Почему в эру «Золотой лихорадки» ИИ «золотодобытчики» не богатеют?

Ажиотаж вокруг больших языковых моделей, которые незаслуженно называют искусственным интеллектом (ИИ), можно сравнить с «золотой лихорадкой», только в цифровом формате. IT-гиганты вкладывают в эту сферу настолько большие суммы, что это влияет на мировую экономику. И поток финансирования растет, несмотря на то, что внедрение новой технологии пока не привело к каким-либо прорывам.

Но дело даже не в том, что инвестиции в ИИ нацелены на то, что в будущем обладатель технологии, как ожидается, получит какое-то невероятное преимущество перед конкурентами. Парадоксальным выглядит то, что «золотодобытчики» в лице разработчиков нейросетей не получают прибыль, она достается условным «продавцам лопат», то есть производителям чипов, необходимых для создания инфраструктуры, необходимой для работы алгоритмов. В основе этого лежит другой парадокс…

**Рекордные инвестиции привели к нехватке средств*

Общие капитальные затраты компаний Amazon, Microsoft, Alphabet (Google) и Meta (организация, деятельность которой запрещена в РФ) в развитие ИИ в 2025 году составили рекордные $410 млрд. В апреле они почти в один день опубликовали уточненные прогнозы на 2026 год — $725 млрд. Львиную долю этих расходов планируют потратить на инфраструктуру для работы нейросетей.

Вместе с тем IT-гиганты вынуждены все больше экономить. Anthropic начала ограничивать доступ к ИИ-продуктам в часы пик и менять тарифы, а в апреле ее сервис страдал от ежедневных получасовых отключений. OpenAI неожиданно для всех отключила свой видеогенератор Sora, чтобы перенаправить дефицитные вычислительные мощности на другие нужды. GitHub (принадлежит Microsoft) с 20 апреля прекратил принимать новых подписчиков на своего бота для программирования.

Стремление сэкономить привели и к сокращению рабочих мест. Meta (организация, деятельность которой запрещена в РФ) в мае хочет сократить 8 тыс. сотрудников или около 10% штата. В компании четко заявили, что это связано не с тем, что людей заменяют на ботов, а с необходимостью выделить больше средств на ботов. Microsoft по той же причине запустила программу увольнений «по собственному желанию», планируется что таким образом получится сократить 7% штата или около 9 тыс. человек. Amazon сократила около 30 000 рабочих мест с конца прошлого года.

Больше вложишь, меньше получишь

Но почему на фоне роста потока внешних инвестиций цифровые компании резко сокращают затраты? Потому что производители высокоскоростных чипов не успевают за ростом спроса на цифровые мощности, хотя фабрики работают на пределе. Инвестиции производителей оборудования в разы меньше капзатрат цифровых гигантов, которым нужно это самое оборудование.

Такой перекос, конечно, влияет на цены. Например, аренда выпущенных в 2022 году чипов компании Nvidia, которая контролирует около двух третей рынка, с ноября выросла на 30%. А за более производительные силы развернулась нешуточная борьба. Уже раскупили почти всю память для ИИ, которую выпустят в 2026 году, началось бронирование чипов, которые планируют произвести в 2027 году. Дефицит ожидается еще минимум три года.

Получается, что инвестиции в ИИ породили дефицит мощностей, что привело к росту цен на оборудование. А для того, чтобы покупать оборудование по завышенным ценам, нужно больше инвестиций. Но новые инвестиции еще больше усиливают дефицит мощностей… Получился замкнутый круг. И весь этот ажиотаж происходит вокруг технологии, которую еще толком не научились применять.

Мартышки и ИИ

Генеративные нейросети получили широкое распространение несколько лет назад. Это очень мощные инструменты, но их до сих пор не научились использовать в полной мере. В апреле 2026 года международная сеть аудиторских и консалтинговых фирм PwC опросила более 1,2 тыс. менеджеров из 25 отраслей. Исследование показало, что 74% экономической ценности от использования ИИ получают 20%. Дело в том, что в подавляющем большинстве организаций нейросети используют как приложение к старым рабочим моделям.

Подобное происходит не впервые. В 1990-е был бум на компьютеры. Каждая уважающая себя организация покупала технику для работников. Но это в основном не давало никакого экономического эффекта, так как сотрудники использовали оборудование как печатные машинки. Ситуация была описана еще в басне Ивана Крылова «Мартышка и очки». Только в 2000-е положение изменилось кардинально.

Сейчас похожая ситуация и с внедрением ИИ. Многие поддались ажиотажу и начали пробовать новую технологию в старых форматах, но не увидели эффекта. Мало того, начался поток «мусорной» работы, так как ленивые и безответственные сотрудники сочли, что можно перепоручить работу нейросетям. Как и где в итоге будет ощутимая польза от нейросетей, еще предстоит понять. Но уже есть результаты, которые показали, что схемы, где боту предоставляют много полномочий, чреваты непредвиденными последствиями, так как цифровые помощники нередко уничтожают даже то, что сделали до них.

А есть ли экономическая эффективность?

Еще один немаловажный фактор, который долгое время не был в фокусе внимания — экономическая эффективность внедрения ИИ. Пока ее исчисляют, сравнивая рост доходов и затраты на подписку на модели. Но цена подписок сейчас не покрывает ее себестоимость, так как сильно занижена в маркетинговых целях. Стратегия захвата рынка, несмотря на отсутствие полноценной монетизации.

При этом в дальнейшем затраты на предоставление клиентам возможности работать с ИИ будут только расти. Дикий рост цен на чипы приводит к увеличению стоимости инфраструктуры, следовательно, и амортизации — переноса по частям стоимости основных средств на себестоимость услуг. Оборудование неизбежно будет изнашиваться и морально устаревать, но вложения как-то нужно будет возмещать. Также эти центры обработки данных требуют большое количество электроэнергии, что уже приводит к росту цен на энергоносители.

Получается, что «золотая лихорадка» в сфере ИИ не только не приносит прибыль разработчикам цифрового продукта, а ставит под вопрос ее получение в будущем. Правда, это работает только в классическом варианте экономических отношений, который может и не сохраниться. Например, если многие организации так крепко «подсядут» на применение ИИ, то даже в случае резкого подорожания услуг не смогут отказаться от них под угрозой разорения.

С подобной проблемой уже столкнулась компания Uber. Исходя из открытых заявлений крупнейших технологических компаний, в этой организации самое широкое использование ИИ для написания программных кодов. Технический директор Uber Правин Ниппалли Нага в апреле заявил, что уже потратил весь годовой бюджет на цифровых помощников.

«Я возвращаюсь к чертежной доске, потому что бюджет, который, как я думал, мне понадобится, уже исчерпан», — заявил он.

Однако, компания уже не может отказаться от использования нейросетей. Скорее всего, бюджет на этот сегмент затрат увеличат. Пока же остается открытым вопрос, кто сможет найти коммерчески выгодную бизнес-модель, которая позволит окупать затраты на ИИ в полной мере. При этом роль человека остается на первом месте, хотя многие еще сохранили веру в то, что нейросети смогут заменить людей. Как минимум, они нужны, чтобы отличать «золото» от «пустой породы», которую генерирует ИИ.