Переоценена ли ИИ?

Кэтрин Вуллер — уважаемый комментатор в области передовых технологий банковского дела и финансовых услуг.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

В последние месяцы много обсуждений и статей посвящено тому, превзошли ли инвестиции в ИИ реальность, и высказываются предположения, что ИИ — это, возможно, пузырь, вот-вот лопнувший.

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, те, кто инвестировал в титанов ИИ на ранних этапах, получили огромную прибыль: $1,000, вложенные в Nvidia до их IPO, к пику стоили бы $8.3 миллиона, и быки по ИИ — вполне понятно — считают, что такой доход в секторе вряд ли повторится!
 
На первый взгляд, огромные суммы, вкладываемые в ИИ, свидетельствуют о том, что это не просто мимолетное явление. Технологические гиганты, 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 долларов на пустышки — без MVP или даже продукта, лишь идея и много промоушена.

Также существует интересная круговая финансовая модель, когда компании, занимающиеся ИИ, инвестируют друг в друга и создают партнерства; схема потоков инвестиций напоминает тарелку спагетти, и отслеживание, куда ушли деньги, быстро вызывает головную боль. Это создает огромные риски из-за взаимозависимости, а также быстрое создание доходных циклов, которые могут искусственно завышать оценки.

Возникает вопрос, кто поддерживает оценки стоимости ИИ, поскольку крупные технологические компании создают непрозрачные структуры, чтобы скрыть расходы за балансом, что вызывает вопрос: кто несет риск, если что-то пойдет не так?
 
Также есть вопрос о скорости внедрения ИИ. Безусловно, рынок поставщиков сложен и требует значительной консолидации, к тому же многие проекты застряли на стадии прототипа, а определить ROI зачастую сложно. Однако, по моему мнению, это характерно для любой новой технологии, и необходимо более сбалансированное отношение к потенциалу ИИ, что в конечном итоге и определяет инвестиционный цикл — взвешенную ставку на то, где технология будет в среднесрочной и краткосрочной перспективе.
 
Конечно, это зависит от того, насколько клиенты смогут извлечь пользу из внедрения технологии. Мало кто из компаний FTSE или NASDAQ исключает ИИ из своей стратегии, и кажется, что он обещает значительное снижение затрат и рисков во многих отраслях. В частности, финансовые услуги считаются одной из отраслей, наиболее подверженных разрушительным воздействиям 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 он 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 % прироста в производительности могут значительно повлиять на прибыль большинства компаний и поддержать текущие оценки ИИ.   Более того, прогресс в области GPU, специальных чипов и эффективности моделей обеспечивает их долгосрочную жизнеспособность — было бы катастрофой, если бы теоретическое применение ИИ тормозилось из-за недостаточной мощности инфраструктуры, а инвестирование заблаговременно — это, в реальности, хорошая стратегия.
 
Конечно, есть существенные препятствия для внедрения, которые тормозят прогресс. Особенно важным в нашей сфере является вопрос регулирования — или его отсутствия! Во всем мире мы только начинаем разрабатывать правила использования ИИ.

Существует более широкий вопрос этики и того, как обеспечить ответственное использование ИИ, с появлением первых перспективных решений для управления и гарантий. Важные вопросы связаны с ESG, особенно с огромными экологическими затратами ИИ — в значительной степени из-за потребляемой энергии и износа физической инфраструктуры. Пока эти проблемы существуют, многие компании не спешат полностью раскрывать потенциал ИИ — скорее, они придерживаются прагматичного подхода «подождем и посмотрим», следуя за ранними адаптерами. В моей практике поддержки инноваций в финансовых компаниях 2000-х годов я вижу много тревог среди фирм, которые 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 прошли кризис тюльпанов 1637 года — к счастью, у нас есть почти неограниченный рынок для ИИ, в отличие от аматоров, покупавших фьючерсы на луковицы без спроса.

Для более недавнего примера, старожилы криптовалют немного посмеиваются, 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.

Действительно, если бы мне платили за каждое упоминание о том, что криптовалюта мертва, я давно бы вышел на пенсию; не могу не думать, что то же самое касается и нынешних скептиков по ИИ. Хотя коррекция в акциях ИИ — не такая уж плохая идея, это не означает, что технология потерпела неудачу или что спрос в будущем ослабнет. Появление квантовых вычислений, вероятно, даст мощный толчок развитию ИИ и ценам акций тех компаний, которые смогут на этом заработать.