05 декабря 2024

Инвестиции в генеративный ИИ: что стоит за этой гонкой?

283

Гусев Александр,
Директор по развитию бизнеса

В настоящее время безусловно главным драйвером развития искусственного интеллекта является направление генеративного ИИ и больших моделей, включая большие языковые модели (LLM). Инвестиции в компании в этой сфере измеряются уже миллиардами долларов. Но что стоит за этим?

В прошлую пятницу Илон Маск (Elon Musk) подал судебный запрет, чтобы остановить переход OpenAI к коммерческой деятельности, попутно обвинив ее в организации «группового бойкота» относительно его собственной компании в сфере искусственного интеллекта, xAI. В свою очередь Сэм Альтман из OpenAI отговаривает инвесторов поддерживать детище Маска и призывает вкладываться исключительно в собственную компанию.

Казалось бы, такая уже открытая конфронтация должна отпугивать инвесторов или как минимум заставить задуматься – а что, собственно говоря, происходит, на рынке генеративного ИИ (GenAI)? Неужели действительно это настолько мощная технология, что ее развитие изменит весь наш привычный уклад и создаст новое поколение суперуспешных бизнесов и продуктов, из-за чего мы видим такое возбуждение как опиньен-лидеров отрасли, так и инвесторов? Из-за чего на самом деле сыр-бор?

Вот мне очень это интересно, поэтому решил поделится своими соображениями.

Первое, на что хочу обратить внимание: несмотря на все эти «теплые романтические отношения» между топ-менеджерами ИИ-гигантов, размеры инвестиций в крупнейшие ИИ-компании не просто не замедляются, а ровно наоборот – растут, фактически, по экспоненте. Больше того, сроки, необходимые для сбора миллиардных раундов, сокращаются в разы, что говорит о небывалой легкости поднятия инвест-раундов. Например, Маск запустил свою xAI в июле 2023 года и с тех пор компания привлекла уже порядка 11 млрд. долл. Для сравнения, чтобы получить такое же финансирование, Amazon Anthropic потребовалось 4 года, а той же OpenAI – 8 лет.

Гипперост инвестиций GenAi

Глядя на эти графики – невольно напрашивается вывод о том, что такой размер инвестиций в рынок говорит об огромной экономической перспективе этих компаний. Логика такого предположения вполне понятна – чтобы «отбить» 11 млрд. долл. инвестиций, надо чтобы инвесторы заработали заметно больший чек, который в свою очередь должен быть получен из прибыли компаний, а та – соответственно из выручки.

И вот тут нас ждет очень противоречие. Текущая выручка ИИ-компаний никак не соответствует этому предположению, и что самое интересное – никаких убедительных фактов, которые бы говорили что это изменится в ближайшие годы – тоже нет. А это значит, что инвесторы вкладываются в OpenAI, xAI и иже с ними ну никак не из-за их финансовых результатов или хотя бы адекватных вложениям перспектив по будущей выручке и доходности. Очевидно, что причины тут абсолютно другие.

Для того, чтобы убедится в этом, достаточно взглянуть на соотношение выручки и стоимости ИИ-компаний и сравнить их с реальными секторами экономики. Например, толком еще ничего не создавшая, кроме чат-бота Grok, xAI стала на днях стоить 50 млрд долл. при годовой выручке менее 100 млн. долл. Сравним это, скажем, с мировым автогигантом Ford, который стоит «всего» 43 млрд. долл. при выручке 182 млрд. долл. Или другой пример - 2й крупнейший после Walmart американский ретейлер Kroger стоит те же 43 млрд. долл. при выручке в 150 млрд. и т.д. по списку.

Итак, если инвесторы вкладываются в генеративный ИИ не ради его финансового потенциала (которого не очень заметно) – то почему они туда вкладываются? Неужели крупнейшие инвестфонды и толстосумы настолько верят в ИИ и его светлое будущее, что делают свои вложения «из большой любви к искусству»?

Конечно, это совершенно не так. Перебрав нехитрый и довольно ограниченный и примитивный список их теоретически возможных мотивов, остается всего один единственный, но самый правдоподобный. Текущий раскрученный до умопомрачения уровень инвестиций в ИИ – это банально способ быстро срубить денег на раздутом хайпе. Стоимости GenAI-компаний растут так быстро и так сильно, что вложив сегодня условные 1000 долл. в их акции, через довольно короткое время можно получить в разы больше, быренько продав их на бирже и дальше радуясь жизни и не очень беспокоясь о том, что будет с этими компаниями и их мыльными пузырями капитализаций в будущем.

А отсюда следует еще один вывод – когда мы говорим о перспективности генеративного ИИ как будущей прорывной технологии и в качестве подтверждения этого тезиса приводим примеры огромных инвестиций в соответствующие компании и их капитализации, мы просто обманываем себя и, что самое плохое, обманываем тех, кто нас слушает. Все эти инвестиции не имеют к оценке перспективности ИИ никакого отношения от слова совсем. Они основаны на хищнической и агрессивной спекулятивной природе соответствующих инвесторов, которым по большому счету пофигу куда вкладываться – в ИИ, гонку вооружений или грабежи других рынков. То, что они сегодня вкладываются в ИИ – не говорит об ИИ почти ничего. Оно лишь говорит о том, что среди других спекулятивно раздутых направлений – темпы этого раздувания настолько соблазнительны, что можно закрыть глаза на отсутствие реального спроса, рентабельности и других объективных параметров.

Далее. Мы можем возразить – какая разница почему инвесторы вкладываются в GenAi, важно – что они это делают и их деньги, которые для многих не пахнут, создают новые открытия, новые архитектуры и т.д. И чем больше денег идет в гененативный ИИ, тем сильнее становится эта технология и тем больше шансов, что ее будущее действительно будет светлеть день ото дня.

В этом предположении тоже есть толика наивности. Дело в том, что львиная доля инвестиций в GenAI идет не на развитие собственно технологии, а на покупку железа, оплаты счетов за электричество и строительство ЦОДов. Вообщем, на вещи из вполне реального и материального секторов экономики. Современные большие генеративные модели требуют очень мощные специализированные центры обработки данных. Например, последний транш в размере 5 млрд. долл. xAI потратила на частичное покрытие затрат на покупку 100 тыс. чипов Nvidia. Так что вся эта истерия вокруг ИИ очень даже на руку «продавцам лопат» вроде производителей чипов, поставщиков электроэнергии и системным интеграторам в сфере строительства ЦОДов, а не только и не столько ученым, DS- или ML-инженерам и разработчикам.

Вывод из всего этого такой – да, генеративный ИИ сотворил в 2023 году настоящее чудо и вдохнул действительно новые надежды и новый уровень в способности имитировать когнитивные функции человека. Да, мы фактически преодолели тест Тьюринга и вышли на новый уровень возможностей. Они настолько впечатляющие, что даже теперь мы собираемся мерять способности ИИ тестом Возняка. Все это правда и поэтому заниматься этим направлением надо, создавать продукты и пытаться строить успешные и стабильные бизнесы на этой технологии безусловно следует. Вот только не надо ориентироваться на раздутые инвест-чеки и капитализации OpenAI и xAI как метрику потенциальной успешно – они не имеют к адекватной оценке ИИ почти никакого отношения.

Пожалуйста, оцените эту статью
( 5 из 5,
оценили: 3)
Ваша оценка: Не ставилась

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

27 Ноя 2024

Опасность «коллапса моделей» в генеративном искусственном интеллекте

На сегодняшний день внедрение больших языковых моделей (LLM) является одним из самых многообещающих направлений искусственного интеллекта (ИИ), в том числе …

08 Июл 2024

Роль искусственного интеллекта в стратификации рисков в здравоохранении

Технологии искусственного интеллекта стали ключевым в цифровой трансформации здравоохранения. ИИ применяется в самых разнообразных задачах, начиная от повышения эффективности диагностики, …

02 Авг 2023

Влияние цифровых технологий здравоохранения на эффективность медицинских работников: результаты крупнейшего в мире мета-анализа

В журнале The Lancet Digital Health опубликованы результаты глобального мета-анализа, посвященного оценке влияния цифровых технологий здравоохранения на медицинских работников – …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Стандартизованная отчетность в разработках систем искусственного интеллекта

Просмотров 1 864 2 дня, 6 часов назад

Стандарты для создания систем искусственного интеллекта для здравоохранения

Просмотров 2 124 1 неделя, 4 дня назад

Большие языковые модели (LLM) в здравоохранении

Просмотров 981 1 месяц, 3 недели назад

10 принципов FDA относительно регулирования ИИ в здравоохранении

Просмотров 547 2 месяца назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях