У компаний с искусственным интеллектом нет прибыльной бизнес-модели. Имеет ли это значение?

Перевод статьи Даниэля Коста, опубликованной 12.11.2025г. в Harvard Business Review.

Бум искусственного интеллекта подпитывается ошеломляющими инвестициями (включая многомиллиардные сделки OpenAI с чипами), но для многих компаний прибыльность в результате этих инвестиций остается недостижимой, что заставляет некоторых экономистов предупреждать о пузыре искусственного интеллекта. В этом материале Энди Ву из Гарвардской школы бизнеса рассказывает о потенциале и привлекательности новой технологии. В частности, он освещает структурные проблемы, с которыми сталкивается большинство компаний, и предупреждает о неизбежном истечении срока действия существующих моделей подписки. Он говорит, что будущее отрасли будет зависеть от устойчивой экономики и бизнес-моделей, способных приносить прибыль.

Кажется, что в гонке за доминирование над искусственным интеллектом нет такого понятия, как "слишком много". Следующему поколению искусственного интеллекта потребуется больше терабайт данных, гигаватт электроэнергии и сотни миллиардов долларов талантливых специалистов.

И все же прибыли остаются скудными, и некоторые экономисты предупреждают о надвигающемся пузыре. Это не помешает лидеру OpenAI заключить многомиллиардные сделки с Nvidia, AMD и, совсем недавно, Broadcom.

Энди Ву из Гарвардской школы бизнеса говорит, что, хотя перспективы искусственного интеллекта очевидны, потенциальная отдача от этих масштабных инвестиций остается неясной. Хотя некоторые люди могут быть готовы платить небольшую ежемесячную плату за ChatGPT, доходы от подписки вряд ли покроют затраты на масштабирование технологии.

“Проблема в том, что генеративный ИИ сегодня имеет высокие переменные затраты и низкий переменный доход”, - говорит Ву, адъюнкт-профессор делового администрирования семьи Арджуна и Мину Мелвани. “Одна из вещей, о которой широкая публика недостаточно задумывается, - это то, насколько смехотворно дорого обходится использование генеративного ИИ”.

Опираясь на его июньское тематическое исследование “Войны ИИ в 2025 году”, я попросил Ву обсудить уникальные проблемы отрасли, конкурентные силы и потенциальные результаты. Интервью было слегка отредактировано для большей ясности и объема.

Не могли бы вы помочь нам понять масштаб затрат на искусственный интеллект?

Большинство людей знают о высокой фиксированной стоимости обучения ведущих моделей генеративного ИИ, но существуют также значительные переменные затраты на ”вывод" при использовании генеративного ИИ. Эти затраты на вывод возникают каждый раз, когда мы вводим запрос и получаем ответ.

В качестве примера приведу мультфильмы студии Ghibli, которые люди создают с помощью искусственного интеллекта? Создание каждой из этих забавных картинок стоит реальных денег. Для создания всего одного изображения требуется несколько центов электроэнергии и мощности чипа. Теперь OpenAI рассчитывает потратить более 150 миллиардов долларов на эти затраты до 2030 года.

Сегодня это сложные условия для зарабатывания денег. Большинство пользователей получают генеративный ИИ бесплатно. Опытные пользователи платят, но они платят фиксированную абонентскую плату. Эти бизнес-модели являются наследием последней эры программного обеспечения: когда переменная стоимость программного обеспечения была нулевой или близкой к нулю, эти бизнес-модели имели гораздо больше смысла. Они были жизнеспособны в том смысле, что вы не теряли больше денег, поскольку все больше людей использовали больше вашего программного обеспечения. Сегодня экономика намного сложнее.

Какие компании лидируют на данный момент?

Во время золотой лихорадки вы могли бы копать золото. Это то, к чему большинство из нас сразу же тянется. Но золотая лихорадка открывает другие возможности: вы могли бы продавать лопаты или делать украшения.

Чтобы оценить, как эти возможности сочетаются друг с другом, мы можем рассмотреть, что думают о них публичные рынки. С конца 2022 года и по сегодняшний день крупнейшим победителем в области искусственного интеллекта поколения, очевидно, является Nvidia. Nvidia - типичный продавец мобильных устройств.

После Nvidia следующим крупнейшим победителем является Meta, что может стать еще большим сюрпризом. А Meta - типичный производитель ювелирных изделий. Генеративный ИИ дополняет платформы, контролируемые Meta: социальные сети и рекламу сегодня и, возможно, носимые устройства и метавселенную в будущем. Meta обладает уникальными возможностями для получения преимуществ по мере совершенствования технологии генеративного ИИ. У Meta дела обстоят значительно лучше, чем у Google и Microsoft, хотя оба они гораздо более традиционно ассоциируются с генеративным ИИ.

Похоже, OpenAI - это тот, кто ищет золото?

Одна из фундаментальных дискуссий в этой области заключается в том, является ли реальная технология генерации искусственного интеллекта — сама модель или, точнее, базовая модель — товаром. Лично я разделяю эту точку зрения.

Если вы разделяете эту точку зрения, то все эти компании, которые нас больше всего волнуют, такие как OpenAI и Anthropic, сталкиваются с грандиозной проблемой монетизации товара, в создание которого они вложили сотни миллиардов долларов.

Но даже если не заходить так далеко, чтобы утверждать, что генеративный ИИ - это товар, следует признать, что в способности компаний защищать и дифференцировать свой генеративный ИИ были некоторые вопиющие недостатки. Режим интеллектуальной собственности на все это довольно слаб. Даже если вы значительно улучшите модель, неясно, сможете ли вы защитить ее от конкурентов. За очень короткий промежуток времени такие предприятия, как Xai's Grok и DeepSeek, смогли приблизиться к OpenAI с гораздо меньшими инвестициями.

Если барьеры для входа в это пространство останутся низкими, у OpenAI и других компаний не будет много возможностей для повышения цен. Это привело бы к риску передачи рынка новым участникам, готовым предоставлять генеративный ИИ по более низкой цене или даже бесплатно.

Все это говорит о том, что я не хочу, чтобы что-либо из этого было воспринято как предположение о том, что я скептически отношусь к созданию ценности с помощью искусственного интеллекта нового поколения. ИИ нового поколения интересен тем, что он широко доступен — барьеры для входа низкие. Это означает, что многие смогут создавать ценность с помощью технологии, что также затрудняет получение прибыли кем-либо другим.

Какие бизнес-модели, скорее всего, появятся в сфере искусственного интеллекта?

В конце концов, наиболее жизнеспособная бизнес-модель - это нечто эквивалентное плате за использование. Проблема в том, что мы еще не достигли этой точки в нашем покупательском поведении.

Бизнес-модели программного обеспечения регулярно развиваются, но для того, чтобы эти изменения произошли, требуется время. Возможно, вы помните времена, когда вы могли один раз купить лицензию на программное обеспечение на компакт-диске, а затем установить ее где угодно к удовольствию своего сердца. После этого нам пришлось совершить действительно досадный переход на бизнес-модель подписки, и теперь нам приходится платить за программное обеспечение каждый месяц и за каждого пользователя. Нам нужно будет сделать еще один переход, который будет еще более раздражающим: в конце концов, мы будем платить за каждый экземпляр использования.

Мы уже наблюдаем этот переход. Сегодняшние генеративные “подписки” на искусственный ИНТЕЛЛЕКТ не являются настоящими подписками, потому что они ограничивают использование, что делает их, на мой взгляд, по сути моделями, основанными на использовании, под другим названием.

Проблема в том, что стоимость этих “подписок” по-прежнему слишком низкая, чтобы быть жизнеспособной. Типичной цены — 20 долларов в месяц — недостаточно для покрытия переменных затрат на большинство этих услуг. К сожалению, в обозримом будущем число людей, готовых платить 20 долларов в месяц за генеративный ИИ, меньше, чем число людей, которые заплатили бы 20 долларов в месяц за Netflix.

Тем не менее, я призываю людей использовать эти сервисы как можно чаще, пока они могут. Сегодня мы, пользователи, получаем очень много от сервиса, субсидируемого инвесторами.

Будет ли все сводиться к тому, у кого самая большая языковая модель?

Исторически сложилось так, что чем больше модель, тем выше ее качество. Мы видели это по мере продвижения OpenAI от GPT-2 к GPT-3 и GPT-4 и параллельно к другим разработчикам моделей.

Эти очень, очень большие модели выполняют множество вычислений и содержат много информации. Но при создании этих моделей более высокого качества у вас также возникают более высокие затраты на обучение, которые являются фиксированными, а также более высокие переменные затраты на вывод. Службы подписки ограничивают количество раз в день, которое вы можете использовать эти наиболее трудоемкие модели. Они ограничивают вас, потому что переменные затраты очень высоки. Мы уже достигли точки, когда переменные затраты этих крупнейших моделей выходят за рамки любой известной бизнес-модели, доступной для их покрытия.

Поэтому в последнее время внимание сместилось в сторону разработки моделей меньшего размера, которые могут иметь качество, сопоставимое с более крупной моделью, но с более низкими переменными затратами.

Как может измениться рынок в ближайшей перспективе?

Я не удивлюсь, если в ближайшие годы нас ждет расплата. Самые раскрученные компании в области искусственного интеллекта в мире несут огромные убытки, и для большинства из них прибыльность все еще далека. OpenAI и другим компаниям необходимо будет продолжать привлекать деньги, чтобы оставаться на плаву. Чтобы привлечь будущих инвесторов, они должны будут иметь возможность продолжать повышать свои оценки до беспрецедентного уровня.

Другой проблемой в угольной шахте здесь является риск, который берут на себя смежные игроки, что делает их особенно уязвимыми даже к относительно небольшим изменениям на рынке. Например, компания по прокату автомобилей Hertz особенно пострадала от пандемии, больше, чем ее коллеги, потому что она не только занимала деньги на покупку своих автомобилей, но и затем брала дополнительные кредиты в дополнение к автомобилям, купленным на заемные деньги. Таким образом, в каком-то смысле он дважды брал взаймы под залог своих активов.

В сфере искусственного интеллекта мы видим намеки на это среди компаний, которые мы называем “neocloud”, которые предоставляют чипы и облачные вычисления компаниям, занимающимся искусственным интеллектом. Даже если рынок продолжит расти, но более медленными темпами, чем они ожидали, некоторые из этих компаний окажутся под водой.

Как Google управляет своими инвестициями в искусственный интеллект?

Теоретически, Google обладает всеми техническими возможностями, позволяющими внедрять генеративный ИИ во все, что он делает. Поразительно, что они решили этого не делать. Возьмем, к примеру, обзоры ИИ в поиске Google. Google мог бы поместить их в начало каждой страницы поиска. Но поскольку они запустили обзоры искусственного интеллекта, одна из интересных вещей заключается в том, что они часто отказываются от того, какие запросы выдают обзоры искусственного интеллекта.

Повсеместное внедрение искусственного интеллекта не отвечает краткосрочным финансовым интересам Google. Вместо этого Google предпочла бы внедрить минимально возможное количество генерирующего искусственного интеллекта, чтобы компенсировать потерю доли рынка новыми участниками, но не более того.

Запросы, для которых генеративный ИИ является наиболее полезным, также являются запросами, на которых Google в любом случае не зарабатывает деньги. Мы говорим о поисковых подсказках типа “напишите мое сочинение для третьего класса о динозаврах”. Google зарабатывает деньги на коммерческих запросах, таких как поиск авиабилетов и рекомендаций по покупкам, в которых генеративный ИИ сегодня имеет меньше преимуществ, если вообще имеет, перед традиционным поиском.

А как насчет Meta и Microsoft?

Meta, Amazon и Microsoft предприняли различные шаги, чтобы позиционировать себя так, чтобы извлечь выгоду из развития генеративного ИИ, одновременно ограничивая собственную подверженность рискам.

Microsoft - самая интересная из них. Большинство наблюдателей предполагают, что Microsoft является близким союзником и партнером OpenAI. И все же Microsoft инвестировала в несколько альтернатив OpenAI с открытым исходным кодом или поддерживала их. До сих пор Meta была лидером в области открытого исходного кода со своей моделью Llama. Примечательно, что предпочтительным партнером Meta по развертыванию Llama является Microsoft Azure. Microsoft также наняла одного из основателей Google DeepMind для создания собственной модели собственными силами. Таким образом, они могут получить доступ к некоторым закулисным знаниям о крупнейшей пьесе на данный момент.

Что вы думаете о разговорах о потенциальном пузыре искусственного интеллекта?

В своем исследовании технологической стратегии я внимательно изучил историю технологий за последние 40 лет. За это время мы видели множество ”пузырей“ или ”циклов ажиотажа": пузырь доткомов; пузырь экономики совместного использования (например, WeWork и Bird); пандемический пузырь работы на дому (вспомните Zoom и Peloton); виртуальную реальность; и кучу криптовалютных пузырей. Технологическая индустрия регулярно переживает подобные взлеты и падения.

На мой взгляд, определение технологического пузыря - это когда каждый может видеть создание ценности, но никто не думает о захвате ценности.

В конце 1990-х годов существовала компания под названием Pets.com. Суть ее заключалась в рассылке собачьего корма по домам людей. Это замечательная вещь. Потенциал для создания ценности был очень велик. Но в этой шумихе мы временно упустили из виду захват ценности: в то время не существовало реальной бизнес-модели, которая заставляла бы это работать. Теперь, в будущем, экономика улучшилась, что позволило Chewy прибыть позже и наладить бизнес.

Авторское право ©2025 Издательство Гарвардской школы бизнеса. Все права защищены. Harvard Business Publishing является филиалом Гарвардской школы бизнеса.