#доткомы — посты и обсуждения

К 2026 году искусственный интеллект прочно занял место главной технологической темы. Акции производителей чипов и разработчиков ИИ-моделей бьют рекорды, а инвесторы скупают доли в стартапах, обещающих автоматизировать почти любой человеческий труд.

Но за эффектными демонстрациями и громкими прогнозами скрывается неудобный вопрос: способна ли эта индустрия зарабатывать достаточно, чтобы оправдать колоссальные затраты? Пока ответ далеко не очевиден. И именно здесь возникает риск повторить историю доткомов 2000 года: технология реальна, но часть компаний, построенных вокруг неё, может оказаться нежизнеспособной.

Куда уходят миллиарды

Генеративный ИИ — это не обычное программное обезпечение. Классический софт после разработки можно тиражировать почти без дополнительных затрат. А языковые и видеомодели требуют постоянных расходов на вычислительные мощности, электроэнергию, охлаждение дата-центров и обновление инфраструктуры.

Для обучения и обслуживания современных моделей нужны десятки тысяч дорогостоящих чипов. Аренда вычислительных мощностей у Microsoft, Google или Amazon может обходиться в сотни тысяч долларов в день. В результате часть стартапов тратит на инфраструктуру до 80% привлечённых денег — не на продукт и развитие, а на счета за серверы.

Есть и другая проблема: стоимость каждого запроса. В обычном поиске обработка запроса стоит доли цента. Генерация текста, изображения или короткого видео требует значительно больше вычислений. Поэтому «безплатный» доступ к ИИ для пользователя нередко означает реальный убыток для компании.

Почему бизнес пока убыточен

У многих ИИ-компаний расходы превышают доходы. За каждый доллар, полученный от платных подписок, компания может доплачивать из венчурных инвестиций ещё два или три доллара. Такая модель возможна, пока инвесторы продолжают вливать капитал в расчёте на будущую монополию или взрывной рост.

Крупные корпорации — Microsoft, Google, Amazon, Apple — могут позволить себе убытки в ИИ-подразделениях. Для них инвестиции в ИИ часто работают как способ поддержать интерес инвесторов к основному бизнесу. Достаточно упомянуть «AI» в квартальном отчёте, чтобы рынок начал закладывать в цену акций новые возможности роста.

Но у этой стратегии есть обратная сторона. Если ИИ не начнёт приносить устойчивую прибыль, корпорации рано или поздно сократят бюджеты. А независимые стартапы, живущие за счёт внешнего финансирования, окажутся в ещё более уязвимом положении.

Повторение доткомов

Ситуация напоминает конец 1990-х. Тогда инвесторы вкладывали деньги почти в любую компанию со словом «.com» в названии. Интернет действительно изменил экономику, но большинство доткомов обанкротилось: их бизнес-модели не умели превращать трафик и внимание пользователей в прибыль.

Сегодня в центре внимания — ИИ. Технология, вероятно, останется с нами на десятилетия. Но это не означает, что все компании, добавившие «AI» в презентацию, выживут. Ключевой вопрос тот же: способна ли компания зарабатывать больше, чем тратит?

Пока у многих ИИ-проектов с этим сложно. Компании, внедряющие ИИ, сталкиваются с затратами на интеграцию, очистку данных, обучение сотрудников и исправление ошибок моделей. Если экономия от автоматизации не покрывает эти расходы, бизнес не готов платить за ИИ столько, сколько требуется стартапам для самоокупаемости.

Когда может произойти разворот

Точка перелома наступит, когда венчурные фонды и институциональные инвесторы потребуют не роста числа пользователей, а реальной чистой прибыли. Как только приток «лёгких» денег сократится, может запуститься цепная реакция.

Стартапы перестанут оплачивать дорогие облачные мощности. Корпорации урежут ИИ-бюджеты. Спрос на чипы Nvidia снизится, а вместе с ним могут скорректироваться и акции технологического сектора.

Некоторые аналитики ожидают масштабную переоценку в ближайшие год-два. Точные сроки предсказать невозможно, но логика проста: если финансовые результаты продолжат расходиться с рыночными ожиданиями, рынок рано или поздно это заметит.

Что в итоге

Искусственный интеллект — мощная технология, которая изменит экономику, работу и повседневную жизнь. В этом нет сомнений. Но нынешняя финансовая модель части ИИ-индустрии выглядит уязвимой: сложные вычисления продаются дешевле их себестоимости, а убытки маскируются надеждами на будущий рост и высокими биржевыми котировками.

Главный урок доткомов не в том, что интернет был «пузырём». Интернет выжил и изменил мир. Пузырём оказалась часть компаний, которые не смогли построить устойчивую экономику вокруг новой технологии.

С ИИ может произойти то же самое: технология останется, а значительная часть сегодняшних стартапов — нет. И в этом случае законы математики и реальной экономики окажутся сильнее любого, даже самого продвинутого алгоритма.

More anon

Кирилл Шатилов
Английский для думающих. Частная практика

Подписка — на Sponsr
Канал на MAX

#БАЗАРразбор #ИИ #искусственныйинтеллект #КремниеваяДолина #инвестиции #доткомы