ИИ-пузырь может лопнуть: какие компании потеряют деньги на нейросетях и что ждет рынок в России

Эксперты рассказали РИАМО, какие проекты могут не выдержать проверки экономикой, почему российскому рынку пока не грозит масштабный обвал и как понять, приносит ли нейросеть компании настоящую прибыль.

Мировые технологические компании вкладывают сотни миллиардов долларов в искусственный интеллект, но доходы от нейросетей пока не всегда успевают за расходами на дата-центры, чипы и электричество. Инвесторы начинают требовать доказательств окупаемости, а бизнес — считать реальную экономию от внедрения ИИ.

Инвесторы больше не хотят платить за обещания

Фото - © Sergey Grishin / Фотобанк Лори

Переоценка рынка искусственного интеллекта уже началась, считают опрошенные РИАМО эксперты. Однако речь, по их мнению, идет не об исчезновении технологии, а о пересмотре стоимости компаний и проектов, чьи будущие доходы пока не подтверждаются реальными результатами.

Главная проблема мирового рынка — разрыв между масштабом вложений и скоростью получения прибыли. Крупнейшие технологические корпорации направляют огромные средства на строительство дата-центров, закупку ускорителей и развитие вычислительной инфраструктуры. При этом платный спрос на ИИ-сервисы растет медленнее, чем рассчитывали некоторые инвесторы.

Профессор Финансового университета при Правительстве РФ Сергей Толкачев обращает внимание, что Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta тратят десятки миллиардов долларов в квартал на инфраструктуру, тогда как монетизация ИИ пока сосредоточена в ограниченном числе направлений: облачных сервисах, инструментах для разработчиков и рекламе.

По словам эксперта, фондовый рынок оценивает не технологию как таковую, а будущие денежные потоки компаний. Если капитальные затраты увеличиваются быстрее выручки, ожидания инвесторов относительно доходности ухудшаются. Это классическая ситуация переинвестирования: капитал поступает в отрасль быстрее, чем формируется платежеспособный спрос.

Основатель и CEO Hezzl Games Рамин Алиев считает, что рынок уже пересматривает ожидания по срокам окупаемости. Ранее инвесторы могли рассчитывать, что вложения вернутся за два-три года, однако теперь становится очевидно, что этот процесс способен занять значительно больше времени.

«Лопается не технология, а завышенные ожидания по срокам окупаемости», — подчеркивает Алиев.

По его мнению, особенно уязвимы компании, которые строят инфраструктуру в долг и зависят от одного-двух крупных заказчиков. У технологических гигантов с собственными денежными потоками запас прочности выше.

Кто рискует потерять деньги на искусственном интеллекте

Фото - © ALLA YURTAYEVA / Фотобанк Лори

Переоценка может затронуть не только крупные инфраструктурные проекты, но и небольшие компании, которые пытаются зарабатывать на самом факте использования нейросетей.

Руководитель агентства marmelad.digital Вадим Марков полагает, что в ближайшие годы часть ИИ-компаний уйдет с рынка. В первую очередь это касается стартапов, которые просто перепродают доступ к чужим моделям или предлагают функции, которые крупные разработчики способны встроить в собственные продукты.

Проблема таких проектов — отсутствие устойчивого конкурентного преимущества. Если аналогичный инструмент можно быстро получить у крупного поставщика, клиенту нет смысла долго платить посреднику.

По словам Маркова, возможности нейросетей развиваются быстрее, чем бизнес успевает находить для них прибыльные модели применения. При этом обслуживание инфраструктуры обходится дорого, а конкуренция постепенно снижает стоимость самих ИИ-услуг. Разработчикам приходится увеличивать расходы, чтобы сохранять позиции, тогда как пользователи получают все более мощные инструменты за относительно небольшие деньги.

Основатель сети инженеров Zinin.ai Тим Зинин также ожидает, что часть рыночных ожиданий будет пересмотрена. По его оценке, сильнее всего рискуют дорогие инфраструктурные проекты, построенные под будущую выручку, которая пока не появилась.

При этом эксперт не прогнозирует исчезновения отрасли: ИИ продолжит развиваться там, где его встроили в конкретный бизнес-процесс и могут измерить результат.

Почему российский рынок может пройти переоценку иначе

Фото - © Яна Королёва / Фотобанк Лори

Ситуация в России отличается от американской. Здесь нет сопоставимого по масштабу фондового пузыря вокруг искусственного интеллекта, а рынок и объемы инвестиций значительно меньше.

Рамин Алиев отмечает, что российские компании изначально вынуждены внимательнее считать затраты: вычислительные мощности дороги, а доступ к инфраструктуре осложнен санкционными ограничениями. Если нейросеть не сокращает расходы и не помогает увеличить выручку, бизнесу сложно оправдать ее использование.

По прогнозу предпринимателя, в ближайший год рынок может очиститься от компаний, которые зарабатывают преимущественно на перепродаже доступа к чужим моделям. Устойчивее окажутся разработчики, решающие конкретные задачи заказчиков.

Вадим Марков также считает, что масштабы возможной коррекции в России будут несопоставимы с американскими. Основные вложения сосредоточены у крупных технологических компаний, способных финансировать собственные разработки и инфраструктуру. Для небольшого бизнеса создание собственной нейросети часто экономически невыгодно: проще использовать уже существующие решения.

При этом Сергей Толкачев отмечает, что российские компании развивают собственные решения в машинном обучении, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Важное направление — прикладные задачи, в том числе импортозамещение и оптимизация производственных процессов.

Таким образом, для российского рынка ключевым вопросом становится не гонка за самыми крупными моделями, а способность внедрять доступные инструменты с понятной экономической отдачей.

Как понять, действительно ли нейросеть экономит деньги

Фото - © Павел Муравьев / Фотобанк Лори

Само по себе ускорение работы еще не означает, что компания стала эффективнее. При расчете окупаемости необходимо учитывать не только время, которое нейросеть экономит сотрудникам, но и расходы на внедрение, вычисления, проверку ответов и исправление ошибок.

Основатель и генеральный директор AiHummer Леон Сокиркин советует вычитать все эти затраты из полученной экономии. Сэкономленные часы дают реальный эффект только тогда, когда компания благодаря им снижает расходы или выполняет больше работы прежними силами.

Руководитель и главный архитектор OSNOVEL Александр Чумаков приводит наглядный пример. Допустим, раньше сотрудник тратил на задачу 15 минут. Теперь нейросеть создает черновик за минуту, но еще 15 минут уходят на исправление ошибок. В итоге никакой экономии не возникает.

Если же проверка занимает три минуты, а качество результата остается прежним, у компании появляется основание масштабировать решение.

Чумаков считает, что бизнесу следует оценивать не скорость генерации ответа, а полную стоимость готового результата с учетом участия человека. Для ИИ-чатов и других сервисов важно также проверять, насколько часто клиенты возвращаются к ним для решения повторяющихся задач.

Похожий принцип предлагает Тим Зинин: эффективность нужно измерять конкретными показателями. Например, если ИИ-агент обрабатывает входящие заявки лизинговой компании, можно подсчитать количество разобранных обращений и сравнить результат с прежним процессом. Это гораздо нагляднее, чем оценивать проект по громким заявлениям о возможностях искусственного интеллекта.

Какие ИИ-проекты сохранят спрос

Фото - © Feruza Tashmetova / Фотобанк Лори

Наиболее устойчивыми окажутся решения, которые автоматизируют понятные и повторяющиеся операции, считают эксперты. Речь идет об анализе документов, интеллектуальном поиске, подготовке протоколов, обработке заявок, поддержке клиентского сервиса и помощи программистам.

При этом критически важные решения должны оставаться под контролем специалистов. Технический директор «Свой Банка» Максим Гречихо, отдельно обращает внимание на значимость безопасности и надежности ИИ-систем в финансовом секторе.

«Конечно, существует риск переоценки отдельных проектов, особенно если компании внедряют ИИ без четкого понимания экономического эффекта. Но даже в ближайшей перспективе, к 2030 году, рынок станет более зрелым: часть решений не пройдет проверку экономикой, а инвестиции сконцентрируются на технологиях с измеримой отдачей. Для финансового сектора это прежде всего повышение производительности, снижение операционных издержек, ускорение обслуживания клиентов – но при сохранении требований к безопасности и надежности», — говорит эксперт.

Сергей Толкачев полагает, что экономический эффект искусственного интеллекта будет проявляться постепенно, на горизонте 5-10 лет. Поэтому нынешнее охлаждение инвестиционного интереса не означает, что технология перестанет менять экономику.

Алиев сравнивает происходящее с кризисом доткомов (так называют компании, чья бизнес-модель связана с интернетом — прим. ред.): в 2000 году обвалились акции интернет-компаний, но сам интернет не исчез, а со временем стал основой значительной части мировой экономики.

По прогнозу предпринимателя, 2027 год станет для ИИ-рынка периодом подсчета результатов: инвесторы будут меньше платить за обещания и больше — за доказанную эффективность. Для компаний, которые умеют показать реальную экономию и устойчивый спрос, это может стать преимуществом.

Искусственный интеллект продолжит развиваться, но одного присутствия нейросети в продукте будет недостаточно. Главным критерием успеха станет способность технологии приносить измеримую пользу — и превращать ее в реальные деньги.