Хто та скільки заробляє на штучному інтелекті

Мало не щодня медіа рясніють заголовками про черговий раунд, який підняв стартап з розробкою на базі штучного інтелекту. А акції виробників чипів на кшталт Dell чи NVIDIA зростають упродовж останніх двох років. SPEKA спробувала з’ясувати, хто та скільки насправді заробляє на штучному інтелекті.

Як технологічний прорив збільшує капіталізацію компаній 

Перед запуском у листопаді 2022 року ChatGPT, «генеративної» нейромережі, оцінювався у $27 млрд, значною мірою через інвестиції Microsoft. Нещодавно під час обговорення нового раунду фінансування оцінка OpenAI потенційно перевищила $100 млрд. 

Однак шалений потік новин про штучний інтелект ускладнює розуміння того, хто насправді отримає вигоду від інновацій. Фактично на ринку є чотири рівні залученості:  застосунки на основі штучного інтелекту, які продаються поза стеком; власне моделі штучного інтелекту, як-от GPT-4 та їхні програмні середовища (наприклад, Hugging Face); платформи хмарних обчислень, на яких розміщено багато з цих моделей і деякі програми (Amazon AWS, хмарна платформа Google, Microsoft Azure тощо); апаратне забезпечення, як-от напівпровідники (AMD, Intel і Nvidia), сервери (Dell) і мережеве обладнання (Arista), які забезпечують обчислювальну потужність хмар.

Вигодонабувачем кожного технологічного прориву була певна компанія. Наприклад, бум ПК у 1980-х і 1990-х підняв Microsoft, яка створила операційну систему Windows, та Intel, яка виробляла чипи. У 2000-х Wintel отримував чотири п’ятих операційного прибутку від індустрії ПК. Ера смартфонів зробила те саме з Apple. Через кілька років після того, як компанія випустила iPhone у 2007 році, вона отримувала більш ніж половину глобальних операційних прибутків виробників телефонів.

Що по прибутках у світі ШІ

Насправді ми лише на початку епохи генеративного ШІ. Та попри це майже 100 найбільших компаній, які працюють на одному з чотирьох рівнів впровадження штучного інтелекту, з жовтня 2022 року збагатіли на $8 трлн, за дослідженням журналу The Economist. Звісно, це не повністю заслуга алгоритмів, адже останнім часом фондові ринки зростають, але його вплив відчутний.   

Водночас розподіл капіталізації нерівномірний між шарами. В абсолютних цифрах найбільше заробили виробники обладнання. Стара приказка про продавання лопат у золоту лихоманку, схоже, працює. У жовтні 2022 року вартість 27 компаній, що займаються виробництвом обладнання із вибірки, становила майже $1,5 трлн. Сьогодні це $5 трлн.

Це не дивно, адже, щоб створити програмне забезпечення, потрібна фізична інфраструктура. Так з розвитком інтернету саме телекомунікаційні компанії, як-от Cisco та WorldCom, заробляли найбільше. 

Чому NVIDIA заробляє найбільше

Особливо у гонитві ШІ виділяється Nvidia — саме на цю компанію припадає 57% зростання ринкової капіталізації фірм, що займаються апаратним забезпеченням.

Компанія виробляє понад 80% усіх чипів, які використовують для роботи ШІ. Вона також є майже монополістом у мережевому обладнанні, яке використовується для об’єднання чипів у сервери в центрах оброблення даних.

Конкуренти Nivdia з виробництва мікросхем хочуть отримати частину ринку. AMD та Intel випускають продукти-конкуренти. Як і стартапи на кшталт Groq, який виробляє надшвидкісні чипи із штучним інтелектом, і Cerebras, який виробляє супергабаритні. 

Та головне, що найбільші клієнти Nvidia, хмарні гіганти Amazon, Google та Microsoft, також розробляють власні чипи, щоб зменшити залежність від одного постачальника. За деякими оцінками, ринок чипів для ШІ зросте до $400 млрд до 2027 року (у 2023-му він охоплював $45 млрд). 

Однак контроль Nvidia на ринку обладнання збереже свою гегемонію протягом наступних кількох років з кількох причин. Маловідомим стартапам важко переконати великих клієнтів перейти на їхнє обладнання. Розгортання власних чипів Amazon, Google та Microsoft все ще обмежене. До того ж у Nvidia має є CUDA — популярна платформа для обчислень за допомогою графічних процесорів. Вона популярна серед програмістів та ускладнює клієнтам перехід на чипи конкурентів, які cuda не підтримує.

Чи приносить розроблення мовних моделей великі прибутки

Хоча у цифрах розробники апаратного забезпечення перемагають, незалежні виробники моделей отримали найбільший пропорційний приріст. Загальна вартість 11 таких компаній за останні 16 місяців підскочила з $29 млрд до приблизно $138 млрд. 

Оцінка Anthropic зросла з $3,4 у квітні 2022 року до $18 млрд. Mistral, французький стартап, заснований менш як рік тому, коштує близько $2 млрд. Частково це пояснюється закупівлею обладнання. Стартапи купують купу чипів — переважно понад 10 тис., а кожен з них коштує понад $1000. Складніші моделі потребують більше мікросхем. 

Але справжня цінність виробників моделей полягає в їхній інтелектуальній власності та прибутках, які вона може принести. Обсяг цих прибутків залежатиме від того, наскільки жорсткою буде конкуренція між постачальниками. 

Хоча OpenAI захопив лідерство на початку, але суперники теж можуть отримувати ті самі дані, що й розробник ChatGPT (тобто текст і зображення в Інтернеті), і також безкоштовно. Через чотири місяці після випуску GPT -4 Meta, випустила Llama 2, потужного конкурента, який, на відміну від власних моделей Open AI і Anthropic, має відкритий код, а отже його можна налаштовувати як завгодно.

Навіть менші моделі тепер пропонують гарну продуктивність за низькою ціною. Деякі з них призначені для конкретних завдань — фінансового прогнозування чи підготовки до вступу в медичний університет. 

Як розробники ПЗ долучають штучний інтелект до власних програм

Розроблені моделі спонукали до інтеграції з наявними програмами. З жовтня 2022 року вартість 19 зареєстрованих виробників ПЗ підскочила на $1,1 трл, або на 35%. 

Це великі постачальники програмного забезпечення, які додають генеративний штучний інтелект до своїх послуг. Zoom послуговується ним для підсумовування відеодзвінків. ServiceNow, яка надає технічну та кадрову підтримку компаніям, представила чатботів, які допомагають вирішувати запити клієнтів. Adobe, має програму під назвою Firefly, яка використовує ШІ для редагування зображень.

Сайт «There's An AI For That» (Для цього є ШІ) нараховує понад 12 тис. програм, порівняно з менш ніж 1000 у 2022 році. DeepScribe допомагає розшифровувати записки лікарів. Harvey AI допомагає юристам. Кілька десятків чатботів обіцяють «саркастичні розмови» або дизайни татуювань. Але конкуренція та низькі бар’єри для входу означають, що багатьом програмам може бути важко утримати клієнтів та монетизуватись.

Скільки заробили хмарні провайдери 

Загальна ринкова вартість Alphabet, Amazon і Microsoft підскочила на $2,5 трлн під час буму ШІ. У доларах це менш як три чверті зростання апаратного рівня і ледве чверть у відсотковому вираженні. Однак у порівнянні з фактичними доходами, які ШІ, як очікується, у найближчій перспективі, це прибуток цих компаній набагато вищий, ніж на інших рівнях. 

Співвідношення ціни акцій компанії до прибутку, ще один показник очікуваних майбутніх прибутків, розповідає подібну історію. Середня трійка хмарних компаній становить 29. Це приблизно на 50% більше, ніж для типової нетехнологічної фірми в індексі S&P 500 великих американських компаній — порівняно з 21 на початку 2023 року.

Оптимізм інвесторів у хмарі можна пояснити трьома факторами. 

Як розвиток ШІ вплине на енергетику 

Однак є ще один базовий рівень — електроенергія. Адже графічні процесори на яких навчаються та працюють моделі є дуже енергозатратними. Серверна стійка споживає 10-15 кВт-год електроенергії, у випадку використання її під ШІ 40-60 кВт. Електрику поглинає не лише обчислення. Зберігання стелажів графічного процесора в холоді вимагає стільки ж. Пошук у ChatGPT може споживати в десять разів більше електроенергії, ніж пошук у Google.

Рене Хаас, виконавчий директор Arm, компанії з розробки чіпів, сказав Wall Street Journal, що до кінця десятиліття центри обробки даних зі штучним інтелектом можуть споживати до чверті всієї американської електроенергії, порівняно з 4% або менше сьогодні.

До того ж зростання енерговитрат збіглось із політикою нульового викиду. що створює додаткову конкуренцію за ресурси та бум на електрокари. Крім того, в Америці значні проблеми із розширенням мережі. Є проблеми з ланцюгом постачання: за деякими підрахунками, щоб доставити трансформатор, потрібно три роки, порівняно з менш ніж роком раніше, а процентні ставки підштовхнули вартість вітрових і сонячних проєктів, що ускладнило їх фінансування.