В центре самой большой истории в сфере технологий прямо сейчас находится дикий парадокс. Оказывается, графические процессоры и другое необходимое оборудование, которое гиперскейлеры так щедро тратят на включение в свои центры обработки данных, быстро устаревают. Эта точка зрения подробно изложена в превосходном новом отчете Research Affiliates, фирмы, которая курирует инвестиционные стратегии на сумму около 200 миллиардов долларов для индексных фондов RAFI и ETF. Автор Крис Брайтман, генеральный директор RA, утверждает, что гонка вооружений в области искусственного интеллекта фактически создала новую индустриальную эру. В этой трансформированной экосистеме компании не «инвестируют» в традиционном смысле. Скорее, они настолько невероятно быстро набирают команды для увеличения продаж, что даже само понятие капитальных затрат меняется.
«Они больше похожи на супермаркеты, чем на традиционные технологические или промышленные компании, но их доходы не сосредоточены на таких товарах, как продукты питания. Это продукты, которые генерируют их большие языковые модели, векторный поиск и другие продукты», — сказал мне Брайтман в телефонном интервью. «Они участвуют в гонке вооружений, где им необходимо очень быстро заменить свое оборудование — другими словами, быстро пополнить свои полки». Проблема, по словам Брайтмана, заключается в том, что гиперскейлеры несут убытки из-за больших языковых моделей, векторных баз данных и других продуктов, которые они продают предприятиям и потребителям, поэтому чем больше оборудования они покупают, тем больше денег они теряют. «Прямо сейчас каждый использует ИИ для поддержания решающего доминирования в своей области, и это имеет смысл». Брайтман наблюдает. Но, добавляет он, огромные расходы, необходимые для поддержания этих «рвов» и сдерживания конкурентов, могут принести незначительную прибыль в будущем и нанести ущерб общей прибыльности компании.
В статье Брайтман подчеркивает исторический рост капитальных расходов на ИИ, которые, по оценкам Bloomberg, взлетели с $250 млрд в 2024 году до $650 млрд в этом году, что эквивалентно 2% ВВП. Исторический аппетит этой отрасли к капиталу привел к мнению, что ИИ становится новой сталью или новыми железными дорогами. Но, как отмечает Брайтман, команда и инфраструктура, которые поддерживали эти компании, сильно отличаются от команды, которая поддерживает ИИ. «Сталелитейные заводы и железные дороги обесценились за 40–45 лет», — пишет он. Затем сравните эту многолетнюю продолжительность жизни со сценарием ИИ. Гипермасштабирующие компании, такие как Microsoft, Amazon, Alphabet и Meta, обесценивают свои графические процессоры и другое оборудование в течение примерно 5 или 6 лет. Хотя эти периоды кажутся короткими, говорит он, их реальная «жизнь» намного короче.
В экономическом смысле активы полностью изнашиваются или устаревают, когда доход, который они генерируют, больше не покрывает стоимость их приобретения (отражаемую в годовой амортизации), операционные расходы и капитальные затраты. По словам Брайтмана, отраслевые данные показывают, что оборудование искусственного интеллекта теряет свою ценность примерно за три года. В качестве доказательства он приводит данные о прибыльности стандартных графических процессоров Nvidia H100. За второй год своего существования H100 принесла годовую прибыль в размере 36 000 долларов США при рентабельности инвестиций в 137%. Но к четвертому году продукт потерял более 4400 долларов при отрицательной рентабельности инвестиций в 34%, и результаты быстро упали. Брайтман пишет: «Экономический срок службы оборудования искусственного интеллекта (намного) короче, чем его учетный срок».
Дело не в том, что оборудование изнашивается. Физически это может длиться гораздо дольше. Причина, по которой аппаратное обеспечение искусственного интеллекта так быстро теряет мощность, заключается в том, что Nvidia, AMD и другие производители предлагают новые предложения, которые каждый год обеспечивают огромный прирост вычислительной мощности на каждый использованный ватт. Поскольку гиперскейлеры сталкиваются с жесткими ограничениями по энергопотреблению, они постоянно выполняют большие объемы новых «вычислений», используя дополнительные объемы электроэнергии. Обычно, если бы типичные производители добавляли капитал такими же темпами, как гиперскейлеры задают искусственный интеллект, они бы уже создали гигантскую базу оборудования и инфраструктуры, которую они могли бы развертывать в течение многих лет без необходимости продолжать покупать больше. В этом дивном новом бизнесе все не так. Команды ИИ развиваются так быстро, что каждый год гипермасштабировщикам приходится обновлять огромную часть своей капитальной базы, чтобы сохранить прежнюю способность создавать чудеса ИИ. «Большая часть их расходов — это не капвложения на рост, а капвложения на «поддержание», — говорит Брайтман. Однако общие цифры настолько огромны, что, хотя только около трети идет на расширение, этого все же достаточно, чтобы значительно увеличивать объем продуктов и услуг, которые они могут предлагать каждый год.
Гиперскейлеры используют ИИ и несут большие потери, в основном для защиты своей территории.
В наших телефонных разговорах Брайтман разгадал загадку гигантов искусственного интеллекта. «Поскольку они увеличивают объем вычислений, они теряют все больше и больше денег», — говорит он. «Но на данный момент у них есть все основания сделать это». «Большая четверка» стремится предоставить лучшие функции искусственного интеллекта для улучшения своих фирменных предложений и осознает, что они потеряют лидерство в этих основных продуктах, если компонент искусственного интеллекта не будет на высшем уровне. Amazon зарабатывает большую часть своих денег, предоставляя облачные вычисления и хранилище. Брайтман говорит, что не может почти компенсировать стоимость дополнений ИИ от своих клиентов. «Но это разумно, потому что, если Amazon не продолжит гонку вооружений, они потеряют облачный бизнес. Им нужны услуги искусственного интеллекта как часть облачного компонента».
Что касается Microsoft, то ее основным продуктом является офисное программное обеспечение, которое приносит доход от подписки, особенно на платформе 360°. Эта франшиза теперь сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны продуктов Google в области документов и таблиц. «Чтобы защитить свой существующий бизнес и удержать клиентов, Microsoft вынуждена предлагать услуги модели искусственного интеллекта, даже если она теряет деньги на капитальных затратах на искусственный интеллект», — заявляет Брайтман. Alphabet занимает лидирующие позиции в сфере «поиска» и позиционируется как крупнейший продавец онлайн-рекламы в мире. Microsoft поставила перед собой задачу, запустив собственную поисковую систему. «Чтобы продолжать свою прибыльную деятельность и сохранять свое преимущество, Alphabet нуждается в элементе искусственного интеллекта, а это требует крупных инвестиций в центры обработки данных», — говорит Брайтман.
Мете приходится беспокоиться о том, что трое других вторгаются в его весьма прибыльный рекламный бизнес в социальных сетях. «Люди приходят на их платформу, чтобы посмотреть изображения и видео, и производство этого контента для поддержки рекламы обходится Meta уйму денег», — говорит Брайтман. Meta использует ИИ для персонализации лент пользователей, классификации контента в Instagram и Facebook и проверки безопасности публикаций, и эти способы необходимы ей для сохранения лидерства. Но еще раз, говорит Брайтман, он все еще не может взимать за свою рекламу достаточно денег, чтобы окупить новые гигантские затраты, необходимые для предложения этих фантастических функций.
Брайтман заключает, что увеличение инвестиций в искусственный интеллект не означает, что это революционное достижение приведет к появлению большого источника прибыли для «большой четверки». Это скорее оружие каждого титана для защиты своих владений. «Когда капитал быстро обновляется, а конкуренция вынуждает к постоянным реинвестированию, чрезвычайные расходы могут поддерживать конкурентную позицию, не создавая ценности для акционеров», — утверждает он в статье. Опять же, срок службы того, что заполняет наши центры обработки данных, настолько короток, что покупка, скажем, графических процессоров больше похожа на пополнение запасов в супермаркетах, чем на строительство заводов, которые будут работать десятилетиями.
С другой стороны, Брайтман сказал мне, что проблемы, с которыми борются эти чемпионы, очень помогли ему в подготовке анализа. «Год назад на исследование и моделирование этого проекта у меня ушло бы девять месяцев. Но я использовал лучшее от Claude, ChatGPT и Gemini, синтезировал их отзывы и начал завершать работу за три недели», — говорит он. В мультфильме Брайтмана рассказывается эта история. Эта новая индустриальная эра может быть гораздо более выгодной для людей и компаний, которые используют продукты с улучшенным искусственным интеллектом, чем для компаний, которые их поставляют.
