Переоценена ли ИИ?

Кэтрин Вуллер — уважаемый комментатор в области передовых технологий банковского дела и финансовых услуг.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подпишитесь 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 безумное инвестирование в ИИ реальность, и высказываются предположения, что ИИ может оказаться пузырем, вот-вот лопнувшим.

Обвинения и аналогии приводятся с другими инвестиционными циклами, которые больше были хайпом, чем реальностью: тюльпаны 1636 года и эпоха доткомов начала нового тысячелетия. Безусловно, крупные прибыли получили те, кому повезло инвестировать в титанов ИИ на ранних стадиях: $1000, вложенные в Nvidia до их IPO, к пику стоили бы $8,3 миллиона, и быки 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 временным явлением. Технологические гиганты, такие как Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, вкладывают огромные средства; расходы на инфраструктуру ИИ к 2025 году у этих компаний достигнут примерно $400 миллиардов — один из крупнейших циклов расходов 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, лишь идея и много промоушена.

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 ушли деньги, быстро вызывает головную боль. Это создает огромные риски из-за взаимозависимости, а также быстрый обзор показывает, как огромные объемы инвестиций создают денежные циклы, искусственно завышающие оценки.

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?
 
Также есть вопрос о скорости внедрения ИИ. Безусловно, ландшафт поставщиков сложен и требует значительной консолидации, к тому же многие проекты застряли на стадии прототипа, 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. Немногие компании из FTSE или NASDAQ исключают ИИ из своей стратегии, и кажется, что он обещает значительно снизить издержки и риски во многих отраслях. В частности, финансовые услуги считаются одной из отраслей, наиболее вероятно, подвергшихся разрушению благодаря ИИ; опрос Softcat в 2025 году показал, что 48% руководителей технологий выбрали ИИ в качестве приоритета, а Gartner зафиксировал рост расходов на ИИ на 88%.  
 
Не стоит недооценивать ту огромную трансформацию, 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, во практически 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 будущую жизнеспособность — было бы катастрофой, если бы теоретическое использование ИИ было затруднено недостаточной мощностью инфраструктуры, а инвестирование заранее — хорошая идея в условиях рынка.
 
Конечно, есть существенные препятствия для внедрения, которые тормозят прогресс. Особенно важным в нашей сфере является проблема регулирования — или его отсутствия! Во всем мире мы все еще на ранних стадиях разработки правил использования ИИ.

Существует более широкий вопрос этики и того, как обеспечить ответственное использование ИИ, с ранними перспективными решениями для управления и гарантий. Есть значительные проблемы в области ESG, особенно в огромных экологических издержках ИИ — в значительной потребности в энергии и износе физической инфраструктуры. Пока эти вопросы остаются нерешенными, многие компании не спешат полностью раскрывать потенциал ИИ — скорее, они придерживаются прагматичного подхода «подождем и посмотрим», следуя за ранними адаптерами. В моей работе по поддержке инноваций в финансовых компаниях 2000-х годов я вижу много тревог среди фирм, стремящихся не оказаться ни первыми, ни последними в гонке за ИИ!
 
Технологии по своей природе цикличны, и инвестиционные гипотезы всегда основаны на «лучшей догадке». Мы уже пережили кризис тюльпанов 1637 года — к счастью, у нас есть почти неограниченный рынок для ИИ, в отличие от любителей, покупавших фьючерсы на луковицы без спроса.

Для более недавнего примера, старожилы криптовалют смеются, когда слышат 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 фунт за каждое услышанное «крипто мертво», я давно бы вышел на пенсию; не могу не думать, что то же самое касается и нынешних скептиков ИИ. Хотя коррекция в акциях ИИ — не такая уж плохая идея, это не означает, что технология провалилась или что спрос в будущем ослабнет. Появление квантовых вычислений, скорее всего, даст мощный толчок развитию ИИ и ценам акций тех компаний, которые смогут на этом заработать.