Мания величия? Гиперрост в кредит: ставка OpenAI (ChatGPT) на 100 миллиардов долларов против экономической истории

Диссонанс между технологическими обещаниями и экономической реальностью

OpenAI поставила перед собой задачу расширить горизонты развития искусственного интеллекта. Компания не только делает амбициозные прогнозы относительно производительности своих моделей, но и планирует рост выручки, превосходящий все исторические показатели. Текущий анализ Epoch AI рисует впечатляющую картину: OpenAI планирует увеличить выручку с 13 миллиардов долларов в 2025 году до 100 миллиардов долларов к 2028 году. Это соответствует требуемому годовому темпу роста в 97 процентов в течение трёх лет. Для сравнения, даже самым быстрорастущим компаниям в новейшей истории технологий, таким как Tesla и Meta, потребовалось семь лет, чтобы совершить скачок с 10 миллиардов долларов до 100 миллиардов долларов годового дохода, а Google потребовалось целое десятилетие. OpenAI стремится достичь этого рубежа всего за три года — темпы, которые, по данным Epoch AI, не имеют исторических прецедентов.

Эти амбиции поднимают фундаментальные вопросы. Является ли это законным продолжением технологической революции, чей преобразующий потенциал меняет правила рыночной экономики? Или мы наблюдаем повторение исторических закономерностей, когда завышенные ожидания роста и масштабные инвестиции в инфраструктуру неизбежно приводят к избыточным мощностям и экономическому сбою? Ответ, вероятно, лежит где-то посередине и требует детального анализа технологических, экономических и структурных факторов, определяющих траекторию роста OpenAI.

В данной статье анализируется стратегия роста OpenAI в контексте экономической истории, изучаются базовые рыночные механизмы и оценивается вероятность достижения компанией своих целей. В статье освещаются как инновационные преимущества, так и структурные риски, связанные с такой агрессивной стратегией расширения. Анализ состоит из восьми разделов: исторический обзор, выявление основных факторов, определяющих текущий бум ИИ, обзор текущей ситуации, сравнительные примеры, критическая оценка рисков, взгляд на потенциальные пути развития и заключение о стратегических выводах.

Подходит для:

• Прибыль превыше принципов? Секс-революция: ChatGPT становится грязным, и почему OpenAI теперь фокусируется на эротике.

От исследовательской лаборатории до самого дорогого стартапа в мире

История OpenAI неразрывно связана с развитием крупномасштабных языковых моделей и более широкой коммерциализацией искусственного интеллекта. Основанная в 2015 году как некоммерческая исследовательская организация, компания изначально позиционировала себя как противовес крупным технологическим корпорациям, преследуя цель разработки искусственного интеллекта на благо всего человечества. Основатели компании, включая Сэма Альтмана и Илона Маска, с самого начала осознали, что разработка передовых систем ИИ потребует огромных капиталовложений.

Решающий поворотный момент наступил в 2019 году с переходом к гибридной структуре, сочетающей коммерческие и некоммерческие элементы. Эта реорганизация позволила OpenAI получить первоначальные инвестиции в размере миллиарда долларов от Microsoft. Партнёрство с софтверным гигантом оказалось стратегически ценным: OpenAI получила доступ к облачной инфраструктуре Microsoft Azure и необходимым вычислительным ресурсам, а Microsoft, в свою очередь, получила эксклюзивный доступ к технологиям OpenAI.

В последующие годы выручка компании поначалу росла умеренно. В 2020 году выручка OpenAI составила всего 3,5 миллиона долларов, но годом позже достигла 28 миллионов. Прорыв произошёл в ноябре 2022 года с выпуском ChatGPT, чат-бота на основе GPT-3.5, который охватил миллион пользователей за пять дней и преодолел порог в 100 миллионов за два месяца. Этот вирусный успех мгновенно превратил OpenAI из исследовательской лаборатории в коммерческий гигант.

Рост выручки резко ускорился. В 2023 году годовой доход OpenAI впервые превысил отметку в 1 миллиард долларов, достигнув 1,6 миллиарда долларов. В 2024 году выручка увеличилась более чем вдвое, достигнув 3,7 миллиарда долларов. На 2025 год компания прогнозирует годовую выручку в размере 13 миллиардов долларов, что на 251% больше, чем в предыдущем году. Эта динамика подкрепляется темпами роста примерно в 3,2 раза в год с конца 2023 года.

Параллельно с ростом выручки, оценка компании взлетела до головокружительных высот. В ходе раунда финансирования в марте 2025 года OpenAI была оценена в 300 миллиардов долларов. Всего несколько месяцев спустя, в октябре 2025 года, оценка достигла отметки в 500 миллиардов долларов благодаря вторичной продаже акций таким инвесторам, как SoftBank, Thrive Capital и T. Rowe Price. Это сделало OpenAI самым дорогим стартапом в мире, обогнав даже SpaceX Илона Маска.

Это историческое событие подчёркивает необычайную скорость, с которой OpenAI превратился из исследовательского проекта в одного из ведущих игроков мировой индустрии ИИ. В то же время возникает вопрос: основаны ли эти оценки на реалистичных предположениях о будущем росте и прибыльности или же они представляют собой переоценку, напоминающую о предыдущих технологических пузырях.

Водители, игроки и механики рынка ИИ

Нынешний бум искусственного интеллекта обусловлен сложным взаимодействием различных факторов. В основе этого лежат сами технологические инновации: крупномасштабные языковые модели достигли значительного прогресса в обработке естественного языка, логическом мышлении и решении сложных задач в последние годы. Эти возможности открывают возможности для их применения практически во всех секторах экономики, от автоматизации обслуживания клиентов до разработки программного обеспечения и научных исследований.

Ключевых игроков можно разделить на несколько категорий. Прежде всего, это разработчики масштабных языковых моделей, такие как OpenAI, Google с Gemini и Anthropic с Claude. Эти компании борются за технологическое лидерство и долю рынка, при этом OpenAI в настоящее время занимает доминирующее положение благодаря ChatGPT. Доля ChatGPT на рынке ИИ-помощников оценивается в 62,5%.

Вторая ключевая группа — поставщики инфраструктуры. Nvidia доминирует на рынке ускорителей ИИ с долей рынка около 95%. Графические процессоры компании, особенно серии H100 и A100, стали незаменимыми для обучения и запуска больших языковых моделей. Nvidia получает огромную прибыль от бума ИИ и в последние годы многократно увеличила свою стоимость. Однако в последнее время на рынок вышли другие игроки, такие как AMD и Broadcom, пытаясь оспорить доминирование Nvidia.

Третью важную категорию игроков составляют поставщики облачных услуг, такие как Microsoft Azure, Amazon Web Services и Oracle. Они предоставляют вычислительные мощности, необходимые для обучения и запуска моделей ИИ. Тесное партнёрство OpenAI с Microsoft и Oracle особенно важно в этом отношении.

Структуры экономического стимулирования, определяющие деятельность этих игроков, сложны. Для OpenAI и её конкурентов речь идёт о завоевании доминирующего положения на рынке в технологическом сегменте, который потенциально способен преобразовать значительную часть интеллектуального труда. По оценкам McKinsey, генеративный ИИ может ежегодно вносить от 2,6 до 4,4 триллиона долларов в глобальный экономический рост. С учётом таких прогнозов даже инвестиции в сотни миллиардов долларов представляются оправданными.

Для поставщиков инфраструктуры, таких как Nvidia, это создаёт прямой спрос на их продукцию. Рыночные механизмы подчиняются самоподдерживающейся логике: чем больше капитала вливается в разработку более крупных и мощных моделей, тем выше спрос на вычислительную мощность и, следовательно, на чипы. Эта динамика привела к настоящей гонке вооружений, когда такие компании, как OpenAI, заключают долгосрочные контракты на поставку на сотни миллиардов долларов.

Другим ключевым фактором является доступность капитала. Низкие процентные ставки последних лет и всеобщая эйфория вокруг искусственного интеллекта привели к тому, что инвесторы готовы вкладывать огромные суммы в стартапы в области ИИ. Только в первой половине 2025 года OpenAI закрыла раунд финансирования на сумму 40 миллиардов долларов, а также привлекла возобновляемую кредитную линию на 4 миллиарда долларов. Этот приток капитала позволяет компании реализовывать амбициозные планы по расширению, несмотря на огромные операционные убытки.

Нормативно-правовая база также играет свою роль, хотя и неоднозначную. С одной стороны, на таких важных рынках, как Европейский союз, предпринимаются попытки ужесточить регулирование систем ИИ, что может привести к увеличению затрат на разработку. С другой стороны, правительства, особенно в США, активно поддерживают разработку ИИ. Проект Stargate, общий объём которого за четыре года составил 500 миллиардов долларов и представляет собой крупнейшую в истории инициативу по созданию инфраструктуры ИИ, был запущен при активной поддержке администрации Трампа.

Базовые рыночные механизмы демонстрируют характеристики, типичные для технологических рынков. Это рынок с высокими фиксированными издержками и низкими предельными издержками: разработка крупной языковой модели обходится в сотни миллионов или даже несколько миллиардов долларов, в то время как стоимость ответа на запрос одного пользователя сравнительно невелика. Это приводит к значительной экономии за счёт масштаба и способствует возникновению олигополий и даже монополий.

В то же время это рынок с сетевыми эффектами: чем больше пользователей используют такую ​​платформу, как ChatGPT, тем ценнее она становится благодаря генерируемым данным и отзывам пользователей, которые могут способствовать совершенствованию моделей. Однако в случае крупных языковых моделей эти сетевые эффекты менее выражены, чем, например, в социальных сетях, поскольку пользователи могут относительно легко переключаться между разными провайдерами, если конкурент предлагает более качественную модель.

Показатели беспрецедентного расширения и его пределы

Текущее положение OpenAI характеризуется несоответствием между впечатляющим ростом и колоссальными финансовыми убытками. В первой половине 2025 года выручка компании составила 4,3 млрд долларов, что на 16% превышает показатель за весь предыдущий год. Однако в то же время OpenAI зафиксировала операционный убыток в размере 7,8 млрд долларов. Таким образом, маржа убытков составляет 181% от выручки, что наглядно демонстрирует, что компания тратит почти на два доллара больше на каждый заработанный доллар.

Основные источники затрат чётко определены. Только в первой половине 2025 года на исследования и разработки было потрачено около 6,7 млрд долларов. Значительная часть этой суммы приходится на вычислительные затраты на обучение новых моделей и эксплуатацию ChatGPT. Оценки затрат на обучение следующего поколения моделей значительно различаются: в то время как GPT-4 обошлась примерно в 100–200 млн долларов, затраты на обучение GPT-5 могут составить от 500 млн до 2 млрд долларов, в зависимости от источника. Эти экспоненциальный рост затрат на разработку представляет собой ключевую проблему.

К этому добавляются расходы на персонал, которые также стремительно растут. В первой половине 2025 года компания OpenAI предоставила своим сотрудникам опционы на акции на сумму 2,5 миллиарда долларов, что почти вдвое больше, чем за весь предыдущий год. Острая конкуренция за специалистов в области ИИ приводит к росту зарплат и вынуждает компании предлагать щедрые компенсационные пакеты.

База пользователей ChatGPT продолжает динамично расти. В октябре 2025 года число еженедельно активных пользователей платформы составило от 700 до 800 миллионов. Это вдвое больше, чем в феврале 2025 года, когда их число составляло 400 миллионов. Платформа ежедневно обрабатывает 2,5 миллиарда запросов и занимает пятое место среди самых посещаемых веб-сайтов в мире.

Однако главная проблема заключается в коэффициенте конверсии. Только пять процентов пользователей платят за подписку, будь то ChatGPT Plus за 20 долларов в месяц или ChatGPT Pro за 200 долларов в месяц. Это соответствует примерно 40 миллионам платящих пользователей. Даже этот сравнительно низкий коэффициент конверсии выше среднего показателя в индустрии генеративного ИИ, где только три процента пользователей готовы платить. Тем не менее, факт остаётся фактом: 95 процентов пользовательской базы в настоящее время не получают прямого дохода.

Примерно 75% общего дохода приходится на потребительские продукты, в основном на подписки на ChatGPT. Корпоративный сегмент, несмотря на рост, остаётся сравнительно небольшим. В июне 2025 года OpenAI сообщила о трёх миллионах платящих корпоративных клиентов своих продуктов ChatGPT Enterprise, ChatGPT Team и ChatGPT Edu. К сентябрю это число выросло до пяти миллионов. Несмотря на уверенный рост, сегмент B2B значительно отстаёт от потребительского.

Оценка в 500 миллиардов долларов подразумевает, что соотношение цены и продаж примерно в 38,5 раза превышает прогнозируемую выручку в 13 миллиардов долларов к 2025 году. Для сравнения, компании-разработчики программного обеспечения обычно оцениваются в два-четыре раза больше своего годового дохода. Даже высококачественные SaaS-компании с высокими темпами роста редко достигают мультипликаторов выше десяти. Таким образом, оценка OpenAI в несколько раз превышает средние исторические значения и отражает экстремальные ожидания инвесторов относительно роста.

Эти ожидания основаны на предположении, что OpenAI сможет достичь своего целевого дохода в 100 миллиардов долларов к 2028 году. Для этого компании предстоит преодолеть ряд трудностей: число платящих пользователей должно значительно увеличиться, возможно, до 200–300 миллионов. В то же время ей потребуется разработать новые источники дохода, такие как реклама, интеграция с электронной коммерцией или дорогостоящие инструменты повышения производительности для бизнеса.

Инфраструктурные обязательства, взятые на себя OpenAI, усугубляют давление, связанное с необходимостью достижения успеха. Общая сумма контрактов с Nvidia, AMD и Broadcom за десятилетие составляет около 1,3 триллиона долларов. Проект Stargate предусматривает инвестиции в размере 500 миллиардов долларов в течение четырёх лет. Эти обязательства значительно превышают текущие и даже прогнозируемые доходы и требуют постоянных вливаний капитала со стороны инвесторов или значительно более быстрого роста рентабельности.

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:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Уроки роста цифровых гигантов и их ограничения

Анализ сопоставимых компаний и их путей роста даёт ценную информацию об осуществимости амбиций OpenAI. Google, ныне Alphabet, достигла отметки в 100 миллиардов долларов годового дохода в течение десяти лет после своего IPO в 2004 году. Компания получила выгоду от практически монопольного доступа к прибыльному рынку поисковых систем и смогла получать высокую рентабельность от рекламы. Бизнес-модель Google основывалась на низких предельных издержках и сильных сетевых эффектах, что обеспечивало постоянную прибыльность.

Компании Meta, ранее известной как Facebook, также потребовалось семь лет, чтобы вырасти с 10 до 100 миллиардов долларов. Meta также выиграла от мощных сетевых эффектов и высокорентабельной бизнес-модели, основанной на рекламе. Ключом к успеху Meta стала её способность монетизировать огромную базу пользователей, сначала на настольных компьютерах, а затем и на мобильных устройствах. Приобретение Instagram и WhatsApp ещё больше расширило её клиентскую базу.

Tesla представляет собой интересный пример для сравнения, поскольку работает в капиталоёмкой отрасли с низкой рентабельностью. Tesla также достигла своей цели в 100 миллиардов долларов выручки примерно за семь лет, но этому способствовал период исключительно высокой оценки стоимости акций производителей электромобилей и харизматичный генеральный директор, олицетворявший бренд. Tesla годами боролась с проблемами рентабельности и отрицательным денежным потоком, прежде чем преодолеть порог рентабельности.

Сравнение этих компаний выявляет как параллели, так и важные различия с OpenAI. Все три компании извлекли выгоду из технологических инноваций, преобразивших существующие рынки. У всех трёх были сильные бренды и харизматичные лидеры. Однако Google и Meta достигли прибыльности значительно раньше OpenAI. Tesla же, напротив, несла убытки в течение длительного времени, но смогла компенсировать их благодаря постоянному привлечению капитала.

Ключевое различие заключается в природе эффекта масштаба. В Google и Meta стоимость на одного пользователя значительно снижается по мере роста пользовательской базы, поскольку расходы на инфраструктуру остаются относительно постоянными. Однако в OpenAI вычислительные затраты растут практически пропорционально использованию, поскольку каждый запрос к ChatGPT потребляет вычислительные ресурсы. Генеральный директор Сэм Альтман признал, что OpenAI теряет деньги на подписке на ChatGPT Pro стоимостью 200 долларов, поскольку пользователи используют сервис интенсивнее, чем ожидалось. Это указывает на фундаментальную проблему: без значительного снижения затрат рост не приводит автоматически к повышению рентабельности.

Другое уместное сравнение касается компаний, которым не удалось сохранить чрезвычайно быстрый рост. Во время пузыря доткомов в конце 1990-х годов появились сотни интернет-компаний с аналогичными амбициозными прогнозами роста. Большинство из них потерпели неудачу, поскольку выручка не соответствовала ожиданиям, и инвесторы в конечном итоге потеряли терпение. Телекоммуникационный сектор также столкнулся с массовыми ошибочными инвестициями, поскольку компании строили оптоволоконные сети с пропускной способностью, значительно превышающей реальный спрос.

Китайские разработки ИИ предлагают ещё один интересный момент для сравнения. DeepSeek, относительно неизвестный китайский стартап, произвел фурор в начале 2025 года, выпустив языковую модель, которая могла бы конкурировать с ведущими западными моделями, но, как сообщается, стоила гораздо меньше. Разработка модели R1 от DeepSeek, по имеющимся данным, обошлась всего в 5,6 миллиона долларов, в то время как GPT-4 потребовала более 100 миллионов долларов. Если будет подтверждено, что сопоставимой производительности можно достичь при значительно меньших ресурсах, это поставит под сомнение предположение о том, что масштабные инвестиции в вычислительную мощность — единственный путь к созданию продвинутых систем ИИ.

Подходит для:

• Является ли ChatGPT от OpenAI и Google Gemini AIaaS — искусственным интеллектом как услугой?

Неурядицы, неопределенности и анатомия возможных нежелательных событий

Риски, связанные со стратегией роста OpenAI, можно разделить на несколько категорий. Во-первых, существует значительная технологическая неопределенность. Так называемые законы масштабирования, согласно которым более крупные модели с большим объемом обучающих данных и вычислительной мощностью автоматически улучшаются, могут достичь своего предела. Имеются признаки того, что новые модели уже не демонстрируют такого же прироста производительности, как модели предыдущих поколений. Например, сообщается, что OpenAI GPT-5 потреблял меньше вычислительной мощности во время обучения, чем GPT-4.5, не давая при этом значительно лучших результатов. Это может указывать на то, что простые законы масштабирования больше не работают и требуются новые подходы.

Конкуренция становится всё более ожесточённой. Google с Gemini, Anthropic с Claude и Meta с моделями Llama активно инвестируют в разработку конкурирующих систем. Каждый из этих игроков обладает значительными ресурсами и налаженными каналами распространения. Google может интегрировать Gemini в свои инструменты поиска и повышения производительности, а Meta — в Facebook, Instagram и WhatsApp. У OpenAI нет сопоставимой экосистемы, что усиливает её зависимость от ChatGPT как основного канала распространения.

Структура затрат представляет собой структурную проблему. Вычислительные затраты на запуск больших языковых моделей огромны и растут по мере использования. OpenAI тратит, по оценкам, от 60 до 80% своего дохода только на вычислительные затраты. Это оставляет мало возможностей для рентабельности, особенно учитывая дополнительные расходы на персонал, исследования и эксплуатацию. Необходимо значительное снижение затрат на вывод, но будет ли это достигнуто и когда, остаётся неясным.

Зависимость от нескольких поставщиков инфраструктуры создаёт дополнительные риски. Nvidia практически полностью контролирует рынок ускорителей ИИ, что даёт компании значительную ценовую свободу. Хотя OpenAI пытается снизить эту зависимость за счёт контрактов с AMD и Broadcom, этим альтернативам требуется время для наращивания производственных мощностей. Перебои с поставками чипов или резкий рост цен могут существенно повлиять на планы OpenAI по расширению.

Регуляторные риски растут. Вопросы, касающиеся авторских прав на обучающие данные, защиты данных и ответственности за контент, создаваемый ИИ, остаются в значительной степени нерешёнными. Если суды или законодательные органы решат, что компании, занимающиеся разработкой ИИ, должны платить за использование обучающих данных, защищённых авторским правом, это может существенно изменить структуру затрат. Более строгие правила защиты данных или ограничения на определённые варианты использования также могут замедлить рост.

Риск инфраструктурного пузыря реален. Исторические параллели с телекоммуникационным пузырём конца 1990-х годов поразительны. Тогда масштабный приток капитала привёл к наращиванию пропускной способности сетей, значительно превышающей реальный спрос. Когда пузырь лопнул, 85–95% проложенных оптоволоконных кабелей остались неиспользованными, а десятки компаний обанкротились. Сегодня наблюдатели наблюдают схожие тенденции в буме дата-центров: строятся огромные мощности, но их полная загрузка не определена. Если спрос на услуги ИИ не оправдает ожиданий, многие из этих инвестиций могут оказаться бесполезными.

Оценка в 500 миллиардов долларов предполагает крайне оптимистичные предположения. Инвесторы, покупающие акции по такой цене, по-видимому, ожидают IPO с оценкой более 1 триллиона долларов в течение двух-трёх лет. Это сделало бы OpenAI одной из десяти самых дорогих публичных компаний мира. Для сравнения, Apple потребовались десятилетия, чтобы достичь такой оценки, при этом компания имеет огромные денежные потоки и устоявшуюся линейку продуктов. OpenAI, с другой стороны, несёт большие убытки и зависит от одного продукта.

Социальные и экологические издержки развития искусственного интеллекта всё чаще обсуждаются. Потребление энергии крупными языковыми моделями весьма значительно. Проекту Stargate потребуется 10 гигаватт электроэнергии, что эквивалентно энергетическим потребностям примерно 7,5 миллионов домохозяйств. В условиях климатического кризиса это ставит под сомнение устойчивость подобных инвестиций. Более того, негативные социальные последствия, например, связанные с автоматизацией рабочих мест, могут привести к политической реакции.

Сценарии между прорывом, стагнацией и коррекцией

Дальнейшее развитие OpenAI и более широкой индустрии искусственного интеллекта можно описать несколькими сценариями. В оптимистичном сценарии OpenAI успешно достигнет своих амбициозных целей роста. Для этого потребуется выполнение ряда условий: технологическое развитие продолжится, и новые поколения моделей предложат существенные улучшения. Коэффициент конверсии платящих пользователей значительно возрастет, возможно, до 15–20 процентов, что приведет к увеличению числа платящих подписчиков до 120–160 миллионов. Новые источники дохода, такие как реклама, электронная коммерция и дорогостоящие корпоративные продукты, будут успешно развиваться и вносить значительный вклад в общий доход. Стоимость вывода значительно снизится благодаря технологическому прогрессу и возросшей конкуренции на рынке микросхем. В этом сценарии OpenAI станет прибыльной и может выйти на биржу с оценкой, превышающей один триллион долларов.

В умеренном сценарии OpenAI продолжает расти, но не достигает своих самых амбициозных целей. Выручка может достичь 40–60 млрд долларов к 2028 году вместо 100 млрд долларов, что всё равно будет представлять собой исключительный рост. Однако рентабельность остаётся недостижимой, поскольку затраты растут вместе с ростом. OpenAI придётся пересмотреть свои планы развития инфраструктуры и, возможно, пересмотреть условия некоторых контрактов. Оценка компании будет скорректирована, возможно, до 200–300 млрд долларов. IPO всё ещё возможно, но по более скромным оценкам. В этом сценарии рынок ИИ становится олигополией, где несколько крупных игроков конкурируют за долю рынка.

В пессимистичном сценарии OpenAI столкнётся со значительными препятствиями для роста. Технологическое развитие замедляется, а новые модели не предлагают достаточной добавленной стоимости по сравнению с существующими решениями. Конкуренты, такие как Google и Anthropic, увеличивают долю рынка. Коэффициент конверсии стагнирует на уровне нескольких десятых долей процента. В то же время затраты остаются высокими или даже продолжают расти. В этом сценарии OpenAI может столкнуться с трудностями при проведении дальнейших раундов финансирования по привлекательным ценам. Компании придётся резко сократить свои расходы и, возможно, продать активы. Обширные инфраструктурные обязательства станут экзистенциальным бременем. Этот сценарий может привести к более широкой коррекции во всём секторе ИИ, подобной краху пузыря доткомов.

Прорывным сценарием стала бы коммерциализация принципиально более эффективных архитектур ИИ. Если подходы, подобные продемонстрированному DeepSeek, получат более широкое распространение, это может кардинально изменить структуру затрат в отрасли. В этом случае масштабные инвестиции в традиционное масштабирование потеряют свою ценность. OpenAI придется адаптировать свою стратегию и может потерять лидерство. В то же время это ускорит демократизацию ИИ и позволит большему количеству конкурентов выйти на рынок.

Другим ключевым элементом является разработка агентов ИИ, способных автономно выполнять сложные задачи. Разработка надёжных агентов, действующих как виртуальные сотрудники и позволяющих компаниям значительно повысить производительность, может открыть новый этап роста. OpenAI позиционирует себя на этом рынке, но технологические проблемы весьма значительны. Существующие системы ИИ подвержены галлюцинациям и ошибкам, что ограничивает их надёжность для критически важных бизнес-процессов.

Изменения в нормативно-правовой базе также будут играть ключевую роль. Правительства США, Европы и Китая разрабатывают различные подходы к регулированию ИИ. Более строгое регулирование может замедлить инновации, но также способствовать росту доверия и более широкому принятию. И наоборот, отсутствие нормативно-правовой базы может привести к злоупотреблениям и общественным потрясениям, что в конечном итоге приведет к более жесткому вмешательству.

Геополитический аспект приобретает всё большее значение. Соперничество между США и Китаем в области искусственного интеллекта всё чаще воспринимается как стратегический конфликт. Экспортный контроль, инвестиционные ограничения и программы государственной поддержки могут существенно повлиять на динамику конкуренции. Проект «Звёздные врата» определённо задуман как вклад в технологическое лидерство США.

Между дальновидными амбициями и экономическим разочарованием

План OpenAI по увеличению выручки с 13 до 100 миллиардов долларов в течение трёх лет представляет собой один из самых амбициозных планов роста в истории технологической индустрии. Анализ показывает, что, хотя этот план и не невозможен, он потребует ряда благоприятных условий, одновременное возникновение которых следует считать маловероятным.

Сильные стороны OpenAI неоспоримы. Компания может похвастаться технологическим лидерством в области крупномасштабных языковых моделей, сильным брендом и огромной базой пользователей. ChatGPT зарекомендовал себя как синоним генеративного ИИ, подобно тому, как Google ассоциируется с интернет-поиском. Партнёрства с Microsoft и Oracle обеспечивают доступ к важнейшим инфраструктурным ресурсам. Капитал компании был укреплен благодаря нескольким раундам финансирования.

В то же время, проблемы колоссальны. Низкий процент платящих пользователей, высокие и постоянно растущие затраты на разработку, обострившаяся конкуренция и структурные проблемы с рентабельностью создают серьёзные препятствия. Обязательства по развитию инфраструктуры значительно превышают прогнозируемые доходы, что создаёт огромное давление на достижение успеха.

Для политиков это имеет несколько последствий. Во-первых, следует критически проанализировать масштабную государственную поддержку инфраструктуры ИИ. Проект «Звёздные врата» может иметь символическую ценность, но его экономическая жизнеспособность под вопросом, учитывая, что частные инвесторы рискуют сотнями миллиардов без убедительного экономического обоснования. Во-вторых, необходимо разработать нормативно-правовую базу, которая будет способствовать инновациям и одновременно снижать риски. В-третьих, необходимо решить энергетический вопрос: огромный спрос на электроэнергию для центров обработки данных ИИ противоречит целям по борьбе с изменением климата и требует скоординированных мер.

Для руководителей компаний это означает, что к инвестициям в ИИ следует подходить стратегически, но без завышенных ожиданий. Рост производительности от ИИ реален, но он будет происходить постепенно и потребует значительных организационных изменений. Компаниям следует экспериментировать, но не полагаться на незрелые технологии для построения своих бизнес-моделей.

Для инвесторов возникает вопрос адекватной оценки. Текущая оценка в 500 миллиардов долларов представляется оправданной только в том случае, если OpenAI не только достигнет своих целевых показателей роста, но и превзойдёт их, одновременно найдя путь к прибыльности. Соотношение риска и доходности крайне неблагоприятно для поздних инвесторов. Однако ранние инвесторы, вошедшие в компанию при значительно более низкой оценке, могут получить значительную прибыль даже при умеренном успехе.

Долгосрочное значение OpenAI и более широкого развития ИИ для мировой экономики нельзя недооценивать, независимо от того, достигнет ли компания конкретных показателей выручки. Крупные языковые модели преобразуют некоторые аспекты интеллектуального труда и обеспечат значительный рост производительности. Вопрос не в том, произойдет ли эта трансформация, а в том, насколько быстро и какие компании от неё выиграют.

История учит нас, что технологические революции часто сопровождаются финансовыми излишествами. Железнодорожная, электроэнергетическая, автомобильная и интернет-революции – все они сопровождались этапами масштабных чрезмерных инвестиций, за которыми следовали болезненные корректировки. Однако эти технологии в конечном итоге оказались преобразующими. Инвесторы, получившие наибольшую прибыль, зачастую оказывались не теми, кто строил инфраструктуру, а теми, кто использовал её для разработки инновационных бизнес-моделей.

OpenAI переживает переломный момент. Компания должна доказать, что способна не только разрабатывать впечатляющие технологии, но и трансформировать их в прибыльную бизнес-модель. Следующие два-три года будут иметь решающее значение. Если OpenAI не достигнет своих целей, последствия выйдут далеко за пределы компании и потрясут весь сектор ИИ. Однако успех изменит правила корпоративного роста и, возможно, ознаменует начало новой эры в истории бизнеса.

Ключевой вывод этого анализа заключается в том, что OpenAI необходимы новые законы масштабирования не только для производительности своих моделей ИИ, но, прежде всего, для собственной бизнес-модели. Законы физики и математики, управляющие обучением нейронных сетей, представляют собой одну из проблем. Законы экономики и рынка, определяющие, как компания может устойчиво расти и получать прибыль, не менее важны. OpenAI необходимо освоить оба эти закона, чтобы реализовать свою концепцию.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

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 корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц