Переоценена ли ИИ?

Кэтэрин Вуллер — уважаемый комментатор в области передовых технологий банковского и финансового сектора.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

В последние месяцы много обсуждений и колонок посвящено тому, превзойдет ли безумная инвестиционная активность в ИИ реальность, и высказываются предположения, что ИИ — это, возможно, пузырь, который вот-вот лопнет.

Проводятся аналогии с другими инвестиционными циклами, которые больше хайпа, чем сути: тюльпаны 1636 года и эпоха доткомов начала нового тысячелетия. Безусловно, крупные прибыли получили те, кто успел инвестировать в титанов ИИ на ранних этапах: $1,000, вложенные в Nvidia до их IPO, к пику стоили бы $8.3 миллиона, и быки в области ИИ — вполне оправданно — считают, что такой доходности в секторе больше не повторится!
 
На первый взгляд, огромное количество денег, вкладываемых в ИИ, говорит о том, что у него слишком много импульса, чтобы это было мимолетное явление. Технологические гиганты, такие как Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, вкладывают крупные суммы; расходы на инфраструктуру ИИ в 2025 году у этих компаний составят около $400 млрд — один из крупнейших инвестиционных циклов в истории. 
 
Много говорилось о том, как именно инвестируются деньги в текущем цикле. Многие частные компании в области ИИ смогли привлечь миллиарды на пустышки — без MVP или даже продукта, скорее, на идею и маркетинг.

Также существует интересная круговая финансовая модель, когда компании в области ИИ инвестируют друг в друга и создают партнерства; схема потоков инвестиций напоминает тарелку спагетти, и отслеживание, куда пошли деньги, быстро вызывает головную боль. Это создает огромные риски из-за взаимозависимости, а быстрый обзор показывает, как огромные инвестиции создают денежные циклы, искусственно завышающие оценки компаний.

Также возникает вопрос, кто поддерживает оценки стоимости ИИ, поскольку крупные технологические компании создают непрозрачные структуры, чтобы скрыть расходы за балансом, что вызывает вопрос: кто несет риск, если что-то пойдет не так?
 
Еще один вопрос — скорость внедрения ИИ. Безусловно, рынок поставщиков сложен и требует значительной консолидации, многие проекты застряли на стадии прототипов, а определить ROI зачастую сложно. Однако, по моему мнению, это характерно для любой новой технологии, и необходимо более сбалансированное отношение к потенциалу ИИ, что в конечном итоге и определяет инвестиционный цикл — взвешенную ставку на то, где технология будет в среднесрочной и краткосрочной перспективе.
 
Конечно, это зависит от того, насколько клиенты смогут извлечь пользу из внедрения технологии. Мало кто из компаний FTSE или NASDAQ исключает ИИ из своей стратегии, и кажется, что он обещает значительное снижение затрат и рисков во многих отраслях. В частности, финансовые услуги считаются одной из отраслей, наиболее подверженных революции ИИ: опрос Softcat в 2025 году показал, что 48% руководителей выбрали ИИ в качестве приоритета, а Gartner зафиксировал рост расходов на ИИ на 88%.  
 
Не стоит недооценивать ту огромную революцию, которую предлагает ИИ — трудно спорить с тем, что это действительно технологический прорыв. ChatGPT (хотя он и не приносит прибыли!) широко признан как инструмент повышения производительности — от школьников до руководителей компаний, практически во всех отраслях и бизнес-функциях. Честно говоря, даже небольшие % прироста в производительности могут значительно повлиять на прибыль большинства компаний и поддержать текущие оценки стоимости ИИ.   Более того, значительный прогресс в области GPU, специальных чипов и эффективности моделей обеспечивает их долгосрочную жизнеспособность — было бы катастрофой, если бы теоретическое использование ИИ тормозилось недостаточной мощностью инфраструктуры, а инвестирование заранее — это, в реальности, хорошая стратегия.
 
Конечно, есть существенные препятствия для внедрения, которые тормозят прогресс. Особенно важным в нашей сфере является вопрос регулирования — или его отсутствия! Во всем мире мы только начинаем разрабатывать правила использования ИИ.

Существует более широкий вопрос этики и того, как обеспечить ответственное использование ИИ, с появлением первых перспективных решений для управления и гарантий. Важны вопросы ESG, особенно связанные с огромными экологическими затратами ИИ — в значительной потребляемой энергии и износе физической инфраструктуры. Пока эти проблемы существуют, многие компании не спешат полностью раскрывать возможности ИИ — скорее, они придерживаются прагматичного подхода «подождем и посмотрим», следуя за ранними адаптерами. В моей работе по поддержке инноваций в финансовом секторе 2000-х годов я вижу много тревог среди компаний, которые не хотят быть ни первыми, ни последними в гонке за ИИ!
 
Технологии по своей природе цикличны, и инвестиционные гипотезы всегда основаны на «лучшей догадке». Мы уже прошли кризис тюльпанов 1637 года — к счастью, у нас есть почти неограниченный рынок для ИИ, в отличие от аматоров, покупавших фьючерсы на луковицы без спроса.  
 
Для более недавнего примера, старожилы криптовалют немного посмеиваются, когда читают о перегреве ИИ — в 2018 году биткоин потерял 80% стоимости, упав с $19,783 до $3,200, а затем достиг рекордных $126,000 в 2025 году. Технология не потеряла силу, даже если оценки опередили реальность.

Действительно, если бы мне платили за каждое упоминание о том, что криптовалюта мертва, я давно бы вышел на пенсию; не могу не думать, что то же самое касается и нынешних скептиков по поводу ИИ. Хотя коррекция в акциях ИИ — не такая уж плохая идея, это не означает, что технология потерпела неудачу или что спрос в будущем ослабнет. Появление квантовых вычислений, вероятно, даст мощный толчок развитию ИИ и ценам акций тех компаний, которые смогут на этом заработать.