ИИ должен обеспечивать доход $600 миллиардов в год, чтобы покрыть затраты на оборудование

Логотип компании
06.07.2024
ИИ должен обеспечивать доход $600 миллиардов в год, чтобы покрыть затраты на оборудование

Иллюстрация: Summit Art Creations / Shutterstock

Несмотря на огромные инвестиции в инфраструктуру ИИ, рост доходов от новой технологии пока не оправдывает ожиданий. Согласно отчету Sequoia Capital, компании, занимающиеся ИИ, должны зарабатывать около $600 миллиардов в год, чтобы окупить свои вложения в инфраструктуру. Это вызывает опасения относительно возможного надувания пузыря в индустрии ИИ.

Индустрия искусственного интеллекта находится на пороге важного поворотного момента. Несмотря на значительные инвестиции в инфраструктуру ИИ от таких гигантов, как Nvidia, рост доходов от ИИ остается ниже ожидаемого уровня. Аналитик Sequoia Capital Дэвид Кан считает, что компании, работающие в области ИИ, должны зарабатывать около $600 миллиардов в год, чтобы покрыть свои расходы на инфраструктуру, включая центры обработки данных.

В прошлом году Nvidia заработала $47,5 миллиарда на оборудовании для дата-центров, большая часть доходов пришлась на GPU для ИИ и высокопроизводительных вычислительных приложений. Компании, такие как AWS, Google, Meta и Microsoft, активно инвестируют в свою инфраструктуру ИИ. Однако возникает вопрос: смогут ли они добиться достаточного уровня доходов, чтобы окупить эти инвестиции?

Анализируя финансовые показатели Nvidia, Дэвид Кан прогнозирует необходимость удвоениядоходов компании для покрытия затрат на GPU в центрах обработки данных, включая затраты на энергоснабжение, здания и обслуживание. Также он ожидает удвоения и этой суммы, чтобы обеспечить 50% валовой маржи для конечных пользователей, таких как стартапы или бизнесы, приобретающие ИИ-услуги у компаний типа AWS или Microsoft Azure, которым также необходимо зарабатывать.

Кан приводит детализированный анализ затрат и доходов:

  • Прогнозируемые доходы Nvidia на конец 2023 года: $50 миллиардов
  • Затраты на центры обработки данных: 60% от доходов ($30 миллиардов) 
  • Валовая маржа для конечных пользователей: 50% от затрат ($30 миллиардов x 2 = $60 миллиардов)
  • Итоговые прогнозируемые доходы для окупаемости: $50 миллиардов + $60 миллиардов = $110 миллиардов

Однако, Кан указывает на необходимость удвоения этих показателей, чтобы создать достаточную финансовую подушку и обеспечить стабильность на рынке. Таким образом, по его оценкам, общие доходы, необходимые для покрытия всех затрат и рисков, должны достигать $600 миллиардов в год.

ИИ должен обеспечивать доход $600 миллиардов в год, чтобы покрыть затраты на оборудование. Рис. 1
Sequoia Capital

Ключевым элементом в этих расчетах является то, что крупные поставщики облачных услуг, такие как Microsoft, значительно увеличивают свои инвестиции в GPU. Nvidia утверждает, что половина её доходов от дата-центров поступает от крупных облачных провайдеров, что составляет значительную часть от прогнозируемых $94 миллиардов в год.

Тем не менее, несмотря на эти оптимистичные прогнозы, на рынке остаются серьезные опасения. Вложения в ИИ уже достигли таких масштабов, что малейший сбой в доходах может привести к серьезным финансовым потерям. Дополнительные сложности могут возникнуть из-за непредсказуемых изменений в спросе на ИИ-услуги и технологических прорывов, которые могут изменить текущий баланс сил на рынке.

Недавние данные показывают, что рост затрат на центры обработки данных и оборудование может значительно превышать прогнозы. Например, Nvidia планирует, что к концу 2024 года её расходы на центры обработки данных составят $150 миллиардов, что указывает на возможное удвоение затрат по сравнению с текущими уровнями. Эти цифры подчеркивают важность точного прогнозирования доходов и оптимизации затрат.

Дэвид Кан уверен, что текущие инвестиции могут привести к значительным изменениям на рынке ИИ. Однако если доходы от этих инвестиций не оправдаются, мы можем стать свидетелями формирования финансового пузыря в индустрии искусственного интеллекта.

Читайте также
В бизнесе успешная реализация проектов зависит не только от качества конечного решения, но и от тщательной подготовки. Одним из ключевых этапов этой подготовки является предпроектное обследование. Это важный процесс, который позволяет глубже понять потребности и ожидания клиента, а также выявить возможные риски и оптимизировать бизнес-процессы. В этой статье рассмотрим, почему предпроектное обследование играет столь важную роль в создании успешных проектов и как оно способствует развитию долгосрочных отношений с клиентами, закладывая основу для эффективного и продуктивного сотрудничества.

Похожие статьи