«Якщо OpenAI збанкрутує, світові фондові ринки можуть зіткнутися з ліквідацією»: «Великий шорт» на 15 000 слів розпалив бійку довкола «пузиря» в індустрії AI

Джерело: Wall Street Нotion

Поки OpenAI все ближче до IPO, довгий блоговий пост обсягом приблизно 15 тисяч слів знову підкинув суперечку про AI-пузир до вищої точки.

Коментатор Ed Zitron, який давно негативно оцінює AI і має велику аудиторію серед читачів технологічної індустрії, у нещодавньому блозі висунув найбільш радикальне на сьогодні твердження: справжній AI-пузир по суті — це «пузир OpenAI»; якщо OpenAI зрештою зазнає невдачі, він стане для епохи AI «Леман-Бразерс» (Lehman Brothers), який не лише проб’є наскрізь всю інвестиційну логіку в AI, а й, імовірно, спричинить масштабне переоцінювання даних центрів, AI-інфраструктури та навіть глобальних акцій технологічних компаній.

Ці погляди швидко привернули увагу фінансових медіа. На думку ЗМІ, найголовніший меседж Zitron — не в тому, чи має AI цінність, а в тому, чи має OpenAI бізнес-модель, достатню, щоб підтримати весь цикл AI-капіталу. Якщо відповідь «ні», тоді система фінансування, інвестиції в обчислювальні потужності та капітальні витрати, вибудувані навколо OpenAI, можуть отримати ефект ланцюга.

Звісно, це не є ринковим консенсусом. Зокрема засновник OakTree Capital Howard Marks та інші інвестори нещодавно також заявляли, що порівняно з раніше поширеною думкою, ніби AI — це лише пузир, нині вони більше визнають довгострокову цінність AI як платформи загального призначення (General Purpose Technology), вважаючи, що галузь досі перебуває на ранній стадії комерціалізації.

AI-пузир чи пузир OpenAI?

На відміну від більшості «тез про AI-пузир», Zitron висуває більш ударне припущення:

Проблема, яку справді варто турбувати, — це не вся AI-індустрія, а одна компанія.

На його думку, з кінця 2022 року, коли ChatGPT несподівано вийшов на сцену, OpenAI фактично став «якорем довіри» для всієї ери генеративного AI.

Інвестори хочуть вірити: AI змінить світ; інвестування у надвеликі дата-центри доцільне; попит на GPU довго зростатиме швидкими темпами; компанії з надвеликими моделями зрештою вийдуть на прибутковість; AI-стартапи зможуть створити достатньо великий попит на кінцевому рівні.

А на думку Zitron, все це ґрунтується на передумові, що OpenAI й надалі буде швидко зростати. Він вважає, що OpenAI не лише визначив поточну хвилю AI, а й сформував оціночну логіку для цілого ланцюга AI-індустрії на ринку капіталу, тож якщо ця ключова передумова буде зірвана, удар може бути значно більшим, ніж масштаби провалу однієї «єдинорога» як компанії.

Інакше кажучи, OpenAI уже не просто компанія, а радше «системно важлива інституція» для всього інвестциклу в AI.

Чому він вважає, що в бізнес-моделі OpenAI є корінні вади?

Сумніви Zitron зосереджені на трьох аспектах.

По-перше, витрати на інференс (Inference) досі надто високі.

Поки масштаби користувачів ChatGPT продовжують зростати, кожне запитання користувача означає, що витрати на GPU, електроенергію та сервери постійно збільшуються. Якщо багато користувачів надовго залишаються на низьких цінах або навіть безкоштовних тарифах, а зростання доходів на рівні підприємств не може синхронно покривати витрати, тоді збільшення масштабу може означати, що збитки ростимуть ще швидше.

По-друге, капітальні витрати випереджають поліпшення грошових потоків.

Наразі найбільші витрати в AI-галузі вже не пов’язані з навчанням моделей, а з інференс-обчислювальними потужностями, закупівлями GPU та будівництвом дата-центрів по всьому світу.

OpenAI та його партнери просувають інвестиції в дата-центри на сотні мільярдів доларів або навіть більше, і зазвичай ці проєкти потребують кількох років, щоб повернути вкладені кошти. Якщо в майбутньому зростання попиту на AI не виправдає очікувань, велика частина інфраструктури може зіткнутися з проблемою зниження завантаження.

По-третє, триває залежність від зовнішнього фінансування.

Zitron проаналізував: він вважає, що в майбутні роки OpenAI все ще потребуватиме постійного залучення коштів, щоб покривати витрати на розробку моделей, закупівлю обчислювальних потужностей та будівництво інфраструктури; якщо ризикові апетити ринку капіталу знизяться або умови фінансування стануть жорсткішими, бізнес-модель стикнеться з більшим тиском.

Ці погляди наразі залишаються особистими судженнями Zitron і не були схвалені зі сторони OpenAI, але вони справді відображають дискусії, що нещодавно точаться навколо рентабельності інвестицій у AI (ROI).

Чому фокус — на Oracle, CoreWeave і операторах дата-центрів?

Порівняно з самим OpenAI, Zitron більше турбує важільний ефект у ланцюгу постачання.

За минулі два роки в американській технологічній індустрії спостерігався безпрецедентний бум будівництва дата-центрів.

Такі надвеликі хмарні провайдери (Hyperscalers), як Microsoft, Google, Meta та Amazon, підвищують капітальні витрати; водночас компанії на кшталт Oracle та CoreWeave беруть на себе дедалі більше завдань із будівництва AI-обчислювальних потужностей.

Ці проєкти значною мірою залежать від: довгострокової оренди, проєктного фінансування, приватних кредитів, корпоративних облігацій, а також великих капітальних витрат.

Якщо в майбутньому попит з боку ключових клієнтів на кшталт OpenAI виявиться нижчим за очікування або якщо ринок капіталу знову перегляне рентабельність AI, тоді можуть постраждати завантаження активів дата-центрів, орендні контракти та навіть здатність до фінансування.

Медіа зазначають, що Zitron вважає: якщо в OpenAI станеться серйозний збій, першими можуть постраждати компанії на кшталт Oracle та CoreWeave, які залежать від зростання попиту на AI-інфраструктуру, оскільки раніше ринок надавав цим компаніям високі оцінки (valuation) значною мірою на підставі очікувань, що попит на AI й далі безперервно вибухатиме.

Звісно, наразі, включно з такими технологічними гігантами як Microsoft, Meta та Alphabet, вони й надалі розширюють капітальні витрати на AI та загалом підкреслюють, що інвестиції в AI-інфраструктуру відповідають довгостроковій стратегії, тож ознак повного згортання капітальних витрат на ринку ще немає.

Чому Anthropic і SoftBank теж потрапили в дискусію?

Окрім OpenAI, Zitron спрямовує стріли у бік Anthropic.

Його аргумент полягає в тому, що хоча обидві компанії обрали різні шляхи розвитку, спільною рисою є необхідність постійно вкладати величезні кошти в будівництво моделей, купівлю обчислювальних потужностей, а також залежність від великих технологічних компаній, які надають обчислювальні ресурси та підтримку фінансування. Якщо в майбутньому швидкість комерціалізації AI буде нижчою за очікування, обидві компанії можуть зіткнутися з тиском на прибутковість.

Інша компанія, яку згадують неодноразово, — SoftBank.

Останніми роками SoftBank повернувся на передній план як великий інвестор у AI, активно беручи участь у фінансуванні AI-інфраструктури, чипів і компаній, що створюють моделі.

Якщо в майбутньому AI-галузь увійде в цикл коригування оцінок (valuation adjustment), то масивний портфель SoftBank у AI-активах автоматично стане об’єктом уваги ринку. Втім, наразі SoftBank залишається рішуче налаштованим на довгостроковий розвиток AI і розглядає його як один із ключових напрямів наступної технологічної революції.

А чи не перегріті вже AI-угоди?

Насправді дискусія на Уолл-стріт щодо того, чи ввійшов AI у фазу «пузиря», триває вже понад рік.

Сторона, що підтримує «версію про пузир», вважає:

Інвестиції в AI-інфраструктуру зростають значно швидше за доходи; прибуткові моделі для великих моделей усе ще не до кінця підтверджені; капітальні витрати дата-центрів встановили історичний рекорд; ринкові оцінки (valuation) все більше залежать від очікувань зростання впродовж наступних кількох років.

Оптимісти ж вважають: AI — це типова революція загального призначення, як і інтернет та електрифікація. На ранньому етапі інвестиції часто далеко перевищують короткострокові вигоди, але в довгостроковій перспективі вони здатні створити нові індустрії та бізнес-моделі.

Нещодавно Howard Marks зазначив, що він перейшов від початкових сумнівів у тому, що AI може бути лише пузиром, до більшої впевненості в його довгостроковій цінності. Він вважає, що сучасний AI демонструє міркування (reasoning), розуміння контексту та можливості взаємодії з ознаками, які є безпрецедентними, тож не можна просто прирівнювати його до спекулятивних «пузирів» минулого.

Окремі академічні дослідження також пропонують більш нейтральні висновки: нинішній AI-ринок поєднує і реальний технічний прогрес, і локальне перегрівання оцінок та проблему випередження капітальних витрат; тому він більше схожий на «накладання технореволюції та локального пузиря», а не на суто спекулятивний шаленство.

Насправді варто приділити увагу не тому, чи впаде OpenAI

Незалежно від того, чи поділяють хтось оцінку Zitron, поставлене ним питання перетворюється на фокус уваги дедалі більшої кількості інвесторів:

Коли саме інвестиції в AI зможуть бути конвертовані в стабільні грошові потоки?

За минулий рік ринок капіталу майже за замовчуванням вважав: чим вищі капітальні витрати на AI, тим краще.

Але нещодавно незалежно від того, це акції чипів, виробники серверів чи компанії з хмарних обчислень, інвестори почали більше приділяти увагу іншому набору показників: зростання доходів від AI у компаній; частка платних AI-продуктів; швидкість зниження вартості інференсу; завантаження дата-центрів; період окупності інвестицій в AI.

Якщо ці показники продовжуватимуть покращуватися, то величезні поточні капітальні витрати, можливо, врешті-решт виявляться проєктом випереджувальних інвестицій, подібним до тих, що були в інтернет-епоху; але якщо комерціалізація в довгостроковій перспективі відставатиме від розширення інвестицій, то логіка ринкових оцінок угод в AI може зіткнутися з повторною калібровкою.

Отже, довгий текст Ed Zitron справді спричинив дискусію не тим, чи «OpenAI неодмінно стане наступним Lehman Brothers», а тим, що він знову виніс на передній план для інвесторів найголовніше питання епохи AI: після того як капітальні витрати безперервно оновлюють рекорди, чи зможуть грошові потоки та прибутковість іти в ногу. Саме відповідь на це питання, можливо, і визначить справжній напрям розвитку світових AI-угод у найближчі кілька років.