Аналитика Gate Ventures: Третья война браузеров — борьба за главный шлюз в эпоху искусственного интеллекта

Резюме

Третья браузерная война разгорается вне поля зрения массового пользователя. На протяжении десятилетий борьба за лидерство — от Netscape и IE Microsoft, через эру открытого кода Firefox и взрывной рост Chrome — отражала контроль платформ и смену технических эпох. Chrome стал доминантой благодаря агрессивным обновлениям и интеграции с сервисами Google, позволив выстроить «двойную олигополию» между поиском и браузером — замкнутый цикл доступа к информации.

Эта ландшафт подвергается новым рискам. Появление больших языковых моделей (LLM) вызывает распространение поведения «zero-click»: пользователи решают задачи прямо на странице результатов, обходя классическую навигацию по сайтам. В то же время слухи о возможной смене поисковой системы по умолчанию в Safari от Apple ставят под угрозу ключевую прибыль Alphabet и усиливают рыночную нервозность о будущем веб-поиска.

Роль браузера радикально меняется: это уже не просто средство отображения, а полноценный контейнер для ввода, пользовательских действий, приватности и идентификации. ИИ-агенты остаются мощными, но им по-прежнему нужны браузеры для сложных взаимодействий с веб-страницами, доступа к локальным данным и управления элементами в доверенной и защищённой среде. Браузеры эволюционируют от привычных пользовательских интерфейсов к системным платформам для ИИ-агентов.

В статье показывается: браузеры важны не потому, что их улучшат — следующий прорыв будет не «новый Chrome», а иной способ взаимодействия, — с переходом от вывода информации к запуску задач. Браузеры будущего будут проектироваться для агентов ИИ — не только для чтения, но для записи и исполнения. Такие проекты, как Browser Use, работают над семантизированием структуры страниц — превращая визуальный веб в структурированный текст для LLM, резко удешевляя взаимодействие.

Ведущие игроки уже экспериментируют: Perplexity запускает брендированный Comet-браузер с ИИ-поиском; Brave совмещает приватность и локальное машинное обучение для улучшения поиска и блокировки рекламы; крипто-нативные инициативы Donut открывают новые каналы для интеграции ИИ и блокчейн-активов. Все фокусируются на переопределении интерфейса ввода, а не просто на оптимизации вывода.

Для предпринимателей возможности лежат на пересечении ввода, структуры и агентности. Браузеры становятся главным шлюзом для цифровых интеракций — победят те, кто обеспечит структурированные, вызываемые и доверенные функциональные модули. От SEO к Agent Engine Optimization (AEO), от классического анализа трафика к интеграции цепочек задач — продуктовая стратегия меняется фундаментально. Третья браузерная война — это конфликт за «ввод», а не «вывод»: победит не тот, кто захватит внимание пользователя, а тот, кто заслужит доверие агента и право быть вызванным.

Краткая история развития браузеров

В начале 1990-х, когда интернет ещё не стал частью жизни, Netscape Navigator дебютировал как корабль, открывающий новые территории, предоставляя цифровой мир миллионам пользователей. Это был не первый браузер, но именно он создал массовый рынок и изменил представления об онлайне — веб стал доступен и прост.

Слава оказалась недолгой. Microsoft быстро оценила стратегическую роль браузеров и интегрировала Internet Explorer в Windows, сделав его стандартным. Такой «убийца платформы» лишил Netscape лидерства, а большинство пользователей перешли на IE из-за системных установок. IE стал вездесущим благодаря Windows, Netscape начал уступать.

Эволюция логотипа Firefox

В ответ инженеры Netscape выбрали идеалистический путь — открыли исходный код браузера для сообщества. Это стало «македонским отречением» в IT, ознаменовав закат одной эпохи и восход другой. Исходный код стал базой Mozilla — сначала Phoenix, затем Firefox после ряда юридических трудностей.

Firefox стал самостоятельной вехой, предложив новые решения в пользовательском опыте, экосистеме плагинов и безопасности. Релиз стал символом для мира open-source и перезапустил отрасль. Firefox — «духовный наследник» Netscape, по метафоре столь же веский, как переход Византии к Османской империи.

К тому моменту Microsoft уже выпустила шесть версий IE; преимущество в сроках и предустановка оставили Firefox в роли догоняющего. Соревнование было неравным.

В Норвегии в 1994 появился экспериментальный проект Opera. С собственным движком Presto (с 7.0 в 2003), Opera первой внедрила поддержку CSS, адаптивные макеты, голосовое управление и Unicode. Несмотря на небольшую аудиторию, Opera долго оставалась техническим лидером и «любимым выбором гиков».

В 2003 Apple представила Safari — знаковый момент. На грани банкротства компания получила $150 млн от Microsoft для сохранения видимости конкуренции и защиты от антимонопольных претензий. По умолчанию Safari использовал Google Search, а его запутанная история с Microsoft наглядно иллюстрирует коллаборацию и соперничество интернет-гигантов.

IE7 дебютировал вместе с Windows Vista в 2007, но встречен прохладно, а Firefox усиливал позиции быстрыми обновлениями, открытыми расширениями и поддержкой разработчиков, до 20% рынка. IE пошатнулось, Firefox вырос.

Google действовал иначе: с 2001 развивал проект браузера, к 2007 по настоянию Эрика Шмидта получил одобрение. Chrome вышел в 2008 на основе Chromium и WebKit, быстро дорос до массового продукта — несмотря на критику, бренд и маркетинг Google дали своё.

Преимущество Chrome — частота обновлений (раз в шесть недель) и унифицированный кроссплатформенный опыт. В ноябре 2011 Chrome превзошёл Firefox (27% рынка), через полгода — IE, и стал лидером.

Параллельно на мобильном рынке Китая формировалась своя экосистема. UC Browser от Alibaba набирал силу в 2010-х, особенно в Индии, Индонезии и Китае, за счёт лёгкости и экономии трафика на бюджетных устройствах. В 2015 UC контролировал 17% мирового мобильного рынка, 46% — в Индии. Но ужесточение проверки китайских приложений в Индии завершило его экспансию.

Доли рынка браузеров, источник: statcounter

К 2020-м Chrome занимал около 65% мирового рынка. Google Search и Chrome — активы Alphabet, но доминируют независимо: поиск — ок. 90% глобальных запросов, Chrome — основной браузер для большинства пользователей.

Для сохранения «двойной монополии» Google тратит миллиарды: в 2022 компания заплатила Apple около $20 млрд за Google Search по умолчанию в Safari. Аналитики оценивают эту цену как 36% дохода от рекламы Safari — плата за сохранность бизнеса.

Доли поисковых систем, источник: statcounter

Но ситуация снова меняется. LLM подрывают традиционный поиск: в 2024 доля Google сократилась с 93% до 89%. Ещё опаснее слухи о запуске Apple собственного AI-поиска: если Safari перейдёт на него, Alphabet рискует кардинально потерять прибыль и структуру рынка. Реакция — моментальная: котировки Alphabet снизились со $170 до $140, что отражает тревогу по поводу будущего поиска.

От Navigator до Chrome, от open-source к рекламным бизнес-моделям, от легковесных решений до ИИ-ассистентов — браузерные войны всегда были битвой за технологию, платформу, контент и контроль. Арена меняется, но суть вопроса та же: тот, кто контролирует точку входа, формирует будущее.

Венчурные инвесторы отмечают новую волну — третью браузерную войну, вызванную сдвигом спроса на поиск под управлением ИИ. На графике ниже — свежие инвестиции в проекты AI-браузеров.

Gate Ventures

Устаревшая архитектура современных браузеров

Классическая архитектура браузера представлена ниже:

Общая схема, источник: Damien Benveniste

1. Клиент — точка входа во фронтенд

Запросы пользователя передаются по HTTPS на ближайший Google Front End для дешифровки TLS, анализа качества обслуживания (QoS) и геомаршрутизации. Аномальный трафик (DDoS, автоматический парсинг) может быть ограничен или заблокирован.

2. Обработка запроса

Фронтенд интерпретирует ввод пользователя по трем шагам: нейросетевое исправление опечаток («recpie» → «recipe»), расширение синонимов («how to fix bike» → «repair bicycle»), парсинг намерения и маршрутизация вертикальных запросов.

3. Выбор кандидатов

Обратный индекс, источник: spot intelligence

Google применяет обратное индексирование. В отличие от прямых индексов по ID файлов, обратные индексы находят файлы по ключевым словам. Затем используется векторное индексирование для семантического поиска: тексты и изображения превращаются в многоразмерные эмбеддинги, доступные для поиска по сходству. Например, «how to make pizza dough» приведет к «пособиям по тесту для пиццы». Обычно первоначально отбирается около 100 000 страниц.

4. Многоуровневая ранжировка

Показатели BM25, TF-IDF, оценка качества страницы и тысячи других факторов сужают выбор с 100 000 до около 1 000 кандидатов — зона рекомендательных систем. Параметры основываются на поведенческих данных, свойствах страницы, намерениях, контексте, времени, актуальных новостях.

5. Глубокое обучение для основного ранжирования

Google RankBrain и Neural Matching интерпретируют семантику запроса и выбирают релевантные документы. RankBrain (с 2015 года) преобразует запросы и документы в вектора, обеспечивая семантическое сопоставление даже для новых запросов. Например, «how to make pizza dough» — «pizza basics». Neural Matching (с 2018) с помощью нейросетей находит совпадения, даже когда формулировка запроса отличается: «laptop fan is loud» — поиск гайдов по перегреву, пыли, загрузке CPU.

6. Глубокая повторная ранжировка: BERT модель

После фильтрации Google применяет BERT для уточнения релевантности. BERT совместно кодирует запрос и документы, вычисляя релевантность: пример — «parking on a slope without curb» вызывает советы по размещению колес. Для специалистов по SEO знание алгоритмов ранжирования Google критично для верхней позиции.

Это типичный workflow поиска Google. В эпоху ИИ и больших данных взаимодействие с браузерами меняется.

Почему ИИ перестраивает роль браузера

Почему браузер по-прежнему незаменим — возможна ли третья парадигма вместо ИИ-агентов и классических браузеров?

Кратко: нет. ИИ способен использовать браузер, но не заменить его — браузер остаётся универсальной платформой как для чтения, так и для ввода. Цифровая среда — это не только доступ, но и генерация данных, взаимодействие. Браузеры, интегрирующие персональные данные, остаются ключевыми.

Браузеры — не просто точки для чтения; пользователи должны взаимодействовать с данными. Это оптимальное хранилище цифровых отпечатков и токенов приватности. Продвинутые пользовательские и автоматизированные сценарии требуют браузерной среды для безопасных, доверенных обращений. Схема эволюции взаимодействия выглядит так:

Пользователь → AI Agent → Браузер.

Изменяются тренды — движение к интеллектуальности, персонализации и автоматизации. AI-агенты способны выполнять часть задач, но они не подходят для хранения персонализированного контента — слишком много ограничений по безопасности и удобству:

Браузеры уникально подходят для хранения персонализированного контента, потому что:

1. Большинство LLM работают в облаке; информация о сессии хранится на сервере, прямой доступ к локальным данным, кошелькам, cookies затруднен.
2. Передача пользовательских данных или платежной информации сторонней модели требует переавторизации, а законодательства ЕС DMA/США требуют минимизации и локализации данных.
3. Действия вроде ввода 2FA, работы с камерой или GPU-инференции должны происходить внутри песочницы браузера.
4. Весь контекст (вкладки, cookies, IndexedDB, кэши, passkey, данные расширений) хранится именно в браузере.

Глубокие сдвиги в парадигме интеракции

Функциональность браузера делится на чтение, ввод и взаимодействие. LLM радикально изменили эффективность работы с данными — поиск по ключевым словам кажется медленным и устаревшим.

Исследования подтверждают: пользователи всё чаще выбирают «резюме-ответы» вместо перехода на страницы.

Свежие данные (2024): в США только 374 из 1 000 запросов Google завершаются переходом; 63% — «zero-click», когда пользователь сразу получает информацию (погода, курсы, справка).

Психология: по опросу 2023 года, 44% доверяют стандартным органическим результатам больше, чем выделенным сниппетам; исследования показывают, что для спорных тем предпочтительнее выдача с несколькими ссылками на источники.

Некоторые пользователи не доверяют AI-резюме, но большинство уже перешли к «zero-click». Поэтому AI-браузерам приходится балансировать способы интеракции при работе с данными; пока сохраняются «галлюцинации» LLM, пользователи осторожны с авто-резюме. Здесь развитие поступательное, не революционное.

Истинное пространство для революции — взаимодействие. Ранее пользователь взаимодействовал через ключевые слова — предел возможностей интерфейса. Теперь задачи формулируются естественным языком, например:

• «Найти прямые рейсы между Нью-Йорком и Лос-Анджелесом за определенный период»
• «Найти рейс из Нью-Йорка в Шанхай, далее — в Лос-Анджелес»

Для человека это требует сбора и сверки данных на разных платформах; Agentic Tasks всё чаще выполняются AI-агентами.

Это отражает глобальный тренд — автоматизацию и интеллектуализацию. Workflow смещается к AI-агентам, встроенным в браузер. Будущий браузер должен поддерживать полностью автоматизированные процессы, обеспечивая:

• Удобочитаемость для человека и парсинг для агента
• Поддержку пользователя и агента на одной странице

Только при этом браузер станет универсальной платформой для агентных задач.

Далее — пять ключевых проектов: Browser Use, Arc, Perplexity, Brave, Donut. Каждый определяет вектор развития AI-браузеров и интеграции Web3/Crypto.

Browser Use

Инвестиции в Perplexity и Browser Use объяснимы — Browser Use стал одной из главных инновационных точек 2025 года.

Browser Use, источник: Browser Use

Browser создает семантический слой для нового уровня интеракции браузера.

Browser Use трактует DOM не как визуальное дерево для людей, а как семантическое дерево команд для LLM — агенты получают возможность кликать, заполнять, загружать, не обращаясь к координатам визуальных элементов. Структурированный текст и команды функций заменяют визуальное OCR и Selenium по координатам, ускоряя и оптимизируя выполнение. TechCrunch назвал это «слоем, который позволяет AI реально читать веб»; посевной раунд $17 млн в марте подтверждает масштабность подхода.

После рендеринга HTML браузер строит «дерево доступности» для экранных читалок, добавляя роли и состояния к элементам.

1. Интерактивные элементы (, и др.) абстрагируются как JSON-фрагменты, включающие роль, видимость, координаты и исполняемые действия
2. Страница отображается в виде семантического списка узлов для пакетного анализа LLM
3. LLM формирует команды высокого уровня (например, click(node_id=”btn-Checkout”)), которые воспроизводятся в браузере. Официальный блог описывает это как «преобразование интерфейса сайта в структурированный текст для LLM».

При стандартизации W3C этот подход способен решить проблему ввода для всех браузеров. Открытые письма The Browser Company показывают отличия архитектур.

Arc

Владелец Arc объявил о переходе ARC Browser в режим поддержки, сосредотачиваясь на AI-first DIA browser. В открытом письме признается неопределенность развития DIA, но дан прогноз по основным тенденциям рынка браузеров. Мы полагаем, что перевернуть рынок могут только радикальные изменения на стороне вывода.

Три прогноза ARC:

https://browsercompany.substack.com/p/letter-to-arc-members-2025

В первом прогнозе утверждается, что веб-страницы перестанут быть ядром взаимодействия — спорная гипотеза, которую мы считаем недооценивающей современные браузеры и игнорирующей ключевые ограничения модели AI-браузера.

LLM прекрасно определяют намерение (например, «забронируй билет»), но не годятся для сложных визуальных задач: когда нужны дашборды, ноутбуки типа Bloomberg Terminal или высокоинтерактивные интерфейсы в духе Figma — веб-интерфейсы вне конкуренции. Кастомные решения — графики, drag&drop, горячие клавиши — снижают когнитивную нагрузку и не реализуемы в чат-интерфейсах. Для Gate.com инвестиции требуют высокой точности ввода, а не просто диалога.

Основная слабость видения ARC — отсутствие разграничения между вводом и выводом. AI может оптимизировать ввод, но в части вывода браузеры незаменимы для представления информации и персонализации. Reddit, AAVE — примеры уникальных структур, не стандартизируемых для универсального вывода. Как носители приватных данных и интерфейсов различной сложности браузеры сложно заменить — особенно с точки зрения вывода. Большинство AI-браузеров сосредоточены на суммаризации — сжатии контента, что не угрожает позиции Google — лишь отнимает часть summary-трафика.

Таким образом, настоящая революция — не в появлении нового Chrome, а в изменении способа рендеринга браузера в пользу агент-ориентированных взаимодействий — особенно через архитектуру ввода. Подход Browser Use с модульной структурой выглядит более многообещающим: атомарные системы обеспечивают гибкость и контролируемость.

В итоге AI-агенты продолжат зависеть от браузеров, которые останутся основным шлюзом для данных и приложений. Глубокая интеграция агентов для фиксированных сценариев требует от браузерных моделей новой совместимости и максимальной открытости для агентных задач.

Perplexity

Perplexity — поисковик на AI, знаменитый собственным рекомендательным движком; его оценка в 2024 году достигла $14 млрд, что почти в 5 раз больше, чем в июне 2024. В сентябре 2024 обработано свыше 400 млн запросов, годовой рост — 8x, ежемесячная активная аудитория — 30 млн.

Ядро сервиса — резюме страницы в реальном времени, отлично работает с моментальными запросами. В начале года Perplexity запустил разработку Comet — браузера, «размышляющего» над сетью. Движок ответов встроен в архитектуру, по модели «единое устройство» Стива Джобса: AI-функции интегрированы в ядро, а не вынесены в плагины. Идея — заменить классическую поисковую выдачу компактными, цитируемыми ответами, бросая прямой вызов Chrome.

Google I/O 2025

Остаются два ограничения: высокая стоимость поиска и низкая маржинальность добавочных пользователей. Даже как AI-лидер, Google на I/O 2025 представил крупные AI-обновления: вкладка браузера «AI Model» — Overview, Deep Research и агентные функции («Project Mariner»).

Поскольку Google агрессивно развивает AI, простое копирование функций (Overview, DeepResearch, Agentics) не позволит вытеснить основного игрока. Настоящая инновация потребует кардинальной перестройки архитектуры браузера — внедрения LLM в ядро и полной ревизии модели взаимодействия.

Brave

Brave — крипто-браузер нового поколения на базе Chromium, совместимый с расширениями Google Store. Модель browse-to-earn, ориентированная на приватность и токенизацию, востребована у нишевой аудитории, показывает устойчивый рост, но не угрожает мейнстриму.

82,7 млн активных пользователей ежемесячно, 35,6 млн ежедневно, доля рынка — 1–1,5%. Динамика: 6 млн в июле 2019, 25 млн в январе 2021, 57 млн в январе 2023, более 82 млн к февралю 2025. Месячный объем поисковых запросов — 1,34 млрд, что составляет всего 0,3% от Google.

Дорожная карта Brave:

Gate Ventures

Brave эволюционирует в AI-браузер с приоритетом приватности, но нехватка пользовательских данных затрудняет индивидуальные настройки моделей и быструю реализацию новых функций. В эру Agentic Browser Brave сохранит стабильную нишу приверженцев приватности, но не станет лидером. Ассистент Leo — это, по сути, плагин для суммирования, а не агентная стратегия; инноваций в интеракции не хватает.

Donut

Крипто-сектор ориентируется на агентные браузеры — Donut получил $7 млн в pre-seed-раунде от Hongshan (Sequoia China), HackVC и Bitkraft Ventures. Проект на ранней стадии, цель — единая экосистема Discovery, принятия решений и крипто-нативного исполнения.

Главное — автоматизация исполнения крипто-нативных задач. Как прогнозирует a16z, агенты скоро заменят поисковые движки для трафика, конкуренция стартапов переместится в сферу агент-инициируемой конверсии, а не ранжирования Google. Это движет Agent Engine Optimization (AEO) и Agentic Task Fulfilment (ATF): оптимизация не для рейтинга, а для доступности агенту — для покупок, бронирования, сообщений.

Рекомендации для предпринимателей

Браузер — крупнейший незанятый «основной вход» в интернет: 2,1 млрд десктопных и более 4,3 млрд мобильных пользователей по всему миру используют его для ввода, взаимодействия и хранения цифровых отпечатков. Браузер живёт не по инерции, а потому что он портал для «чтения» и «записи» данных.

Настоящая революция — не во «выводе». Копирование AI-резюме Google — это развитие плагинов, но не смена парадигмы. Прорыв — на стороне ввода: продукт должен быть вызываемым агентом для выполнения задач. Это определяет, войдёт ли продукт в агентную экосистему и создаст новый источник ценности.

Поиск — это клики, эра агентов — это вызовы.

Основатель должен мыслить продукт как API-модуль — агент должен не только «читать», но и «вызывать» его. Продуктовый дизайн — три ключевых направления:

1. Стандартизированные интерфейсы: можно ли вызвать ваш продукт?

Возможность вызова агентом зависит от структурной стандартизации — информация должна быть представлена схемами. Ключевые действия (регистрация, заказы, комментарии) должны быть доступны через семантический DOM или JSON. Есть ли state machine для агентного воспроизведения пользовательских сценариев? Возможно ли скриптование? Есть стабильный WebHook или API?

Browser Use добился успеха благодаря превращению HTML-рендеринга в семантические деревья для LLM. Для разработчиков — проектирование продукта с агентной структурой — ключ к будущей конкурентоспособности.

2. Идентичность и доверие: сможете ли вы обеспечить агентную безопасность?

Агенту нужен доверенный посредник для транзакций и управления активами — можете ли вы обеспечить это? Браузеры имеют нативный доступ к локальному хранению, кошелькам, кодам, 2FA, что делает их намного эффективнее облачных моделей. В Web3 отсутствие стандартизированных интерфейсов активов требует локальных возможностей идентификации и подписи.

Для крипто-стартапов это открывает новые возможности: построение Multi Capability Platform для блокчейна — универсальный слой команд для вызова Dapp агентом, наборы интерфейсов для контрактов, легкие хабы кошельков/идентификаций.

3. Новая модель трафика: от SEO к AEO/ATF

Если раньше вы адаптировались под алгоритмы Google, теперь важно быть интегрируемым в цепочки агентных задач. Продукты должны быть не просто «страницами», а структурированными единицами функций, доступными для вызова агентом, поддерживать оптимизацию (AEO) и планирование (ATF). Регистрация, ценообразование, инвентаризация и другие процессы должны быть структуированы для вызова агентом.

У разных LLM — собственный синтаксис вызова (OpenAI vs Claude). Chrome — шлюз в старый мир; будущее — связка браузеров с агентными workflow.

Ваша задача — построить «грамматику интерфейса» для вызова агентом, занять место в цепочке доверия и создать новую «API-крепость» для поиска.

Web2 был ориентирован на UI и внимание пользователя, эра Web3 + AI Agents определяется цепочками вызовов по намерению агента.

Отказ от ответственности:
Данный материал не является предложением, приглашением или советом. Перед принятием инвестиционных решений всегда консультируйтесь с независимым профессионалом. Gate и/или Gate Ventures могут ограничивать или запрещать предоставление услуг в отдельных юрисдикциях. Ознакомьтесь с действующими пользовательскими соглашениями.

О Gate Ventures

Gate Ventures — венчурное подразделение Gate, специализируется на инвестициях в децентрализованную инфраструктуру, экосистемы и приложения, способные трансформировать мир в эпоху Web 3.0. Gate Ventures сотрудничает с лидерами индустрии по всему миру, поддерживая инновационные команды и стартапы для переосмысления социальных и финансовых взаимодействий.

Официальный сайт: https://ventures.gate.com/
Twitter: https://x.com/gate_ventures
Medium: https://medium.com/gate_ventures