#BIGTECH - Окупятся ли расходы на ИИ?

Генеративный искусственный интеллект спровоцировал один из крупнейших всплесков расходов в современной истории Америки, поскольку компании и инвесторы поставили сотни миллиардов долларов на то, что эта технология произведёт революцию в мировой экономике и однажды приведёт к получению огромных прибылей.

❓ Вопрос: когда окупятся все эти инвестиции и окупятся ли они вообще?

Такие приложения, как ChatGPT от OpenAI, привлекли сотни миллионов пользователей, но сравнительно немногие платят за премиум-версии, а компании все ещё экспериментируют с тем, как генеративный ИИ может повысить их производительность? Тем не менее, крупнейшие технологические компании вкладывают рекордные суммы денег в капитальные расходы, в первую очередь на оборудование, необходимое для разработки и запуска моделей ИИ.

Венчурные капиталисты также делают ставку на то, что по крайней мере несколько стартапов в сфере ИИ однажды могут стоить миллиарды или даже триллионы, хотя большинство из них в настоящее время не приносят прибыли.

Венчурные инвестиции в стартапы в сфере ИИ в этом году достигли $64,1 млрд, что позволяет им приблизиться к пику, установленному во время более широкого инвестиционного подъёма в 2021 году. А общая доля венчурных инвестиций в ИИ в этом году является самой высокой за всю историю.

Плоды всех этих расходов можно увидеть по всей территории США, поскольку новые центры обработки данных появляются все чаще. В прошлом центры обработки данных использовались в основном для уделённого хранения данных и запуска программного обеспечения, не связанного с ИИ.

С начала 2020 года по этот год Microsoft более чем удвоила число своих центров обработки данных. Общее число Google выросло на 80% за тот же период. Oracle уделяет большое внимание бизнесу и планирует построить 100 новых центров обработки данных.

Центры обработки данных ИИ более прожорливы, чем те, что строились в прошлом, поскольку чипам ИИ требуется постоянный и надёжный источник энергии для работы. Даже кратковременные провалы в подаче энергии могут повредить «тренировочные прогоны», в которых модели ИИ улучшаются, анализируя массивы данных. Для больших моделей каждый тренировочный прогон стоит десятки или сотни миллионов долларов.

Технологические компании, создающие и размещающие модели ИИ, соревнуются за получение максимально возможного распределения продукции от Nvidia.

❗️Генеральный директор Meta Platforms Марк Цукерберг заявил, что к концу 2024 года его компания планирует иметь 600000 графических процессоров.

❗️Глава Tesla Илон Маск, который создаёт собственный стартап в сфере искусственного интеллекта xAi, заявил, что надеется иметь 300000 графических процессоров к следующему лету.

Почти не приходится сомневаться, что в ближайшие пару лет выручка компании Nvidia продолжит рост.

Несмотря на массовые увольнения, которые недавно затронули Кремниевую долину, технологические гиганты тратят много миллионов долларов, чтобы завербовать учёных-исследователей, которые, по их мнению, могут вывести ИИ на новые горизонты.

Даже люди с более базовыми знаниями о машинном обучении, лежащем в основе ИИ, могут выбирать из шестизначных вакансий.

Терпение инвесторов в отношении чрезмерных расходов Кремниевой долины на ИИ, вероятно, иссякнет. Они уже наказали акции таких компаний, как Meta и Microsoft, за увеличение расходов на ИИ без достаточно быстрого роста доходов.

Беспокойство нарастает, так как ситуация похожа на эпоху доткомов 2000-го года, когда компании вкладывали деньги в оптоволоконные сети, чтобы поддержать оптимистичные оценки использования интернета, на развитие которого потребовалось больше времени , чем ожидалось.

Руководители ведущих технологических компаний проповедуют терпение. В недавних отчётах о доходах Цукерберг сказал, что пройдут годы, прежде чем приложения ИИ будут монетизированы, а Пичаи из Google сказал, что «существует временная кривая с точки зрения превращения базовой технологии в значимые решения».

Я считаю, что в какой-то момент наступит стадия разочарования у инвесторов, поскольку текущие вложения действительно будет сложно окупить быстро, так как многие забывают важную истину:

Чтобы сделать значительный рост продаж - нужна не только великолепная технология, но и спрос на неё. Более того - спрос должен подкрепляться покупательскими возможностями населения. 

Лично я уверен, что продажи будут расти медленно - согласно темпу роста располагаемого дохода населения - и это в лучшем случае. В худшем - потребительские настроения могут надолго уйти в депрессию и тогда как вам продать этот великолепный сервис, если население не хочет или не может за него платить?

В итоге, открыли дополнительные склады, наняли сотрудников, закупили грузовики и т.д. Но спрос быстро спал - они просчитались. Компания пару лет имела отрицательный свободный денежный поток, снижение EPS. Это потребовало от руководства компании сократить издержки - была уволена часть сотрудников, также пришлось отказаться от дополнительных складов и т.д. - по сути Amazon понесла убытки на неверном прогнозе спроса.

Акции компании тогда снижались по делу, так как падал EPS. И только после сокращения всех излишних мощностей удалось вернуть EPS на траекторию роста, также восстановился положительный свободный денежный поток. 

По ходу прочтения статьи возникла и другая мысль: некоторые компании точно заработают на этом явлении. Это и производители ускорителей ИИ - в первую очередь Nvidia. Также поставщики серверов, заточенных под задачи ИИ - это прежде всего HPE, DELL и SMCI (по ней делал подробный разбор ТУТ). Ну и поставщики энергетического оборудования и электрические сети отчасти также могут выиграть от данного процесса. В этом сегменте я пожалуй сделаю отдельный ресерч, так как он максимально незнаком широкой аудитории.

Следите за обновлением статей на моём блоге бусти: