Atlassian не использует китайские ИИ-модели в продакшене, заявил CEO Cannon-Brookes

CEO Atlassian Mike Cannon-Brookes в интервью подкасту 20VC (ведущий Harry Stebbings) ясно заявил: компания не использует в продакшене китайские ИИ-модели. Интервью записано в Амстердаме на конференции Team '26 Europe.

Поводом для разговора стало высказывание SaaStr founder Jason Lemkin о том, что большие компании избегают китайские open-weight модели. Cannon-Brookes согласился, что это может измениться, но Atlassian следует своим клиентам: «Да, есть сопротивление клиентов к китайским моделям в некоторых местах. Но никакого сопротивления к открытым моделям нет».

Какие модели работают в Atlassian

Вместо китайских решений компания полагается на:

• Nvidia Nemotron models — через deep partnership с чипмейкером
• Модели Mistral
• Открытые модели других производителей, которые компания fine-tune для конкретных задач

Задача Atlassian: выбрать лучшую модель для каждого кейса как можно дешевле для клиентов. Маршрутизацией занимается собственный AI gateway team.

Граница между своим и чужим размывается

Oднако Cannon-Brookes признал сложность позиции. По его словам, многие американские ИИ-модели частично обучены на китайских моделях, но об этом не говорят. Более того, Microsoft в понедельник выпустила small decision model на основе Qwen от Alibaba — китайской компании.

Cannon-Brookes скептичен к компаниям, заявляющим о собственных ИИ-моделях. Большинство просто берут китайскую open-weight модель и fine-tune её под одну задачу, но не называют её своей. Atlassian тоже fine-tune открытые модели, но честно об этом говорит.

«Жюри ещё не вынесло вердикт о пользе специализированных моделей» — считает CEO. На практике специализированные решения редко обгоняют latest general models ни по цене, ни по производительности. Многие ранние стартапы с собственными моделями проиграли масс-маркету.

Стоимость — главный вопрос крупных клиентов

Вторая крупная тема интервью — финансы. Крупные клиенты всё больше волнует, во что им обойдётся ИИ. У Atlassian есть full AI gateway team, который направляет каждую задачу в оптимальную модель.

Cannon-Brookes даёт product teams чёткую установку: не зацикливайтесь на стоимости слишком рано. «Если пять человек используют фичу, мне всё равно, сколько она стоит. Если пять миллионов — я буду о цене беспокойться очень сильно».

Одно из главных изменений в его взглядах этого года: AI running costs упадут ещё сильнее, чем он ожидал.

Факты и цифры

• Июль 2026: Atlassian дала своим engineers месячные ИИ бюджеты
• Август 2026: 28% revenue growth в четвёртом квартале
• Основные партнёры: Nvidia, Mistral, открытые модели
• Ключевой инструмент: AI gateway team для роутинга задач

Вывод Cannon-Brookes: компании будут вынуждены принимать более дешёвые и результативные решения, даже зная, что внутри них. Отказываться от открытых технологий, которые можно проверить, будет всё сложнее.