В новом эпизоде подкаста BG2 Pod известные инвесторы Брэд Герстнер (основатель Altimeter Capital) и Билл Гёрли (партнёр Benchmark) обсуждают парадоксы текущего момента в индустрии искусственного интеллекта. Они анализируют, почему спрос на вычислительные мощности растёт по экспоненте, как энергетический кризис может затормозить развитие технологий и почему США проигрывают Китаю в ядерной энергетике. Собеседники пытаются разобраться, находимся ли мы в 1998 году перед крахом доткомов или на пороге величайшего технологического сдвига в истории человечества.
🚀 Бум ИИ: повторение 1998 года или новая реальность? 1:00
Брэд Герстнер отмечает, что сегодня многие инвесторы задаются вопросом, не являются ли текущие оценки ИИ-компаний «пузырём» . Он вспоминает 1998 год, когда аналитик Генри Блоджет предсказал цену акций Amazon в $400, что тогда казалось безумием. Сегодня Amazon стоит почти в 10 раз больше этого прогноза, но путь к этой цене лежал через взлёты и болезненные падения .
Билл Гёрли подчеркивает сложность момента для инвесторов: завышенные цены входа на рынок (entry prices) уже учитывают огромный оптимизм, что делает маржинальные инвестиции крайне рискованными . По мнению Гёрли, сейчас сложно отделить реальный спрос от ажиотажа, и он призывает к осторожности, несмотря на «магический» эффект первых взаимодействий с ChatGPT .
🧠 Природа спроса: от копилотов к автономным агентам 2:58
Герстнер видит доказательства того, что спрос на обучение (training) и инференс (inference) ИИ гораздо глубже, чем считалось ранее . Он приводит примеры:
- Ubiquity (Вездесущность): Любое предприятие с кол-центром или штатом программистов уже внедряет или планирует внедрять копилоты .
- Автономные агенты: Сдвиг от простых подсказок к системам, способным планировать задачи, использовать интерфейсы и память .
- Эффективность кода: Герстнер упоминает случай, когда CTO компании загрузил весь код (1 млн токенов) в промпт и ИИ нашёл шесть критических багов за минуты .
Билл Гёрли высказывает более скептичную позицию. Он считает, что LLM (большие языковые модели) часто выступают лишь «интерпретаторами» между человеком и базой данных, но не вовлечены в само хранение данных или принятие решений . Гёрли отмечает, что эффективность ИИ резко падает за пределами написания кода (где язык строго структурирован) .
💰 Экономика моделей: капиталоемкость и «падение с небес» 8:57
Собеседники обсуждают недавние проблемы таких компаний, как Inflection AI и Stability AI. Билл Гёрли называет это «быстрыми неудачами» . По его мнению, когда компания без выручки оценивается в миллиарды, уверенность инвесторов легко теряется, как только появляется первая реальная выручка и становится видна пропасть до следующего раунда финансирования .
Основные тезисы по экономике:
- Капиталоемкость: Построение собственной LLM требует покупки тысяч чипов H100 (Inflection планировала получить 40 000 штук), что делает этот бизнес похожим на добычу золота, а не на традиционную разработку ПО .
- Гибкость рынков: Публичные компании легче переносят падение показателей, чем частные структуры, где раунд на понижение (down-round) может стать фатальным .
- Комодитизация: Герстнер считает, что если компания не находится на самом «фронтире» (границе возможностей), её модели быстро обесценятся под давлением открытого кода, такого как Llama от Meta .
⚡️ Вычисления — это новая энергия: тезисы Альтмана и Хуанга 12:53
Брэд Герстнер цитирует Дженсена Хуанга (NVIDIA), который утверждает, что производство интеллекта в промышленных масштабах станет основой для каждой страны и отрасли . Сэм Альтман (OpenAI) идёт ещё дальше, называя вычисления «валютой будущего» и самым ценным товаром в мире .
Билл Гёрли восхищается «джобсовским» уровнем продвижения Альтмана:
- Альтман сравнил рынок ИИ с рынком смартфонов, назвав последний «маленьким», так как он ограничен 5 млрд человек .
- Он заявил, что ИИ может столкнуться с нехваткой энергии, заставив мир обсуждать энергетический кризис вместо того, чтобы сомневаться в полезности ИИ .
Герстнер объясняет логику Альтмана через парадокс Джевонса: по мере снижения стоимости вычислений мир будет потреблять их экспоненциально больше . Если интеллект станет таким же доступным, как горячая вода, он проникнет во все аспекты жизни — от лечения рака до сортировки почты .
🏗️ Проект Stargate и $2 триллиона на инфраструктуру 27:49
Масштабы планируемого строительства поражают воображение. Брэд Герстнер упоминает слухи о проекте Stargate от Microsoft и OpenAI стоимостью $100 млрд за один суперкомпьютер .
Ключевые факты о глобальном строительстве ИИ-инфраструктуры:
- Общий объём: Дженсен Хуанг прогнозирует, что ежегодные затраты на замену и расширение дата-центров вырастут с $1 трлн до $2 трлн .
- Суверенный ИИ: Страны Персидского залива (Кувейт, Саудовская Аравия, ОАЭ), Сингапур и Франция активно строят собственные суперкомпьютеры .
- Скорость Microsoft: Компания открывает новый дата-центр где-то в мире каждые три дня .
☢️ Ядерная энергия как единственный выход 31:35
По прогнозам, потребление энергии дата-центрами в США вырастет с 4% сегодня до 18–19% к 2030 году . Билл Гёрли утверждает, что ядерная энергетика — самый безопасный, чистый и плотный источник энергии, но инновации в этой сфере были задушены регуляторами и массовой истерией после Чернобыля .
Сравнение США и Китая в ядерной сфере (позиция Билла Гёрли и Джоша Вулфа):
- Китай: Планирует построить от 100 до 200 новых реакторов деления, они строят быстрее и дешевле за счёт отсутствия избыточного регулирования .
- США: В стадии строительства — ноль новых заводов, предложено только 13 .
- Регуляторный тупик: Срок строительства АЭС в США составляет 7–10 лет, тогда как мост в Пенсильвании после обрушения восстановили за 12 дней, просто отменив бюрократические правила .
Билл Гёрли призывает к «нулевому пересмотру» (zero-based rewrite) ядерного регулирования, исключив нефтяное лобби из процесса . В качестве временного решения Герстнер предлагает ставку на природный газ, электростанции на котором можно запустить за 2–3 года .
📉 Состояние рынка: ставки, мультипликаторы и пузыри 51:30
Инвесторы анализируют текущие макроэкономические показатели. ФРС ожидает рост ВВП на уровне 2,1% (вместо 1,4%) и инфляцию 2,6% . Рынок закладывает всего три снижения ставки до конца года.
Рыночные метрики от Брэда Герстнера:
- Software (ПО): Сектор торгуется с мультипликатором 6,1x выручки (среднее за 10 лет — 6,9x). ИИ пока не вызвал ускорения роста большинства софтверных компаний .
- Mag 6 (Великолепная шестерка без Tesla): Торгуются выше исторических средних значений, так как инвесторы верят в их долгосрочное доминирование .
- Частные компании: OpenAI оценивается в 18–20x выручки, Anthropic — 20x, Glean — 56x, а Hugging Face — в невероятные 150x .
Билл Гёрли отмечает признаки пузыря в «относительной оценке»: когда OpenAI называют «дешевой» только потому, что Hugging Face стоит 150 выручек .
🏰 Где находится «защитный ров» (Moat) в эпоху ИИ? 1:02:11
Главный вопрос для инвесторов — кто заберёт прибыль? В эпоху интернет-поиска 99% прибыли досталось Google, хотя в 1998 году было 20 поисковиков .
Билл Гёрли считает, что издержки переключения (switching costs) между моделями для разработчиков сейчас минимальны . Чтобы стать настоящим монополистом, ИИ-компании нужно создать нечто фундаментально отличное, например, глубокую интеграцию с памятью пользователя или нативный слой данных внутри модели .
Герстнер резюмирует: победители в ИИ будут кратно больше победителей прошлых поколений. Можно позволить себе пропустить ранние раунды и инвестировать в лидера позже, как это было с Google или Priceline, которые принесли 100-кратную прибыль уже будучи публичными компаниями .
