Индустрия искусственного интеллекта вступает в фазу жёсткого пересмотра ожиданий. Техногиганты вкладывают сотни миллиардов долларов в дата-центры, чипы и энергетику, но реальный бизнес всё ещё не понимает, как заработать на ИИ. Разрыв между амбициями и экономической отдачей растёт — и становится всё опаснее для инвесторов.
Математика не сходится
Спрос на вычислительные мощности растёт рекордными темпами: ChatGPT, Gemini, Copilot и другие сервисы требуют всё больше энергии и железа. Однако выручка от этих технологий не поспевает за расходами. По оценкам консалтинговой компании Bain & Company, чтобы окупить текущие инвестиции в ИИ-инфраструктуру, разработчикам нужно генерировать 2 трлн долларов годовой выручки. Реальные доходы, по прогнозам, отстанут на 800 млрд долларов.
При этом рост ИИ создаёт колоссальную нагрузку на глобальные цепочки поставок — от меди и алюминия до полупроводников и трансформаторов. Энергосистемы стран, особенно США, уже испытывают дефицит мощностей из-за строительства новых дата-центров.
Гонка, которую никто не выигрывает
Amazon, Alphabet, Meta и Microsoft планируют вложить в ИИ более 300 млрд долларов только в 2025 году. К началу следующего десятилетия их совокупные годовые расходы могут превысить 500 млрд долларов. По прогнозам Bloomberg Intelligence, к 2030 году глобальная потребность в энергии для ИИ достигнет 200 гигаватт — половина придётся на США.
Компании направляют до 10% своих технологических бюджетов на создание автономных ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи без участия человека. Но пока эти системы остаются дорогостоящими экспериментами, а не источниками прибыли.
Бизнес не видит смысла
За пределами Кремниевой долины отношение к ИИ настороженное. Анализ отчётов компаний из индекса S&P 500, проведённый Financial Times, показал: большинство упоминает ИИ не как возможность, а как риск. Кибербезопасность, юридические последствия, ошибки моделей — всё это формулируется чётко. А вот экономические выгоды — расплывчаты и абстрактны.
Есть исключения. Paycom использует ИИ для привлечения клиентов, Zoetis — для автоматизации медосмотров лошадей, Huntington Ingalls — для ускорения принятия решений в военных проектах. Но даже у них рост акций не гарантирован. Многие компании, по словам аналитика Gartner Хариты Хандабатту, внедряют ИИ не по стратегии, а из страха «упустить момент». Coca-Cola, например, применяет ИИ только для создания рекламы и не видит других применений.
Риски яснее выгод
Парадокс современного ИИ-бума в том, что компании гораздо лучше понимают, что может пойти не так, чем как получить прибыль. Match Group предупреждает об утечках персональных данных через ИИ. Lululemon боится компрометации коммерческой информации. Microsoft прямо указывает, что неудачное внедрение ИИ может навредить обществу.
Согласно совместному исследованию Microsoft и MIT, 95% попыток внедрить генеративный ИИ внутри самой Microsoft провалились — из-за плохой интеграции с существующими системами. Meta, вкладывая миллиарды в «суперинтеллект», опасается судебных исков за использование чужих данных при обучении моделей. Даже PepsiCo отмечает риски нарушения интеллектуальной собственности.
Что дальше?
Энергетические компании и производители чипов уже зарабатывают на ИИ-буме. Но сами разработчики ИИ находятся в ловушке: они обязаны инвестировать, чтобы не отстать, но не могут показать прибыль. Вопрос не в том, появится ли отдача от ИИ — она неизбежна. Вопрос в том, успеют ли компании дожить до неё, прежде чем инвесторы решат, что «достаточно».
Данный новостной текст выше создан искусственным интеллектом AiGENDA. Вы можете воспользоваться AiGENDA прямо сейчас на нашем сайте, чтобы быстро получать точные и проверенные новости, разбираться в сложных геополитических и экономических процессах, прокачивать знания по истории, географии и технологиям, изучать языки, осваивать новые профессии или находить идеи для заработка — всё это без воды, мифов и фейков.