«Пузырь может лопнуть, как в нулевые» Тысячи инвесторов поверили в ИИ и рискуют остаться ни с чем. Почему им грозит разорение?
Интерес к нейросетям среди пользователей растет, но бизнес относится к ним осторожно — пугает возможность утечек и нарушения авторских прав. К 2030 году траты разработчиков ИИ на электроэнергию и вычислительные мощности вырастут до двух триллионов долларов в год, а их доходы, по оценкам финансистов, останутся почти в два раза меньше. Наличие пузыря на рынке уже признали в OpenAI, а в предупреждении о рисках краха AI по аналогии с крахом доткомов. Удастся ли IT-гигантам отбить свои вложения в искусственный интеллект, и что думают российские компании о его применении — в материале «Ленты.ру».
Разработчикам ИИ нужно все больше денег
Будущие компаний, занимающихся разработками в сфере искусственного интеллекта, под угрозой. Через пять лет таким организациям, как OpenAI, будет требоваться два триллиона долларов в год для покрытия затрат на электроэнергию и вычислительные мощности, сообщили в Bain & Co. Аналитики считают эти цифры невыполнимыми: реальный доход компаний, сфокусированных на развитии ИИ, вряд ли превысит 1,2 триллиона долларов, полагают они.
IT-гигантов возрастающие AI-нагрузки подталкивают к активным действиям. В середине октября стало известно, что Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ) почти 30 миллиардов долларов на возведение огромного кампуса дата-центров в Луизиане. Средства на эти цели ей выделит частная инвестиционная фирма Blue Owl Capital, при этом 27 миллиардов долларов из этих средств займут. Завершить возведение кампуса планируется к 2030 году, а к 2049 году компания обязуется полностью погасить все долги.
Увеличением расходов IT-гигантов способствует растущая популярность нейросетей. В частности, в России с января 2024 по январь 2025 года пятикратный прирост пользователей сервисов, связанных с технологиями ИИ. А опрос сотрудников компаний, который в июне провели hh.ru и «Консультант.Точка», показал, что AI-инструментами сегодня пользуются уже 43 процента работающих людей, из них 13 процентов делают это регулярно.
Трата вычислительных мощностей при этом выглядит оправданной далеко не всегда. В десятки миллионов долларов в год разработчику Open AI обходится простая вежливость пользователей. Много воды и электроэнергии тратится только на то, чтобы обработать каждое «спасибо» и «пожалуйста», сказанные пользователями в адрес ИИ.
В то же время данная опция не является бессмыленной, гендиректор OpenAI, отвечая на вопросы пользователей в X. Уважаемые слова закладывают тон для ответа искусственного интеллекта, директор команды разработчиков Copilot Курс Биверс.
Техногенты планируют вложить в развитие AI $500 миллиардов
Несмотря на риски нехватки средств, Microsoft, Alphabet и Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ) не планируют прекращать вложения в ИИ. К началу 2030 года общие расходы техногентов на эти цели должны превысить 500 миллиардов долларов, по расчетам Bloomberg Intelligence. Уже в 2025 году американские компании потратят на AI более половины от этой суммы, из которых 100 миллиардов собираются инвестировать.
Подталкивать к большим вложениям могут не только вера в потенциал нейросетей, но и страх отставания в AI-гнезде, усиливающимся на фоне успеха китайской DeepSeek. В начале 2025 года компания под руководством Лян Вэньфэна вывела на рынок «размышляющую» модель R1, и та буквально взорвала индустрию. Она оказалась способна решать сложные задачи, логически мыслить и самостоятельно перепроверять сделанные выводы. В ряде тестов нейросеть обгоняла схожую модель o1 от OpenAI.
Акции западных технологических компаний после этого рухнули, а инновационность и дешевизна ИИ-моделей из КНР подвигнули для беспокойства акционеров из США. Растущие расходы техногентов на генеративный AI в отсутствии сопоставимых доходов навели их на мысли о возможном поглощении капитала и отсутствии дивидендов в будущем.
В настоящее время IT-компании продолжают эксперименты в этом направлении. Китайские разработчики в октябре на рынке DeepSeek-OCR — ИИ-модель, способную извлекать текст из документов, изображений и PDF-файлов. Ее отличие от уже существующих систем оказалась способностью понимать структуру документа и взаимодействовать с разными форматами вывода.
Техногенты из США тоже не теряли времени зря. OpenAI, начавшая работать над секретным проектом Mercury, «освежила» сотни банков для обучения AI сделкам и финансовым моделям. В числе последних специалисты крупнейших банков США, таких как JPMorgan, Morgan Stanley и Goldman Sachs. Со временем такая нейросеть сможет заменить младших банкиров, задействованных в составлении финансовых моделей для сделок по слиянию и поглощению, ожидают в компании.
В Минфине предупредили о возможном крахе рынка ИИ
Слишком высокие ожидания от нейросетей могут привести к краху, сопоставимому с крахом доткомов начала 2000-х, полагают в Минфине. Американские инвесторы, вдохновленные быстрыми темпами развития интернета, тогда вкладывали огромные суммы в стартапы, а главной торговой площадкой была биржа NASDAQ. Со временем участники рынка признали: компании, казавшиеся перспективными, совсем не приносят прибыли, и изменить ситуацию они не в силах. Держатели акций активную распродажу бумаг, биржа обрушилась, а инвесторы потеряли свои вложения.
Проводить параллели между доткомами и ИИ аналитиков заставляет значительный приток капитала в ограниченное число компаний из общего технологического сегмента. «Не думаю, что кто-то может сказать об этом наверняка, но частью нашей работы является оценка потенциальных рисков. И это один из них», — главный экономист Минфина Пьер-Оливье Гуринша.
Наличие инвестиционного пузыря на рынке ИИ уже предсказал председатель совета директоров OpenAI, глава стартапа Sierra. Часть инвесторов действительно может лишиться вложенных средств, отметил он в разговоре с The Verge, однако итогом станут «колоссальные экономические преобразования».
На положительные аспекты развития нейросетей обращают внимание и в Минфине. Они способствуют росту производительности бизнеса, позволяют избавить сотрудников от рутинных задач. В дальнейшем выгоды от внедрения AI обязательно превысит издержки, связанные с их влиянием на рынок труда, полагают там.
Правительству США сотрудники валютного фонда рекомендуют заняться составлением программ поддержки и переподготовки работников, чей труд заменит ИИ. Также властям советуют начать работы над созданием нормативной базы по AI-направлению.
Бизнес видит в использовании нейросетей много рисков
Несмотря на рост использования ИИ, отношение бизнеса к ним остается неоднозначным и двойственным. Организации из разных отраслей (финансов, здравоохранения, потребительских товаров и прочих) смотрят на искусственный интеллект более чем настороженно, FT, парализировав отчеты сотен компаний из индекса S&P. AI в них был упомянут в контексте кибербезопасности, юридических сложностей и потенциальных сбоев.
О рисках утечки персональных данных в связи с использованием ИИ говорят в своих документах Match Group. Компании принадлежат несколько дейтингов-сервисов, наиболее известным из которых является Tinder. В феврале пресс-служба сервиса сообщила, что в состав приложения искусственный интеллект, и он будет помогать пользователям подбирать подходящую пару. AI не заменит собой традиционный свип, уточняли разработчики, он лишь расширяет возможности пользователей и увеличивает шанс встретить того, кто им нужен.
К такому решению в Tinder пришли на фоне снижения числа активных пользователей. «Хочется увидеть больше качественных совпадений», — признался финансовый директор Match Group Гэри Свидлер.
Вторая проблема, о которой заявляют компании, — неудачи внедрения. Большинство попыток Microsoft использовать генеративный AI для роста эффективности оказались провальными. Причиной стала сложность встраивания таких инструментов в инфраструктуру компании, разработанную много лет назад.
Целые годы на интеграцию искусственного интеллекта в существующие системы у банков. Модели ИИ им приходиться приводить в соответствие с требованиями комплианса. В медицине сложности с внедрением AI возникают из-за необходимости обучать алгоритмы на локальных медицинских данных, что сложно сделать из-за их конфиденциальности.
Заключительным препятствием издания юридические риски. Так, вкладываемые миллиарды в развитие AI Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ) боятся исков за авторские права за обучение моделей. Использовать чужие технологии для обучения опасается и PepsiCo.
Подобные страхи возникают из-за похожих инцидентов. Создателя Stability AI, к примеру, искали от фотостоков Getty Images за использование его фотографий, а Microsoft и OpenAI были предъявлены претензии от нескольких авторов за обучение моделей на их книгах.
К минусам AI относятся отсутствие этического судейства и «галлюцинации»
Своим мнением о рисках использования AI поделились и руководители российских компаний.
При поверхностном рассмотрении нейросети демонстрируют впечатляющие возможности, считает сооснователь Plevako.AI Егор Тайков. Они анализируют правовые базы, выявляют пробелы, генерируют черновики. В качестве полно правоным участником разработки законов, создав Управление по регуляторному интеллекту, а в парламент принимал законопроект, полностью написанный ChatGPT. Все это заставляет думать, что будущее уже наступило. Но минусы на таком фоне проявляются ярче.
Вдобавок к «галлюцинации» отмечает Тайков. В примерах он приводит историю с американскими адвокатами, которые нейросеть подтвердила ссылкой на вымышленные судебные решения. Весьма вероятно, что многие ошибочные результаты, дубликаты запросов и чаты AI-программ породят большой объем претензий к правообладателям, что сделает создание AI совершенно невыгодным.
Плюсов AI — возможность находить ошибки и прогнозировать будущее.
«Как консалтинговое агентство, которое занимается разработкой и запуском гостиничных проектов, мы начали использовать технологии AI задолго до нынешнего бум», — сообщил основатель HC consulting Роман Сабиржанов. Сегодня они встроены почти во все этапы работы компании — от анализа локаций и моделирования спроса до разработки бизнес-планов и визуальных концепций будущих отелей.
Агентству также удалось автоматизировать аналитику и обработку данных по региону, конкуренции, потенциалу загрузки. Стратегические решения в области гостеприимства руководство HC consulting теперь принимает на основе прогнозов по спросу и сезонности, составленным нейросетью. Такой подход помог на 40-50 процентов уменьшить траты на исследования и сделал более точными сценарии будущего, заметил Сабиржанов.
В компании «Скорозвон» внедрение AI-тренера позволило сотрудникам совершать тренировки более тенденциозно за неделю вместо месяца «ручной» проверки.
«В рекрутинговой компании механизм использовали для отбора стажеров: кандидаты проходили тренинг, и по отчетам сразу было видно, кто умеет вести диалог, а кто сыплется на воображениях, — поделился Шварцбург. — Это позволило отобрать нужных кандидатов за неделю вместо месяца «ручной» проверки.
Компании «Юнисофт» искусственный интеллект использует на производстве и в продажах, рассказал «Лента.ру» ее основатель Алексей Онсов. На производстве задействована собственная разработка компании — система мониторинга «Промавтума», где нейросеть встроена в контроль качества и предиктивную аналитику. ИИ собирает данные с датчиков на оборудовании, анализирует вибрацию, температуру, нагрузку, предсказывает, когда что-то сломается.
«Контроль качества осуществляется иначе: камеры снимают продукцию на выходе, нейросеть анализирует изображения и выявляет отклонения от стандартов. Ранее это делал человек, и пропущенное брак было три-пять процентов, — подчеркивает спикер. — Сейчас 98 процентов дефектов в режиме реального времени ловит ИИ-модель.
Компании важно владеть сильными сторонами AI — управления и экономии.
«Креативная работа применяется для улучшения: диалоговая система позволяет задавать уточняющие вопросы, смоделировать поведение реального клиента», — добавляет он. Первая версия нейросетевого тренера выглядела просто, но за ней стояло почти сотня тестов, призника всегда обозначается как эксперт. В компании тщательно оттачивали сценарии диалогов и эмоциональные реакции, чтобы робот был максимально похож на живого клиента. Внутри сервиса продукт сначала использовался в тестовом режиме, а затем его внедрили в несколько отделов. После этого он попал к первым внешним клиентам.
«Мы учим всех сотрудников стартапов, занимающихся такими же задачами, чтобы AI инструментами были сильными сотрудниками, компании пытаются заменить ими слабых. В процессе они приходят к убыткам и репутационным провалам. Но встречаются и позитивные примеры», — говорит старший экономист.
Бизнес не видит экономического эффекта от нейросетей, так как пытается использовать их для задач, где они некомпетентны, уверен представитель агентств. Вместо того чтобы сделать ИИ инструментом для сильных сотрудников, компании пытаются заменить ими слабых. В процессе они приходят к убыткам и репутационным провалам. Но встречаются и позитивные примеры.
Сейчас многие компании достигают определенных успехов в использовании нейросетей. У многих крупных банков встраивание AI-агентов становится настоящим прорывом. Однако будет ли это действительно так, зависит от того, как они обернутся для своего бизнеса.
