Одно только обучение ИИ может стоить организации больше сотни миллионов долларов, как это было с GPT-4. При этом многие расходы, с которыми сталкиваются инвестирующие в машинное обучение компании, не учитываются. Однако они могут быть настолько высоки, что образуют огромный разрыв между расходами и прибылью от ИИ. Разберемся, сколько корпорации тратят на ИИ на самом деле, оправдываются ли эти расходы и почему ИИ настолько дорогой, что на рынке со временем может образоваться монополия.
Из чего складываются инвестиции в ИИ и когда они окупались
Первое приобретение ИИ-стартапа было в 1998 году — Microsoft купил Firefly Network всего за 40 млн долларов. Основной продукт компании использовался для анонимного сбора пользовательских предпочтений, рекомендаций контента и рассылки рекламы. За 20 последующих лет различные корпорации потратили на такие приобретения почти 8,6 млрд долларов. Но покупки и слияния — лишь малая доля инвестиций в ИИ.
Еще в 2010-х годах, когда не было такого «хайпа» вокруг ИИ и компании инвестировали в стартапы этой области разумно, самые крупные инвестиции и сделки часто оправдывались и приводили к возникновению целых подразделений в нынешних IT-гигантах и лидерах ИИ-отрасли.
Для Google самым большим приобретением применительно к инвестициям в ИИ-стартапы за то время стала покупка Nest Labs за 3,2 млрд долларов. Компания создавала оборудование для умного дома и одной из самых удачных их разработок стал умный термостат. Он собирал данные, исходя из опыта использования, и начинал самостоятельно программировать температуру, предпочитаемую хозяевами дома, также автоматически подстраиваясь под смену времени суток и года. Постепенно компания легла в основу бренда Google Nest — подразделения бытовой электроники.
Amazon в 2012 году внедрил в работу продукт стартапа Kiva Systems. Это перемещающиеся по складу роботы, передающие товары сотрудникам. Стартап после приобретения за 775 млн долларов был переименован в Amazon Robotics. Технология оказала огромное влияние, позволила управлять огромным объемом заказов с беспрецедентной точностью и без перерывов.
Google в 2014 году приобрел еще один значимый стартап — Deep Mind за 400 млн долларов. Изначально эта компания разрабатывала искусственный интеллект, побеждающий человека в шахматах и других играх. В 2016 году компания научила нейросеть играть в 3D-игры. Именно их продукт смог обыграть чемпионов в го — эта игра в отличие от шахмат не имеет классических комбинаций и повторяющихся партий. Позже фирма занялась разработкой ИИ для генерации изображений и ИИ для медицинских целей. Компания существует до сих пор в формате Google DeepMind.
В то время это были беспрецедентно крупные сделки. Когда ИИ стал набирать популярность в информационном поле, корпорации сильно увеличили свои вложения. Один только Microsoft инвестировал больше 10 млрд долларов. В сфере финансирования стартапов изменения тоже заметны. В 2023 году один только Anthropic привлек 6 млрд долларов. Подход к инвестициям в ИИ сильно изменился и компании делают действительно высокие ставки на технологию. Вопрос в том, окупаются ли эти вложения?
Кто выигрывает от инвестиций в ИИ
Grand View Research оценили мировой рынок ИИ 2023 года на 196,63 млрд долларов. Они предполагают, что эта сфера будет расти темпами в 37,3% с 2023 по 2030 год.
В McKinsey оценивают, что искусственный интеллект может увеличивать прибыль корпораций в целом на 4,4 трлн долларов в год. Ожидают и позитивное влияние ИИ на производительность труда — на 0,1-0,6% ежегодно до 2040 года. Но для экономики это будет полезно только при условии, что затронутые технологиями сотрудники найдут другую деятельность.
Microsoft уже получил значительную отдачу от инвестиций в ИИ, в том числе в OpenAI. Руководители в 2023 году заявили, что ожидают ежегодную прибыль в 10 млрд долларов только за счет ИИ. Акции на это отреагировали резким скачком, достигнув максимумов с 2021 года.
Очень сильно от роста рынка ИИ и инвестиций компаний в эту область выигрывает Nvidia, так как данная корпорация выпускает чипы для искусственного интеллекта. Так, согласно отчету за 9 месяцев 2023 года, из 18,12 миллиарда долларов выручки 14,51 миллиарда долларов заработало подразделение центров обработки данных.
Сам основатель и генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг назвал графические процессоры NVIDIA, сетевые технологии, серию AI foundry и корпоративное программное обеспечение Nvidia AI двигателями роста компании. Корпорация получает много прибыли от адаптированных под ИИ продуктов, таких как графические процессоры, адаптированные для генераторных рабочих нагрузок искусственного интеллекта.
Сколько нужно прибыли, чтобы окупить процессоры
Учитывая бум искусственного интеллекта и внимания к нему, вопрос инвестиций в оборудование для ИИ стоит очень остро. Компании вкладывают огромные деньги, лишь бы не отстать в гонке за технологией, даже если возможности «отбить» эти инвестиции не так уж высоки.
Sequoia Capital проанализировали расходы поставщиков облачных сервисов и других компаний. По расчетам, они могут потратить на оборудование для ИИ 300 миллиардов долларов в 2024 году. Это в 1,5 раза превышает глобальные инвестиции в 2023 году.
Только 150 млрд долларов компании потратят на покупки графических процессоров у Nvidia. Затраты на центры обработки данных (электроэнергию, здания и резервные генераторы) потребуют инвестиций, примерно равных стоимости процессоров;
Рентабельность программного обеспечения составляет в среднем 50%, так что для возмещения инвестиций в размере 300 млрд долларов компаниям потребуется доход в 600 млрд.
На получение таких сверхприбылей могут уйти десятилетия. Что может произойти в ближайшие годы, так это достаточное увеличение выручки, чтобы корпорации продолжали свой рост, как и котировки их акций.
Похожая аналитика у The Economist. Там подсчитали, что IT-гиганты вроде Alphabet, Amazon, Apple, Meta (запрещена в РФ, как и Facebook на одной из диаграмм выше) и Microsoft планируют около 400 млрд капитальных затрат на ИИ, включая оборудование, а также исследования и разработки. При этом совокупная рыночная капитализация этих пяти компаний за последний год выросла на 2 трлн долларов. Такие косвенные прибыли и доходы от ИИ имеют огромное значение. Но тем не менее уже упомянутые 10 млрд долларов дохода Microsoft от ИИ кажутся уже не такими значимыми, если знать расходы на оборудование. А ведь это один из самых успешных примеров и оптимистичные ожидания.
Какие доходы компании получают от ИИ и сейчас
Пока что даже 10 лидирующих по доходам от ИИ компаний не получают таких высоких доходов, а если это и происходит, то из-за специфики бизнеса.
OpenAI по оценкам получает около 1,3 млрд долларов в год;
Разработчик языковой модели Anthropic по оценкам достигла ежегодного дохода в 850 млн долларов;
Microsoft за счет сотрудничества с OpenAI, продуктами Bing Chat и облако Azure способен получать 10 млрд дохода в год;
Nvidia. Как уже говорилось, зарабатывает на развитии ИИ. Подразделение центров обработки данных получает доход на уровне 15 млрд долларов;
Hugging Face. Платформа могла достичь выручки в 30-50 миллионов долларов в год;
Stability AI, создатель генератора изображений Stable Diffusion. Компания заработала 1,2 млн долларов и получила оценку в миллиард долларов;
Perplexity AI, поисковая система на базе ИИ. Оценена в полмиллиарда и каждый год приносит 5-10 млн долларов;
IBM. Запустила виртуального помощника Watsonx, платформу обработки данных. Считают, что бизнес компании по разработке ИИ близится к миллиарду долларов ежегодного дохода;
Google. Были запущены помощник по исследованиям Google Bard и мультимодальное семейство LLM Gemini. Точные доходы от ИИ неизвестны;
Salesforce. После заявлений о намерениях инвестировать в ИИ в рамках подписки на CRM.
Из этих компаний только Microsoft, IBM и Google — корпорации, входящие в топ по расходам на ИИ. И то пока что доходы эти расходы не оправдывают.
Tom's Hardware оценивает, что компании получат около 100 млрд долларов прибыли от ИИ в 2024 году. Такие гиганты как Google, Microsoft, Apple получат прибыль примерно по 10 млрд долларов при сбивании оптимистичных прогнозов, а компании типа Oracle, ByteDance, Alibaba, Tencent, X и Tesla — по 5 миллиардов долларов. Однако это позитивная оценка, The Economist предполагает более существенный разрыв между затратами и доходами.
Опасен ли пузырь на рынке ИИ и ждет ли нас новый «крах доткомов»?
Если этот разрыв между расходами и доходами не ликвидировать, может возникнуть готовый пузырь. Однако все не так страшно. В основном компании, вкладывающие огромные деньги в оборудование для ИИ, финансируют это из собственных наличных, а не заемных средств. Некоторые из них, такие как Microsoft, столь прибыльны, что их инвесторы не беспокоятся о подобных тратах.
Чего инвесторы боятся больше, так это того, что их компания окажется в конце гонки за определяющей век технологией. Та же Microsoft в 2023 году имела крупную денежную позицию (111 млрд долларов), высокую норму прибыли (34%) и относительно небольшой долг. Такие компании могут пойти на столь дорогой риск, как ИИ.
Немного другая ситуация у, например, Amazon. У него не такая высокая чистая маржа, а также существенный долгосрочный долг. Так, в 2023 году у корпорации было 87 миллиардов долларов наличными и 136 миллиардов долларов долгосрочного долга. Рентабельность и маржа компании также не столь высока. В итоге Amazon нужно больше прибыли, чтобы оправдать инвестиции в ИИ.
При этом все эти организации заявляют о своих расходах на ИИ, но не выделяют прибыль от него в отдельную статью даже с примерными оценками. Прежде чем доходы станут достаточно выражены и значимы для этого, пройдет слишком много времени.
Может пройти и 10, и 20 лет, прежде чем появится «убийственный» продукт в ИИ-сфере, который можно будет активно продавать или иным образом монетизировать. Так было с другими подрывными инновациями. Первый персональный компьютер был представлен публике в 1971 году, но только спустя 8 лет на рынке появилась первая электронная таблица, которая для многих стала причиной этот ПК купить. Или другой пример. iPod появился в 2001 году, но пока в 2003 году не был запущен iTunes Store, популярностью он особой не так чтобы пользовался.
Итак, на рынке ИИ образуется пузырь. Но пока он надувается не на заемные деньги, последствия должны быть не такими масштабными, как во время Краха доткомов. Считается, что компании берут на себя в первую очередь «технический долг», то есть ожидаемые затраты, которые придется понести в будущем. Это модернизация инфраструктуры, исправление уязвимостей и т. д. Кроме того, можно говорить о «долге по ожидаемым доходам». На фондовом рынке формируются высокие ожидания от инвестирующих в ИИ компаний. Но как уже сказано, «отбить» эти инвестиции они могут оказаться не способны в краткосрочной и даже среднесрочной перспективе. Последующее разочарование, спад «хайпа», приведет к обвалу акций и последующему шоку на рынке.
Как дороговизна ИИ приводит к монополизации
Почему же компании продолжают вкладывать в ИИ несмотря ни на что? Завышены эти оценки или нет, но считается, что уже к концу десятилетия ИИ будет иметь огромное значение и на рынке, и в повседневной жизни. Его использование в корпоративных процессах способно существенно повысить эффективность организации, как это когда-то произошло с Amazon после внедрения ИИ-роботов в 2010-х годах. Подобные решения способны дать настолько большое конкурентное преимущество, что компания может стать практически монополистом на рынке.
PWC приводят данные, что к 2030 году 45% экономического роста может быть достигнуто за счет усовершенствования продуктов. Причем связывают это именно с тем, что ИИ способствует расширению ассортимента продуктов и улучшению персонализации услуг. Компании, внедряющие ИИ, смогут предлагать клиентам гораздо больше и лучше.
Еще одна проблема в том, что в итоге фактически рынок ИИ формирует всего несколько компаний. Это открывает дополнительные возможности для монополизации ИИ-сферы. Также это будет увеличивать разрыв между теми, кто контролирует ИИ и теми, на кого он воздействует. Дороговизна создания ИИ, в том числе по части расходов на оборудование, делает порог вхождения на рынок очень высоким, и в итоге если ИИ станет определяющей будущее технологий, то контроль над ней будет у IT-гигантов. Они же будут определять правила игры. За примерами далеко ходить не нужно. Вспомним историю Standard Oil и то, как она сама определяла цены и давила конкурентов, как мух. В начале XX века ее пришлось принудительно раздробить на несколько более мелких предприятий. Возможно, нечто подобное ждет условный Microsoft в будущем. Вопрос, в каком? В ближайшем или отдаленном?
Итоги
Индустрия искусственного интеллекта требует от компаний больших затрат с разных сторон, и одна из основных — обеспечение высокотехнологичным оборудованием. Пока что компании тратят на развитие ИИ сотни миллиардов долларов, но выигрывают от этого не IT-гиганты, а поставщики оборудования, главным образом тех же графических процессоров. Высокие затраты и недостаток отдачи формирует на рынке пузырь, который в будущем может лопнуть.
У этого есть и другие последствия. Поскольку ИИ требует больших инвестиций, но далеко не сразу окупается, создавать конкурентоспособные продукты и инновации может ограниченное число компаний с раздутыми бюджетами. Это потенциально приведет к монополизации рынка ИИ со всеми негативными последствиями. Привет основателю Standard Oil Джону Рокфеллеру и его состоянию в 1,5% ВВП США. Только в XXI веке у человечества появилась новая «нефть», но скважины только начали ее добычу.
Больше контента о сфере интеллектуальной собственности в нашем Telegram-канале