Мнения и оценки, изложенные в данном обзоре, принадлежат автору и могут не отражать официальную позицию AERC. Материал носит исключительно информационный характер и не является инвестиционной рекомендацией.
В 2013 году вышла книга экономиста Alan S. Blinder со звучным названием «Когда музыка остановилась…». Речь в ней шла о глобальном финансовом кризисе 2007-2009 гг. и о проблемах, долгое время остававшихся вне фокуса, пока «музыка» экономического роста и роста фондовых рынков продолжала играть. Еще ранее, в 2000 г., вышло первое издание книги Robert J. Shiller «Иррациональный оптимизм…», посвященной буму доткомов и механизмам формирования рыночных пузырей.
К чему эти воспоминания? К тому, что даже после серьезных кризисов финансовые рынки довольно быстро возвращаются к знакомому состоянию – оптимизму, основанному на ожиданиях будущего технологического прорыва. Сегодня роль такой технологии играет искусственный интеллект (ИИ). Еще в 2020 году компания OpenAI представила модель GPT-3, а в ноябре 2022 г. был запущен ChatGPT. Появление GPT-4 в 2023 году окончательно вывело искусственный интеллект в центр глобальной дискуссии. И если на раннем этапе распространение технологии ИИ сопровождалось опасениями относительно ее влияния на занятость и качество жизни, то по мере накопления практических сценариев использования эти опасения во многом уступили прагматическому принятию.
В итоге темпы роста аудитории ИИ оказались беспрецедентными: по данным Resourcera, на 1 января 2026 г. число активных пользователей ИИ достигло 1,1 млрд чел. – это 13,3% всего населения мира. Сам по себе этот рост не является проблемой. Однако стремительное расширение пользовательской базы стало источником нового оптимизма уже на финансовых рынках.
Этот оптимизм подпитывается и информационной средой. Согласно The AI Index 2025 Annual Report Стэнфордского университета, к 2023 г. общее число публикаций по теме ИИ более чем удвоилось – со 102 тыс. в 2013 г. до свыше 242 тыс. в 2023 г. Только за 2024 год прирост составил значимые 19,7% в годовом выражении. Почему динамика публикаций является важным индикатором? Ответ на этот вопрос дает Шиллер Р. в упомянутой работе «Иррациональный оптимизм»: «Увеличение потока новостей о различных вариантах инвестирования приводит к повышению спроса на акции так же, как как реклама потребительских товаров знакомит людей с продуктом, напоминает о нем и в итоге заставляет купить»[1].
И вот, наблюдаемая сегодня динамика во многом подтверждает этот тезис: параллельно с ростом числа публикаций об ИИ усиливается интерес инвесторов к ИИ-стартапам. Так, по данным того же отчета Стэнфордского университета, в 2024 г. общий объем глобальных корпоративных инвестиций в ИИ достиг 252,3 млрд долл. США, увеличившись на 25,5% по сравнению с 2023 г. Наиболее заметный рост пришелся на частные инвестиции, которые выросли на 44,5% относительно предыдущего года, тогда как объем сделок по слияниям и поглощениям в сфере ИИ увеличился на 12,1%. За последнее десятилетие инвестиции, связанные с ИИ, выросли почти в 13 раз.
Но в этом «буме» оптимизма некоторые встревоженные экономисты и инвесторы задают довольно занятные вопросы, на которых нет ответа. И сегодня мы озвучим три таких вопроса.
[1] Шиллер Р. (2017). Иррациональный оптимизм: как безрассудное поведение управляет рынками, 7-ое издание. / Пер. с англ. – М.: Альпина Паблишер, 2017. С. 87
При ответе на этот вопрос напрашивается сравнение с 1990-ми гг., когда миру стала доступна всемирная сеть под названием Интернет. Можно ли сказать, что технология ИИ сопоставима по масштабам с появлением Интернета? А, между прочим, появление Интернета, как общедоступной технологии, так и не было однозначно названо революцией, наравне с Первой промышленной революцией в мире. Так, например, тот же Шиллер Р. писал, что всемирная сеть и не могла оказать такого существенного влияния на рост совокупной корпоративной прибыли, как ожидалось рынками, поскольку не оперившиеся в то время интернет-компании еще не генерировали достаточно большой прибыли. Вдобавок, чуть более позднее исследование ОЭСР от 2013 г. показало, что увеличение проникновения интернета на 10% (расширение доступа к широкополосной связи) ассоциировалось с ростом ВВП на душу населения в странах ОЭСР всего на 0,9-1,5% в год, что выглядит относительно скромно по сравнению с ожиданиями.
А что можно сказать об ИИ? Однозначного ответа – революция это или нет – пока ни у кого нет, ведь любой технологии нужно время. Но уже очевидно другое: людские представления повторяют характерную асимметрию. Истории успеха таких компаний, как OpenAI, Higgsfield доминируют в публичном пространстве, тогда как истории разочарований остаются на периферии.
Так, в тени «эффекта выжившего» оказался отчет «The State of AI in Business 2025» исследователей университета MIT. Работа хотя и вызвала резонанс, но, судя по динамике публичной дискуссии, не привела к заметному охлаждению рыночных ожиданий. А ведь данное исследование приводит довольно болезненные для принятия цифры: на базе обзора более 300 публично раскрытых инициатив в сфере ИИ авторы обнаружили, что 95% организаций не получили от вложений в ИИ никакой отдачи. Разрыв в результатах оказался настолько выраженным как среди пользователей (крупный бизнес, средний сегмент, малый бизнес), так и среди разработчиков (стартапы, вендоры, консалтинговые компании), что авторы даже дали название этому эффекту – GenAI Divide – разрыв в эффективности генеративного ИИ.
Авторы исследования MIT отмечают, что инструменты вроде ChatGPT и Copilot, действительно, широко распространены: более 80% организаций изучали их или запускали пилоты, а почти 40% сообщили о внедрении. Однако такие решения преимущественно повышают индивидуальную продуктивность работников, но не влияют напрямую на финансовые результаты компании. Эта ситуация напоминает известное наблюдение экономиста Robert Solow, который когда-то заметил, что влияние компьютерных технологий видно «везде, кроме статистики производительности» (см. также блог МВФ).
В то же время, согласно отчету MIT, корпоративные системы уровня enterprise – как разработанные внутри компаний, так и предлагаемые вендорами – нередко все же отвергаются. Около 60% организаций оценивали подобные решения, но только 20% дошли до стадии пилота и лишь 5% – до промышленного внедрения. Большинство проектов терпит неудачу из-за хрупких процессов, отсутствия контекстного обучения и несоответствия повседневным операционным задачам.
Отдельно ярким подтверждением того, что с внедрением ИИ не все так просто, и на государственном уровне, дает опыт Южной Кореи. Инициатива под названием AI Digital Textbook Promotion Plan была реализована в партнерстве с десятком издательских компаний и активно продвигалась бывшим президентом страны Юн Сок Елем (Yoon Suk Yeol) в июне 2023 года. По данным издания Rest of World, учебники впервые стали доступны школам в марте 2024 года. Законодатели обещали, что новые материалы обеспечат персонализированное обучение по математике, английскому языку и программированию, снизят нагрузку на учителей и помогут сократить число отчислений. Предполагалось, что ИИ-учебники смогут адаптировать учебные планы и формировать задания с учетом интересов и способностей каждого ученика.
На практике результаты оказались разочаровывающими. После внедрения в учебный процесс выяснилось, что учебники содержат многочисленные ошибки. Вместо того чтобы облегчить работу учителей и учеников, они часто требовали от них дополнительных усилий и времени. Проблемы возникли практически с самого начала программы. Когда инициатива только анонсировалась, тогдашний министр образования Ли Джу Хо заявлял, что ИИ-учебники в перспективе станут обязательными. Однако столкнувшись с растущим сопротивлением, правительство было вынуждено пересмотреть планы и перевести проект в формат добровольного пилотного эксперимента сроком на один учебный год. Уже к октябрю 2024 года более 50% из 4095 школ, первоначально присоединившихся к программе, вышли из нее.
Финансовые последствия также оказались значительными. Издательские компании вложили в проект около 567 млн долл. США, рассчитывая на государственные закупки учебников объемом примерно 850 млн долл. США. Однако после того, как статус учебников был пересмотрен, а школы начали отказываться от участия в программе, значительная часть этих инвестиций оказалась невозвратной.
На этом фоне растущий оптимизм вокруг внедрения ИИ неизбежно вызывает дискомфортные вопросы. Почему провалы продолжают оставаться на периферии обсуждения? Словно сама дискуссия избегает признания очевидного: искусственный интеллект далеко не всегда приводит к росту производительности и далеко не в каждой сфере способен трансформироваться в значимые финансовые результаты компаний.
Успех OpenAI вызвал значительный энтузиазм среди инвесторов, но одновременно породил и ряд вопросов. Многие обратили внимание на заявление компании о том, что ее выручка в 2025 году достигла 20 млрд долл. США. Однако одна важная деталь осталась почему-то вне поля зрения: речь шла не о фактической годовой выручке, а об аннуализированной выручке (annualised revenue).
Разница между этими показателями принципиальна. Годовая выручка отражает фактические доходы, реально полученные за определенный период. Аннуализированная же выручка представляет собой расчетную величину: доход за отдельный месяц или короткий промежуток времени экстраполируется на весь год. Такой показатель может быть полезен для оценки динамики роста, однако он не равен фактическим финансовым результатам. Отсюда возникает закономерный вопрос: если реальные показатели компании столь сильны, зачем опираться на метрику, основанную на экстраполяции? И как в действительности может выглядеть реальная выручка компании?
Некоторые наблюдатели обращают внимание на косвенные индикаторы. Так, в первой половине 2025 года OpenAI выплатила Microsoft около 454,7 млн долл. США в рамках соглашения о распределении выручки. Согласно условиям партнерства, OpenAI должна перечислять Microsoft 20% своей выручки. Исходя из этого, выручка OpenAI за первую половину 2025 года могла составлять около 2,27 млрд долл. США. В третьем квартале того же года OpenAI выплатила Microsoft еще 411,1 млн долл., что указывает на выручку примерно 2 млрд долл. за этот квартал. Если предположить сопоставимую динамику роста в четвертом квартале 2025 года, фактическая годовая выручка компании должна составить 9-10 млрд долл. США за 2025 год – это менее половины от упоминаемой цифры в 20 млрд.
Подобные расчеты вряд ли способны укрепить уверенность инвесторов. Хотя часть из них по-прежнему убеждена, что низкая прибыльность ИИ-стартапов объясняется лишь высокими первоначальными капитальными затратами на разработку и масштабирование технологий, которые со временем окупятся. Однако другие видят более фундаментальную проблему. В колонке для Harvard Business Review Даниэль Кост отмечает, что ключевая трудность заключается не столько в высоких начальных расходах, сколько в отсутствии устойчивой бизнес-модели как таковой у многих компаний, работающих в сфере ИИ.
Действительно, генеративные ИИ-технологии изначально не возникали в рамках четко сформированной коммерческой модели. По данным самой OpenAI, к концу 2025 года у ChatGPT насчитывалось около 800 млн еженедельных пользователей, однако платящими оставались лишь около 5% из них – примерно 40 млн человек. Трудно представить, что подобные доходы способны полностью покрыть колоссальные расходы на обучение и обслуживание крупных языковых моделей. На этом фоне поиск устойчивых способов монетизации становится неизбежным. Неудивительно, что в начале 2026 года OpenAI сообщила о тестировании рекламы внутри ChatGPT. Однако пока речь идет об осторожном подходе – отдельных рекламных блоках и только в бесплатной версии сервиса. Так что такая модель вряд ли сможет быстро приблизиться по масштабу к рекламной экосистеме, на которой построен бизнес поисковых платформ вроде Google.
В итоге возникает более фундаментальный вопрос: почему инвестиции продолжают поступать в компании, чьи бизнес-модели остаются столь неопределенными? Безусловно, финансовые рынки нередко готовы финансировать быстрый рост задолго до появления устойчивой прибыльности. Однако, чем дольше сохраняется разрыв между объемом инвестиций и фактической прибыльностью, тем сильнее ситуация начинает напоминать пузырь, существующий, прежде всего, благодаря вере инвесторов в «оптимистичное будущее», а не благодаря стабильным операционным доходам.
Сам этот вопрос обычно порождает два возражения.
Первое из них звучит довольно очевидно: почему столь пристальное внимание уделяется именно компании OpenAI? В конце концов, рынок искусственного интеллекта сегодня значительно шире одной компании. В отрасли действует множество менее известных стартапов, некоторые из которых демонстрируют куда более понятные модели монетизации. Это правда. Однако в данном случае решающую роль играет масштаб. Чем крупнее компания, тем сильнее мультипликативные эффекты ее стратегических решений, и тем шире возможные последствия, если эти решения окажутся ошибочными.
Так, именно компания OpenAI заключила соглашения, предполагающие инфраструктурные расходы примерно в 1,4 трлн долл. США в течение ближайших 8 лет. Речь идет, в частности, о закупках чипов у Nvidia на сумму около 500 млрд долл., вычислительных сервисах от Oracle примерно на 300 млрд долл., мощностях компании CoreWeave на сумму 22 млрд долл., а также дополнительных обязательствах перед Broadcom, связанных с разработкой и внедрением собственных чиповых решений. Для сравнения: весь ВВП США в 2025 году составлял около 30,6 трлн долл. США.
При этом сама Oracle, получив столь масштабные контракты от OpenAI, планирует привлечь примерно 50 млрд долл. США в 2026 году за счет выпуска долговых обязательств и размещения акций – для финансирования строительства новых дата-центров. Все это указывает на более широкую тенденцию: даже крупнейшие инфраструктурные игроки не способны финансировать расширение ИИ-инфраструктуры исключительно за счет собственных средств. По оценкам Bloomberg, строительство дата-центров, необходимых для подготовки к буму искусственного интеллекта, может обойтись мировой экономике более чем в 3 трлн долл. США. Откуда будут привлечены эти средства? В значительной степени – с долговых рынков. В такой ситуации становится трудно игнорировать как необычные финансовые метрики компании OpenAI, так и неоднозначные публичные заявления ее руководителя, Сэма Альтмана (Sam Altman).
Второе возражение касается самого предположения о том, что «музыка» может остановиться. Для некоторых подобные рассуждения выглядят проявлением излишнего скептицизма. Однако и здесь все вновь упирается в бизнес-модели. Тут показательно сравнение, которое приводится в блоге Carnegie Investment Counsel, где сопоставляются ранние траектории роста компаний Alphabet и OpenAI. На первый взгляд аналогия выглядит вполне естественной: поисковая система Google стремилась упорядочить интернет и предоставлять пользователям прямые ответы на их запросы. В этом смысле ChatGPT можно рассматривать как следующий этап эволюции поиска: он также отвечает на вопросы пользователей, опираясь на информацию из интернета, но делает это более развернуто, контекстно и в разговорной форме.
Так вот, по оценкам, приведенным в указанном анализе, ранние темпы роста OpenAI выглядят сопоставимыми с динамикой Google начала 2000-х гг. – по крайней мере, если опираться на заявляемые компанией показатели выручки (хотя, как уже отмечалось выше, к этим цифрам есть определенные вопросы). Однако ключевой вопрос заключается не только в текущих темпах роста, но и в устойчивости самой траектории.
Компания Alphabet (тогда еще Google) смогла добиться экспоненциального роста благодаря редкому сочетанию технологического преимущества и исключительно простой бизнес-модели. Поисковая система Google быстро вытеснила конкурентов, слово «гуглить» стало нарицательным, а рекламные бюджеты начали постепенно перетекать из традиционных медиа – газет, радио и телевидения – в цифровую среду. Это стало возможным благодаря высокой релевантности поисковых результатов и исключительной эффективности таргетированной рекламы. Способность платформы собирать данные о пользователях и предоставлять удобный механизм покупки рекламных запросов позволила Google занять значительную долю рекламного рынка, который еще в начале 2000-х оценивался примерно в 300 млрд долл. США. Причем основной рост обеспечивался именно десктопным поиском – задолго до появления YouTube и Android.
Модель же OpenAI устроена иначе. Она, как минимум, значительно менее определена с точки зрения устойчивой монетизации и одновременно требует гораздо более значительных капитальных вложений. Это не означает, что такая модель не может оказаться успешной. Но это означает, что повторение траектории Google вовсе не гарантировано. И здесь возникает ключевой риск – и это риск не технологический, а финансовый.
Готовы ли инвесторы сохранять терпение в условиях, когда геополитическая неопределенность усиливается, стоимость капитала растет, а сроки окупаемости остаются неопределенными? В этом контексте трудно не отметить, что инвестор Michael Burry, известный благодаря ставке против ипотечного пузыря в США (сюжет которой лег в основу фильма “The Big Short” («Игра на понижение»)), по сообщениям СМИ, уже занял контрпозицию – на этот раз против бума искусственного интеллекта.
История показывает: музыка обычно играет дольше, чем ожидают скептики, но она никогда не играет бесконечно.
