Генеральный директор Broadcom: многие инвесторы в искусственный интеллект похожи на азартных игроков в казино, а главным сдерживающим фактором развития AI является капитал

Инвестиционный бум в инфраструктуру AI продолжает набирать обороты, однако по мере роста стоимости финансирования и увеличения неопределённости относительно отдачи от инвестиций капитал постепенно вытесняет чипы и электроэнергию, становясь главным фактором, сдерживающим дальнейшее расширение индустрии искусственного интеллекта.

По данным Bloomberg и CNBC, генеральный директор Broadcom Хок Тан в понедельник на конференции DBS Asia Future Forward в Сингапуре заявил напрямую: многие инвесторы AI слабо разбираются в технологиях, на которые делают ставку, но при этом ожидают чрезвычайно высокую прибыль, ведя себя как игроки в казино. Он также привёл в пример OpenAI, указав, что несмотря на достижение компанией годового дохода в 50 миллиардов долларов в сентябре, высокие расходы на обучение моделей по-прежнему приводят к убыткам, и рост доходов не означает, что бизнес-модель уже доказала свою жизнеспособность.

Хок Тан отметил, что капитал, возможно, является главным ограничивающим фактором для современной AI-индустрии, который по значимости превосходит даже дефицит чипов, хранилищ и электроэнергии. По мере расширения производственных мощностей некоторые аппаратные и энергетические ограничения могут быть сняты, но стоимость финансирования, требования инвесторов к возврату капитала и способность бизнес-моделей AI генерировать устойчивую ценность становятся новыми вызовами для отрасли.

Генеральный директор Intel Пэт Гелсингер в тот же день выразил схожую точку зрения на конференции. Он подчеркнул, что рост стоимости капитала и неопределённость относительно достаточности будущей прибыли для инвесторов — это основные вызовы для индустрии AI. Отмена IPO австралийской компании по созданию дата-центров Firmus Grid на прошлой неделе дополнительно подчёркивает осторожный настрой рынка по поводу оценки инвестиций в инфраструктуру AI и ожидаемой доходности.

Стоимость капитала растёт, отдача от AI-инвестиций под вопросом

Хок Тан отметил, что за последние два года индустрия AI столкнулась с рядом узких мест в поставках, однако с расширением производственных мощностей некоторые ограничения могут постепенно смягчиться. По его прогнозу, дефицит полупроводниковых пластин может быть устранён в 2028–2029 годах, а по мере ввода в эксплуатацию новой инфраструктуры энергоснабжение также станет более доступным.

В сравнении с этим, ограничение по капиталу куда труднее преодолеть. Генеральный директор DBS Group Tan Su Shan также отметила, что после масштабных инвестиций рынок пересматривает риски, связанные с финансированием AI. Для компаний, которым необходимо постоянно вкладывать крупные суммы в строительство дата-центров, закупку чипов и обучение моделей, рост стоимости финансирования ещё больше повышает инвестиционный порог.

Отказ Firmus Grid от IPO стал яркой иллюстрацией этой тенденции. Несмотря на поддержку от Nvidia, компания так и не смогла продвинуть свой план финансирования, что отражает ужесточение инвесторских требований к оценке стоимость предприятий инфраструктуры AI и их способности реализовать будущие доходы.

Рост выручки OpenAI не доказывает прибыльность передовых AI

Хок Тан привёл в пример OpenAI, чтобы показать, что между увеличением выручки и зрелостью бизнес-модели по-прежнему существует разрыв. Он отметил, что годовой доход OpenAI в сентябре достиг 50 миллиардов долларов, что демонстрирует колоссальный потенциал генеративного AI, однако компания всё ещё убыточна из-за высоких расходов на обучение моделей.

На его взгляд, только объёма выручки недостаточно, чтобы доказать долгосрочную рентабельность передовых AI-моделей. Другой вопрос — это расходы корпоративных клиентов на AI: многие компании всё ещё находятся на этапе экспериментов, покупают AI-сервисы, но не могут превратить их в реальный рост эффективности.

Хок Тан сравнил это с ситуацией, когда ребёнок берёт жетоны, выданные родителями, и быстро тратит их в игровом зале, не приобретая при этом каких-либо навыков. По его мнению, разработчикам AI-моделей необходимо находить клиентов, способных получать реальные выгоды от внедрения технологий, а не полагаться долгое время на экспериментальное потребление как источник роста.

Спрос на вычислительные мощности в краткосроке высок, долгосрочный рост зависит от отдачи

Несмотря на предостережения относительно ограниченности капитала и окупаемости инвестиций, оба CEO Broadcom и Intel оптимистично смотрят на перспективы спроса на AI в ближайшие два-три года.

Хок Тан отметил, что спрос на инфраструктуру вычислительных мощностей стабильно превышает предложение, и этот дисбаланс может сохраниться до 2029, а возможно и до 2030 года. Пэт Гелсингер также считает, что массовое распространение AI-приложений и расширение спроса на мощности продолжат поддерживать рост отрасли, а аппаратное обеспечение в ближайшее время будет в дефиците.

Однако высокий краткосрочный спрос не гарантирует бесконечного инвестиционного бума. Хок Тан предупреждает: если внедрение передовых AI-моделей будет идти медленнее ожиданий или если их развитие столкнётся с ограничениями, потребности в вычислительной инфраструктуре могут заметно снизиться. Пэт Гелсингер подчёркивает, что компаниям нужно добиваться повышения эффективности и искать новые бизнес-модели, доказывая реальную отдачу от вложений в AI.

По мере того как индустрия смещается от гонки за вычислительными ресурсами и строительством инфраструктуры к подтверждению коммерческой ценности, дальнейшая готовность инвесторов вкладываться всё больше будет зависеть от того, сможет ли AI оправдать обещания по повышению производительности.