Цена на доступ к искусственному интеллекту падает, тогда как стоимость его создания снижаться не спешит. Аналитики отмечают, что индекс стоимости токенов Silicon Data LLM продолжает идти вниз: ИИ как услуга дешевеет буквально в режиме реального времени. Одновременно рынок полупроводников вступил в период структурного дефицита, который обещает сохранить высокую стоимость вычислительных ресурсов.

Снижение цен является проверенным способом завоевания мира новыми технологиями. В идеальной ситуации каждое следующее поколение чипов для ИИ должно снижать стоимость производства токена гораздо быстрее, чем снижается цена за токен для конечного потребителя. Проблемы начинаются тогда, когда цена, по которой продаётся ИИ, падает быстрее, чем затраты на его создание.

Именно такая угроза сейчас и возникает. Клиенты Nvidia ожидают в следующем году роста цен на серверы искусственного интеллекта более чем на 15 %. Сама компания прогнозирует увеличение выручки примерно на 70 % в 2028 финансовом году, который начнётся в январе 2027-го. Samsung повысила контрактные цены на производство передовых чипов на 15 % и на несколько лет вперёд зарезервировала до 70 % своих мощностей по выпуску памяти. SK Hynix ожидает дальнейшего усугубления дефицита памяти в 2027 году.

Оптимисты делают ставку на рост объёмов потребления ИИ. Доля американских компаний, оплачивающих соответствующие сервисы, приближается к 60 %, а расходы на них быстро растут. Три крупнейших гиперскейлера в прошлом квартале получили от облачных услуг совокупную выручку около $106 млрд, что более чем на 40 % превышает результат годичной давности. Разброс расходов отдельных компаний на ИИ при этом огромен: по некоторым оценкам, расходы на ИИ доходят в некоторых случаях до $7400 на сотрудника в месяц, но медианная месячная оплата средней компании составляет всего около $12.

Есть и ещё одна проблема: даже быстро дешевеющий ИИ пока не демонстрирует очевидной финансовой отдачи для многих его покупателей. Основатель консалтинговой фирмы Maximand Милош Маричич (Milos Maricic) исследовал эффективность внедрения ИИ в офисную работу, изучив 919 финансовых отчётов шестидесяти крупнейших финансовых компаний США за три года. В четырёх из пяти отчётов упоминался ИИ, а более половины содержали оценку затрат на него. При этом только две компании сообщили об ощутимой финансовой отдаче от внедрения технологии. По заключению Маричича, «спустя три года после начала внедрения ИИ компании, покупающие технологии, до сих пор не могут оценить отдачу в денежном эквиваленте».

Кредитные рынки также демонстрируют растущую обеспокоенность масштабами финансирования инфраструктуры ИИ. При этом, по словам главы отдела Goldman Sachs Group Рича Привороцкого (Rich Privorotsky), «никто не снизил прогноз по прибыли на акцию и не заявил о планах сократить расходы на 1 доллар… фондовый рынок просто оценивает более широкий диапазон возможных результатов». Прогнозы по прибыли продолжают расти, тогда как рыночные мультипликаторы снижаются. Последний отчёт Nvidia несколько успокоил инвесторов, хотя компания предупредила о возможном сокращении рентабельности по мере роста стоимости памяти.

В результате экономика ИИ оказывается зажата сразу с нескольких сторон. Сам продукт стремительно дешевеет, необходимая для него инфраструктура дорожает, привлечение капитала становится дороже, а многие корпоративные клиенты пока не могут доказать, что вложения в ИИ окупаются. Ставка отрасли заключается в том, что взрывной рост объёмов использования перекроет все эти факторы. Но если этого не произойдёт, нынешняя экономика ИИ может оказаться неустойчивой.

Источник:

Материалы по теме

Материалы по теме