OpenAI szacuje wydatki na 9 miliardów dolarów na utrzymanie modeli działających przed wynagrodzeniami, czynszem lub badaniami.
niższe wynagrodzenia, czynsz lub badania.
Kiedy Oracle Corp. wprowadził wielomiliardowy kontrakt komputerowy z OpenAI, który zamknął się we wrześniu, jego zapasy skoczyły o 30-40 procent w ciągu jednego dnia. Wzrost o 330 miliardów dolarów w kosztach rynkowych był kiedyś większy niż całkowity dochód Oracle w poprzedniej dekadzie. Organizacja później przyznała, że straci pieniądze na tym kontrakcie. Nvidia zobowiązała się do wydania 100 miliardów dolarów na OpenAI, sprzedając mu układy, które finansowanie by sfinansowało. Microsoft zaksięgował płatności za obliczenia OpenAI jako przychody Azure, jednocześnie reinwestując wpływy w CoreWeave, kolejnego dostawcę OpenAI, który również liczy Nvidię jako akcjonariusza. Wygląda to na finansowanie okrężne na planetarną skalę. Matematyka się nie kończy.
Zacznij od podstaw. OpenAI źle ulokowało około 5 miliardów dolarów w 2024 roku na 3,7 miliarda dolarów przychodu. Szacuje się, że wyda 9 miliardów dolarów na utrzymanie swoich mody przed wynagrodzeniami, czynszem lub badaniami. Według dokumentów i prognoz inwestorów straty powinny osiągnąć 14 miliardów dolarów w tym roku i 44 miliardy dolarów łącznie do 2028 roku, a mimo to jego wycena wynosi prawie połowę tryliona dolarów. Jest jednym z najcenniejszych prywatnych przedsiębiorstw na Ziemi, mimo że nigdy nie przynosi zysku. Nierównowaga nie jest unikalna. IBM prognozuje, że koszty obliczeń w przedsiębiorstwie wzrosną o dziewięćdziesiąt procent między 2023 a 2025 rokiem, przy czym około siedmiu na dziesięciu menedżerów obwinia generatywną sztuczną inteligencję. Start-upy śledzone przez Kruze Consulting wydają teraz około połowy swoich przychodów na chmurę i inferencję modeli, podwajając udział w porównaniu do dwóch lat temu. Kiedy rozwiązujesz problemy za 100 dolarów przy kosztach obliczeń 120 dolarów, nie masz modelu biznesowego; masz program subsydiowany. W międzyczasie przemysłowy silnik, na który wszyscy wskazują, biznes API OpenAI, wygenerował około 1 miliarda dolarów w ubiegłym roku, ze stratą. Jeśli główny producent modeli nie może sprzedawać dostępu z zyskiem, 2,8 tryliona dolarów prognozowanych wydatków na infrastrukturę AI do 2029 roku zaczyna wyglądać mniej jak strategiczna inwestycja, a bardziej jak nadmiar światłowodowy z 1999 roku. Citi szacuje, że wydatki kapitałowe na AI przekroczą jeden procent wzrostu PKB USA, poziom uwagi uważany ostatnio za istotny podczas mobilizacji wojennej lub spekulacyjnej manii.
Cykliczny przychód. Samo pieniądz tworzy pętlę. Microsoft finansuje OpenAI, sprzedaje mu pojemność Azure, inwestuje w CoreWeave (które sprzedaje obliczenia OpenAI) i księguje to jako przychód z chmury. Amazon i Google odzwierciedlają ten wzór z Anthropic, każdy inwestor i dostawca. Nvidia finansuje start-upy AI, które następnie wydają miliardy na zakup chipów Nvidii. OpenAI rzekomo nabyło udziały w AMD, zobowiązując się do zakupu sprzętu AMD. To mniej agresywny rynek, niż zamknięty obwód, w którym inwestorzy, klienci i dostawcy zapadają w siebie nawzajem. Analitycy szacują, że Microsoft samodzielnie odpowiadał za prawie 20 procent przychodów Nvidii w ubiegłym kwartale. Wzrost płynący w kółko nie jest tym samym, co wzrost płynący z niezależnego popytu. Era dot-com miała nazwę dla tego zachowania: przychody w obiegu. Firmy telekomunikacyjne płaciły sobie nawzajem za pojemność, aby wykazać wzajemne przychody. Na papierze przychody wystrzeliły. W praktyce pieniądz nie. Obszar AI nie przekroczył tej granicy, ale rymuje się. Kiedy ten sam dolar przechodzi przez trzy bilanse, iluzja rentowności pogłębia się. Ryzyko koncentracji. W 1999 roku spekulacyjna nadwyżka żyła w małych technologiach. Kiedy Webvan i Pets.com zniknęły, szkody były ograniczone. Dzisiejszy model znajduje się w sercu światowych rynków. Siedem firm, Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia i Tesla, teraz odpowiada za ponad połowę zysków S&P 500 od końca 2022 roku. Ich łączne wydatki kapitałowe wzrosły o czterdzieści procent w ubiegłym roku; pozostałe 493 firm zarządzały 3,5 procentami. To nie jest dywersyfikacja. To zależność: fundusz indeksowy zbudowany na jednym zakładzie, że sztuczna inteligencja pewnego dnia się opłaci. JPMorgan szacuje, że akcje związane z AI przyczyniły się do 75 procent zwrotów S&P i 90 procent wzrostu capex od momentu uruchomienia ChatGPT. Jakiekolwiek korekty odbiją się na majątku gospodarstw domowych, emeryturach i 401(k), które są związane z tzw. „Wspaniałą Siódemką”. Test operatora. Jak rozróżnić rozwój od bańki? Trzy pytania przeszywają hype: Ekonomia jednostkowa: Jaka jest rzeczywista wartość na inferencję w porównaniu do kosztu wytworzenia? Niezależność popytu: Ile przychodu pochodzi od partnerów, którzy również finansują twoją infrastrukturę? Wypalenie pojemności: Co się stanie, jeśli koszty energii wzrosną lub architektury modeli osiądą na swoim poziomie?
Cykl wydatków kapitałowych o wartości tryliona dolarów żyje lub umiera na wykorzystaniu, to ta sama rzecz, w której każda wcześniejsza nadwyżka, od kolei po światłowody, zawiodła.
Każda bańka zaczyna się od czegoś o rzeczywistej wartości, ale potem przyszły tanie pieniądze, opowieści i przekonanie, że tym razem jest inaczej. Kiedy matematyka przestała się zgadzać, ciężar powrócił.
AI nie będzie wyjątkiem. Nauka jest niezwykła. Jej zarządzanie jest ogromne. Ale raporty wyceny i wzrost wydatków kapitałowych wskazują na ogromny zakład, że przychody pojawią się przed amortyzacją. Wynik może nie być katastrofą, ale raczej powolnym przeszacowaniem: zbyt wiele infrastruktury goni za zbyt małą liczbą rentownych zastosowań.
