Повторяется ли пузырь доткомов 2000 года? Критический анализ текущего бума ИИ.
Предварительная версия Xpert
Выбор голоса 📢
Опубликовано: 27 сентября 2025 г. / Обновлено: 27 сентября 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Повторяется ли пузырь доткомов 2000 года? Критический анализ текущего бума ИИ – Изображение: Xpert.Digital
Дыра в 800 миллиардов долларов: почему мечта об искусственном интеллекте может скоро остаться без денег
Миллиардные убытки OpenAI: даже подписка за 200 долларов — убыточный бизнес. Как долго это может продолжаться?
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта охватил мировые рынки, и его мощь напоминает времена, которые многие инвесторы до сих пор испытывают с отвращением: пузырь доткомов на рубеже тысячелетий. Параллели поразительны: астрономические оценки компаний с едва прибыльными бизнес-моделями, менталитет золотой лихорадки, когда сотни миллиардов долларов вкладываются в одну-единственную технологию, и твёрдая уверенность в том, что мы находимся на пороге экономической революции. Но по мере того, как такие технологические гиганты, как Microsoft и Google, ввязываются в беспрецедентную гонку вооружений за превосходство в сфере искусственного интеллекта, растут сомнения в устойчивости этого бума.
Тревожное исследование Bain & Company предсказывает дефицит финансирования в размере 800 миллиардов долларов, поскольку доходы отрасли значительно отстают от стремительно растущих затрат на вычислительные мощности и инфраструктуру. Даже лидер отрасли, OpenAI, тратит миллиарды и терпит убытки на подписках — явный признак того, что монетизация технологии представляет собой серьёзное препятствие. В то же время, новый конкурент из Китая, предлагающий недорогие услуги, сеет недовольство и грозит подорвать дорогостоящие бизнес-модели традиционных поставщиков.
Но действительно ли сравнение с эпохой доткомов оправдано? Существуют существенные различия: современные технологии более зрелые и уже прочно вошли в повседневный бизнес. Более того, этот бум финансируется не за счёт мелких инвесторов, берущих кредиты, а из переполненных казны самых прибыльных корпораций мира. Поэтому ключевой вопрос, который определит триллионы долларов инвестиций и будущее мировой экономики, заключается в следующем: находимся ли мы в начале долгосрочного технологического процесса или на финальной стадии гигантского спекулятивного пузыря, готового лопнуть?
Подходит для:
- Странный бум в США: шокирующая правда показывает, что бы произошло на самом деле без шумихи вокруг искусственного интеллекта
Паника OpenAI из Китая: как дешевый провайдер теперь заставляет технологических гигантов потеть
Неужели мы снова оказались в спекулятивном пузыре, подобном печально известному пузырю доткомов 2000 года? Этот вопрос сейчас занимает инвесторов, аналитиков и технологических экспертов по всему миру. Стремительный рост искусственного интеллекта и связанные с ним миллиардные инвестиции поразительно напоминают о конце 1990-х годов. Тогда ажиотаж вокруг интернета привёл к заоблачным оценкам стоимости компаний и завершился грандиозным крахом. Сегодня компании, занимающиеся разработкой ИИ, сталкиваются с похожими проблемами: астрономические оценки сталкиваются с неясными бизнес-моделями, а разрыв между инвестициями и реальными доходами продолжает увеличиваться.
Исторические параллели с пузырем доткомов
Динамика эпохи доткомов
Пузырь доткомов конца 1990-х годов был вызван появлением революционной новой технологии — интернета, который, подобно искусственному интеллекту сегодня, воспринимался как преобразующая сила. В период с 1996 по 2000 год оценки технологических компаний достигли астрономических высот, а коэффициенты цена/прибыль 50, 70 или 100 стали обычным явлением для акций Nasdaq. Инвесторы верили в светлое будущее, в котором традиционные бизнес-модели будут революционизированы интернет-решениями.
Переломный момент наступил в марте 2000 года, когда первые стартапы обанкротились, и суровая экономическая реальность совпала с завышенными ожиданиями. Компаниям пришлось инвестировать больше, чем они предполагали, выручка оказалась ниже ожидаемой, а потери денежных средств больше не оправдывали завышенных оценок.
Текущие рыночные оценки в сравнении
Сегодняшний индекс S&P 500, скорректированный с учётом циклических колебаний, демонстрирует поразительное сходство с тем временем. Текущая оценка в 38 раз превышает прибыль за последние десять лет. Как отмечают стратеги Morgan Stanley, только во время пузыря доткомов оценка была выше.
Генри Блоджет, бывший ведущий аналитик эпохи доткомов, предупреждает о странных параллелях с нынешним бумом ИИ. Он подчёркивает, что влияние интернета и ИИ выходит далеко за рамки технологической индустрии. Инвестиции в инфраструктуру ИИ только в этом году составили не менее 400 миллиардов долларов, что значительно усилило мировую экономику и фондовые рынки.
Дефицит финансирования в индустрии ИИ
Тревожный прогноз Bain & Company
Недавнее исследование Bain & Company выявило угрожающий дефицит финансирования в сфере ИИ. К 2030 году таким компаниям, как OpenAI, Google и DeepSeek, потребуется ежегодно генерировать около 2 триллионов долларов для покрытия растущих расходов на вычислительные мощности и инфраструктуру. Однако, по прогнозам консультантов, отрасль не сможет достичь этой цели примерно на 800 миллиардов долларов.
Дэвид Кроуфорд, председатель отдела глобальных технологий Bain & Company, предупреждает: «Если нынешние законы о масштабировании сохранятся, искусственный интеллект будет всё больше обременять глобальные цепочки поставок». Это расхождение между требуемыми и ожидаемыми доходами поднимает фундаментальные вопросы об оценке и бизнес-моделях отрасли ИИ.
Проблемы монетизации ведущих компаний
Компания OpenAI, стоящая за ChatGPT, является ярким примером проблем с монетизацией в отрасли. Несмотря на оценку в 300 миллиардов долларов и 700 миллионов активных пользователей в неделю, у компании всего пять миллионов платящих клиентов. Убытки компании в 2024 году составили около 5 миллиардов долларов, а на 2025 год прогнозируется убыток в размере до 9 миллиардов долларов.
Особую проблему представляет то, что даже более дорогая подписка на ChatGPT Pro стоимостью 200 долларов в месяц приносит убытки, поскольку пользователи используют больше услуг, чем ожидалось. Генеральный директор Сэм Альтман называет эту ситуацию «безумной», подтверждая сложности с покрытием расходов.
Массивные инвестиции против неясной доходности
Гонка вооружений стоимостью 500 миллиардов долларов
Крупнейшие американские технологические компании увеличивают инвестиции в ИИ до беспрецедентного уровня. Microsoft, Meta и Google планируют вложить в проекты в области ИИ в общей сложности 215 миллиардов долларов к 2025 году. Amazon объявила о дополнительных инвестициях в размере 100 миллиардов долларов. Эти расходы в первую очередь пойдут на расширение центров обработки данных и разработку новых моделей ИИ.
Инвестиции выросли более чем вдвое с момента запуска ChatGPT. К 2024 году четыре крупнейшие технологические компании вложили в ИИ в общей сложности 246 миллиардов долларов, что на 63% больше, чем годом ранее. К началу 2030-х годов годовые расходы на ИИ могут превысить 500 миллиардов долларов.
Подходит для:
- Остановка AI в 500 миллиардов долларов в Соединенных Штатах останавливается? Microsoft поднимает несколько запланированных центров обработки данных
Спрос на энергию и проблемы инфраструктуры
Bain прогнозирует, что к 2030 году дополнительный мировой спрос на вычислительные мощности может достичь 200 гигаватт, половина из которых будет приходиться на США. Энергопотребление центров обработки данных ИИ увеличится с 50 миллиардов киловатт-часов в 2023 году до примерно 550 миллиардов киловатт-часов в 2030 году — то есть в одиннадцать раз.
Это масштабное расширение окажет значительное воздействие на окружающую среду. Несмотря на развитие возобновляемой энергетики, выбросы парниковых газов от центров обработки данных вырастут с 212 миллионов тонн в 2023 году до 355 миллионов тонн в 2030 году. Потребление воды для охлаждения за тот же период увеличится почти в четыре раза, достигнув 664 миллиардов литров.
Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) — платформа и решение B2B | Xpert Consulting
Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital
Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.
Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.
Краткий обзор основных преимуществ:
⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.
🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.
💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.
🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.
📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.
Подробнее об этом здесь:
Грядёт ли новый кризис доткомов? Контролируемая коррекция или крах? Дешёвые модели, жёсткое ценовое давление? Миллиардные убытки против реальной выгоды?
Отличия от пузыря доткомов
Структуры финансирования и минимизация рисков
Генри Блоджет выделяет два ключевых отличия от пузыря доткомов. Во-первых, значительная часть деятельности в сфере ИИ финансируется на частных рынках, а значит, розничные инвесторы в случае краха пострадают меньше. Во-вторых, развитие финансируется в основном за счёт прибыли технологических гигантов, а не за счёт долга.
Эти структурные различия могут ограничить последствия потенциального краха ИИ. Блоджет отмечает: «Крах ИИ будет очень болезненным. Фондовые рынки и коммерческая недвижимость сильно пострадают, гигантские проекты центров обработки данных будут проданы по смехотворно низким ценам, а сотни стартапов и поставщиков услуг обанкротятся. Но, по крайней мере, пока ущерб будет ограниченным».
Подходит для:
- Большой пузырь искусственного интеллекта лопается: почему ажиотаж прошел и выигрывают только крупные игроки
Зрелость базовой технологии
В отличие от эпохи доткомов, когда интернет был ещё в зачаточном состоянии, ИИ уже демонстрирует конкретные возможности и преимущества. Согласно опросу Bain, почти все компании начали использовать ИИ при выводе продуктов на рынок. 62% уже работают с более чем двумя вариантами использования, а 57% заявили, что ИИ превзошёл их ожидания.
Тем не менее, более половины опрошенных компаний признают, что им ещё не удалось создать достаточную базу данных для полной реализации потенциала технологии. В качестве основных проблем были названы неполные или низкокачественные наборы данных, а также неоптимально настроенные технологии.
DeepSeek как поворотный момент
Экономически эффективные инновации из Китая
Китайский стартап DeepSeek произвел фурор в индустрии искусственного интеллекта, представив модель R1. При предполагаемой стоимости разработки всего в 5,6 млн долларов компания разработала модель, способную конкурировать с значительно более дорогими американскими моделями. Для сравнения, разработка GPT-4o от OpenAI обошлась примерно в 80 млн долларов.
Цены DeepSeek значительно ниже, чем у конкурентов. Модели компании в 20–40 раз дешевле аналогичных моделей OpenAI. Модель Reasoner от DeepSeek стоит 53 цента за миллион входных токенов, тогда как модель o1 от OpenAI стоит 15 долларов за то же количество.
Подходит для:
- Эффективность вместо гигантизма: то, что стоит за успехом Deepseek - Дональд Трамп назвал Deepseek «вызовом по борьбе».
Влияние на динамику отрасли
Успех DeepSeek ставит под сомнение прежние представления об индустрии искусственного интеллекта. Компания доказывает, что передовой ИИ возможен даже без многомиллиардных бюджетов, что создаёт для традиционных поставщиков значительное ценовое давление. Это развитие событий подчёркивает интересный побочный эффект экспортных ограничений США: технические ограничения вынудили компанию внедрять программные инновации для оптимального использования имеющегося оборудования.
За несколько недель ИИ-помощник DeepSeek завоевал 21% мировой доли пользователей программ LLM и потеснил ChatGPT с позиции самого популярного бесплатного приложения в App Store от Apple. Столь быстрое проникновение на рынок подчёркивает волатильность рынка ИИ и опасность для устоявшихся поставщиков услуг с затратными бизнес-моделями.
Подходит для:
Новые технологические области и их потенциал
Квантовые вычисления как долгосрочная перспектива
По данным Bain, квантовые вычисления могут увеличить рыночную стоимость до 250 млрд долларов в течение следующих десяти лет, в первую очередь в сфере финансов, фармацевтики, логистики и материаловедения. Ожидается, что объём рынка вырастет с 1,65 млрд долларов в 2024 году до 64,12 млрд долларов к 2037 году, что соответствует совокупному годовому темпу роста в 32,2%.
Однако на этом пути стоят как минимум четыре основных препятствия: зрелость аппаратного обеспечения, разработка алгоритмов, квантовое машинное обучение и практическая рентабельность. Аналитики ожидают не внезапного прорыва, а скорее постепенного внедрения в нишевые области.
Гуманоидная робототехника на ранних стадиях
Хотя человекоподобные роботы привлекают капитал, они по-прежнему сильно зависят от человеческого контроля. Goldman Sachs прогнозирует, что к 2035 году объём рынка человекоподобных роботов достигнет 38 миллиардов долларов — более чем в шесть раз больше, чем прогнозировалось в предыдущем году. Другое исследование даже предсказывает, что к 2030 году в эксплуатации будет 20 миллионов человекоподобных роботов.
Первые промышленные пилотные проекты показывают многообещающие результаты: срок окупаемости составляет менее 0,56 года. Такие компании, как Boston Dynamics, Agility Robotics и Tesla, продвигают разработки, причём Tesla планирует выпустить несколько тысяч роботов Optimus в этом году.
Автономные агенты как область роста
По оценкам Bain, в течение следующих трёх-пяти лет компании будут инвестировать до 10% своего технологического бюджета в развитие ключевых возможностей, таких как создание автономных агентов, выполняющих сложные задачи практически самостоятельно. Это развитие может открыть новые источники дохода и значительно повысить эффективность систем искусственного интеллекта.
Критическая оценка рыночной ситуации
Время возможного образования пузырей
Главный вопрос: лопнет ли пузырь через несколько лет или всего через несколько месяцев? Генри Блоджет формулирует это лаконично: «Сейчас 1996 или 1999?» Однозначного ответа нет, но показатели показывают как параллели, так и важные различия с эпохой доткомов.
Deutsche Bank предупреждает о странной истине, лежащей в основе экономического бума в США: без масштабных инвестиций в ИИ США уже находились бы в рецессии. Джордж Саравелос выразил это шокирующей фразой : «ИИ-машины буквально спасают экономику США». Экономический рост достигается не за счёт революционных приложений ИИ, а за счёт простого создания инфраструктуры для создания мощностей ИИ.
Устойчивость текущих разработок
Исследование Bain & Company критически освещает вопрос устойчивости нынешней эйфории вокруг искусственного интеллекта. Хотя использование языковых моделей и других приложений стремительно растёт во всём мире, обещанного повышения эффективности и новых источников дохода пока недостаточно для покрытия гигантских инвестиций.
Особую проблему представляет то, что многие компании, занимающиеся разработкой ИИ, пока не могут успешно монетизировать свои продукты. Например, OpenAI не ожидает положительного денежного потока до 2029 года. Другие гиганты отрасли также отдают приоритет росту, а не прибыльности, и надеются на будущую экономию за счёт масштаба.
Возможные сценарии и последствия
Сценарий контролируемого спада
В лучшем случае индустрия ИИ может стабилизироваться благодаря технологическому прогрессу и новым бизнес-моделям. Внедрение рекламы в ИИ-сервисы, такие как ChatGPT, может открыть новые источники дохода. Прогнозы предсказывают, что OpenAI может генерировать миллиарды долларов дохода благодаря «монетизации бесплатных пользователей» начиная с 2026 года и до 25 миллиардов долларов к 2029 году.
Постепенная зрелость технологии может привести к появлению устойчивых бизнес-моделей. Модели рассуждений, способные к сложным рассуждениям и действиям, подобным действиям агентов, требуют в сотни и тысячи раз большей вычислительной мощности, но также могут оправдать соответствующее повышение цен.
Сценарий краха рынка
В худшем случае крах искусственного интеллекта может вызвать хаос, подобный краху пузыря доткомов. Фондовые рынки и коммерческая недвижимость пострадают в кратчайшие сроки, гигантские проекты центров обработки данных будут распроданы по смехотворно низким ценам, а сотни стартапов и поставщиков услуг обанкротятся.
Прогнозируемый Bain & Company дефицит финансирования в размере 800 миллиардов долларов может привести к консолидации отрасли. Выживут только наиболее финансово устойчивые компании, в то время как более мелкие поставщики и стартапы могут исчезнуть с рынка.
Крах или контролируемая коррекция? Критические годы ИИ
Индустрия ИИ переживает переломный момент. Хотя параллели с пузырём доткомов очевидны — астрономические оценки, неясные бизнес-модели и растущий разрыв между инвестициями и доходами, — существуют и важные различия. Технологии ИИ уже демонстрируют конкретные возможности и преимущества, финансирование в основном обеспечивают прибыльные технологические гиганты, а рынок меньше зависит от розничных инвесторов.
Задача заключается в успешной монетизации огромных инвестиций. Такие компании, как OpenAI, должны доказать, что способны превратить свои многомиллиардные убытки в устойчивую прибыль. Разработка недорогих моделей ИИ такими поставщиками, как DeepSeek, ещё больше усиливает давление и может привести к ценовой войне, которая ещё больше осложнит достижение рентабельности.
Перерастёт ли пузырь искусственного интеллекта в контролируемую коррекцию или в драматический крах, зависит от способности отрасли своевременно разрабатывать жизнеспособные бизнес-модели. Ближайшие годы покажут, оправдает ли искусственный интеллект возложенные на него огромные надежды или мы станем свидетелями повторения краха доткомов. Ответ на вопрос «Сейчас 1996 или 1999?» определит судьбу триллионов долларов инвестиций и будущее технологической отрасли.
Ваша трансформация искусственного интеллекта, интеграция ИИ и эксперт по индустрии платформ AI
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.
☑ Создание или перестройка стратегии ИИ
☑️ Пионерское развитие бизнеса
Наш опыт в развитии бизнеса, продажах и маркетинге в США
Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность
Подробнее об этом здесь:
Тематический центр с идеями и опытом:
- Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
- Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
- Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
- Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях