$OPENAI

‌
Квартальная выручка OpenAI выросла до $10 млрд — на 50% по сравнению с предыдущим кварталом, а выручка от корпоративных клиентов удвоилась. На первый взгляд можно заключить, что искусственный интеллект наконец становится по-настоящему прибыльным бизнесом.

Однако картина меняется, если добавить ещё одну строку: операционный убыток компании за тот же квартал составляет около $10,9 млрд. Иными словами, на каждый заработанный доллар приходится больше доллара расходов. Это не рост, а «сжигание» капитала ради роста — и это не одно и то же. Выручку легко заметить, а чтобы выявить убытки, нужно присмотреться внимательнее. Если сопоставить эти показатели, возникает очевидный вопрос: когда этот рост начнёт приносить прибыль?

Чтобы понять ситуацию, нужно рассмотреть более широкий макроэкономический контекст. В условиях высоких процентных ставок эпоха «бесплатных денег» закончилась. Стоимость капитала выросла, и инвесторы больше не довольствуются одной лишь историей роста — теперь они требуют прибыльности и положительного денежного потока.

Основные причины убытков OpenAI — вычислительные расходы и затраты на исследования и разработки. Аренда чипов, эксплуатация центров обработки данных и обучение моделей обходятся дорого. Эта ситуация напоминает инвестиции в инфраструктуру во время бума доткомов в начале 2000-х. Интернет-революция была реальной, но в инфраструктуру вложили миллиарды, а многие компании обанкротились. Подлинность самой революции не гарантировала выживание каждой компании. Тогда тоже росли и выручка, и убытки; в конечном счёте выжили те, кто эффективно управлял расходами.

Причина в том, что в сфере искусственного интеллекта с ростом масштабов растут и затраты. Более крупной модели требуется больше чипов, и она потребляет больше энергии. По мере удвоения спроса со стороны предприятий растёт выручка, но потребность в инфраструктуре увеличивается столь же быстро. Поэтому по мере расширения компания может погружаться в убытки ещё глубже, вместо того чтобы приближаться к прибыльности.

Ключевой вопрос здесь — снизятся ли вычислительные расходы. Если повысится эффективность чипов, будет внедрено оборудование следующего поколения и те же задачи можно будет выполнять дешевле, убытки могут быстро сократиться. Однако если затраты останутся высокими, привлекать капитал будет всё сложнее. В таком случае мы можем увидеть консолидацию отрасли — слияния и поглощения, когда более крупные игроки поглощают небольших или крупные компании приобретают друг друга.

Первый сценарий — оптимистичный: вычислительные расходы снижаются, спрос со стороны предприятий продолжает стремительно расти, убытки быстро сокращаются, а акцент смещается на прибыльность. Если так и произойдёт, для таких компаний, как OpenAI, начнётся новая глава: рост будет финансироваться за счёт заработанной выручки, а не «сжигания» капитала.

Второй сценарий более осторожный: затраты остаются высокими, капитал по-прежнему дорог, а инвесторы теряют терпение. В этом случае компании будут вынуждены повышать цены, сокращать расходы или искать возможности для слияний — всё это усилит волатильность в секторе. По одному кварталу нельзя определить, какой путь будет выбран; нужно наблюдать за динамикой затрат и выручки на протяжении нескольких кварталов подряд.

Если говорить о том, на что обратить внимание с инвестиционной точки зрения, ответ подсказывает старая поговорка: во время золотой лихорадки деньги зарабатывают продавцы лопат. Разработчики моделей предлагают высокий потенциал, но и высокий риск, тогда как поставщики инфраструктуры и оборудования уже сегодня генерируют реальный денежный поток.

Короче говоря, такие компании, как OpenAI, пишут историю будущего, но пока они сжигают денежные средства. Сегменты оборудования и облачных услуг сейчас приносят прибыль. Хотя оба звена входят в одну цепочку, риски у них разные. Сосредоточиться на одном, игнорируя другое, — значит получить неполную картину. Нужно изучать всю цепочку создания стоимости — модели, чипы, облачную инфраструктуру, программное обеспечение и корпоративные приложения, — чтобы понять, какие звенья приносят прибыль, а какие сжигают капитал.

Тренд на искусственный интеллект означает долгосрочную макроэкономическую трансформацию — это ясно. Однако на уровне отдельных компаний крайне важно следить за «скоростью сжигания денежных средств» (темпом, с которым компания расходует свои средства). Легко воодушевиться цифрами выручки, но для оценки скорости сжигания средств нужна выдержка — и в нынешней ситуации именно этот второй взгляд служит защитой.

На практике это означает, что не следует зацикливаться на одной компании. Компания с выручкой в $10 млрд не спасёт весь сектор, так же как компания с убытком в $10,9 млрд не приведёт его к краху. Рассматривайте всю цепочку, сохраняйте взвешенный подход и управляйте рисками. Не смешивайте историю роста с историей прибыльности. Если когда-нибудь они сойдутся, ситуация действительно изменится. До тех пор важно сочетать энтузиазм с осторожностью.

Этот материал предназначен только для информационных целей и не является инвестиционной рекомендацией.

#OpenAIQ3RevenueHits10B
#ShareWeekly