$OPENAI

‌
OpenAI збільшила квартальний дохід до $10 мільярдів — на 50% порівняно з попереднім кварталом, а дохід від корпоративних клієнтів подвоївся. На перший погляд може здатися, що штучний інтелект нарешті перетворюється на справді прибутковий бізнес.

Однак картина змінюється, якщо додати ще один показник: операційний збиток компанії за той самий квартал становить приблизно $10,9 мільярда. Іншими словами, на кожен зароблений долар витрачено понад долар. Це не зростання, а «спалювання» капіталу заради зростання — і це не одне й те саме. Дохід легко помітити, але щоб виявити збитки, потрібно придивитися уважніше. Якщо поставити ці показники поруч, запитання стає очевидним: коли це зростання перетвориться на прибуток?

Щоб зрозуміти цю картину, потрібно розглянути ширший макроекономічний контекст. В умовах високих процентних ставок ера «безкоштовних грошей» добігла кінця. Вартість капіталу зросла, і тепер інвестори вже не задовольняються самою лише історією зростання — вони вимагають прибутковості та позитивного грошового потоку.

Основні причини збитків OpenAI — витрати на обчислення та дослідження й розробки. Оренда чипів, експлуатація центрів обробки даних і навчання моделей потребують значних коштів. Ця ситуація нагадує інвестиції в інфраструктуру під час буму доткомів на початку 2000-х років. Інтернет-революція була справжньою, у інфраструктуру вклали мільярди, але багато компаній збанкрутували. Те, що сама революція була реальною, не гарантувало виживання кожної компанії. Тоді також зростали і доходи, і збитки; зрештою вижили ті, кому вдалося ефективно контролювати витрати.

Це відбувається тому, що у сфері штучного інтелекту зі збільшенням масштабів зростають і витрати. Для більшої моделі потрібно більше чипів, і вона споживає більше енергії. Коли попит з боку корпоративних клієнтів подвоюється, зростає й дохід — але потреба в інфраструктурі збільшується так само швидко. У результаті, розширюючи діяльність, компанія може загрузнути у збитках ще глибше, а не наблизитися до прибутковості.

Ключове запитання тут таке: чи знизяться витрати на обчислення? Якщо ефективність чипів покращиться, буде розгорнуто апаратне забезпечення нового покоління, а ті самі завдання можна буде виконувати дешевше, збитки можуть швидко скоротитися. Однак якщо витрати залишаться високими, залучати капітал буде дедалі складніше. За такого сценарію ми можемо побачити консолідацію галузі — злиття та поглинання, коли менших гравців поглинатимуть більші або великі компанії купуватимуть одна одну.

Перший сценарій — оптимістичний: витрати на обчислення знижуються, попит з боку корпоративних клієнтів продовжує стрімко зростати, збитки швидко скорочуються, а наратив зміщується в бік прибутковості. Якщо так і станеться, для таких компаній, як OpenAI, почнеться новий розділ, у якому зростання фінансуватиметься заробленими доходами, а не «спалюванням» капіталу.

Другий сценарій обережніший: витрати залишаються високими, капітал і далі дорогий, а інвестори втрачають терпіння. У такому разі компаніям доведеться підвищувати ціни, скорочувати витрати або вдаватися до злиттів — усе це посилить волатильність у секторі. За одним кварталом неможливо визначити, який шлях буде обрано; потрібно спостерігати за динамікою витрат і доходів протягом кількох кварталів поспіль.

Що стосується інвестиційного погляду, відповідь підказує стара приказка: під час золотої лихоманки заробляють ті, хто продає лопати. Розробники моделей несуть високі ризики, але мають і значний потенціал; натомість саме постачальники інфраструктури та апаратного забезпечення сьогодні генерують реальний грошовий потік.

Коротко кажучи, такі компанії, як OpenAI, пишуть історію майбутнього, але поки що спалюють кошти. Сегменти апаратного забезпечення та хмарних послуг наразі приносять прибуток. Хоча обидва є частинами одного ланцюга, ризики в них різні. Якщо зосередитися на одному й ігнорувати інший, картина буде неповною. Потрібно розглядати весь ланцюг створення вартості — моделі, чипи, хмарну інфраструктуру, програмне забезпечення та корпоративні застосунки, — щоб визначити, які ланки генерують прибуток, а які спалюють капітал.

Тенденція розвитку штучного інтелекту є довгостроковою макротрансформацією — це очевидно. Однак на рівні окремої компанії вкрай важливо стежити за «швидкістю спалювання коштів» (темпом, з яким компанія витрачає наявні кошти). Цифри доходів легко викликають захоплення, але щоб поглянути на темп спалювання коштів тверезо, потрібна витримка — і в нинішніх умовах саме цей другий погляд слугує запобіжником.

На практиці це означає, що не варто зациклюватися на одній компанії. Компанія з доходом у $10 мільярдів не врятує весь сектор, так само як компанія зі збитком у $10,9 мільярда не призведе до його краху. Дивіться на ширший ланцюг, дотримуйтеся виваженого підходу та керуйте ризиками. Не плутайте наратив зростання з наративом прибутковості. Якщо вони колись зійдуться, картина справді зміниться. До того часу потрібно поєднувати ентузіазм з обережністю.

Цей матеріал має виключно інформаційний характер і не є інвестиційною порадою.

#OpenAIQ3RevenueHits10B
#ShareWeekly