מגלומניה? צמיחה מהירה באשראי: הימור של 100 מיליארד דולר של OpenAI (ChatGPT) נגד ההיסטוריה הכלכלית

הדיסוננס בין הבטחה טכנולוגית למציאות כלכלית

OpenAI יצאה לדרך להגדיר מחדש את גבולות הבינה המלאכותית. אך בעוד שהחברה מציגה תחזיות שאפתניות לגבי ביצועי המודלים שלה, היא גם מתכננת צמיחת הכנסות שתעלה על כל נקודות המידה ההיסטוריות. הניתוח הנוכחי של Epoch AI מצייר תמונה יוצאת דופן: OpenAI שואפת להגדיל את הכנסותיה מ-13 מיליארד דולר בשנת 2025 ל-100 מיליארד דולר עד 2028. נתון זה תואם לקצב צמיחה שנתי נדרש של 97 אחוזים על פני שלוש שנים. לשם השוואה, אפילו החברות הצומחות ביותר בהיסטוריה הטכנולוגית האחרונה, כמו טסלה ומטא, נזקקו לשבע שנים כדי לבצע את הקפיצה מ-10 מיליארד דולר ל-100 מיליארד דולר בהכנסות שנתיות, וגוגל אפילו נזקקה לעשור שלם. OpenAI שואפת להגיע לאבן דרך זו תוך שלוש שנים בלבד, קצב שלפי Epoch AI, אין לו תקדים היסטורי.

שאיפות אלו מעלות שאלות מהותיות. האם זוהי אקסטרפולציה לגיטימית של מהפכה טכנולוגית שפוטנציאל הטרנספורמציה שלה הוא כתיבה מחדש של כללי כלכלת השוק? או שאנו עדים לחזרה על דפוסים היסטוריים שבהם ציפיות צמיחה מוגזמות והשקעות מסיביות בתשתיות מובילות בהכרח לעודף כושר ייצור ולשיבוש כלכלי? התשובה כנראה נמצאת איפשהו באמצע ודורשת התייחסות מעמיקה לגורמים הטכנולוגיים, הכלכליים והמבניים הקובעים את מסלול הצמיחה של OpenAI.

מאמר זה מנתח את אסטרטגיית הצמיחה של OpenAI בהקשר של היסטוריה כלכלית, בוחן את מנגנוני השוק הבסיסיים ומעריך את הסבירות שהחברה תשיג את יעדיה. הוא מדגיש הן את נקודות החוזק החדשניות והן את הסיכונים המבניים הכרוכים באסטרטגיית התרחבות אגרסיבית שכזו. הניתוח מחולק לשמונה חלקים: סקירה היסטורית, זיהוי הגורמים המרכזיים המניעים את פריחת הבינה המלאכותית הנוכחית, סקירת המצב הנוכחי, מקרי בוחן השוואתיים, הערכה ביקורתית של סיכונים, תחזית למסלולי פיתוח פוטנציאליים, והשלכות אסטרטגיות מסכמות.

מתאים לכך:

• רווח על פני עקרונות? מהפכת המין – ChatGPT מתלכלך ומדוע OpenAI מתמקד כעת בארוטיקה

ממעבדת מחקר לסטארט-אפ היקר ביותר בעולם

ההיסטוריה של OpenAI קשורה באופן בלתי נפרד לעלייתם של מודלים של שפה בקנה מידה גדול ולמסחור הרחב יותר של בינה מלאכותית. החברה, שנוסדה בשנת 2015 כמוסד מחקר ללא מטרות רווח, מיצבה את עצמה בתחילה כמשקל נגד לתאגידי טכנולוגיה גדולים, כשהיא חותרת לפתח בינה מלאכותית כללית לטובת כל האנושות. המייסדים, ביניהם סם אלטמן ואילון מאסק, הכירו בשלב מוקדם בכך שפיתוח מערכות בינה מלאכותית מתקדמות ידרוש משאבי הון עצומים.

נקודת המפנה המכרעת הגיעה בשנת 2019 עם המעבר למבנה היברידי המשלב אלמנטים של ארגונים למטרות רווח וללא רווח. ארגון מחדש זה איפשר ל-OpenAI להבטיח השקעה ראשונית של מיליארד דולר ממיקרוסופט. השותפות עם ענקית התוכנה הוכיחה את עצמה כבעלת ערך אסטרטגי: OpenAI קיבלה גישה לתשתית הענן Azure של מיקרוסופט ולמשאבי המחשוב הדרושים, בעוד שמיקרוסופט, בתמורה, קיבלה גישה בלעדית לטכנולוגיה של OpenAI.

הכנסות החברה צמחו בתחילה באופן מתון בשנים שלאחר מכן. בשנת 2020, OpenAI ייצרה הכנסות של 3.5 מיליון דולר בלבד, אך שנה לאחר מכן הן הגיעו ל-28 מיליון דולר. הפריצה הגיעה בנובמבר 2022 עם יציאת ChatGPT, צ'אטבוט המבוסס על GPT-3.5, שהגיע למיליון משתמשים תוך חמישה ימים ועבר את סף 100 מיליון המשתמשים תוך חודשיים. הצלחה ויראלית זו הפכה את OpenAI באופן מיידי ממעבדת מחקר למעצמה מסחרית.

צמיחת ההכנסות הואצה באופן דרמטי. בשנת 2023, OpenAI עברה לראשונה את רף מיליארד הדולר בהכנסות השנתיות, והגיעה ל-1.6 מיליארד דולר. בשנת 2024, ההכנסות הוכפלו ביותר מפי שניים ל-3.7 מיליארד דולר. לשנת 2025, החברה צופה הכנסות שנתיות של 13 מיליארד דולר, המייצגות עלייה של 251 אחוזים לעומת השנה הקודמת. תנופה זו נתמכת על ידי קצב צמיחה של פי 3.2 בקירוב לשנה מאז סוף 2023.

במקביל לצמיחת ההכנסות, שווי החברה זינק לגבהים מסחררים. סבב גיוס במרץ 2025 העריך את OpenAI ב-300 מיליארד דולר. חודשים ספורים לאחר מכן, באוקטובר 2025, שווי החברה הגיע לרף של 500 מיליארד דולר באמצעות מכירת מניות משנית למשקיעים כמו SoftBank, Thrive Capital ו-T. Rowe Price. שווי זה הפך את OpenAI לסטארט-אפ היקר ביותר בעולם, ואף עוקף את SpaceX של אילון מאסק.

התפתחות היסטורית זו מדגישה את המהירות יוצאת הדופן שבה OpenAI התפתחה מפרויקט מחקר לאחד השחקנים הדומיננטיים בתעשיית הבינה המלאכותית העולמית. יחד עם זאת, היא מעלה את השאלה האם הערכות שווי אלו מבוססות על הנחות ריאליות לגבי צמיחה ורווחיות עתידיות או שמא הן מייצגות הערכת יתר המזכירה בועות טכנולוגיה קודמות.

נהגים, שחקנים ומכניקת שוק הבינה המלאכותית

פריחת הבינה המלאכותית הנוכחית מונעת על ידי שילוב מורכב של גורמים שונים. בלב הדבר עומדת החדשנות הטכנולוגית עצמה: מודלים של שפה בקנה מידה גדול עשו התקדמות ניכרת בעיבוד שפה טבעית, חשיבה לוגית ופתרון משימות מורכבות בשנים האחרונות. יכולות אלו פותחות אפשרויות יישום כמעט בכל המגזרים הכלכליים, החל מאוטומציה של שירות לקוחות ועד פיתוח תוכנה ומחקר מדעי.

ניתן לחלק את השחקנים המרכזיים למספר קטגוריות. בראש ובראשונה נמצאים מפתחי מודלים של שפות בקנה מידה גדול כמו OpenAI, Google עם Gemini ו-Anthropic עם Claude. חברות אלו מתחרות על מנהיגות טכנולוגית ונתח שוק, כאשר OpenAI מחזיקה כיום בעמדה דומיננטית עם ChatGPT. נתח השוק של ChatGPT בתחום עוזרי הבינה המלאכותית מוערך ב-62.5 אחוזים.

קבוצה מרכזית שנייה היא ספקי התשתיות. Nvidia שולטת בשוק מאיצי הבינה המלאכותית עם נתח שוק של כ-95 אחוזים. מעבדי הגרפיקה של החברה, ובמיוחד סדרות H100 ו-A100, הפכו הכרחיים לאימון ולהפעלת מודלי שפה גדולים. Nvidia מרוויחה בצורה מסיבית מהפריחה של הבינה המלאכותית והכפילה את שוויה בשנים האחרונות. לאחרונה, עם זאת, שחקנים אחרים, כמו AMD וברודקום, נכנסו לשוק, בניסיון לאתגר את הדומיננטיות של Nvidia.

ספקי ענן כמו Microsoft Azure, Amazon Web Services ו-Oracle מהווים קטגוריה שלישית וחשובה של שחקנים. הם מספקים את קיבולת המחשוב הנדרשת לאימון ולהפעלת מודלים של בינה מלאכותית. השותפות ההדוקה של OpenAI עם Microsoft ו-Oracle חשובה במיוחד בהקשר זה.

מבני התמריצים הכלכליים המניעים את השחקנים הללו מורכבים. עבור OpenAI ומתחריה, מדובר בביסוס מעמד שוק דומיננטי בפלח טכנולוגיה שיש לו פוטנציאל לשנות חלקים גדולים מעבודת הידע. מקינזי מעריכה כי בינה מלאכותית גנרטורה יכולה לתרום בין 2.6 ל-4.4 טריליון דולר בשנה לתפוקה הכלכלית העולמית. בהינתן תחזיות כאלה, אפילו השקעות של מאות מיליארדים נראות מוצדקות.

עבור ספקי תשתית כמו Nvidia, זה יוצר ביקוש ישיר למוצרים שלהם. מכניקת השוק פועלת לפי היגיון מחזק את עצמו: ככל שיותר הון זורם לפיתוח דגמים גדולים וחזקים יותר, כך גדל הביקוש לכוח מחשוב ולכן לשבבים. דינמיקה זו הובילה למרוץ חימוש של ממש, כאשר חברות כמו OpenAI חותמות על חוזי אספקה ​​ארוכי טווח בשווי מאות מיליארדי דולרים.

גורם מפתח נוסף הוא זמינות ההון. הריביות הנמוכות של השנים האחרונות והאופוריה הכללית סביב בינה מלאכותית הובילו משקיעים להיות מוכנים להשקיע סכומים עצומים בסטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית. OpenAI השלימה סבב גיוס של 40 מיליארד דולר במחצית הראשונה של 2025 בלבד וגם הבטיחה מסגרת אשראי מתגלגלת של 4 מיליארד דולר. הזרמת הון זו מאפשרת לחברה לממש את תוכניות ההתרחבות השאפתניות שלה למרות הפסדים תפעוליים עצומים.

גם למסגרת הרגולטורית יש תפקיד, אם כי אמביוולנטי. מצד אחד, יש מאמצים בשווקים חשובים כמו האיחוד האירופי לפקח בצורה מחמירה יותר על מערכות בינה מלאכותית, מה שעלול להגדיל את עלויות הפיתוח. מצד שני, ממשלות, במיוחד בארה"ב, תומכות באופן פעיל בפיתוח בינה מלאכותית. פרויקט סטארגייט, אשר בהיקף כולל של 500 מיליארד דולר על פני ארבע שנים, מייצג את יוזמת תשתית הבינה המלאכותית הגדולה ביותר בהיסטוריה, הושק בתמיכה חזקה מצד ממשל טראמפ.

מנגנוני השוק הבסיסיים מציגים מאפיינים אופייניים לשווקי טכנולוגיה. זהו שוק עם עלויות קבועות גבוהות ועלויות שוליות נמוכות: פיתוח מודל שפה גדול עולה מאות מיליונים עד כמה מיליארדי דולרים, בעוד שעלות מענה לשאילתה של משתמש בודד נמוכה יחסית. זה מוביל ליתרונות גודל חזקים ומעודד את הופעתם של אוליגופולים או אפילו מונופולים.

במקביל, זהו שוק עם השפעות רשתיות: ככל שיותר משתמשים משתמשים בפלטפורמה כמו ChatGPT, כך היא הופכת לבעלת ערך רב יותר באמצעות הנתונים שנוצרו ומשוב המשתמשים, שיכולים לתרום לשיפור המודלים. עם זאת, השפעות רשתיות אלו פחות בולטות במקרה של מודלים של שפה גדולה מאשר, למשל, ברשתות חברתיות, מכיוון שמשתמשים יכולים לעבור בקלות יחסית בין ספקים שונים אם מתחרה מציע מודל טוב יותר.

אינדיקטורים להתרחבות חסרת תקדים ומגבלותיה

מצבה הנוכחי של OpenAI מאופיין בפער בין צמיחה מרשימה להפסדים כספיים עצומים. במחצית הראשונה של 2025, החברה ייצרה הכנסות של 4.3 מיליארד דולר, שהיו גבוהות כבר ב-16 אחוזים מהשנה הקודמת כולה. במקביל, עם זאת, OpenAI רשמה הפסד תפעולי של 7.8 מיליארד דולר. שולי ההפסד עומדים אפוא על 181 אחוזים מההכנסות, דבר המראה בבירור שהחברה מוציאה כמעט שני דולרים יותר על כל דולר שהיא מרוויחה.

ניתן לזהות בבירור את גורמי העלות העיקריים. מחקר ופיתוח צברו כ-6.7 מיליארד דולר במחצית הראשונה של 2025 בלבד. חלק משמעותי מכך מיוחס לעלויות החישוב עבור אימון מודלים חדשים ותפעול ChatGPT. ההערכות לגבי עלויות האימון של דור המודלים הבא משתנות במידה ניכרת: בעוד ש-GPT-4 עלה כ-100 עד 200 מיליון דולר, עלויות האימון עבור GPT-5 עשויות לנוע בין 500 מיליון דולר ל-2 מיליארד דולר, תלוי במקור. עלויות פיתוח אלו העולות באופן אקספוננציאלי מהוות אתגר מרכזי.

לכך מתווספות עלויות כוח האדם, שגם הן עולות במהירות. OpenAI העניקה לעובדיה אופציות למניות בשווי 2.5 מיליארד דולר במחצית הראשונה של 2025, כמעט כפול מהסכום בשנה הקודמת כולה. התחרות העזה על כישרונות בתחום הבינה המלאכותית מעלה את המשכורות ומאלצת חברות להציע חבילות תגמול נדיבות.

בסיס המשתמשים של ChatGPT ממשיך לגדול באופן דינמי. באוקטובר 2025, הפלטפורמה רשמה בין 700 ל-800 מיליון משתמשים פעילים שבועיים. זהו מספר כפול מפברואר 2025, אז המספר עמד על 400 מיליון. הפלטפורמה מעבדת 2.5 מיליארד בקשות מדי יום ומדורגת במקום החמישי מבין האתרים הנצפים ביותר בעולם.

הבעיה המרכזית, עם זאת, טמונה בשיעור ההמרה. רק חמישה אחוזים מהמשתמשים משלמים עבור מנוי, בין אם זה ChatGPT Plus תמורת 20 דולר לחודש או ChatGPT Pro תמורת 200 דולר לחודש. זה שווה ערך לכ-40 מיליון משתמשים משלמים. אפילו שיעור ההמרה הנמוך יחסית הזה הוא מעל הממוצע בתעשיית הבינה המלאכותית הגנרטיבית, שבה רק שלושה אחוזים מהמשתמשים מוכנים לשלם. אף על פי כן, העובדה נותרת ש-95 אחוזים מבסיס המשתמשים אינם מייצרים כיום הכנסות ישירות.

כ-75 אחוזים מסך ההכנסות מגיעות ממוצרי צריכה, בעיקר מנויי ChatGPT. עסקי ה-Enterprise, למרות צמיחה, נותרו קטנים יחסית. ביוני 2025, OpenAI דיווחה על שלושה מיליון לקוחות עסקיים משלמים עבור מוצרי ChatGPT Enterprise, ChatGPT Team ו-ChatGPT Edu שלה. עד ספטמבר, מספר זה עלה לחמישה מיליון. בעוד שמדובר בצמיחה בריאה, פלח ה-B2B מפגר משמעותית אחרי עסקי הצריכה.

הערכת השווי של 500 מיליארד דולר מרמזת על יחס מחיר-מכירות של כ-38.5 פעמים מההכנסה הצפויה של 13 מיליארד דולר לשנת 2025. לשם השוואה, חברות תוכנה מוערכות בדרך כלל פי שניים עד ארבעה מההכנסה השנתית שלהן. אפילו חברות SaaS איכותיות עם צמיחה חזקה כמעט ולא משיגות מכפילים מעל עשר. לפיכך, הערכת השווי של OpenAI גבוהה פי כמה מהממוצעים ההיסטוריים ומשקפת את ציפיות הצמיחה הקיצוניות של המשקיעים.

ציפיות אלה מבוססות על ההנחה ש-OpenAI תוכל להשיג את יעד ההכנסות שלה, 100 מיליארד דולר, עד 2028. כדי להשיג זאת, החברה תצטרך להתגבר על מספר אתגרים: מספר המשתמשים המשלמים יצטרך לגדול באופן דרמטי, אולי ל-200 עד 300 מיליון. במקביל, היא תצטרך לפתח זרמי הכנסה חדשים, כגון פרסום, שילובי מסחר אלקטרוני או כלי פרודוקטיביות יקרים לעסקים.

התחייבויות התשתית ש-OpenAI נכנסה אליה מחריפות את הלחץ להצלחה. החוזים עם Nvidia, AMD וברודקום מסתכמים בכ-1.3 טריליון דולר על פני עשור. פרויקט סטארגייט צופה השקעות של 500 מיליארד דולר על פני ארבע שנים. התחייבויות אלו עולות בהרבה על ההכנסות הנוכחיות ואף הצפויות ודורשות הזרמות הון מתמשכות מצד משקיעים או שיפור מהיר משמעותית ברווחיות.

מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פתרון בינה מלאכותית מנוהלת - שירותי בינה מלאכותית תעשייתיים: המפתח לתחרותיות במגזרי השירותים, התעשייה וההנדסה המכנית

לקחים מעלייתן של ענקיות דיגיטליות ומגבלותיהן

מבט על חברות דומות ודרכי הצמיחה שלהן מציע תובנות חשובות לגבי היתכנות השאיפות של OpenAI. גוגל, כיום אלפבית, הגיעה לרף הכנסות שנתיות של 100 מיליארד דולר תוך עשר שנים מהנפקתה הראשונה ב-2004. החברה נהנתה מגישה כמעט מונופוליסטית לשוק מנועי החיפוש הרווחי והצליחה לייצר שולי רווח גבוהים מהכנסות מפרסום. מודל העסקים של גוגל התבסס על עלויות שוליות נמוכות ואפקטים חזקים של רשת, מה שאפשר רווחיות מתמשכת.

גם למטה, לשעבר פייסבוק, לקח שבע שנים לצמוח מ-10 מיליארד דולר ל-100 מיליארד דולר. מטה נהנתה גם מהשפעות רשת חזקות ומודל עסקי מבוסס פרסום בעל רווחיות גבוהה. המפתח להצלחתה של מטה היה יכולתה להפיק רווחים מבסיס משתמשים עצום, בתחילה במחשבים שולחניים ומאוחר יותר במכשירים ניידים. רכישת אינסטגרם ו-WhatsApp הרחיבה עוד יותר את תיק המשתמשים שלה.

טסלה מציגה מקרה השוואה מעניין משום שהיא פועלת בתעשייה עתירת הון עם שולי רווח נמוכים יותר. טסלה גם הגיעה ליעד ההכנסות שלה, 100 מיליארד דולר, תוך כשבע שנים, אך נהנתה מתקופה של הערכות שווי גבוהות במיוחד עבור יצרניות רכבים חשמליים ומנכ"ל כריזמטי שגילם את המותג. טסלה התמודדה עם בעיות רווחיות ותזרים מזומנים שלילי במשך שנים לפני שחצתה את סף הרווחיות.

השוואה בין החברות הללו מגלה גם קווי דמיון וגם הבדלים חשובים ל-OpenAI. שלוש החברות נהנו מחידושים טכנולוגיים ששינו את השווקים הקיימים. לשלושתן היו מותגים חזקים ודמויות מנהיגות כריזמטיות. עם זאת, גוגל ומטה השיגו רווחיות מוקדם משמעותית בהתפתחותן בהשוואה ל-OpenAI. טסלה, לעומת זאת, רשמה הפסדים לאורך תקופות ארוכות אך הצליחה לגשר עליהם באמצעות גיוס הון מתמשך.

הבדל קריטי טמון באופי של יתרונות לגודל. בגוגל וב-Meta, העלות למשתמש יורדת משמעותית ככל שבסיס המשתמשים גדל, שכן עלויות התשתית נשארות קבועות יחסית. ב-OpenAI, לעומת זאת, עלויות החישוב עולות כמעט באופן פרופורציונלי עם השימוש, שכן כל בקשה ל-ChatGPT צורכת משאבי מחשוב. המנכ"ל סם אלטמן הודה ש-OpenAI מפסידה כסף על מנוי ChatGPT Pro של 200 דולר, משום שמשתמשים משתמשים בשירות באופן אינטנסיבי מהצפוי. זה מצביע על בעיה מהותית: ללא הפחתות דרמטיות בעלויות, צמיחה לא מובילה אוטומטית לשיפור ברווחיות.

השוואה רלוונטית נוספת נוגעת לחברות שנכשלו בניסיונן לשמור על צמיחה מהירה במיוחד. במהלך בועת הדוט-קום בסוף שנות ה-90, מאות חברות אינטרנט צצו עם תחזיות צמיחה שאפתניות דומות. רובן נכשלו משום שההכנסות לא עמדו בקצב הציפיות, והמשקיעים איבדו בסופו של דבר את הסבלנות. גם מגזר התקשורת ראה השקעות שגויות אדירות כאשר חברות בנו רשתות סיבים אופטיים עם קיבולות שעלו בהרבה על הביקוש בפועל.

פיתוח בינה מלאכותית בסין מציע נקודת השוואה מעניינת נוספת. DeepSeek, סטארט-אפ סיני יחסית לא מוכר, עורר סערה בתחילת 2025 כאשר הוציא מודל שפה שיכול להתחרות במודלים מערביים מובילים, אך על פי הדיווחים עלויות הפיתוח היו קטנות יחסית. עלויות הפיתוח של מודל R1 של DeepSeek עלו, על פי הדיווחים, רק 5.6 מיליון דולר, בהשוואה ליותר מ-100 מיליון דולר עבור GPT-4. אם יאושר שניתן להשיג ביצועים דומים עם פחות משאבים משמעותית, הדבר יאתגר את ההנחה שהשקעות מסיביות בכוח חישוב הן הדרך היחידה למערכות בינה מלאכותית מתקדמות.

מתאים לכך:

• האם ChatGPT של OpenAI ו-Google Gemini הוא AIaaS - בינה מלאכותית כשירות?

נקעים, אי-ודאויות והאנטומיה של התפתחויות לא רצויות אפשריות

ניתן לחלק את הסיכונים הכרוכים באסטרטגיית הצמיחה של OpenAI למספר קטגוריות. ראשית, קיימות אי ודאויות טכנולוגיות משמעותיות. חוקי קנה המידה, לפיהם מודלים גדולים יותר עם יותר נתוני אימון וכוח מחשוב משתפרים אוטומטית, עלולים להגיע לגבולותיהם. ישנן אינדיקציות לכך שמודלים חדשים יותר אינם מציגים עוד את אותן קפיצות ביצועים כמו הדורות הקודמים. לדוגמה, על פי הדיווחים, GPT-5 של OpenAI צרך פחות כוח מחשוב במהלך האימון בהשוואה ל-GPT-4.5 מבלי להניב תוצאות טובות יותר באופן משמעותי. זה יכול להצביע על כך שחוקי קנה המידה הפשוטים אינם תקפים עוד ונדרשות גישות חדשות.

המצב התחרותי הופך להיות קשה יותר ויותר. גוגל עם ג'מיני, אנתרופיק עם קלוד, ומטא עם מודלי ה-Llama שלה משקיעות כולן רבות בפיתוח מערכות מתחרות. לכל אחת מהשחקניות הללו משאבים משמעותיים וערוצי הפצה מבוססים. גוגל יכולה לשלב את ג'מיני בכלי החיפוש והפרודוקטיביות שלה, בעוד שמטא יכולה לשלב את המודלים שלה בפייסבוק, אינסטגרם וואטסאפ. ל-OpenAI חסרה מערכת אקולוגית דומה, מה שמגביר את תלותה ב-ChatGPT כערוץ ההפצה העיקרי שלה.

מבנה העלויות מייצג בעיה מבנית. עלויות החישוב להפעלת מודלי שפה גדולים הן עצומות ועולות עם השימוש. OpenAI מוציאה כ-60 עד 80 אחוז מהכנסותיה על עלויות חישוביות בלבד. זה משאיר מעט מקום לרווחיות, במיוחד לאור העלויות הנוספות עבור כוח אדם, מחקר ותפעול. הפחתה משמעותית בעלויות הסקה תהיה הכרחית, אך האם ומתי הדבר יושג נותר לא ברור.

תלות בספקי תשתית בודדים מציבה סיכונים נוספים. Nvidia שולטת כמעט לחלוטין בשוק מאיצי הבינה המלאכותית, מה שמעניק לחברה כוח תמחור ניכר. בעוד ש-OpenAI מנסה להפחית תלות זו באמצעות חוזים עם AMD וברודקום, חלופות אלו דורשות זמן לבניית כושר ייצור. אם יתרחשו צווארי בקבוק באספקת השבבים או עליות מחירים דרסטיות, הדבר עלול להשפיע באופן משמעותי על תוכניות ההתרחבות של OpenAI.

סיכונים רגולטוריים הולכים וגדלים. שאלות בנוגע לזכויות יוצרים על נתוני הדרכה, הגנת נתונים ואחריות לתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית נותרות ברובן בלתי פתורות. אם בתי משפט או מחוקקים יחליטו שחברות בינה מלאכותית חייבות לשלם עבור השימוש בנתוני הדרכה המוגנים בזכויות יוצרים, הדבר עלול לשנות באופן דרמטי את מבנה העלויות. תקנות מחמירות יותר להגנה על נתונים או הגבלות על מקרי שימוש מסוימים עלולות גם הן להאט את הצמיחה.

הסיכון לבועת תשתית הוא ממשי. הדמיון ההיסטורי לבועת התקשורת של סוף שנות ה-90 הוא משמעותי. אז, זרימת הון אדירה הובילה לבניית קיבולת רשת שעלתה בהרבה על הביקוש בפועל. כאשר הבועה התפוצצה, 85 עד 95 אחוזים מכבלי הסיבים האופטיים שהונחו נותרו ללא שימוש, ועשרות חברות פשטו את הרגל. כיום, צופים רואים דפוסים דומים בפריחת מרכזי הנתונים: קיבולות אדירות נבנות, אך ניצולם המלא אינו ודאי. אם הביקוש לשירותי בינה מלאכותית לא יעלה על הציפיות, רבות מהשקעות אלו עלולות להפוך לחסרות ערך.

שווי של 500 מיליארד דולר מרמז על הנחות אופטימיות ביותר. משקיעים שקונים בשווי זה צופים ככל הנראה הנפקה ראשונית בשווי של מעל טריליון דולר תוך שנתיים-שלוש. דבר זה יהפוך את OpenAI לאחת מעשר החברות הציבוריות היקרות ביותר בעולם. לשם השוואה, לאפל לקח עשרות שנים להגיע לשווי כזה ויש לה תזרימי מזומנים עצומים ומגוון מוצרים מבוסס. OpenAI, לעומת זאת, סופגת הפסדים כבדים ותלויה במוצר יחיד.

העלויות החברתיות והסביבתיות של התרחבות הבינה המלאכותית נידונות יותר ויותר. צריכת האנרגיה של מודלים גדולים של שפה היא ניכרת. פרויקט סטארגייט מתכנן לדרוש 10 ג'יגה-וואט של חשמל, שווה ערך לצורכי האנרגיה של כ-7.5 מיליון משקי בית. בתקופות של משבר אקלים, הדבר מעלה שאלות לגבי קיימותן של השקעות כאלה. יתר על כן, השפעות חברתיות שליליות, כמו אלו הנובעות מאוטומציה של מקומות עבודה, עלולות להוביל לתגובת נגד פוליטית.

תרחישים בין פריצת דרך, קיפאון ותיקון

ניתן לתאר את ההתפתחות העתידית של OpenAI ושל תעשיית הבינה המלאכותית הרחבה יותר לאורך מספר תרחישים. בתרחיש האופטימי, OpenAI תצליח להשיג את יעדי הצמיחה השאפתניים שלה. הדבר ידרוש מספר תנאים: הפיתוח הטכנולוגי יימשך ודורות דגמים חדשים יציעו שיפורים משמעותיים. שיעור ההמרה של משתמשים משלמים יעלה משמעותית, אולי ל-15 עד 20 אחוזים, מה שיביא ל-120 עד 160 מיליון מנויים משלמים. זרמי הכנסה חדשים כגון פרסום, מסחר אלקטרוני ומוצרים ארגוניים יקרים מפותחים בהצלחה ותורמים משמעותית להכנסות הכוללות. עלויות הסקה יורדות משמעותית עקב התקדמות טכנולוגית והתחרות הגוברת בשוק השבבים. בתרחיש זה, OpenAI תהפוך לרווחית ותהיה יכולה להימכר בבורסה לפי שווי העולה על טריליון דולר.

בתרחיש המתון, OpenAI ממשיכה לצמוח אך לא תעמוד ביעדים השאפתניים ביותר שלה. ההכנסות עשויות להגיע ל-40 עד 60 מיליארד דולר עד 2028 במקום 100 מיליארד דולר, שעדיין ייצגו צמיחה יוצאת דופן. עם זאת, הרווחיות נותרה חמקמקה מכיוון שהעלויות עולות בקצב הצמיחה. OpenAI תצטרך לחשוב מחדש על תוכניות התשתית שלה ואולי לנהל משא ומתן מחדש על כמה חוזים. הערכת השווי שלה תותאם, אולי ל-200 עד 300 מיליארד דולר. הנפקה ראשונית עדיין אפשרית, אך בהערכות צנועות יותר. בתרחיש זה, שוק הבינה המלאכותית מקבע את עצמו כאוליגופול עם מספר שחקנים גדולים המתחרות על נתח שוק.

בתרחיש הפסימי, OpenAI ניצבת בפני מכשולי צמיחה משמעותיים. הפיתוח הטכנולוגי מאט, ומודלים חדשים אינם מציעים ערך מוסף מספיק על פני הפתרונות הקיימים. מתחרים כמו גוגל ואנתרופיק צוברים נתח שוק. שיעור ההמרה עומד על שמריו באחוזים חד-ספרתיים נמוכים. במקביל, העלויות נותרות גבוהות או אף ממשיכות לעלות. בתרחיש זה, OpenAI עלולה להתקשות לסגור סבבי גיוס נוספים בהערכות אטרקטיביות. החברה תצטרך להפחית באופן דרסטי את הוצאותיה ואולי למכור נכסים. התחייבויות התשתית הנרחבות יהפכו לנטל קיומי. תרחיש זה עלול להוביל לתיקון רחב יותר בכל תחום הבינה המלאכותית, בדומה לפיצוץ בועת הדוט-קום.

תרחיש משבש יהיה מסחור של ארכיטקטורות בינה מלאכותית יעילות יותר באופן מהותי. אם גישות כמו אלו שהדגימה DeepSeek ימצאו אימוץ רחב יותר, הדבר עלול לשנות באופן מהותי את מבנה העלויות של התעשייה. במקרה זה, ההשקעות העצומות בהרחבה מסורתית יאבדו מערכן. OpenAI תצטרך להתאים את האסטרטגיה שלה ועלולה לאבד את היתרון שלה בתהליך. במקביל, הדבר יאיץ את הדמוקרטיזציה של הבינה המלאכותית ויאפשר ליותר מתחרים להיכנס לשוק.

אלמנט מפתח נוסף הוא פיתוח סוכני בינה מלאכותית המסוגלים לבצע משימות מורכבות באופן עצמאי. אם ניתן יהיה לפתח סוכנים אמינים שיפעלו כעובדים וירטואליים ויאפשרו לחברות להשיג שיפורים משמעותיים בפריון, הדבר עשוי לבשר על שלב חדש של צמיחה. OpenAI ממצבת את עצמה עבור שוק זה, אך האתגרים הטכנולוגיים ניכרים. מערכות בינה מלאכותית קיימות נוטות להזיות ולטעויות, מה שמגביל את אמינותן עבור תהליכים עסקיים קריטיים.

התפתחויות רגולטוריות ימלאו גם הן תפקיד מפתח. ממשלות בארה"ב, אירופה וסין מפתחות גישות שונות לרגולציה של בינה מלאכותית. תקנות מחמירות יותר עלולות להאט חדשנות אך גם לטפח אמון גדול יותר וקבלה רחבה יותר. לעומת זאת, ואקום רגולטורי עלול להוביל לניצול לרעה ולשיבוש חברתי, ובסופו של דבר להוביל להתערבויות מחמירות יותר.

המימד הגיאופוליטי צובר חשיבות. התחרות בבינה מלאכותית בין ארה"ב לסין נתפסת יותר ויותר כסכסוך אסטרטגי. פיקוח על יצוא, הגבלות השקעות ותוכניות תמיכה ממשלתיות עלולות להשפיע באופן משמעותי על הדינמיקה התחרותית. פרויקט סטארגייט מתוכנן במפורש כתרומה למנהיגות טכנולוגית אמריקאית.

בין אמביציה חזונית לאכזבה כלכלית

תוכניתה של OpenAI להגדיל את ההכנסות מ-13 מיליארד דולר ל-100 מיליארד דולר תוך שלוש שנים מייצגת אחת מתוכניות הצמיחה השאפתניות ביותר בהיסטוריה של תעשיית הטכנולוגיה. הניתוח מראה כי בעוד שתוכנית זו אינה בלתי אפשרית, היא תדרוש מספר תנאים נוחים, שהתקיימותם בו-זמנית יש להחשיב כבלתי סבירה.

נקודות החוזק של OpenAI אינן ניתנות להכחשה. החברה מתגאה במנהיגות טכנולוגית במודלים של שפות בקנה מידה גדול, מותג חזק ובסיס משתמשים עצום. ChatGPT ביססה את מעמדה כשם נרדף לבינה מלאכותית גנרטורה, בדומה לגוגל לחיפוש באינטרנט. שותפויות עם מיקרוסופט ואורקל מבטיחות גישה למשאבי תשתית חיוניים. בסיס ההון של החברה חוזק באמצעות מספר סבבי מימון.

במקביל, האתגרים עצומים. שיעור ההמרה הנמוך של משתמשים משלמים, עלויות הפיתוח הגבוהות והעולות ללא הרף, התחרות המוגברת ובעיות הרווחיות המבניות מציבים מכשולים משמעותיים. התחייבויות התשתית שננקטו עולות בהרבה על ההכנסות הצפויות, ויוצרות לחץ עצום להצלחה.

ישנן מספר השלכות עבור קובעי המדיניות. ראשית, יש לבחון באופן ביקורתי את התמיכה הממשלתית העצומה בתשתית בינה מלאכותית. לפרויקט סטארגייט אולי ערך סמלי, אך הכדאיות הכלכלית שלו מוטלת בספק כאשר משקיעים פרטיים מסכנים מאות מיליארדים ללא הצעת חוק עסקית איתנה. שנית, יש לפתח מסגרות רגולטוריות המאפשרות חדשנות תוך התמודדות בו זמנית עם סיכונים. שלישית, יש לפתור את שאלת האנרגיה: ביקוש החשמל העצום של מרכזי נתונים מבוססי בינה מלאכותית מתנגש עם יעדי האקלים ודורש תגובות מתואמות.

עבור מנהיגים עסקיים, התפתחות זו משמעותה שיש לגשת להשקעות בבינה מלאכותית באופן אסטרטגי, אך ללא ציפיות מוגזמות. שיפורי הפרודוקטיביות מבינה מלאכותית הם אמיתיים, אך הם יתרחשו בהדרגה וידרשו התאמות ארגוניות משמעותיות. חברות צריכות להתנסות, אך לא להסתמך על טכנולוגיות לא בשלות כדי לבנות את מודלי העסקים שלהן.

עבור משקיעים, עולה שאלת הערכת השווי הראויה. הערכת השווי הנוכחית של 500 מיליארד דולר נראית מוצדקת רק אם OpenAI לא רק תשיג את יעדי הצמיחה שלה אלא גם תעלה עליהם, ובמקביל תמצא נתיב לרווחיות. יחס הסיכון-תשואה אינו נוח ביותר עבור משקיעים מאוחרים. עם זאת, משקיעים מוקדמים, שנכנסו בהערכות שווי נמוכות משמעותית, יכולים לממש רווחים משמעותיים גם עם הצלחה בינונית.

אין לזלזל בחשיבות ארוכת הטווח של OpenAI ופיתוח רחב יותר של בינה מלאכותית לכלכלה העולמית, ללא קשר לשאלה האם החברה תשיג את יעדי ההכנסות הספציפיים שלה. מודלים של שפה גדולים ישנו חלקים מעבודת הידע ויאפשרו עלייה משמעותית בפריון. השאלה אינה האם טרנספורמציה זו תתרחש, אלא באיזו מהירות ואילו חברות ייהנו ממנה.

ההיסטוריה מלמדת אותנו שמהפכות טכנולוגיות מלוות לעתים קרובות בהפרזות פיננסיות. מהפכות הרכבות, החשמל, הרכב והאינטרנט כולן ראו שלבים של השקעות יתר מסיביות ואחריהן תיקונים כואבים. אך בסופו של דבר, טכנולוגיות אלו הוכיחו את עצמן כטרנספורמטיביות. המשקיעים שהרוויחו הכי הרבה היו לעתים קרובות לא אלה שבנו את התשתית, אלא אלה שהשתמשו בתשתית זו כדי לפתח מודלים עסקיים חדשניים.

OpenAI נמצאת בנקודת מפנה. החברה חייבת להוכיח שהיא יכולה לא רק לפתח טכנולוגיה מרשימה, אלא גם לתרגם אותה למודל עסקי רווחי. השנתיים-שלוש הבאות יהיו מכריעות. אם OpenAI לא תצליח להשיג את מטרותיה, ההשלכות יגיעו הרבה מעבר לחברה ויזעזעו את כל מגזר הבינה המלאכותית. עם זאת, אם היא תצליח, היא תכתוב מחדש את כללי הצמיחה התאגידית ותסמן באופן פוטנציאלי את תחילתה של תקופה חדשה בהיסטוריה העסקית.

הממצא המרכזי של ניתוח זה הוא ש-OpenAI זקוקה לחוקי קנה מידה חדשים, לא רק לביצועי מודלי הבינה המלאכותית שלה, אלא מעל לכל למודל העסקי שלה. חוקי הפיזיקה והמתמטיקה השולטים באימון רשתות עצביות הם אתגר אחד. חוקי הכלכלה וחוקי השוק, הקובעים כיצד חברה יכולה לצמוח באופן בר-קיימא ולהפוך לרווחית, חשובים לפחות באותה מידה. OpenAI חייבת לשלוט בשניהם כדי לממש את חזונה.

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש