Лидеры в гонке ИИ уже тратят сотни миллиардов, а собираются потратить триллионы долларов на инфраструктуру для обучения нейросетевых моделей. При этом обычный пользователь часто не платит за использование ИИ или оплачивает недорогую подписку, чтобы языковая модель заменяла ему психолога, юриста и помощника по созданию отчетов.

Более того, искусственный интеллект рушит интернет в его привычном понимании. Если раньше сайты боролись за первые места в выдаче поисковиков, чтобы получить трафик и рекламу, теперь это никому не нужно. Пользователи пишут запрос, и искусственный интеллект дает готовый ответ прямо в поисковике. Например, у Google есть опция «Обзор от ИИ». Человеку не нужно переходить ни на какие сайты, ведь ему уже дали выжимку. И конечно, производители контента этим недовольны: американская The New York Times судится с OpenAI и Perplexity. Основные игроки ИИ-рынка живут в логике захвата трафика. И что потом они хотят с этим делать? Рассуждает руководитель группы исследования технологий машинного обучения в «Лаборатории Касперского» Владислав Тушканов:

Владислав Тушканов руководитель группы исследования технологий машинного обучения в «Лаборатории Касперского» «Действительно, цель сервисов — это показать свою пользу в самых разных аспектах для того, чтобы люди все больше ими пользовались. И затем пытаться как-то монетизировать. Здесь есть разные способы. Во-первых, это могут быть подписки — для тех, кому чат-боты нужны для работы, для профессиональных целей, разработчикам. Этим пользователям может быть не жалко денег на продвинутые подписки, их цена может доходить до нескольких сотен долларов в месяц. Другой способ монетизации — это, конечно же, реклама. И мы знаем, что разные вендоры экспериментируют с добавлением рекламы в то, что генерируют системы на базе больших языковых моделей. Но при этом важно отметить, что с этим проникновением во все сферы связаны проблемы безопасности. Большие модели подвержены такому феномену, как галлюцинации, когда они изобретают различные факты, которые не соответствуют действительности».

Можно предположить: бесплатные истории вряд ли будут продолжаться долго, учитывая гигантские траты ИИ-разработчиков. Хотя это скорее касается захвата рынка. А сама экономика ИИ-платформ сейчас держится на трех элементах, объясняет основатель студии искусственного интеллекта Fokina.AI Дарья Фокина:

Дарья Фокина СEO студии искусственного интеллекта Fokina.AI «Первое — это b2b- и enterprise-контракты, корпоративные лицензии, API, кастомные решения и интеграция в бизнес-процессы. Именно здесь основные деньги. Второй источник — это инфраструктурные сделки, это партнерство с облачными провайдерами, продажа вычислений, совместные дата-центры. И третий большой источник — это экосистема ИИ-данных, это маркетплейс агентов, надстроек, специализированных моделей под конкретные отрасли. В будущем добавится еще один источник — это ИИ как цифровой сотрудник, за которого бизнес платит ежемесячно. OpenAI уже анонсировали своего автономного ИИ-стажера, который должен появиться в 2026 году».

Но разрыв между скромной прибылью ИИ-платформ и масштабом их вложений подпитывает разговоры о возможном пузыре. Глава OpenAI Сэм Альтман обязался в ближайшие годы выделить на дата-центры 1,4 трлн долларов, несмотря на то, что годовой доход его компании составит всего около 20 млрд долларов. Мировые СМИ обсуждают: «А что если Альтман не сможет заплатить?» Интересно и то, что хедж-фонд основателя PayPal Питера Тиля продал всю свою долю в Nvidia — бенефициаре ИИ-бума, крупнейшем производителе чипов, — на сумму 100 млн долларов. Крупную ставку на падение акций Nvidia сделал и Майкл Бьюрри — инвестор, предсказавший кризис 2008 года, прототип главного героя фильма «Игра на понижение». «Иногда мы видим пузыри. Иногда единственный выигрышный путь — не играть», — писал он в соцсетях.

Многие вспоминают о взлете интернет-компаний в конце 1990-х, когда вера в масштаб технологии опережала реальное положение дел и привела к пузырю доткомов. Что сегодня думают о таком сценарии в нашем ИИ-сообществе? Говорит старший вице-президент — руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев:

Андрей Белевцев старший вице-президент — руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка «Мы все помним такой этап — пузырь и бум доткомов. Действительно, в какой-то момент огромное количество компаний, видя, что это позволяет привлекать инвестиции, бегут за инвестициями. И действительно, на этом этапе неквалифицированный инвестор, который как бы видит, что паровоз уезжает, он на него не успевает и в мечте заработать кучу денег пытается вложить деньги, но в некачественные проекты с некачественной командой и с отсутствием бизнес-модели, но как-то они его уговаривают. И конечно, на любом витке развития технологий часть неквалифицированных инвесторов рискует потерять свои деньги. Но, с другой стороны, если вспоминать про итог доткомов, было ли то изменение, которое в нем закладывалось, изменением пользовательской потребительской парадигмы поведения фундаментально? Было. Если мы сейчас посмотрим на те компании, которые начинали в ту эпоху и все-таки выжили, мы все видим, что инвестиции в них были более чем оправданны. Наверное, тут не найти человека, который не хотел бы вложить в лидеров той эпохи: в Google, Amazon и так далее».

Технологические компании, объединенные темой ИИ, — Apple, Amazon, Alphabet, Nvidia, Tesla, Microsoft, а также Meta (признана в России экстремистской и запрещена) — называют «великолепной семеркой». Темпы роста ее капитализации пугают инвесторов: средняя доходность за десять лет составила почти 900%, что втрое больше результата всего индекса S&P 500. Но стоимость компаний превышает их прибыль в десятки раз, что говорит о переоцененности, рассуждают эксперты.

Профессор Йельского университета (организация признана нежелательной в РФ) Наташа Сарин в колонке для The New York Times пишет, что в США фактически две экономики: ИИ и «все остальное», и если первая растет за счет инвестиционного бума, то вторая — под давлением, поскольку деньги текут в дата-центры. Ставка на искусственный интеллект — «это не просто держать все яйца в одной корзине, это когда вы тупо складываете их в одно место и топчете остальные», считает она.

Но что если обещания ИИ для американского бизнеса окажутся миражом? Важный момент: мы скорее не в пузыре искусственного интеллекта, а в пузыре больших языковых моделей, говорит независимый финансовый эксперт Алена Николаева:

Алена Николаева независимый финансовый эксперт «Большие языковые модели, ChatGPT, Cloud, Gemini, DeepSeek, — это универсальные чат-боты, которые пытаются решить все проблемы сразу. С этой точки зрения мы можем говорить, что скорее мы в пузыре больших языковых моделей LLM, а не искусственного интеллекта в целом, это принципиально. Если мы возьмем OpenAI, он теряет по 12 млрд долларов в квартал, пытаясь сделать одну модель на всех и угнаться за всеми сегментами рынка. Вышла NanaBanana, которая была более успешная, OpenAI кинул все ресурсы на то, чтобы догнать конкурента. Это не самая разумная стратегия. Опять же Microsoft, Google, Meta вкладывают 400 млрд долларов и выше в гонку масштаба. Кто построит модель больше, умнее, универсальнее. Кто привлечет большее количество пользователей. Но проблема в том, что это глобально бессмысленно, потому что какому-нибудь условному банку или агрокомпании для чат-бота клиентской поддержки модель слишком умная, которая рассуждает о всем и сразу, готовит философские изыскания о смысле жизни, просто не нужна».

Еще один момент, на который обращает внимание Николаева, — круговая структура финансирования, когда Nvidia дает деньги OpenAI, OpenAI платит Oracle, Oracle покупает чипы у Nvidia и деньги ходят по кругу между одними и теми же игроками. Впрочем, еще неизвестно, искусственный интеллект чьего производства будет доминировать в мире. Китайские ИИ-системы вроде DeepSeek, Qwen и Kimi захватывают позиции в Кремниевой долине. Использование китайских LLM в среднем в 5-10 раз дешевле, чем модели американских лидеров сопоставимого класса. Россия в гонке фундаментальных моделей вряд ли может конкурировать по масштабам инвестиций, но у российских продуктов есть свой путь, говорит сооснователь и CEO университета «Зерокодер» Кирилл Пшинник:

Кирилл Пшинник сооснователь и CEO университета «Зерокодер» «В прикладных сценариях, таких как корпоративный ИИ, используется русский язык, закрытый контур, у российских моделей есть сильные позиции. Есть сильные позиции в агентских моделях. И здесь, мне кажется, очень важен контекст. Фокус на российском бизнесе, на особенностях российского бизнеса, на нюансах, на корпоративной культуре, которая все-таки очень сильно отличается от американских и китайских моделей. Ну и плюс дополнительно российские модели сейчас тоже популярны из-за закрытых контуров, из-за того, что, согласно новым федеральным законам, персональные данные не могут обрабатываться вне страны. Поэтому здесь, по сути, возможности использовать иностранные, особенно западные, модели у российского бизнеса нет».

Возможно, мир сейчас уже на пике ИИ-энтузиазма, и дальше будет спад. Но это не факт. И даже если инвесторы поймут, что большие языковые модели — это не «волшебная таблетка» от всех проблем, технология все равно останется. И выиграют те, у кого будут конкретные работающие бизнес-модели и понятная окупаемость.