3398
Мировые корпорации делают рекордные ставки на AI, несмотря на угрозу финансового пузыря
— Технологии&Авто
Через три года после начала бума искусственного интеллекта над рынком навис критический вопрос: смогут ли доходы от технологии когда-нибудь покрыть огромные затраты на ее разработку, которые уже исчисляются сотнями миллиардов долларов?
Bloomberg анализирует ситуацию и подчеркивает, что сейчас отрасль переживает период быстрого роста. ИИ — не просто чат-бот, и начал выполнять сложные задачи — от написания программного кода до юридического анализа и организации маркетинговых кампаний. Однако затраты на разработку растут быстрее.
Модели заработка и рост пользователей
Современные компании сосредоточились на подписках для бизнеса с многоуровневой ценой, которая для самых мощных моделей может достигать сотен долларов в месяц. OpenAI и другие крупные игроки не исключают в будущем тысячи долларов за передовые системы ИИ, но пока этого не делают.
Компании активно убеждают бизнес-лидеров внедрять ИИ и платить за него. Первый успех был в сфере автоматизации кодирования, а сейчас технологии пытаются масштабировать здравоохранение, финансы и другие профессии.
OpenAI даже начала тестировать рекламу для отдельных пользователей — раньше ее CEO Сэм Альтман считал рекламу «крайней мерой». Конкуренты, такие как Anthropic, тоже находятся под давлением быстро монетизировать свои продукты.
Число пользователей ИИ стремительно растет: на конец февраля OpenAI сообщала о более чем 900 миллионах пользователей еженедельно, а приложение Gemini от Google имело более 750 миллионов ежемесячно. В то же время, доходы компаний растут: OpenAI в 2025 году заработала более $20 миллиардов, Anthropic планирует достичь почти той же цифры.
Высокие затраты и неопределенная окупаемость
Несмотря на высокие доходы, расходы на ИИ еще больше. Запуск больших речевых моделей требует сотен тысяч передовых чипов, огромных центров обработки данных и значительной энергии.
Четыре крупнейшие технологические компании (Alphabet, Meta, Microsoft и Amazon) прогнозируют расходы около $650 миллиардов в 2026 году. OpenAI планирует потратить более $1,4 триллиона, а Anthropic — $50 миллиардов на центры обработки данных в США.
По оценкам Bain&Co. (международная консалтинговая компания, специализирующаяся на менеджмент-консалтинге), отрасли требуется примерно $2 триллиона годового дохода до 2030 года, чтобы окупить вычислительные мощности. Но ожидаемый доход будет на $800 миллиардов меньше этой отметки. Долгосрочный успех зависит от создания более продвинутого ИИ, который сможет автоматизировать экономически ценную работу.
Риски и ограничения развития
Кроме финансовых рисков, есть и материальные ограничения. Международное энергетическое агентство предупреждает об очередях на подключение дата-центров к электросетям, медленного получения разрешений и нехватки оборудования — в том числе крупных силовых трансформаторов. В США уже есть законодатели, обеспокоенные влиянием дата-центров на цены электроэнергии и водные ресурсы.
Есть и другая проблема: чипы для ИИ быстро устаревают, а подключение к электросетям может затянуться на годы. Если дата-центр застрянет в очереди — оператор платит проценты и обслуживает долг за оборудование, которое уже отстает от современного поколения.
Конкуренция внутри отрасли тоже не дает стабильности. Рейтинги ведущих моделей меняются едва ли не каждую неделю, а лояльность пользователей хрупкая — например, часть аудитории ChatGPT перешла в Claude после скандала вокруг позиции OpenAI по поводу безопасности ИИ и Пентагона.
Отдельным вызовом становятся открытые модели, прежде всего китайские. По данным совместного исследования MIT и Hugging Face, китайские открытые модели впервые превысили американских разработчиков по доле загрузок — около 17% мирового объема. Если эта тенденция сохранится, это ограничит не только охват американских продуктов, но и способность повышать цены в будущем.
Действительно ли ИИ повышает производительность
Конечный успех ИИ зависит от того, захочет ли бизнес платить за него в долгосрочной перспективе. Пока результаты неоднозначны. Хотя некоторые компании (например, Block Inc.) заявляют об оптимизации штата, массовые увольнения из-за ИИ на рынке труда США не зафиксированы.
Более того, исследования показывают разные результаты: если в службе поддержки производительность выросла на 15%, то опытные программисты в некоторых тестах тратили на 19% больше времени на задачи, используя ИИ.
Хотя свежие данные от Spotify и Anthropic свидетельствуют о значительном прогрессе в кодировании, общего экономического скачка производительности во всех отраслях пока не наблюдается.
По материалам: Кошт
Поделиться новостью
Также по теме
Электрокар или автомобиль с ГБО: что выгоднее
В Калифорнии открыли хаб с 40 зарядками для электромобилей и солнечными панелями
Почему автопроизводители советуют менять моторное масло реже
Microsoft удаляет горячие клавиши Copilot в Windows 11
Kia начнет использовать гуманоидных роботов Boston Dynamics на производстве
Показали рендеры рестайлинга Renault Kangoo
