Генеральний директор Broadcom: багато інвесторів в AI схожі на гравців казино, головним фактором, що обмежує розвиток AI, є капітал

Інвестиційний бум у сфері AI-інфраструктури продовжує зростати, але зі збільшенням вартості фінансування та невизначеністю щодо прибутковості інвестицій, капітал поступово заміщає чипи та постачання електроенергії, і стає ключовим фактором, що обмежує подальше розширення галузі AI.

За даними Bloomberg та CNBC, CEO Broadcom Hock Tan у понеділок на конференції DBS Asia Future Forward у Сінгапурі прямо заявив, багато AI-інвесторів не мають базового розуміння технологій, на які роблять ставку, але мають надзвичайно високі очікування щодо прибутку; їх поведінка схожа на азартних гравців у казино. Він також навів приклад OpenAI, зазначивши, що хоча річний дохід компанії у вересні досяг $50 мільярдів, високі витрати на навчання моделей все ще залишають її збитковою, і зростання доходів не означає, що бізнес-модель вже підтверджена.

Hock Tan стверджує, що капітал може бути найбільшим обмежувальним фактором, з яким наразі стикається індустрія AI, і його значення перевищує дефіцит чипів, сховищ і електроенергії. Із поступовим розширенням виробничих потужностей частина апаратних та енергетичних вузьких місць може бути подолана, але вартість фінансування, очікування інвесторів щодо прибутковості та питання, чи здатна бізнес-модель AI постійно створювати цінність, стають новими викликами для галузі.

CEO Intel Chen Liyu висловив схожий погляд того ж дня на конференції. Він підкреслив, що зростання вартості капіталу та питання, чи зможуть інвестори зрештою отримати достатній прибуток, залишаються ключовими викликами для AI-індустрії. Минулого тижня австралійська компанія Firmus Grid відкликала свої плани IPO, що ще більше акцентує обережне ставлення ринку до оцінки інфраструктурних інвестицій у сфері AI та майбутніх доходів.

Збільшення вартості капіталу піддає випробуванню прибутковість інвестицій у AI

Hock Tan зауважив, що за останні два роки індустрія AI пережила ряд вузьких місць у постачанні, але з розширенням потужностей деякі обмеження можна буде поступово подолати. Він прогнозує, що дефіцит кремнієвих пластин може покращитися у 2028–2029 роках, і зі введенням нової інфраструктури постачання електроенергії також стане менш обмеженим.

У порівнянні з цим, обмеження капіталом є складнішими для вирішення. CEO DBS Group Tan Su Shan також зазначила, що після великих інвестицій ринок переглядає ризики фінансування AI. Для компаній, які потребують значних інвестицій у будівництво дата-центрів, закупівлю чипів та навчання моделей, зростання вартості фінансування підвищує поріг інвестування.

Відкликання IPO Firmus Grid стало реальним підтвердженням цієї тенденції. Попри підтримку від Nvidia, компанія не змогла просунути свою фінансову програму — це відображає більш суворе оцінювання інвесторами майбутньої прибутковості та оцінки AI-інфраструктурних компаній.

Зростання доходів OpenAI досі не доводить прибутковість передового AI

Hock Tan на прикладі OpenAI показав, що між зростанням доходів і зрілістю бізнес-моделі залишається відстань. Він зазначив, що річний дохід OpenAI у вересні сягнув $50 мільярдів, що демонструє величезний потенціал генеративного AI, але компанія все ще перебуває в стані збитків через високі витрати на навчання моделей.

На його думку, одного масштабу доходу недостатньо, щоб довести довгострокову прибутковість передових AI-моделей. Друга проблема — витрати корпоративних користувачів на AI: багато компаній ще на етапі експерименту, купують AI-сервіси, але не конвертують їх у підвищення реальної продуктивності.

Hock Tan порівняв цю ситуацію з дітьми, які заходять до ігрової зали з монетами від батьків, швидко витрачають гроші, але нічого не навчилися. Він вважає, що розробникам AI-моделей треба знаходити клієнтів, які отримають реальні переваги від впровадження технології, а не залежати від експериментальної споживчої підтримки для зростання.

Короткострокові потреби у потужностях високі, середньо- і довгострокове зростання залежить від прибутковості

Попри попередження щодо обмежень капіталу і прибутковості, CEO Broadcom та Intel оптимістично оцінюють потребу у AI найближчі два-три роки.

Hock Tan заявив, що попит на інфраструктуру обчислювальної потужності стабільно перевищує пропозицію, і цей дисбаланс може зберігатися до 2029 року, а можливо й до 2030-го. Chen Liyu теж вважає, що поширення AI-додатків та зростання потреб у потужностях підтримуватимуть розвиток галузі, а апаратна пропозиція залишатиметься обмеженою у короткостроковому періоді.

Однак сильний попит у короткому періоді не означає, що інвестиційний ажіотаж триватиме безкінечно. Hock Tan наголошує: якщо темпи впровадження передових AI-моделей розчарують, або їх можливості стикнуться з обмеженнями, потреби в інфраструктурі можуть сповільнитись. Chen Liyu додає: компанії мають підвищувати ефективність і шукати нові бізнес-моделі, щоб довести, що інвестиції в AI дійсно приносять реальний прибуток.

З урізанням боротьби за потужності і розширення інфраструктури, та переходом до оцінки бізнес-цінності, готовність капіталу й надалі інвестувати ставатиме все більше залежною від здатності AI виконати обіцянки щодо підвищення продуктивності.