Почти с самого начала бума искусственного интеллекта звучали предупреждения о спекулятивном пузыре, который может конкурировать с безумием доткомов конца 1990-х, завершившимся грандиозным крахом и волной банкротств.
Технологические компании тратят сотни миллиардов долларов на передовые чипы и центры обработки данных не только для того, чтобы не отставать от роста использования чат-ботов, таких как ChatGPT, Gemini и Claude, но и для того, чтобы убедиться, что они готовы справиться с более фундаментальным и разрушительным переходом экономической активности от людей к машинам. Итоговый счет может составить триллионы долларов. Финансирование осуществляется за счет венчурного капитала, долговых обязательств и, в последнее время, некоторых более нетрадиционных механизмов, которые вызвали удивление на Уолл-стрит.
Даже некоторые из самых ярых сторонников ИИ признают, что рынок находится на подъеме, но при этом по-прежнему заявляют о своей вере в долгосрочный потенциал технологии. ИИ, по их словам, способен изменить множество отраслей промышленности, вылечить болезни и в целом ускорить прогресс человечества.
Однако никогда ранее так много денег не тратилось так быстро на технологию, которая, несмотря на весь свой потенциал, остаётся не доказанной в качестве коммерческой бизнес-модели. Руководители технологической отрасли, которые втайне сомневаются в самых восторженных оценках революционного потенциала ИИ — или, по крайней мере, пытаются понять, как его монетизировать, — могут почувствовать, что у них нет иного выбора, кроме как идти в ногу с инвестициями конкурентов, иначе они рискуют оказаться оттесненными на второй план и вытесненными с будущего рынка ИИ.
Каковы предупреждающие знаки для искусственного интеллекта?
Когда Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, разработчика ChatGPT, в январе вместе с другими руководителями Белого дома объявил о плане развития инфраструктуры ИИ стоимостью 500 миллиардов долларов, известном как Stargate, цена проекта вызвала некоторое недоверие. С тех пор другие технологические конкуренты увеличили расходы, включая Марка Цукерберга из Meta, который пообещал инвестировать сотни миллиардов долларов в центры обработки данных. Чтобы не отставать, Альтман заявил, что ожидает от OpenAI вложения «триллионов» в инфраструктуру ИИ.
Для финансирования этих проектов OpenAI выходит на новую территорию. В сентябре производитель чипов Nvidia Corp. объявил о соглашении инвестировать до 100 миллиардов долларов в строительство центра обработки данных OpenAI. Эта сделка, по мнению некоторых аналитиков, вызывает вопросы о том, не пытается ли производитель чипов поддержать своих клиентов, чтобы они продолжали тратить деньги на его собственную продукцию.
Эти опасения в той или иной степени преследовали Nvidia на протяжении большей части бума. В последние годы ведущий производитель чипов для ускорения ИИ поддержал десятки компаний, включая разработчиков моделей ИИ и поставщиков облачных вычислений. Некоторые из них затем используют этот капитал для покупки дорогостоящих полупроводников Nvidia. Сделка с OpenAI была гораздо масштабнее.
Компания OpenAI также заявила, что может использовать заёмное финансирование, не прибегая к услугам таких партнёров, как Microsoft Corp. и Oracle Corp. Разница в том, что у этих компаний есть надёжный, устоявшийся бизнес, приносящий прибыль на протяжении многих лет. Как сообщил The Information, OpenAI рассчитывает потратить 115 миллиардов долларов до 2029 года.
Другие крупные технологические компании также все больше полагаются на долги для покрытия своих беспрецедентных расходов. Например, компания Meta обратилась к кредиторам с просьбой выделить 26 миллиардов долларов на финансирование планируемого комплекса центров обработки данных в Луизиане, который, по ее словам, в конечном итоге достигнет размеров Манхэттена. Как сообщил Bloomberg News, JPMorgan Chase & Co. и Mitsubishi UFJ Financial Group также планируют получить кредит на сумму более 22 миллиардов долларов для поддержки плана Vantage по строительству крупного кампуса для центров обработки данных.
А как насчёт окупаемости?
К 2030 году компаниям, занимающимся разработкой ИИ, потребуется совокупный годовой доход в размере 2 триллионов долларов для финансирования вычислительных мощностей, необходимых для удовлетворения прогнозируемого спроса, говорится в отчёте Bain & Co., опубликованном в сентябре. Однако, по прогнозам Bain, их выручка, вероятно, будет на 800 миллиардов долларов меньше этой отметки.
«Цифры, которыми озвучивают, настолько экстремальны, что их действительно очень трудно осмыслить», — заявил Дэвид Эйнхорн, известный управляющий хедж-фондом и основатель Greenlight Capital. «Я уверен, что это не ноль, но есть разумная вероятность того, что этот цикл приведёт к колоссальному уничтожению капитала».
В последнее время растет число менее зарекомендовавших себя фирм, пытающихся извлечь выгоду из золотой лихорадки в сфере дата-центров. Nebius, амстердамский облачный провайдер, отделившийся от российского интернет-гиганта «Яндекс» в 2024 году, недавно заключил инфраструктурное соглашение с Microsoft на сумму до 19,4 миллиарда долларов. А Nscale, малоизвестная британская компания, занимающаяся разработкой центров обработки данных, сотрудничает с Nvidia, OpenAI и Microsoft над строительством центров в Европе. Как и некоторые другие поставщики инфраструктуры ИИ, Nscale ранее сосредоточилась на другом перспективном секторе: майнинге криптовалют.
Есть ли опасения по поводу самой технологии?
Рост расходов на центры обработки данных омрачается постоянным скептицизмом по поводу отдачи от технологий искусственного интеллекта. В августе инвесторы были встревожены после того, как исследователи из Массачусетского технологического института обнаружили, что 95% организаций не получили никакой отдачи от своих инвестиций в инициативы в области искусственного интеллекта.
Совсем недавно исследователи из Гарварда и Стэнфорда предложили возможное объяснение тому, почему. Сотрудники используют ИИ для создания «рабочего графика», который исследователи определяют как «созданный ИИ рабочий контент, который маскируется под хорошую работу, но не имеет существенного значения для эффективного выполнения поставленной задачи».
Долгое время считалось, что искусственный интеллект поможет упростить выполнение задач и повысить производительность, что делает его бесценным активом для работников, за который корпорации готовы платить большие деньги. Вместо этого исследователи из Гарварда и Стэнфорда обнаружили, что распространенность простоев в работе может стоить крупным организациям миллионов долларов в год в виде снижения производительности.
Разработчики ИИ также столкнулись с другой проблемой. OpenAI, разработчик чат-бота Claude, Anthropic, и другие компании годами делают ставку на так называемые законы масштабирования — идею о том, что рост вычислительной мощности, объём данных и более масштабных моделей неизбежно проложит путь к ещё большему скачку в развитии ИИ. В конечном счете, говорят они, эти достижения приведут к созданию искусственного интеллекта общего назначения, гипотетической формы технологии, настолько сложной, что она будет соответствовать или превосходить человеческую в большинстве задач.
Однако за последний год эти разработчики столкнулись с уменьшением отдачи от своих дорогостоящих усилий по созданию более совершенного ИИ. Некоторым также не удалось оправдать собственный ажиотаж. После нескольких месяцев расхваливания GPT-5 как значительного скачка, выпуск OpenAI своей последней модели ИИ в августе был встречен неоднозначно. В комментариях к запуску Альтман признал, что «нам всё ещё не хватает чего-то очень важного» для достижения ИИ.
Эти опасения усугубляются растущей конкуренцией со стороны Китая, где компании наводняют рынок конкурентоспособными и недорогими моделями ИИ. Хотя американские компании в целом по-прежнему считаются лидерами гонки, китайские альтернативы рискуют сбить цены Кремниевой долины на некоторых рынках, что затруднит окупаемость значительных инвестиций в инфраструктуру ИИ.
Существует также риск того, что масштабное строительство центров обработки данных в индустрии ИИ, влекущее за собой значительный рост потребления электроэнергии, будет сдерживаться перегруженностью национальных энергосетей.
Что же отвечает индустрия ИИ?
Сэм Альтман, лицо нынешнего бума в области искусственного интеллекта, в последние месяцы неоднократно признавал риск возникновения пузыря, сохраняя при этом оптимизм в отношении технологии. «Находимся ли мы на этапе, когда инвесторы в целом чрезмерно заинтересованы в ИИ? На мой взгляд, да», — сказал он в августе. «Является ли искусственный интеллект самым важным событием за очень долгое время? Я тоже считаю, что да».
Альтман и другие технические лидеры продолжают выражать уверенность в том, что план по внедрению AGI будет реализован, и некоторые предполагают, что он может быть ближе, чем думают скептики. «Развитие сверхинтеллекта уже не за горами», — писал Цукерберг в июле, ссылаясь на еще более мощную форму ИИ, к созданию которой стремится его компания. Некоторые разработчики ИИ также заявляют, что в ближайшей перспективе им необходимо значительно увеличить вычислительные мощности, чтобы обеспечить быстрое внедрение своих сервисов. Альтман, в частности, неоднократно подчеркивал, что OpenAI по-прежнему ограничен в вычислительных ресурсах, поскольку сотни миллионов людей по всему миру используют его сервисы для общения с помощью ChatGPT, написания кода и создания изображений и видео.
OpenAI и Anthropic также опубликовали свои собственные исследования и оценки, которые указывают на то, что системы искусственного интеллекта оказывают существенное влияние на выполнение рабочих задач, в отличие от более критичных отчетов других академических институтов. В отчете Anthropic, опубликованном в сентябре, было установлено, что примерно три четверти компаний используют Claude для автоматизации работы. В том же месяце OpenAI выпустила новую систему оценки под названием GDPval, которая измеряет эффективность моделей искусственного интеллекта в десятках профессий.
«Мы обнаружили, что лучшие современные передовые модели уже приближаются по качеству к работе, выполняемой экспертами отрасли», — говорится в сообщении OpenAI в блоге. «Мы ожидаем, что, особенно в тех областях, где модели особенно эффективны, поручение задачи модели перед выполнением ее человеком сэкономит время и деньги».
Итак, сколько в конечном итоге клиенты будут готовы платить за эти услуги? Разработчики надеются, что по мере совершенствования моделей искусственного интеллекта и решения более сложных задач от имени пользователей, они смогут убедить компании и частных лиц тратить гораздо больше средств на доступ к этой технологии.
«Я хочу, чтобы двери были открыты для всего», — заявила финансовый директор OpenAI, Сара Фрайар, в конце 2024 года, отвечая на вопрос о сообщении о том, что компания обсуждает ежемесячную подписку на свои продукты ИИ по цене 2000 долларов. «Если это поможет мне перемещаться по миру, имея помощника уровня доктора философии для всего, что я делаю, то, безусловно, есть случаи, когда это имеет смысл».
В сентябре Цукерберг заявил, что пузырь ИИ «вполне возможен», но подчеркнул, что его больше беспокоит нехватка средств для реализации этой возможности. «Если мы в итоге потратим пару сотен миллиардов долларов впустую, я думаю, это будет очень печально, конечно», — сказал он в подкасте. «Но я бы сказал, что на самом деле риск выше с другой стороны».
Что создает рыночный пузырь?
Пузыри — это экономические циклы, характеризующиеся быстрым ростом рыночной стоимости до уровней, не подкреплённых фундаментальными факторами. За ними обычно следует резкая распродажа — так называемый «спад».
Пузырь часто возникает, когда инвесторы впадают в спекулятивное безумие — из-за новой технологии или других рыночных возможностей — и вкладываются в него, опасаясь упустить дальнейшую выгоду. Американский экономист Хайман Мински выделил пять стадий рыночного пузыря: вытеснение, бум, эйфория, фиксация прибыли и паника.
Как правило, пузыри лопаются, когда инвесторы осознают, что их завышенные ожидания были слишком завышены. Обычно это следует за периодом чрезмерного оптимизма, перерастающим в манию, когда все скупаются на пике популярности. Далее следует, как правило, медленная, затяжная распродажа, при которой прибыль компании начинает падать, или единичное событие, меняющее долгосрочные перспективы и заставляющее инвесторов спешить уйти.
В конце января появились опасения, что пузырь ИИ уже лопнул, когда китайская компания DeepSeek перевернула рынок, выпустив конкурентоспособную модель ИИ, предположительно созданную за малую часть от стоимости, которую тратят ведущие американские разработчики. Вирусный успех DeepSeek спровоцировал распродажу акций технологических компаний на триллион долларов. Акции Nvidia, лидера рынка ИИ, упали на 17% за один день.
Эпизод с DeepSeek подчеркнул риски крупных инвестиций в ИИ. Однако Кремниевая долина осталась практически невозмутимой. В последующие месяцы технологические компании удвоили свои дорогостоящие планы расходов на ИИ, и инвесторы снова ликовали по поводу этих ставок. Акции Nvidia отыграли апрельский минимум и обновили рекорды. К концу сентября их стоимость превысила 4 триллиона долларов, что сделало компанию самой дорогой в мире.
Итак, 1999 год снова повторится?
Как и в случае с сегодняшним бумом ИИ, компании, оказавшиеся в центре ажиотажа доткомов, привлекали огромные объёмы инвестиционного капитала, часто используя сомнительные показатели, такие как посещаемость веб-сайтов, вместо своей реальной способности получать прибыль. Существовало множество ошибочных бизнес-моделей и завышенных прогнозов доходов. Телекоммуникационные компании бросились строить оптоволоконные сети, но обнаружили, что спроса на них не хватает. Когда всё это рухнуло в 2001 году, многие компании были ликвидированы, другие поглощены более сильными конкурентами по бросовым ценам.
Отголоски эры доткомов можно найти в масштабном развитии инфраструктуры ИИ, заоблачных оценках и показной демонстрации богатства. Венчурные инвесторы обхаживают стартапы ИИ частными самолетами, местами в ложах и крупными чеками. Многие ИИ-стартапы рекламируют свой постоянный доход как ключевой показатель роста, но есть сомнения в том, насколько устойчивы или предсказуемы эти прогнозы, особенно для молодых компаний. Некоторые ИИ-компании проводят множество масштабных мероприятий по сбору средств за один год. Не все из них обязательно будут процветать.
«Я думаю, что есть много параллелей с интернет-пузырем», — сказал Брет Тейлор, председатель совета директоров OpenAI и генеральный директор Sierra, стартапа в области ИИ, оцениваемого в 10 миллиардов долларов. Как и в эпоху доткомов, ряд успешных компаний почти наверняка обанкротятся. Но, по словам Тейлора, также появятся крупные компании, которые будут процветать в долгосрочной перспективе, как это произошло с Amazon.com Inc. и Alphabet Inc. в конце 90-х.
«Верно и то, что искусственный интеллект преобразит экономику, и я думаю, что в будущем он, как и Интернет, создаст огромную экономическую ценность», — сказал Тейлор. «Я думаю, что мы тоже находимся в пузыре, и многие люди потеряют много денег».
Есть также несколько ключевых отличий, на которые указывают наблюдатели рынка, и первое из них — это общее состояние и стабильность крупнейших компаний, которые находятся в авангарде этой тенденции. Большинство американских технологических компаний, входящих в группу «Великолепная семерка», являются давно зарекомендовавшими себя гигантами, на долю которых приходится значительная часть роста прибыли в индексе S&P 500. Эти фирмы имеют огромные доходы и располагают большими запасами наличности.