Посмотрел свежее
интервью Митчелла Грина из Lead Edge Capital. Понравилась его формулировка: мы вполне можем быть в AI пузыре, он когда-нибудь лопнет, и при этом AI всё равно окажется больше интернета.
Одно другого совершенно не исключает. Но занимает меня сейчас другое. Где в итоге останется экономическая ценность?
Сегодня кажется, что ответ очевиден и это в железе. На фондовом рынке уже видна ротация от software к hardware.
Nvidia стала главным символом AI бума, рядом растут производители памяти и сетевого оборудования, а также энергетическая инфраструктура.
Хотя тут есть любопытный парадокс дешёвых токенов. Сами модели стремительно дешевеют: open source догоняет frontier-модели, Китай тоже.
Тот же Kimi выпускает модели, которые по ряду задач приближаются к Claude, но стоят в разы дешевле.
Корпорации уже активно считают экономику токенов - Uber, Spotify, Airbnb и другие могут запускать inference на открытых моделях через Fireworks, Baseten и аналогичные платформы существенно дешевле.
Для огромного количества корпоративных задач прошлогодняя модель уже хватает с головой. То есть интеллект постепенно превращается в обычный товар.
Казалось бы, для AI-инфраструктуры это медвежий сценарий: токены дешевеют, значит и денег на вычисления уйдёт меньше. Я думаю, будет ровно наоборот.
Это парадокс Джевонса: рост эффективности ресурса часто не уменьшает его потребление, а увеличивает.
Если inference подешевеет в 10 раз, компании не станут тратить в 10 раз меньше. Они запустят в 100 раз больше агентов.
То, что сегодня экономически оправдано только для Fortune 500, станет доступно компании из 50 человек. А крупная корпорация вместо нескольких AI-use cases сможет постоянно держать тысячи агентов в продажах, разработке, finance, procurement, legal, customer service и R&D.
Цена токена падает, а количество токенов растёт ещё быстрее.
Поэтому среди моих фаворитов на этот год Nvidia, Micron и Broadcom.
Для меня это три слоя одной ставки на экспоненциальный рост вычислений: ускорители, память и сетевая часть с заказными чипами.
Но есть и риск. Исторически каждый раз, когда казалось, что вся ценность теперь навсегда осталась у производителей чипов, сами чипы со временем тоже коммодитизировались.
Так что совсем не факт, что Nvidia будет забирать непропорциональную часть экономики AI следующие 20 лет.
Но вот что произойдёт выше, на уровне приложений, понятно ещё меньше.
Появятся ли огромные специализированные AI компании в медицине, legal, finance и enterprise software? или Claude, OpenAI, Gemini и open-source модели постепенно съедят большую часть этих приложений сами?
По-моему, это сегодня и есть главный инвестиционный вопрос.
Тут я честно не знаю. Мы пытаемся угадать победителей игры, которая началась пару лет назад и спокойно может тянуться ещё лет тридцать.
Так что я допускаю и пузырь в оценках, и коммодитизацию моделей, и даже коммодитизацию чипов когда-нибудь, а вот коммодитизацию самого спроса на вычисления представить пока гораздо сложнее.
Чем дешевле становится интеллект, тем больше железа потребуется миру, чтобы его производить.
@maxvotek |
linkedin |
substack
