Компании, которые вложили $800 млрд в дата-центры для ИИ, могут не вернуть эти деньги. Так считает Джефф Парк, партнер инвесткомпании Parafi Capital и советник Bitwise и Solana. По его мнению, рынок путает два разных продукта: обычные ИИ-сервисы, на которых много не заработаешь, и научные прорывы, которые нельзя удержать в одних руках.
Таким заявлением Парк ответил на пост инвестора Randian Capital. Тот написал, что все меньше верит в ИИ-вложения, а их сторонников назвал людьми, которые плохо понимают экономику и набрали сотни миллиардов долларов долга «на вайбах».
Хотите еще эксклюзивных новостей и аналитики? Подписывайтесь на наш телеграм-канал, обсуждайте новости и делитесь мнениями о последних событиях рынка в чате!
На чем зарабатывают дата-центры
Парк напомнил, что мощности дата-центров тратят на две задачи. Первая — создать модель, это называют обучением. Вторая — отвечать на запросы пользователей, когда модель уже готова. Именно ответы на запросы приносят основной доход: ими пользуются миллионы людей, и спрос кажется бесконечным.
Но у этой части есть проблема. Пользователи приходят волнами, и нагрузка на серверы скачет. Чтобы ничего не ломалось в пиковые часы, мощности приходится строить с большим запасом. Поэтому дата-центров сейчас больше, чем реально нужно, отметил Парк.
С обучением такой проблемы нет: нагрузка ровная, а потребности известны заранее.
Anthropic, OpenAI и другие разработчики обещают загрузить лишние мощности обучением новых моделей. Но цель у них не сделать удобный сервис для работы, а добиться прорывов: находить новые лекарства, создавать кибероружие, учить модели улучшать самих себя.
Когда Anthropic говорит об «угрозе человечеству», речь не о потере рабочих мест. Компания намекает, что близка к большим открытиям, потому что продолжает обучать все более мощные модели, считает Парк.
Почему на прорывах не заработать
Главная слабость этого плана в том, что любую модель быстро копируют. Небольшую модель можно обучить на ответах большой, и она переймет ее умения.
Кроме того, многие модели выкладывают в открытый доступ. В итоге даже самая передовая разработка устаревает за несколько месяцев. Патент защищает изобретение, а модель не защищает ничто.
Парк сравнил это с фармацевтикой. Компания потратила миллиарды на лекарство от редкой болезни, а через два месяца появился дешевый аналог. Вернуть деньги она не сможет, разве что будет находить такие лекарства одно за другим без конца. Именно на такой сценарий, по словам Парка, и поставлены $800 млрд.
Отсюда два вопроса для тех, кто вкладывает деньги в ИИ:
- сколько на самом деле стоят обычные ИИ-сервисы и сколько стоит путь к прорывам;
- учитывают ли вложения риск, что модель обесценится раньше, чем окупится.
Вывод Парка неутешительный. Обычные ИИ-сервисы нужны всем, но конкуренция собьет цены, и много на них не заработать.
Прорывные открытия, наоборот, массово не продашь. А если они правда случатся, ни одна частная компания их не удержит без помощи государства. Поэтому Anthropic и давит на тему рисков, хотя не показала, что близка к таким открытиям, заявил Парк. Остается вопрос, кто в итоге потеряет деньги.
Вложения в ИИ-инфраструктуру держатся на двух расчетах — заработать на массовых ИИ-сервисах или на прорывных открытиях. И ни один из них пока не обещает возврата денег.
