Является ли ИИ спекулятивным пузырем? Давайте подумаем об этом. OpenAI, xAI, Anthropic и несколько других компаний, занимающихся искусственным интеллектом, уже оцениваются в десятки или сотни миллиардов долларов, а их совокупный доход едва превышает 20 миллиардов долларов. Оценки выглядят как инвесторская фантасмагория.
Триллионы проектов, которые пока не принесли реальной прибыли, а ведь доли гигантов растут на сотни процентов. Что, если инфраструктура искусственного интеллекта создается даром? Что, если его разрушит технологическая революция, которая позволит обучать модели ИИ без необходимости использования «грубой вычислительной мощности»?
США хотят инвестировать триллионы долларов в инфраструктуру, а стоимость альтернативы растет. Эти средства можно было бы перенаправить на развитие тяжелой промышленности или машиностроения. Но Вашингтон слепо поверил версии Кремниевой долины. И он может заплатить за это высокую цену… Даже мировое господство.
OpenAI: мечты стоят миллиарды
OpenAI стал символом этого пузыря. Он тратит миллиарды на инфраструктуру, которая по-прежнему требует триллионов долларов для удовлетворения растущих потребностей языковых моделей. К 2029 году ожидаемые убытки могут составить более 100 миллиардов долларов США, а годовая выручка достигнет нескольких миллиардов долларов.
Тем временем компания подписывает контракты на сумму $1,4 трлн, но не имеет делового рва, защищающего от непредвиденных рыночных потрясений — в отличие от Nvidia, чье доминирование в секторе графических процессоров (пока) реально и ощутимо. Более того, компания недавно обратилась к США за стратегической финансовой помощью.
Может быть, ее генеральный директор Сэм Альтман боится, что без государственной поддержки компания станет «слишком большой, чтобы обанкротиться»? Не только США задают темп технологического тренда. Китай не только догоняет Америку, но и его модели искусственного интеллекта часто имеют открытый исходный код и требуют гораздо меньше вычислительной энергии. Huawei с Ascend 950 и местными инициативами показывают, что преимущество Запада не является бесспорным.
Тем временем японский SoftBank инвестирует сотни миллиардов в искусственный интеллект, надеясь на 10-процентную годовую прибыль, в то время как реальные доходы отрасли в 2025 году достигнут лишь доли масштаба, необходимого для достижения цели. Облигации «титановой компании» приносят 8% годовых? Это уже не рядовая инвестиция, а вполне явный сигнал о напряженности в финансировании ИИ-компаний. Неудивительно, что Баффет инвестирует в Японию… Но на SoftBank он даже не посмотрел.
Инфраструктура не поспевает за ажиотажем.
Morgan Stanley предупреждает, что к 2028 году в США может исчерпаться мощность центров обработки данных в 13 ГВт, или около 20% от необходимого объема. В глобальном масштабе расходы на центры обработки данных могут превысить 3 триллиона долларов в течение пяти лет, при этом большая часть будет приходиться на крупные корпоративные потоки, а остальная часть потенциально может прийтись на долю розничных инвесторов.
Oracle, которая в последнее время пользовалась успехом на Уолл-стрит, теперь сталкивается с соотношением долга к собственному капиталу в 500 процентов и соотношением чистого долга к EBITDA почти в 400 процентов. Даже традиционные технологические гиганты могут попасть в ловушку собственных амбиций.
Финансы и инфраструктура – не единственные проблемы. Гарвард и Стэнфорд обнаружили, что многие применения ИИ создают видимость производительности, но реальная экономическая ценность зачастую незначительна. Кроме того, существует сопротивление со стороны сотрудников и государственного сектора. Нежелание использовать ИИ или страх быть уволенным и перегруженным работой. Цикл рентабельности внедрения искусственного интеллекта в промышленных масштабах может занять десятилетия.
Технологические бомбы замедленного действия
На горизонте есть потенциальные прорывы, которые могут разрушить нынешнюю шумиху. Один новый алгоритм или чип, который значительно снижает вычислительные требования, может мгновенно уничтожить миллиарды оценок. Между тем, рынок, похоже, игнорирует эти риски, веря в версию американского доминирования в области искусственного интеллекта.
Между тем, они уже показывают, что альтернативные модели не только возможны, но и дешевле и эффективнее… Но есть проблема. Они не влияют на оценку инфраструктуры котируемых компаний.
Инвесторы и советы директоров должны осознать, что инфраструктура, деньги и бизнес-потенциал ИИ не поспевают за рыночной эйфорией. История конца 1990-х годов показывает, что когда пузырь лопается, последствия болезненны. На этот раз ставки еще выше. Напрасные деньги на инфраструктуру могут стать цепочкой к доминированию США. В конце концов, эти деньги можно было бы потратить на что-то, что закрепило бы ее капитальное преимущество над Пекином?
