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 высказывается мнение, что ИИ может оказаться пузырем, вот-вот лопнувшим.

Проводятся аналогии с другими инвестиционными циклами, которые больше основывались на хайпе, чем на реальных перспективах: тюльпаны 1636 года и эпоха доткомов начала нового тысячелетия. Безусловно, крупные прибыли получили те, кто успел инвестировать в титанов ИИ на ранних стадиях: $1000, вложенные в Nvidia до их IPO, к пику стоили бы $8,3 миллиона, и быки, верящие в ИИ — вполне оправданно — считают, что такой доходности в секторе больше не повторится!

На первый взгляд, огромные суммы, вкладываемые в ИИ, свидетельствуют о том, что у проекта слишком много импульса, чтобы он был мимолетным всплеском. Гиганты технологий, такие как Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, вкладывают значительные средства; 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 пустом обещании — без MVP или даже продукта, лишь идея и много промоушена.

Также существует интересная круговая финансовая модель, когда компании, занимающиеся ИИ, инвестируют в взаимные фонды и 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.

Также возникает вопрос, кто поддерживает оценки стоимости ИИ. Некоторые 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, ведь именно от этого зависит инвестиционный цикл — взвешенная ставка 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 обходятся без ИИ, и кажется, что он обещает значительное снижение затрат и рисков во многих отраслях. В частности, финансовый сектор считается одним из наиболее вероятных для революционных изменений благодаря 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 трансформацию, которую предлагает ИИ — трудно спорить с тем, что это действительно технологический прорыв. ChatGPT (хотя 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 приросты в производительности в несколько процентов могут значительно повлиять на прибыль большинства компаний и поддержать текущие оценки ИИ. Более того, значительный прогресс в области GPU, кастомных чипов и эффективности моделей обеспечивает будущее их жизнеспособности — было бы катастрофой, если бы теоретическое применение ИИ тормозилось недостаточной мощностью инфраструктуры. Инвестировать в технологии раньше времени — в суровой реальности — это хорошая идея.

Конечно, есть существенные препятствия для внедрения, которые тормозят прогресс. Особенно важным в нашем секторе является «слон в комнате» — регулирование, или его отсутствие! Во всем мире мы только начинаем разрабатывать правила использования ИИ и выяснять, как их применять.

Также есть более широкий вопрос этики и ответственности: как обеспечить ответственное использование ИИ, и есть ли уже разработанные решения для управления и гарантий. Важны вопросы ESG, особенно связанные с огромным экологическим воздействием ИИ — значительной потребностью в энергии и износом физической инфраструктуры. Пока эти проблемы остаются, 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: фирмы 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 пережили кризис тюльпанов 1637 года — к счастью, у рынка ИИ почти нет ограничений, в отличие от рынка аматорских инвесторов, 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.

Если бы у меня был фунт за каждое утверждение, что криптовалюта мертва, я давно бы вышел на пенсию; не могу не думать, что то же самое касается и нынешних скептиков по поводу ИИ. Некоторая коррекция в акциях ИИ — не такая уж плохая новость, это не означает, что технология провалилась или что спрос исчезнет. Появление квантовых вычислений, скорее всего, даст мощный толчок развитию ИИ и ценам акций тех компаний, которые смогут на этом заработать.