Вчера BIS (Банк международных расчетов) предупредил о рисках ИИ-пузыря. Компании инвестируют в ИИ быстрее, чем появляется окупаемость. Если монетизация ИИ окажется слабее ожиданий, рынок может столкнуться с резким сокращением капитальных расходов: пузырь ИИ лопнет, ударит кризис.
Дискуссии об ИИ-пузыре уже приелись и нам и читателям, но в последнее время сместился их акцент. Если раньше обсуждали, есть ли пузырь, то теперь вопрос звучит иначе: какой сегмент рынка перегрет?
👨💻 Ответит наш аналитик по технологическому сектору Валерий Полунин:
◽️ Высокие риски пузыря в ИИ-инфраструктуре. Microsoft, Amazon, Google, Oracle и другие одновременно строят дата-центры. Еще два года назад CAPEX Big Tech составлял около $250 млрд в год, сегодня рынок обсуждает уже $500 млрд. Главный вопрос: действительно ли миру потребуется столько вычислительных мощностей?
◽️ GPU-as-a-Service тоже в зоне риска. CoreWeave, Nebius, Lambda и другие делают ставку на практически безграничный спрос на аренду GPU. Но гиперскейлеры активно строят собственную инфраструктуру, крупные компании все чаще покупают ускорители напрямую. Это может ударить по стоимости аренды GPU.
◽️ Вызывают опасения крайне дорого оцененные ИИ-стартапы. Многие из них стоят десятки или даже сотни миллиардов долларов, оставаясь убыточными. История показывает, что оправдать столь высокие ожидания крайне сложно.
При этом большинство аналитиков не считают пузырем NVIDIA, Micron, SK Hynix, Western Digital, Seagate и TSMC. Эти компании уже сегодня генерируют высокую прибыль и денежный поток либо работают в условиях сохраняющегося дефицита продукции. Для них главная опасность — цикличность спроса в целом. Хотя в случае TSMC даже если спрос на ИИ-решения снизится, загрузка современных техпроцессов останется высокой благодаря смартфонам, компьютерам и другим потребительским направлениям.
Любопытно, что сдвиг в отношении к ИИ происходит в том числе и далеко за пределами IT. Например, в биотехнологиях первая волна хайпа вокруг создания лекарств «с нуля» с помощью ИИ сменилась более прагматичным подходом. Сегодня ИИ все чаще используется не для поиска «идеальной молекулы», а для ускорения клинических исследований, отбора пациентов и оптимизации разработки новых препаратов.
Сегодня рынок постепенно переходит от безусловной веры в ИИ к вопросу: а кто действительно сможет превратить эту технологию в устойчивую прибыль на протяжении десятилетий? Поэтому теперь компании, связанные с ИИ, инвесторам нужно выбирать особенно внимательно и осторожно.