Зростання популярності штучного інтелекту супроводжується рекордними інвестиціями, однак досі незрозуміло, чи зможуть ці витрати окупитися. Саме від відповіді на це питання залежить не лише майбутнє провідних AI-компаній, а й значної частини технологічного сектору та американської економіки загалом, передає Bloomberg.

За три роки після початку буму штучного інтелекту технологія значно вийшла за межі простих чат-ботів. Сьогодні вона допомагає писати програмний код, створювати презентації, редагувати відео, аналізувати інформацію та поступово проникає у фінансову, юридичну, медичну та інші професійні сфери.

Водночас компанії витрачають дедалі більше коштів на розвиток цієї індустрії. Для створення нових моделей потрібні величезні центри обробки даних, сучасні чипи, електроенергія та висококваліфіковані спеціалісти. Тому головне питання зараз полягає не в тому, чи здатен ШІ змінити економіку, а в тому, чи зможе він принести достатньо доходів, щоб виправдати такі масштабні вкладення.

Як AI-компанії планують заробляти

Сьогодні більшість провідних розробників штучного інтелекту заробляють на платних підписках. Вартість доступу до найпотужніших моделей може сягати сотень доларів на місяць, а OpenAI вже неодноразово заявляла, що в майбутньому ціна окремих продуктів може зрости до кількох тисяч доларів.

Компанії активно просувають свої сервіси серед корпоративних клієнтів. Найбільшого успіху вони вже досягли в програмуванні, але тепер намагаються масштабувати ці рішення на медицину, фінансові послуги, науку та інші галузі.

Водночас OpenAI почала тестувати рекламу для частини користувачів. Це стало зміною попереднього підходу компанії, яка раніше називала рекламу небажаним способом монетизації. Такий крок свідчить про зростання тиску щодо збільшення доходів напередодні можливого виходу на біржу.

Доходи швидко зростають, але витрати ще швидше

Попит на сервіси штучного інтелекту продовжує стрімко збільшуватися. Наприкінці лютого ChatGPT мав понад 900 млн щотижневих користувачів, а Gemini від Google – понад 750 млн активних користувачів на місяць.

Разом із цим швидко зростають і доходи компаній. OpenAI у 2025 році перевищила річний виторг у $20 млрд, тоді як Anthropic, за даними джерел Bloomberg, вже наближається до такого самого рівня.

Проте витрати збільшуються ще швидше:

  • Alphabet, Meta, Microsoft та Amazon у 2026 році можуть сукупно витратити близько $650 млрд на розвиток інфраструктури штучного інтелекту
  • OpenAI вже взяла на себе зобов’язання інвестувати понад $1,4 трлн у розвиток власної інфраструктури,
  • Anthropic планує вкласти $50 млрд у будівництво спеціалізованих дата-центрів.

Консалтингова компанія Bain & Company оцінює, що до 2030 року індустрії знадобиться приблизно $2 трлн щорічних доходів, щоб окупити необхідні обчислювальні потужності. Водночас прогнозовані доходи поки що суттєво нижчі.

Від чого залежить окупність

У галузі розраховують, що наступним етапом розвитку стануть AI-агенти – системи, які зможуть самостійно виконувати складні робочі завдання й таким чином принесуть бізнесу значно більше економічної користі.

Однак самі розробники визнають, що між можливостями сучасних моделей і реальною користю, яку компанії отримують від їхнього використання, поки існує великий розрив. У OpenAI навіть використовують поняття “надлишок можливостей”, описуючи ситуацію, коли технологія вже здатна на більше, ніж її сьогодні використовує бізнес.

Невизначеності додає і конкуренція. Ринок швидко змінюється, користувачі легко переходять між різними AI-сервісами, а американські компанії дедалі активніше конкурують із відкритими моделями, значна частина яких створюється китайськими розробниками. Якщо такі моделі продовжать набирати популярність – американським компаніям буде складніше підвищувати ціни на власні продукти.

Які ризики бачать аналітики

Bloomberg виділяє дві головні групи ризиків.

Перша пов’язана з масштабом інвестицій. Для фінансування розвитку дедалі більше компаній залучають борговий капітал. За оцінками Morgan Stanley, лише цього року найбільші хмарні провайдери можуть збільшити свої запозичення до $400 млрд проти $165 млрд роком раніше.

Крім фінансових ризиків, існують і фізичні обмеження. Розширення дата-центрів гальмують дефіцит енергетичної інфраструктури, затримки з підключенням до електромереж, нестача обладнання та тривалі процедури погодження нових проєктів.

Друга група ризиків стосується попиту. Навіть якщо компанії створять достатньо потужні моделі – їм ще потрібно переконати бізнес масово платити за їх використання.

Чи вже видно економічний ефект

Хоча окремі компанії повідомляють про помітне зростання продуктивності завдяки штучному інтелекту, загальна картина поки що неоднозначна.

Наприклад, дослідження за участю понад 5 тис. співробітників служби підтримки показало, що використання ШІ підвищило їхню продуктивність приблизно на 15%. В Anthropic заявляють, що ефективність роботи власних інженерів після впровадження Claude Code зросла на 200% за одним із внутрішніх показників.

Водночас інші дослідження демонструють менш оптимістичні результати. Так, експеримент METR показав, що досвідчені програмісти виконували окремі завдання на 19% повільніше при використанні AI-інструментів.

Крім того, поки що немає переконливих доказів того, що штучний інтелект уже призводить до масштабних скорочень персоналу чи істотно підвищує продуктивність усієї економіки. За даними Єльської бюджетної лабораторії, запуск ChatGPT не спричинив помітних змін на американському ринку праці, а дослідження Harvard Business Review показало, що лише 2% компаній скорочували працівників саме через фактичне впровадження ШІ.

Саме тому, зазначає Bloomberg, головна інтрига AI-буму залишається незмінною: технологія вже демонструє дедалі ширші можливості, але фінансовим ринкам ще належить переконатися, що вони зможуть перетворитися на достатньо прибутковий бізнес.

Читайте також