Где искать реальную прибыль в индустрии ИИ
e@cryptoEssayAI-инженер
3 недАнализ структуры рынка ИИ: от производителей чипов и энергетической инфраструктуры до гиперскейлеров и ИИ-лабораторий.
Понимание того, как на самом деле зарабатывают на ИИ, помогает отличить реальные активы от рыночного хайпа.
- Производство чипов и энергетика ограничены физическими мощностями, что создает долгосрочный дефицит.
- Гиперскейлеры доминируют благодаря контролю над инфраструктурой и дистрибуцией.
- ИИ-лаборатории сталкиваются с угрозой снижения маржинальности из-за конкуренции с опенсорсом.
- Инвестиции в ИИ-софт остаются высокорискованной венчурной игрой с низкой вероятностью успеха.
Где бабки в ИИ? Как удесятерить миллиард?
Все пытаются сделать ставку на «инвестиции в ИИ», но в реальности это крайне неоднородный рынок и тут важно понимать из чего формируется цена и долгосрочная победа на каждом из уровней.
Память и чипы
Спрос будет расти еще очень долго и очень сильно, но это вопрос предложения. У большинства производителей полупроводников все распродано до 2028 года, а увеличить производство за пару месяцев они не смогут. ASML и прочие etching-литография это победители рынка, но даже они не смогут удвоить производство за год.
Неоклауды
Nebuis, CoreWeave снимают сливки с рынка, но последний имеет около $25В долга и совершенно непонятна их защищаемость от гиперскейлеров. В отличии от Гугла, они не могут потратить $50В в квартал на постройку ДЦ, а Гугл всегда может продать простаивающие GPU на рынке.
Энергия
Та же проблема что с чипами, но чисто виртуальная. Очередь на подключение десятков гигаватт планируемых ДЦ в США и Европе это 5+ лет. Новые электростанции строить можно, но бюрократия и комплаенс делает это почти физически невозможным, тогда как с чипами это вопрос реальной физики и инженерии. Как тут заработать кроме альтернативных методов непонятно.
Google, SpaceX, Microsoft, Meta
Ожидаемо победители цикла, потому что
- владеют железным стаком и инференсом
- имеют миллиард+ пользователей в мире, где дистрибуция дорожает
- могут и умеют продавать ИИ в видео приложений полезных клиенту (Клод продает чат, а Гугл продает приложения в сторе, Мета рекламу в инсте)
Но эти компании уже стоят триллионы, и 10х тут сможет сделать только абсолютный победитель.
Лабы
Anthropic $965B, OpenAI $852B, обе выходят на IPO осенью. Самые хайпующие сегодня и действительно много зарабатывают. Маржинальность топовых моделей сегодня 60% или даже больше, но где гарантии что она останется такой? Скорее всего, она будет падать вследствие конкуренции между лабам и опенсорса. Операционно они вынуждены быть убыточными, потому что остановка в рисерче приведет к моментальной потере рынка. Без вертикальных интеграций (вниз в ДЦ и чипы или вверх в консьюмерские приложения и девайсы) эти компании просто не могут стоить триллион.
ИИ-софт
Самая рискованная категория в мире, где стоимость и мультипликаторы софта падают. Кто-то сделает ИИ-нейтив Netflix, Amazon (коммерцию), медицину, образование. Эти компании будут очень дорогие, но победителей будет не больше 2-3 в каждой категории, а стартапов тысячи. Чисто венчурная игра.
Еще остаются недооценённые звенья физической цепочки — турбины, трансформеры, подключение к сети, где спрос вырос в разы, а мощности расширяются годами.
Кратко (AI)
Автор анализирует текущее состояние рынка ИИ, разделяя его на уровни: производство чипов, облачные провайдеры, энергетическая инфраструктура, крупные технологические компании и ИИ-лаборатории. Делается вывод, что наиболее перспективными, но сложными для инвестиций являются физические звенья цепочки поставок, в то время как софтверные стартапы несут высокие риски из-за конкуренции.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖