ИИ-компании рискуют никогда не выйти в плюс

Post Thumbnail

The Guardian задаёт неудобный вопрос. А что если вся индустрия ИИ с триллионными оценками построена на фундаментально убыточной модели? Критики утверждают, что юнит-экономика сектора не сходится. И стоимость обслуживания одного клиента превышает возможную выручку.

Масштаб инвестиций впечатляет. 400 миллиардов долларов вложено в ИИ в 25-м году, ещё больше ожидается в 26-м. По данным Bloomberg, только на строительство дата-центров в прошлом году привлекли 178.5 миллиардов кредитов. «Великолепная семёрка» технологических компаний теперь составляет 35% индекса S&P 500. Против 20% три года назад.

А выручка от продуктов на ИИ растёт, но не покрывает расходов, и непонятно, когда это изменится. Проблема в том, что ИИ нарушает привычную логику стартапов, где издержки снижаются при масштабировании. Здесь наоборот: каждое новое поколение больших языковых моделей требует больше данных, больше энергии, больше времени дорогостоящих специалистов.

Deutsche Bank вообще прогнозирует, что капитальные затраты на дата-центры для ИИ достигнут 4 триллионов долларов к 30-му году. И нюанс в том, что чипы Nvidia, которыми оснащены центры, имеют ограниченный срок службы – и он может оказаться короче срока кредитов, взятых на строительство инфраструктуры.

А чтобы оправдать оценки, индустрия продаёт большие истории. Как Сэм Альтман про сверхинтеллект. Вот только экономика упорно не сходится. А это уже проблема.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.