tgoop.com/data_notes/182
Last Update:
Триллионная дыра: почему ИИ-компании сжигают деньги без отдачи
НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+
Индустрия искусственного интеллекта все явственннее сталкивается с серьезной проблемой: бигтехи инвестируют сотни миллиардов долларов в строительство дата-центров для развития ИИ, но весь остальной бизнес не понимает, как на этой технологии заработать. Разрыв между инвестициями и реальной отдачей становится все заметнее.
💸 Математика не сходится
Популярность ChatGPT, Google Gemini и других сервисов среди обычных пользователей растет. Вместе с ней взлетает и спрос на вычислительные мощности и энергию. Но экономический эффект от внедрения AI продолжает решительно не оправдывать эти затраты.
По данным консалтинговой фирмы Bain&Co, которые приводит Bloomberg, разработчикам ИИ потребуется выручка в $2 трлн ежегодно, чтобы покрыть расходы на вычислительные мощности. Но их реальные доходы отстанут от этой цифры примерно на $800 млрд. Кроме того, если текущие темпы роста сохранятся, ИИ создаст колоссальную нагрузку на мировые цепочки поставок.
Техногиганты не собираются останавливаться — к концу года Amazon, Alphabet, Meta и Microsoft планируют вложить в AI свыше $300 млрд. По прогнозам Bloomberg Intelligence, к началу следующего десятилетия их совокупные годовые расходы превысят $500 млрд.
Тогда же глобальная потребность в вычислительных мощностях для AI может достичь 200 ГВт — половина придется на США. Компании направят до 10% технологических бюджетов на создание AI-платформ, включая агентов, способных выполнять сложные задачи с минимальным контролем человека.
Но пока технологические гиганты наращивают инвестиции, большинство компаний за пределами Кремниевой долины относятся к ИИ настороженно. FT проанализировала отчеты сотен американских компаний из индекса S&P 500. Результат неутешительный: многие упоминают AI в основном в контексте рисков — кибербезопасности, юридических проблем и возможных сбоев.
Легче всего адаптироваться компаниям, работающим с большими данными или клиентской поддержкой. Paycom (разработчик ПО для управления персоналом) использует AI для привлечения клиентов. Военная судостроительная компания Huntington Ingalls — ускоряет «принятие решений на поле боя». А Zoetis (одна из ведущих компаний в сфере здоровья животных) — автоматизирует медосмотры лошадей. Но даже среди них не все показывают рост акций.
Многие компании все еще руководствуются не стратегией, а страхом упустить выгоду, признает Харита Хандабатту из Gartner. Например, Coca-Cola пока ограничивается использованием ИИ для создания рекламы и не понимает, как еще применить технологию.
Парадоксально, но компании гораздо четче формулируют риски AI, чем его преимущества, пишет FT. В отчетах доводы в пользу внедрения расплывчаты, а угрозы классифицированы детально.
Первая, и потенциально главная, проблема — кибербезопасность. Например, Match Group (владелец дейтинг-сервисов) предупреждает об утечках персональных данных. Производитель спортивной одежды Lululemon беспокоится о компрометации информации. Microsoft считает, что неэффективное внедрение AI может навредить как отдельным людям, так и обществу.
Вторая — неудачи внедрения. Совместное исследование Microsoft и MIT показало, что 95% попыток внедрить генеративный AI для повышения производительности в самой Microsoft провалились. Причина в том, что AI-инструменты плохо интегрируются в существующую инфраструктуру компаний.
Третья — юридические риски. Meta инвестирует миллиарды в развитие «суперинтеллекта», но опасается исков за нарушение авторских прав при обучении моделей. Даже PepsiCo отмечает риски претензий за использование чужих технологий.
Что дальше?
Пока энергокомпании подсчитывают прибыль от AI-бума, сами разработчики ИИ балансируют на грани. Вопрос не в том, кто заработает на инфраструктуре, а успеют ли AI-компании стать прибыльными до того, как инвесторы закроют кран.