Стоит ли заигрывать с этой темой, когда она у всех на слуху?

Я слежу за ИИ-революцией в режиме реального времени с 2022 года. Меня эта тема настолько увлекла, что я по ночам, от основной работы, пошел в Яндекс и отучился на data scientist-а. Я осторожный человек. Например, я вообще не трогал криптовалюты. Но искусственный интеллект – это другая тема. Инвестиции в ИИ выглядят привлекательно. Главное найти правильную точку приложения своих денег.

ИИ это пузырь?

И да и нет.

Зависит от того, на какую часть рынка вы смотрите. ИИ-бум быстро стал комплексным, не только с точки зрения количества игроков, но и с точки зрения индустрий участников. Можно выделить следующие категории.

Модели

Самыми шумными сейчас являются компании, которые разрабатывают собственные модели и параллельно создают на их базе продукты. OpenAI, Anthropic, xAI – это основные игроки.

Технологические гиганты

Крупные компании, которые развивают собственные модели или борются за крупные доли рынков около ИИ.

Google, Microsoft, Amazon, Meta, Baidu, Alibaba – все крупные, все с большими запасами налички. Из общего числа выбивается только Amazon – у них плохо с собственными моделями, но зато они активно применяют чужие и вместе с Microsoft конкурируют за господство в облаке через Azure и AWS.

Поставщики данных

У них уже есть свой бизнес и теперь результат этого бизнеса внезапно нужен всем. Соцсети Reddit, X (он же Twitter), StackOverflow. Сюда же можно отнести новостников Associated Press, Financial Times и прочих. И еще есть один сегмент – поставщики специализированных данных Bloomberg, Elsevier, LexisNexis и т.п.

Поставщики железа

То, на чем все это добро крутится. Чипы Nvidia, AMD, Intel. Те самые продавцы лопат.

Прочие важные игроки

Энергетика в виде традиционных нефтегазовых компаний, которые должны стабильно поставлять углеводороды (их так много, что бесполезно перечислять, рынок крайне широк), а так же те, кто строят турбины, ветряки, солнечные, атомные электростанции. Способов получать электричество не так много. Сюда же можно добавить энергетическую инфраструктуру. Это все старый устоявшийся рынок, который с радостью отреагирует на возросший спрос.

Экосистема, инструменты и протоколы – то, что сейчас помогает разрабатывать продукты и управлять ими – HuggingFace, LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Comet, Github, MCP и прочие.

Дата-центры – то, где все это добро крутится. Много было построено, еще больше будет. Equinix, Digital Realty, Switch, CoreWeave. Им помогают инженерные подрядчики типа Scheider Electric, Siemens, Vertiv.

Где пузырь?

Что из всего этого добра похоже на пузырь? Примерная ментальная модель здесь может быть такой.

Бум доткомов характеризовался необузданными инвестициями в компании без прибыли и без четкого пути к ней. Если взглянуть на инвестиции в ИИ через призму ландшафта, который мы обозначили, то сразу станет понятно, что к таким относятся в первую очередь создатели моделей. Да, у них есть выручка. Но, как отмечают многие, выручка не соответствует ни планам роста, ни амбициям этих компаний. Огромные деньги инвестируются в инфраструктуру и обучение моделей.Гарантий возврата этих инвестиций через революционные продукты нет.

Причем под возвратом инвестиций мы понимаем не просто отбить затраты в ноль. А принести 10-100Х. Но эти компании не торгуются публично! Поэтому масштаб проблемы можно оценить только по последним раундам венчурных инвестиций.

Все было бы не так страшно, если бы эти компании работали сами и не трогали публичный сектор. Но связь с публичным сектором есть.

Вторая категория компаний, которые могут находиться в реальном пузыре – это поставщики железа. Nvidia торгуется c P/E 50.5 – сложно представить сколько еще должно быть лет безудержного роста, чтобы оправдать такую оценку.

Здесь опасным сигналом может быть появление новой схемы финансирования OpenAI самой Nvidia. OpenAI береn у Nvidia железо на $100 млрд через инфраструктурные проекты. Nvidia в свою очередь кровно заинтересовано в успехе OpenAI. При этом реальных денег они не видят и рассчитывают на будущую выручку OpenAI, которой может не быть.

Можно взять саму сумму – $100 млрд и сравнить ее со свободными денежными потоками таких гигантов, как Apple, Google, Microsoft. Сразу станет понятно, что OpenAI должна создать действительно ключевой продукт, который меняет жизнь. Получится ли это у них?

Кто выигрывает от инвестиций в ИИ?

Гораздо меньше на пузырь похожи все остальные. У гигантов уже есть ключевой бизнес с востребованным продуктом. Если действовать осмотрительно, то есть шанс улучшить свой продукт. Или как в случае с Microsoft и Amazon – быть прямыми бенефициарами мании, которая происходит.

Главным положительным итогом бума доткомов принято считать оставшуюся после него инфраструктуру – оптиковолоконные сети, дата-центры, протоколы. Позже все это было успешно использовано и на этой инфраструктуре выросли современные IT-гиганты. Поэтому даже если мы увидим снижение спроса на ИИ, невыполнение обещаний суперинтеллекта, разочарование инвесторов, то все, кто вкладывался в инфраструктуру получат базу для будущего роста и развития.

Примерно та же ситуация с поставщиками данных – у них есть шанс выгодно продать побочный продукт своей основной деятельности. Сильный положительный эффект на них скорее всего временный. В долгосрочной перспективе – это просто еще одна строка в выручке. Наврятли она будет больше основной деятельности – а именно генерация этих данных.

Например, тот же Stack Overflow потерял почти всех своих пользователей, потому что модели уже поглотили все, что было в их корпусе знаний и осталась только надежда на то, что создатели моделей будут покупать лицензии на использование этих данных, как жест доброй воли или как управление риском нарушения авторского права.

Энергетические компании дадут столько ресурсов, сколько необходимо. Рынок отрегулирует количество новых проектов генерации и инфраструктуры. Главный риск здесь – переоценить будущий спрос. После того, как модели будут обучены и достигнут точки предельной полезности – останутся затраты на инференс, которые будут безжалостно и быстро оптимизированы.

Но, как и в случае с цифровой инфраструктурой – углеводородная/электрическая инфраструктура всегда пригодится в будущем.

Все это приводит нас к вопросу о том, почему же я уверен, что ИИ-бум пойдет на спад и инвестиции в ИИ модели или железо сейчас не оправданы?

ИИ – это микропроцессоры или контейнеры?

Лучшую аналогию, для понимания текущей ситуации я прочитал здесь. Рекомендую все осилить целиком, но для тех кому лень, вот краткий пересказ.

Автор лонгрида – Джерри Ньюманн пытается провести параллели между ИИ-бумом нашего времени и двумя уже полностью разыгранными инновациями – микропроцессорами и морскими контейнерными перевозками.

Микропроцессоры дали миру одну из ключевых инноваций нашего века – персональные компьютеры, которые в свою очередь дальше стали обрастать новыми продуктами и сервисами. От этой инновации выиграли все непосредственные участники – IT-компании, производители компьютеров и мобильных телефонов. Также в выигрыше, хоть и в меньшем, оказался весь остальной мир – нет отрасли, где не применяется эта технология.

Контейнерные перевозки были прорывом в мировой логистике, способствовали глобализации рынка и сделали современный мир таким, каким мы его сейчас видим. Однако, от этого не выиграли непосредственно участники рынка логистики. Вся ценность этой инновации осела в карманах компаний, которые подстроились под эту технологию. Приводится пример компании IKEA, которая из маленького локального производителя мебели, благодаря своему удобному для массовой транспортировки дизайну стала глобальным лидером.

ИИ для автора, и я во многом с ним согласен, больше похож на контейнерные перевозки, чем на микропроцессоры. Для того, чтобы ИИ-компании могли извлечь ценность из своего продукта – должны быть созданы другие продукты.

В этом контексте полезно думать о том, что есть суть современного ИИ. Современный ИИ – это автоматизация умственного труда. Это не новый продукт, а скорее улучшение старого. При чем улучшение будет происходить по оси удешевления и увеличения доступности таких отраслей как образование, здравоохранение, IT.

Мы также можем отметить, что обратная ситуация будет происходить с отраслями, где человек, все еще нужен и является ключевым звеном. Либо для взаимодействия лицом к лицу, либо там, где человеку нет альтернативы – например в рабочих специальностях типа сварщиков, электриков и сантехников.

Это базовые примеры, но они наглядно показывают реальное местонахождение фронтира – автоматизация человека как такового. Роботизация. ИИ – это однозначно один из компонентов этой задачи. Но поможет ли нам в этом LLM, будет ли частью решения – этот вопрос пока открыт. И судя по текущей картине, пока скорее нет, чем да.

Как в итоге инвестировать в ИИ?

Все, что написано дальше, само собой, не является инвестиционной рекомендацией. Здесь я делюсь своими соображениями индивидуального инвестора, о том, как я думаю об ИИ в разрезе инвестиций. Всегда думайте своей головой и не принимайте мысли незнакомых вам блоггеров за чистую монету. Инвестиции индивидуальны.

Обходить стороной

Создателей моделей. Это относительно легко. Они все не торгуются публично. Но рано или поздно им понадобятся публичные деньги. Общее правило – не вестись. Да, они могут вырасти в цене. Но разумный инвестор инвестирует в бизнес, с потоками, с защитой, с возможностью роста реального бизнеса, а не только капитализации.

Производителей железа. Прежде всего, потому что в данный момент они чрезвычайно переоценены рынком. Оценка должна быть справедливой. Наверное, нужно сделать пример оценки Nvidia, чтобы не быть голословным, но даже P/E >50 достаточно, чтобы сделать вывод не трогать их даже длинной палкой. Риск слишком велик, во всяком случае для меня.

Главная задача – не дать FOMO вас сожрать. Нужно быть осторожным. Но в меру. Действовать обосновано, чтобы потом не было сожалений.

Интересоваться

Всеми остальными. Здоровый аргумент – оценить все остальные компании, которые прямо участвуют или являются бенефициарами процесса. Понять как именно ИИ влияет на их выручку и в случае с компаниями типа Microsoft, Google и Amazon на капитальные затраты. Их свободный денежный поток может в ближайшее время оказаться под сильным давлением. Не все инвестиции могут успеть окупиться.

Важно четко определить как именно ИИ может влиять на их результат. Их собственные инвестиции в ИИ и инфраструктуру должны приводить к конкретному эффекту. Больше клиентов? Лучше юнит экономика? На сколько? Может, как в случае с Google быть обратный эффект? Раньше людям приходилась ходить по ссылкам, чтобы найти ответ на свой вопрос, делать несколько поисковых запросов, просматривать много рекламы. А теперь – Gemini выдает неплохой ответ сразу наверху страницы. Как это повлияет на их доходы от ключевого бизнеса – рекламы?

За манией всегда идет спад

Дополню картину последним штрихом. Я не любитель маркет тайминга, но о нем тоже нужно иногда думать. Если взять классические модели типа Гартнеровского цикла хайпа – все они говорят о том, что за манией всегда идет спад. Если ИИ похож на контейнерные перевозки, то рано или поздно рынок ждет шок неоправданных ожиданий и опустошения от переинвестиций. Наглядно проиллюстрировано в статье, ссылку на которую я давал чуть выше.

Капитальные затраты пойдут на спад. То же самое пройдет с капитализацией компаний. В этот момент объективные оценки бизнеса могут сблизиться или оказаться выше капитализации тех компаний, которые сейчас выглядят слишком дорого из-за ИИ-премии. Тогда мы будем уже говорить не про инвестиции в ИИ, а скорее про инвестиции в бизнес, который может выиграть от уже состоявшего цикла.

ИИ-премия имеет место быть, но может быть так, что она спрятана в самых неочевидных местах – образовании, здравоохранении или других отраслях, которые выиграют от автоматизации умственного труда. Наша задача – искать.

Не дайте FOMO вас сожрать.