 в месяц, число обращений к API взлетело с 1 498 до 119 341 — в 80 раз. Общий входящий трафик токенов – единиц информации, которыми тарифицируются нейросети – увеличился со 120 млн до 20,5 млрд. Исходящих токенов — с 0,97 млн до 62,6 млн.
Оценочная стоимость через облачный сервис Amazon Bedrock выросла с $345 до $42 121 в месяц, а дневная — с $12 до $1 500. То есть за месяц расходы выросли в 120 раз, а за день — более чем в 100 раз.
Лоренцо объясняет это тем, что деградировавшая модель стала совершать множество бесполезных или повторяющихся действий — бесконечно переспрашивать, ходить по кругу, делать лишние запросы. Каждое такое действие стоит денег.
Что Anthropic ответила на обвинения в деградации Claude
В ответ на отчёт инженер Anthropic пояснил, что изменение интерфейса – скрытие «размышлений» из пользовательского окна – не влияет на реальную глубину рассуждения модели. Это, по их словам, только визуальное изменение.
Компания также подтвердила, что с 4 марта 2026 года для части пользователей уровень усилий модели был понижен с высокого на средний, а 7 апреля — возвращён обратно для всех. При этом модель работает в режиме «адаптивного мышления»: она сама решает, когда углублять рассуждения, а когда действовать быстро. Лоренцо же отмечает, что проблемы начались до изменения интерфейса.
Что кейс AMD говорит бизнесу о рисках зависимости от внешнего ИИ
Кейс AMD показывает системную проблему для всех, кто строит автоматизацию на внешних нейросетях. Непрозрачные продуктовые обновления могут в любой момент:
Резко снизить качество работы — модель перестаёт анализировать, начинает действовать наугад, игнорировать контекст.
Взвинтить затраты в десятки и сотни раз без предупреждения — просто потому, что модель начинает делать лишние действия.
Сделать невозможным масштабирование — AMD пришлось сворачивать с 50 параллельных агентов до одного наблюдаемого, потому что система перестала справляться.
После деградации AMD переключилась на другого поставщика. Это урок: полагаться на «чёрный ящик» внешнего вендора — рискованно. Enterprise-клиентам стоит закладывать в архитектуру возможность быстрой смены модели, постоянно мониторить не только качество, но и экономику каждого запроса, а также фиксировать метрики поведения «до» и «после» обновлений, чтобы иметь доказательную базу для требований к вендору.
Пользователи тоже жалуются на ухудшение Claude и других нейросетей
Проблема касается не только корпоративных клиентов вроде AMD. На Reddit один из пользователей (r/ClaudeAI), имеющий подписки на Claude, ChatGPT, Gemini и Perplexity, поделился наблюдениями, которые почти дословно совпадают с выводами AMD.
Он пишет, что три недели назад Claude был безусловным лидером в анализе текстовых диалогов. Сейчас, по его словам, модель стала ленивой, совершает ошибки и не вникает в задачу. ChatGPT, по его наблюдениям, теперь общается только списками и маркированными списками, а любой его ответ сопровождается восторженными восклицаниями вроде «Какое невероятное озарение! Вы просто громите!». Gemini, по его оценке,
деревенский дурачок, который галлюцинирует в половине случаев.
Perplexity, наконец, просто не даёт нужного уровня анализа.
Пользователь резюмирует:
Золотой век массового доступа к нейросетям закончился. Если хочешь качество — плати корпоративные цены.
Это подтверждает, что деградация моделей носит системный характер и затрагивает не только сложные инженерные задачи, но и повседневное использование обычными подписчиками. Компании экономят на вычислительных ресурсах, снижая качество для массового сегмента и оставляя «полноценную» модель только для тех, кто готов платить в десятки раз больше. Подробнее о пузыре, формирующемся вокруг технологий ИИ, и его последствиях мы писали в декабрьских материалах.
Подписывайтесь на наш канал в MAX: все главные новости о финансах, ничего лишнего!