Генеративный искусственный интеллект в последние полтора года считали находкой, которая приведет к новому технологическому перевороту — подобно тому, который поколение назад произвели интернет и сотовый телефон. Миллиардер Илон Маск постоянно твердил, что ИИ заберет рабочие места. В реальности экономическая привлекательность нейросетей вызывает сомнение, поскольку зарабатывать на них компании пока и не научились. Аналитики всё чаще говорят об ИИ-пузыре, который однажды лопнет. Подробности — в материале «Известий».
«Где деньги, босс?»
На прошлой неделе ежеквартальная конференция Google превратилась в настоящий допрос главы компании Сундара Пичаи. Инвесторы интересовались, когда $12 млрд, вложенные в развитие ИИ только в минувшем квартале, начнут приносить какие-то доходы.
Ответы были стандартными: Пичаи выразил безоговорочную уверенность в том, что у нейросетей блестящее будущее, но не привел конкретики по прибылям. Отметим, что, несмотря на хороший квартальный отчет, в первую же торговую сессию после его выхода акции Google просели на 3%. Трейдеры оказались не слишком впечатлены показателями — во многом из-за неопределенного положения дел в секторе ИИ.
Alphabet (головная компания Google), впрочем, может в разумных пределах тратить деньги без оглядки на риски, имея колоссальную финансовую подушку и генерируя прибыли по другим направлениям деятельности. Для тех, у кого ИИ — главная специализация, всё не так однозначно.
Например, хедлайнер данного направления, компания OpenAI, разработавшая ChatGPT и все его модификации. По итогам 2024 года организация может понести убытки в $5 млрд, а деньги на ее счетах закончатся в течение ближайших 12 месяцев, если не будет дополнительного финансирования со стороны.
Только поддержка чат-бота GPT4 компьютерным «железом» обходится OpenAI в $700 тыс. в сутки. Всё это не учитывая расходы на рабочую силу, исследования, операционные издержки и другие траты.
В то же время операционные доходы OpenAI оцениваются в $2 млрд: этого явно недостаточно, чтобы выходить в прибыль. OpenAI прогнозирует увеличение выручки вдвое в следующем году, но и этой суммы не хватит, чтобы покрыть быстро растущие расходы.
По всей вероятности, банкротства OpenAI не последует — возможности для привлечения финансирования у нее достаточно широкие. Тем не менее данные цифры достаточно наглядно показывают соотношение доходов и расходов в этой сфере. Без кардинальных изменений и прорывов ИИ-сектор останется убыточным еще долгое время.
Сколько стоит искусственный интеллект: «инвестиции эпических масштабов»
С этим выводом согласны некоторые аналитики, опрошенные инвестбанком Goldman Sachs для отраслевого обзора. Специалисты оценивают объем мировых капитальных расходов на ИИ в ближайшие годы в триллион долларов, включая траты на дата-центры, полупроводниковую продукцию, электроэнергию, подключение к сетям и другую инфраструктуру. Какую отдачу это может принести?
По оценке профессора Массачусетского технологического института (MIT) Дарона Аджемоглу, в ближайшие 10 лет удастся автоматизировать не более 25% всех задач, которые теоретически может выполнять ИИ. Это всего 5% от всех задач в деятельности людей. При этом нет гарантий, что прогресс в сфере нейросетей будет достаточно быстрым (история показывает, что некоторые технологии, резко стартовав, затем начинали буксовать).
По оценкам Аджемоглу, даже в США, находящихся на переднем крае развития ИИ, рост производительности труда от широкого внедрения нейросетей составит всего 0,5% — и не в год, а всего.
Остается открытым большой вопрос, сможет ли ИИ создать принципиально новые задачи и продукты. При этом доказано, что нейросети испытывают острый голод по написанным людьми текстам. Попытки «скормить» им синтетические статьи приводят к тому, что модели буквально «глупеют». Легко вообразить себе ручное создание картинок и текстов для тренировки ИИ потоковым методом. Такая ситуация начинает напоминать мемы: «когда я сказал, что ИИ создаст новые рабочие места, я не это имел в виду».
По мнению главы подразделения Goldman Sachs по работе с акциями Джима Ковелло, расходы в триллион долларов подразумевают, что для их погашения ИИ должен научиться решать комплексные проблемы. Но существующие сегодня модели не рассчитаны на это.
По-настоящему революционные изобретения вроде интернета способствовали появлению дешевых решений, заметных даже на первом этапе развития индустрии.
Интернет-инфраструктура в первые годы стоила не слишком дорого, создать веб-сайт в начале 90-х мог почти каждый, тогда как ИИ уже сейчас требует эпических масштабов инвестиций. Нет оснований полагать, что подешевеют графические процессоры, без которых нейросети не работают. Для качественного роста сектора потребуется еще больше микрочипов, в то время как лидеры индустрии уже работают на пределе.
Похожие мнения озвучивают и в других банках, следящих за отраслью. Так, в Barclays считают, что к 2026 году компании потратят на разработку своих ИИ-моделей сумму в $60 млрд, а доходы получат втрое меньше.
С начала «гонки искусственных интеллектов» общие инвестиции в эту сферу деятельности составили $167 млрд. Это может отражать страх инвесторов не успеть заскочить в последний вагон. При этом вложения еще даже не начали «отбиваться» и требуют ежемесячной подпитки. Чтобы оправдать уже сделанные инвестиции, ИИ-сервисы должны обеспечивать выручку в $600 млрд ежегодно.
Разочарование
На сегодня сверхоптимистичные ожидания от ИИ начинают отступать. Практически весь технологический сектор, непрерывно росший в последние полтора года на новостях о развитии нейросетей, переживает коррекцию. Американский индекс Nasdaq, объединяющий хайтек-компании, в последние недели упал почти на 6%.
Что касается корпорации Nvidia, ставшей главным бенефициаром ИИ-бума, то ее акции в последние недели подешевели более чем на 10%. Это свидетельствует как минимум об изменениях на рынке. Если разработчики нейросетей могут зарабатывать или терять деньги, то производитель оборудования должен быть в плюсе в любом случае. Падение акций Nvidia — это уже достаточно серьезный звонок.
Ранее разработчики видеокарт, десятилетиями занимавшие относительно скромную нишу, дважды сорвали джекпот: сначала на криптовалютах, а затем на нейросетях. Как выяснилось опытным путем, для майнинга и создания моделей искусственного интеллекта лучше всего подходят графические процессоры. Всё это привело к тому, что акции Nvidia выросли в 150 с лишним раз с 2016 года, превратив ее в самую дорогую корпорацию. Рыночная капитализация Nvidia доходила до казавшейся невозможной отметки в $3,5 трлн. Только с начала года ее рыночная стоимость удвоилась.
Разумеется, всё это не означает, что ИИ и нейросети являются тупиковой технологией, которая будет убыточной до скончания веков. Но слишком горячий оптимизм не подтверждается финансовыми выкладками. В данный момент всё это очень похоже на период бума интернет-компаний в конце 1990-х годов перед их масштабным крахом. Интернет-сектор этот обвал не убило. Однако для успеха компаниям пришлось пересмотреть свою бизнес-модель, и многие этой рекалибровки рынка не пережили — в лидеры выбились другие фирмы. Вероятно, что-то подобное грозит и нарождающемуся сектору нейросетей.