Чи повторюється бульбашка доткомів 2000 року? Критичний аналіз поточного буму штучного інтелекту

Мільярдні збитки на OpenAI: Навіть підписка вартістю 200 доларів є збитковим бізнесом – як довго це може тривати?

Ажіотаж навколо штучного інтелекту охопив світові ринки, а його величезна сила нагадує час, який багато інвесторів досі сприймають з огидою: бульбашку доткомів на рубежі тисячоліть. Паралелі вражають: астрономічні оцінки компаній з ледь прибутковими бізнес-моделями, менталітет золотої лихоманки, яка вливає сотні мільярдів доларів в одну технологію, і тверда віра в те, що ми стоїмо на порозі економічної революції. Але оскільки технологічні гіганти, такі як Microsoft і Google, беруть участь у безпрецедентній гонці озброєнь за панування ШІ, сумніви щодо сталості цього буму зростають.

Тривожне дослідження Bain & Company прогнозує дефіцит фінансування у розмірі 800 мільярдів доларів, оскільки доходи галузі значно менші за стрімке зростання витрат на обчислювальну потужність та інфраструктуру. Навіть лідер галузі OpenAI витрачає мільярди та зазнає збитків на своїх підписках, що чітко свідчить про те, що монетизація технології є серйозною перешкодою. Водночас новий, недорогий конкурент з Китаю викликає заворушення та загрожує підірвати дорогі бізнес-моделі відомих постачальників.

Але чи справді виправдане порівняння з епохою доткомів? Існують суттєві відмінності: сучасні технології є більш зрілими та вже міцно вплетеними в повсякденний бізнес. Крім того, бум фінансується не за рахунок позик дрібних інвесторів, а радше з переповнених скарбниць найприбутковіших корпорацій світу. Отже, ключове питання, яке визначить трильйони доларів інвестицій та майбутнє світової економіки, звучить так: чи ми знаходимося на початку тривалої технологічної трансформації, чи на завершальній фазі гігантської спекулятивної бульбашки, яка ось-ось лусне?

Підходить для цього:

• Дивний бум у США: Шокуюча правда показує, що б насправді сталося без ажіотажу навколо ШІ

Паніка OpenAI з Китаю: як дешевий постачальник тепер змушує технологічних гігантів потіти

Чи ми знову потрапили у спекулятивну бульбашку, подібну до сумнозвісної бульбашки доткомів 2000 року? Це питання зараз хвилює інвесторів, аналітиків та експертів з технологій у всьому світі. Швидке зростання штучного інтелекту та пов'язані з ним мільярди інвестицій проводять разючі паралелі з кінцем 1990-х років. Тоді інтернет-хайп призвів до екстремальних оцінок і завершився вражаючим крахом. Сьогодні компанії, що займаються штучним інтелектом, стикаються з подібними викликами: астрономічні оцінки стикаються з нечіткими бізнес-моделями, тоді як розрив між інвестиціями та фактичними доходами продовжує зростати.

Історичні паралелі з бульбашкою доткомов

Динаміка ери доткомів

Бульбашка доткомів кінця 1990-х років була підживлена ​​революційно новою технологією — інтернетом, — яка, подібно до штучного інтелекту сьогодні, сприймалася як трансформаційна сила. Між 1996 і 2000 роками оцінки технологічних компаній досягли астрономічних висот, а коефіцієнти ціна/прибуток 50, 70 або 100 стали звичайним явищем для акцій Nasdaq. Інвестори вірили в райдужне майбутнє, в якому традиційні бізнес-моделі будуть революціонізовані інтернет-рішеннями.

Переломний момент настав у березні 2000 року, коли перші стартапи збанкрутували, а суворі економічні реалії перевершили перебільшені очікування. Компаніям довелося інвестувати більше, ніж вони очікували, доходи були меншими, ніж очікувалося, а втрати готівки більше не виправдовували надмірних оцінок.

Поточні ринкові оцінки у порівнянні

Сьогодні індекс S&P 500, скоригований на циклічні коливання, має разючу схожість з тим часом. Поточний рівень оцінки відповідає 38-кратному перевищенню прибутку за останні десять років. Як зазначають стратеги Morgan Stanley, оцінка була вищою лише під час буму доткомів.

Генрі Блоджет, колишній зірковий аналітик ери доткомів, попереджає про дивні паралелі з нинішнім бумом штучного інтелекту. Він наголошує, що вплив як інтернету, так і штучного інтелекту виходить далеко за межі технологічної галузі. Інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту лише цього року становлять щонайменше 400 мільярдів доларів, що значною мірою стимулює світову економіку та фондові ринки.

Дефіцит фінансування в індустрії штучного інтелекту

Тривожний прогноз Bain & Company

Нещодавнє дослідження Bain & Company виявляє загрозливий дефіцит фінансування в галузі штучного інтелекту. До 2030 року компаніям, що займаються штучним інтелектом, таким як OpenAI, Google та DeepSeek, потрібно буде генерувати приблизно 2 трильйони доларів щорічно, щоб покрити зростання витрат на обчислювальну потужність та інфраструктуру. Однак консультанти очікують, що галузь не досягне цієї цілі приблизно на 800 мільярдів доларів.

Девід Кроуфорд, голова глобальної технологічної практики Bain & Company, терміново попереджає: «Якщо чинні закони про масштабування переважатимуть, штучний інтелект дедалі більше обтяжуватиме глобальні ланцюги поставок». Ця невідповідність між необхідними та очікуваними доходами порушує фундаментальні питання щодо оцінки та бізнес-моделей індустрії штучного інтелекту.

Проблеми монетизації провідних компаній

OpenAI, компанія, що стоїть за ChatGPT, є яскравим прикладом проблем монетизації галузі. Незважаючи на оцінку в 300 мільярдів доларів і 700 мільйонів активних користувачів щотижня, компанія має лише п'ять мільйонів платоспроможних клієнтів. Збитки у 2024 році склали близько 5 мільярдів доларів, а на 2025 рік прогнозуються збитки до 9 мільярдів доларів.

Особливо проблематично те, що навіть дорожча підписка на ChatGPT Pro, яка коштує 200 доларів на місяць, генерує збитки, оскільки користувачі використовують більше послуг, ніж очікувалося. Генеральний директор Сем Альтман називає цю ситуацію «божевільною», підтверджуючи проблеми з покриттям витрат.

Масштабні інвестиції проти невизначеної прибутковості

Гонка озброєнь вартістю 500 мільярдів доларів

Великі американські технологічні компанії збільшують свої інвестиції у штучний інтелект до безпрецедентного рівня. Microsoft, Meta та Google планують до 2025 року сукупно виділити 215 мільярдів доларів на проекти зі штучним інтелектом. Amazon оголосила про додаткові інвестиції у розмірі 100 мільярдів доларів. Ці витрати будуть спрямовані переважно на розширення центрів обробки даних та розробку нових моделей штучного інтелекту.

Інвестиції зросли більш ніж удвічі з моменту запуску ChatGPT. До 2024 року чотири найбільші технологічні компанії інвестували в штучний інтелект загалом 246 мільярдів доларів, що на 63 відсотки більше, ніж у попередньому році. До початку 2030-х років щорічні витрати на штучний інтелект можуть перевищити 500 мільярдів доларів.

Підходить для цього:

• Чи зупиняється 500 мільярдів доларів AI Boom у Сполучених Штатах? Microsoft Strokes кілька запланованих центрів обробки даних

Попит на енергію та проблеми з інфраструктурою

Bain прогнозує, що додатковий світовий попит на обчислювальну потужність може зрости до 200 гігават до 2030 року, половина з яких припадатиме на Сполучені Штати. Споживання енергії в центрах обробки даних зі штучним інтелектом зросте з 50 мільярдів кіловат-годин у 2023 році до приблизно 550 мільярдів кіловат-годин у 2030 році, що в одинадцять разів.

Це масштабне розширення матиме значний вплив на навколишнє середовище. Незважаючи на розширення відновлюваної енергетики, викиди парникових газів з центрів обробки даних зростуть з 212 мільйонів тонн у 2023 році до 355 мільйонів тонн у 2030 році. Споживання води для охолодження зросте майже в чотири рази до 664 мільярдів літрів за той самий період.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Відмінності від бульбашки доткомов

Структури фінансування та мінімізація ризиків

Генрі Блоджет виділяє дві ключові відмінності від бульбашки доткомів. По-перше, значна частина діяльності у сфері штучного інтелекту фінансується на приватних ринках, а це означає, що роздрібні інвестори постраждають менше у разі краху. По-друге, нарощування значною мірою фінансується за рахунок прибутків технологічних гігантів, а не за рахунок боргових зобов'язань.

Ці структурні відмінності можуть обмежити вплив потенційного краху штучного інтелекту. Блоджет зазначає: «У разі краху штучного інтелекту буде багато проблем. Фондові ринки та комерційна нерухомість сильно постраждають, гігантські проекти центрів обробки даних будуть продані за смішно низькими цінами, а сотні стартапів та постачальників послуг збанкрутують. Але принаймні поки що збитки будуть обмеженими».

Підходить для цього:

• Велика бульбашка штучного інтелекту лопається: чому ажіотаж минув, і перемагають лише великі гравці

Зрілість базової технології

На відміну від ери доткомів, коли інтернет ще тільки зароджувався, штучний інтелект вже демонструє конкретні застосування та переваги. Згідно з опитуванням Bain, майже всі компанії почали використовувати штучний інтелект у функціях виходу на ринок. 62 відсотки вже працюють з більш ніж двома варіантами використання, а 57 відсотків заявили, що штучний інтелект перевершив їхні очікування.

Тим не менш, понад половина опитаних компаній визнають, що вони ще не створили достатньої бази даних для повного використання потенціалу технології. Неповні або низькоякісні набори даних та неоптимально налаштовані технології були названі ключовими проблемами.

DeepSeek як поворотний момент

Економічно ефективні інновації з Китаю

Китайський стартап DeepSeek сколихнув індустрію штучного інтелекту своєю моделлю R1. З орієнтовною вартістю розробки всього 5,6 мільйона доларів, компанія розробила модель, яка може конкурувати зі значно дорожчими американськими моделями. Для порівняння, розробка GPT-4o від OpenAI коштувала приблизно 80 мільйонів доларів.

Ціни DeepSeek значно нижчі, ніж у конкурентів. Моделі компанії в 20-40 разів дешевші за аналогічні моделі від OpenAI. Модель Reasoner від DeepSeek коштує 53 центи за мільйон вхідних токенів, тоді як модель o1 від OpenAI коштує 15 доларів за таку ж кількість.

Підходить для цього:

• Ефективність замість гігантизму: те, що стоїть за успіхом Deepseek - Дональд Трамп назвав DeepSeek як "дзвінок на пробудження"

Вплив на динаміку галузі

Успіх DeepSeek ставить під сумнів попередні припущення в індустрії штучного інтелекту. Компанія доводить, що передовий штучний інтелект можливий навіть без мільярдних бюджетів, що створює значний ціновий тиск на відомих постачальників. Цей розвиток подій підкреслює цікавий побічний ефект експортних обмежень США: технічні обмеження змусили компанію займатися програмними інноваціями, щоб оптимально використовувати доступне обладнання.

Протягом кількох тижнів помічник DeepSeek зі штучним інтелектом захопив 21 відсоток світової частки користувачів LLM та витіснив ChatGPT як найпопулярніший безкоштовний додаток у App Store від Apple. Таке швидке проникнення на ринок підкреслює волатильність ринку штучного інтелекту та небезпеку для відомих постачальників з витратними бізнес-моделями.

Підходить для цього:

• Quake AI: DeepSeek R1 виявляє слабкі сторони технологічної галузі-це те, що кінець буму AI?

Нові технологічні напрямки та їхній потенціал

Квантові обчислення як довгострокова перспектива

За даними Bain, квантові обчислення можуть розблокувати до 250 мільярдів доларів ринкової вартості протягом наступних десяти років, головним чином у фінансах, фармацевтиці, логістиці та матеріалознавстві. Очікується, що розмір ринку зросте з 1,65 мільярда доларів у 2024 році до 64,12 мільярда доларів до 2037 року, що відповідає сукупному річному темпу зростання в 32,2 відсотка.

Однак, на цьому шляху стоять щонайменше чотири основні перешкоди: зрілість апаратного забезпечення, розробка алгоритмів, квантове машинне навчання та практична прибутковість. Аналітики не очікують раптового прориву, а радше поступового впровадження в нішеві галузі.

Гуманоїдна робототехніка на ранніх стадіях

Хоча людиноподібні роботи приваблюють капітал, вони залишаються значною мірою залежними від людського нагляду. Goldman Sachs прогнозує, що ринок людиноподібних роботів досягне 38 мільярдів доларів до 2035 року, що більш ніж у шість разів перевищує прогноз попереднього року. Інше дослідження навіть передбачає, що до 2030 року буде використовуватися 20 мільйонів людиноподібних роботів.

Перші промислові пілотні проекти демонструють багатообіцяючі результати, з терміном окупності менше 0,56 року. Такі компанії, як Boston Dynamics, Agility Robotics та Tesla, рухають вперед розробки, і Tesla прагне випустити кілька тисяч роботів Optimus цього року.

Автономні агенти як сфера зростання

За оцінками Bain, протягом наступних трьох-п'яти років компанії інвестуватимуть до 10 відсотків своїх технологічних бюджетів у основні можливості, такі як автономні агенти, які виконують складні завдання значною мірою самостійно. Цей розвиток може відкрити нові потоки доходів і значно підвищити ефективність систем штучного інтелекту.

Критична оцінка ринкової ситуації

Час можливого утворення пухирів

Ключове питання: чи залишилися ми з нами роки до луснення бульбашки, чи лише місяці? Генрі Блоджет лаконічно формулює це питання: «Це 1996 чи 1999 рік?» Однозначної відповіді немає, але показники демонструють як паралелі, так і важливі відмінності з епохою доткомів.

Deutsche Bank попереджає про дивну правду, що стоїть за економічним бумом США: без масштабних інвестицій у штучний інтелект США вже були б у рецесії. Джордж Саравелос висловив це шокуючою фразою : «Машини штучного інтелекту буквально рятують економіку США». Економічне зростання відбувається не завдяки революційним застосуванням штучного інтелекту, а просто завдяки побудові інфраструктури для створення потужностей штучного інтелекту.

Сталість поточних розробок

Дослідження Bain & Company проливає критичний акцент на стійкість поточної ейфорії штучного інтелекту. Хоча використання мовних моделей та інших застосувань стрімко зростає у всьому світі, обіцяного підвищення ефективності та нових потоків доходів поки що недостатньо для покриття гігантських інвестицій.

Особливу проблему створює те, що багато компаній, що займаються штучним інтелектом, ще не можуть успішно монетизувати свої продукти. OpenAI, наприклад, не очікує позитивних грошових потоків до 2029 року. Інші гіганти галузі також надають пріоритет зростанню над прибутковістю та сподіваються на майбутній ефект масштабу.

Потенційні сценарії та наслідки

Сценарій контрольованого спаду

У найкращому випадку індустрія штучного інтелекту може стабілізуватися завдяки технологічному прогресу та новим бізнес-моделям. Впровадження реклами в сервісах штучного інтелекту, таких як ChatGPT, може відкрити нові потоки доходів. Прогнози передбачають, що OpenAI може генерувати мільярди доходів завдяки «монетизації для безкоштовних користувачів», починаючи з 2026 року, і до 25 мільярдів доларів до 2029 року.

Поступове вдосконалення технології може призвести до появи стійких бізнес-моделей. Моделі міркувань, здатні до складних міркувань та агентоподібних дій, потребують у сотні та тисячі разів більшої обчислювальної потужності, але також можуть виправдати відповідно вищі ціни.

Сценарій краху ринку

У найгіршому випадку крах штучного інтелекту може спричинити подібний хаос, як і бульбашка доткомів. Фондові ринки та комерційна нерухомість постраждають, гігантські проекти центрів обробки даних будуть продані за смішно низькими цінами, а сотні стартапів та постачальників послуг збанкрутують.

Дефіцит фінансування у розмірі 800 мільярдів доларів, прогнозований Bain & Company, може призвести до консолідації галузі. Виживуть лише фінансово найсильніші компанії, тоді як менші постачальники та стартапи можуть зникнути з ринку.

Збій чи контрольована корекція? Критичні роки ШІ

Індустрія штучного інтелекту перебуває на критичному переломному етапі. Хоча паралелі з бульбашкою доткомів безпомилкові — астрономічні оцінки, нечіткі бізнес-моделі та зростаючий розрив між інвестиціями та доходами — є також важливі відмінності. Технологія штучного інтелекту вже демонструє конкретні застосування та переваги, фінансування значною мірою забезпечується прибутковими технологічними гігантами, а ринок менше залежить від роздрібних інвесторів.

Завдання полягає в успішній монетизації величезних інвестицій. Такі компанії, як OpenAI, повинні довести, що вони можуть перетворити свої багатомільярдні збитки на сталий прибуток. Розробка недорогих моделей штучного інтелекту такими постачальниками, як DeepSeek, ще більше посилює тиск і може призвести до цінової війни, яка ще більше ускладнить прибутковість.

Чи переросте бульбашка штучного інтелекту в контрольовану корекцію чи в різкий крах, залежить від здатності галузі своєчасно розробляти життєздатні бізнес-моделі. Найближчі роки покажуть, чи виправдає штучний інтелект свої величезні очікування, чи ми станемо свідками повторення катастрофи доткомів. Відповідь на питання «Це 1996 чи 1999 рік?» визначить долю трильйонів доларів інвестицій та майбутнє технологічної галузі.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в США - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації