# Энергетический голод ИИ: почему США проигрывают Китаю ядерную гонку и кто заработает на «новой валюте» вычислений

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=g1C_5cbKd5E
Канал: BG2 Pod
Опубликовано: 04.04.2024

---

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?
[[JUMP:01:00]]

Брэд Герстнер отмечает, что сегодня многие инвесторы задаются вопросом, не являются ли текущие оценки ИИ-компаний «пузырём» [01:12]. 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 [02:02]. 

Билл Гёрли подчеркивает сложность момента для инвесторов: завышенные цены входа на рынок (entry prices) уже учитывают огромный оптимизм, что делает маржинальные инвестиции крайне рискованными [02:43]. По мнению Гёрли, сейчас сложно отделить реальный спрос от ажиотажа, и он призывает к осторожности, несмотря на «магический» эффект первых взаимодействий с ChatGPT [19:50].

## 🧠 Природа спроса: от копилотов к автономным агентам
[[JUMP:02:58]]

Герстнер видит доказательства того, что спрос на обучение (training) и инференс (inference) ИИ гораздо глубже, чем считалось ранее [02:58]. Он приводит примеры:

*   **Ubiquity (Вездесущность):** Любое предприятие с кол-центром или штатом программистов уже внедряет или планирует внедрять копилоты [12:40].
*   **Автономные агенты:** Сдвиг от простых подсказок к системам, способным планировать задачи, использовать интерфейсы и память [03:51].
*   **Эффективность кода:** Герстнер упоминает случай, когда CTO компании загрузил весь код (1 млн токенов) в промпт и ИИ нашёл шесть критических багов за минуты [04:19].

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 [07:14]. Гёрли отмечает, что эффективность ИИ резко падает за пределами написания кода (где язык строго структурирован) [05:50].

## 💰 Экономика моделей: капиталоемкость и «падение с небес»
[[JUMP:08:57]]

Собеседники обсуждают недавние проблемы таких компаний, как Inflection AI и Stability AI. Билл Гёрли называет это «быстрыми неудачами» [57:47]. 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 [09:09].

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 [11:21].
*   **Гибкость рынков:** Публичные компании легче переносят падение показателей, чем частные структуры, где раунд на понижение (down-round) может стать фатальным [10:15].
*   **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 [18:58].

## ⚡️ Вычисления — это новая энергия: тезисы Альтмана и Хуанга
[[JUMP:12:53]]

Брэд Герстнер цитирует Дженсена Хуанга (NVIDIA), который утверждает, что производство интеллекта в промышленных масштабах станет основой для каждой страны и отрасли [13:20]. Сэм Альтман (OpenAI) идёт ещё дальше, называя вычисления «валютой будущего» и самым ценным товаром в мире [23:13].

Билл Гёрли восхищается «джобсовским» уровнем продвижения Альтмана:

1.  Альтман сравнил рынок ИИ с рынком смартфонов, назвав последний «маленьким», так как он ограничен 5 млрд человек [22:05].
2.  Он заявил, что ИИ может столкнуться с нехваткой энергии, заставив мир обсуждать энергетический кризис вместо того, чтобы сомневаться в полезности ИИ [22:32].

Герстнер объясняет логику Альтмана через **парадокс Джевонса**: по мере снижения стоимости вычислений мир будет потреблять их экспоненциально больше [24:59]. Если интеллект станет таким же доступным, как горячая вода, он проникнет во все аспекты жизни — от лечения рака до сортировки почты [26:05].

## 🏗️ Проект Stargate и $2 триллиона на инфраструктуру
[[JUMP:27:49]]

Масштабы планируемого строительства поражают воображение. Брэд Герстнер упоминает слухи о проекте **Stargate** от Microsoft и OpenAI стоимостью $100 млрд за один суперкомпьютер [28:29]. 

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 [29:03].
*   **Суверенный ИИ:** Страны Персидского залива (Кувейт, Саудовская Аравия, ОАЭ), Сингапур и Франция активно строят собственные суперкомпьютеры [28:02].
*   **Скорость Microsoft:** Компания открывает новый дата-центр где-то в мире каждые три дня [39:05].

## ☢️ Ядерная энергия как единственный выход
[[JUMP:31:35]]

По прогнозам, потребление энергии дата-центрами в США вырастет с 4% сегодня до 18–19% к 2030 году [31:09]. 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 [35:59].

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 [32:43].
*   **США:** В стадии строительства — ноль новых заводов, предложено только 13 [37:44].
*   **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 [38:11].

Билл Гёрли призывает к «нулевому пересмотру» (zero-based rewrite) ядерного регулирования, исключив нефтяное лобби из процесса [35:45]. В качестве временного решения Герстнер предлагает ставку на природный газ, электростанции на котором можно запустить за 2–3 года [39:45].

## 📉 Состояние рынка: ставки, мультипликаторы и пузыри
[[JUMP:51:30]]

Инвесторы анализируют текущие макроэкономические показатели. ФРС ожидает рост ВВП на уровне 2,1% (вместо 1,4%) и инфляцию 2,6% [52:06]. 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 [54:45].
*   **Mag 6 (Великолепная шестерка без Tesla):** Торгуются выше исторических средних значений, так как инвесторы верят в их долгосрочное доминирование [55:34].
*   **Частные компании:** OpenAI оценивается в 18–20x выручки, Anthropic — 20x, Glean — 56x, а Hugging Face — в невероятные 150x [56:34].

Билл Гёрли отмечает признаки пузыря в «относительной оценке»: когда OpenAI называют «дешевой» только потому, что Hugging Face стоит 150 выручек [57:20].

## 🏰 Где находится «защитный ров» (Moat) в эпоху ИИ?
[[JUMP: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 [1:02:51]. 

Билл Гёрли считает, что издержки переключения (switching costs) между моделями для разработчиков сейчас минимальны [1:06:26]. Чтобы стать настоящим монополистом, ИИ-компании нужно создать нечто фундаментально отличное, например, глубокую интеграцию с памятью пользователя или нативный слой данных внутри модели [1:07:04].

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 [1:03:55].