16.06.2026 04:22
Ещё одна полезная информация (тг-канал Spydell_finance ): Почему многие ИИ проекты обречены?
Ещё одна полезная информация (тг-канал Spydell_finance
):
Почему многие ИИ проекты обречены?
Экономический механизм практически любой технологии имеет три ключевые итерации: создание стоимости (создание продукта, сервиса) → присвоение (распределение продукта через предельную способность к монетизации) → реинвестирование (поддержание и развитие продукта).
Сейчас ИИ-экономика сломана в среднем звене (присвоение/трансмиссия).
▪️Стоимость создания флагманского ИИ растёт быстрее и масштабнее, чем способность эту стоимость присваивать / монетизировать; и этот разрыв не количественная случайность текущего момента, а структурное свойство, вытекающее из природы технологии.
Из чего следует асимметрия выживания: контур, где ИИ «обволакивает» уже созданные и успешно монетизируемые продукты (Microsoft, Google), структурно жизнеспособен через прямую и преимущественно косвенную монетизацию, тогда как контур, где ИИ продаётся как самостоятельный продукт (OpenAI, Anthropic), структурно – нет.
Ключевое слово – «структурно». Речь не о том, что независимые лаборатории плохо управляются или временно убыточны. Речь о том, что сама геометрия их положения в цепочке создания стоимости не позволяет замкнуть контур присвоения – и никакой операционный гений этого не меняет, пока не меняется геометрия из-за архитектурных ограничений ИИ технологий и специфики бизнеса.
Кривая стоимости создания и кривая монетизации растут с разной скоростью не случайно.
▪️Масштабирование использования не удешевляет единицу ИИ (в виде токенов или законченных продуктов, как удешевляло копию софта) из-за сопряжения в реальной экономике через стоимость создания и обслуживания ИИ-фабрик.
▪️ Фактор обесценивающегося актива. Обученная модель – не завод, работающий 30 лет, а скоропортящийся актив со сроком конкурентной годности несколько лет. Инвестиция в обучение должна окупиться до того, как следующее поколение (своё или чужое) обнулит её ценность. Это превращает создание стоимости в бесконечную гонку за выживание / поддержку конкурентоспособности, ведь если у конкурирующего производителя условия окажутся лучше (по качеству, скорости, функционалу и/или цене), миграция к конкуренту произойдет незамедлительно (такая специфика индустрии).
▪️ Фактор гонки. Стоимость доминирования в ИИ определяется не абсолютной сложностью задачи, а действиями конкурентов. Тратить нужно столько, сколько тратит лидер, плюс дельту на обгон. Гонка делает расходы функцией от чужих расходов – положительная обратная связь, толкающая кривую вверх независимо от отдачи. Пока есть хотя бы один игрок, готовый жечь капитал за лидерство (а в гонке национального масштаба с Китаем такой игрок гарантирован), планка расходов для всех держится высоко.
Что ограничивает монетизацию?
▪️ Конкуренция. Высокую чистую маржинальность можно поддерживать ровно до момента, пока аналогичную или схожую по характеристикам модель не сделал конкурент. Как только несколько моделей становятся «достаточно хорошими» для задачи, они взаимозаменяемы, и цена падает к предельной стоимости вычислений плюс незначительная маржа сверху (в лучшем случае).
▪️ Борьба за рынок. Чем агрессивнее борьба за рынок, тем больше стоимости утекает мимо выручки. ИИ-провайдеры вынуждены через маркетинг (бесплатный доступ к флагманским моделям) удерживать фокус внимания широкой аудитории, иначе потеря доли рынка, но с бесплатными моделями теряется потенциальная выручка, даже с минимальными лимитами доступа.
▪️ Захват маржи через механизм создания добавленной стоимости. ИИ-провайдеры, как распределители сырого интеллекта (продажа токенов или чатботов) работают, как продавцы сырья, тогда как «обертка» через создание ИИ-продуктов потенциально может быть доходнее (как аналог: сырая нефть или высокотехнологичные товары из нефти, как гоночная резина или фарма).
▪️ Монетизацию определяет масштаб и доля рынка, т.е игроки с низкой долей рынка в долгосрочном плане почти всегда имеют вектор к банкротству.
Суть в том, что расходы на создание ИИ в текущей ко
):
Почему многие ИИ проекты обречены?
Экономический механизм практически любой технологии имеет три ключевые итерации: создание стоимости (создание продукта, сервиса) → присвоение (распределение продукта через предельную способность к монетизации) → реинвестирование (поддержание и развитие продукта).
Сейчас ИИ-экономика сломана в среднем звене (присвоение/трансмиссия).
▪️Стоимость создания флагманского ИИ растёт быстрее и масштабнее, чем способность эту стоимость присваивать / монетизировать; и этот разрыв не количественная случайность текущего момента, а структурное свойство, вытекающее из природы технологии.
Из чего следует асимметрия выживания: контур, где ИИ «обволакивает» уже созданные и успешно монетизируемые продукты (Microsoft, Google), структурно жизнеспособен через прямую и преимущественно косвенную монетизацию, тогда как контур, где ИИ продаётся как самостоятельный продукт (OpenAI, Anthropic), структурно – нет.
Ключевое слово – «структурно». Речь не о том, что независимые лаборатории плохо управляются или временно убыточны. Речь о том, что сама геометрия их положения в цепочке создания стоимости не позволяет замкнуть контур присвоения – и никакой операционный гений этого не меняет, пока не меняется геометрия из-за архитектурных ограничений ИИ технологий и специфики бизнеса.
Кривая стоимости создания и кривая монетизации растут с разной скоростью не случайно.
▪️Масштабирование использования не удешевляет единицу ИИ (в виде токенов или законченных продуктов, как удешевляло копию софта) из-за сопряжения в реальной экономике через стоимость создания и обслуживания ИИ-фабрик.
▪️ Фактор обесценивающегося актива. Обученная модель – не завод, работающий 30 лет, а скоропортящийся актив со сроком конкурентной годности несколько лет. Инвестиция в обучение должна окупиться до того, как следующее поколение (своё или чужое) обнулит её ценность. Это превращает создание стоимости в бесконечную гонку за выживание / поддержку конкурентоспособности, ведь если у конкурирующего производителя условия окажутся лучше (по качеству, скорости, функционалу и/или цене), миграция к конкуренту произойдет незамедлительно (такая специфика индустрии).
▪️ Фактор гонки. Стоимость доминирования в ИИ определяется не абсолютной сложностью задачи, а действиями конкурентов. Тратить нужно столько, сколько тратит лидер, плюс дельту на обгон. Гонка делает расходы функцией от чужих расходов – положительная обратная связь, толкающая кривую вверх независимо от отдачи. Пока есть хотя бы один игрок, готовый жечь капитал за лидерство (а в гонке национального масштаба с Китаем такой игрок гарантирован), планка расходов для всех держится высоко.
Что ограничивает монетизацию?
▪️ Конкуренция. Высокую чистую маржинальность можно поддерживать ровно до момента, пока аналогичную или схожую по характеристикам модель не сделал конкурент. Как только несколько моделей становятся «достаточно хорошими» для задачи, они взаимозаменяемы, и цена падает к предельной стоимости вычислений плюс незначительная маржа сверху (в лучшем случае).
▪️ Борьба за рынок. Чем агрессивнее борьба за рынок, тем больше стоимости утекает мимо выручки. ИИ-провайдеры вынуждены через маркетинг (бесплатный доступ к флагманским моделям) удерживать фокус внимания широкой аудитории, иначе потеря доли рынка, но с бесплатными моделями теряется потенциальная выручка, даже с минимальными лимитами доступа.
▪️ Захват маржи через механизм создания добавленной стоимости. ИИ-провайдеры, как распределители сырого интеллекта (продажа токенов или чатботов) работают, как продавцы сырья, тогда как «обертка» через создание ИИ-продуктов потенциально может быть доходнее (как аналог: сырая нефть или высокотехнологичные товары из нефти, как гоночная резина или фарма).
▪️ Монетизацию определяет масштаб и доля рынка, т.е игроки с низкой долей рынка в долгосрочном плане почти всегда имеют вектор к банкротству.
Суть в том, что расходы на создание ИИ в текущей ко