Торстен Слоук (Torsten Slok), главный экономист Apollo Global Management, выявил растущий экономический разрыв в сфере искусственного интеллекта; финансовая отдача от этого развития сосредоточена всего в семи крупнейших технологических компаниях, в то время как остальные компании в индексе S&P 500 до сих пор не получили никакой ощутимой выгоды.
В недавней экономической заметке Слоук пояснил, что выручка на одного сотрудника (с поправкой на инфляцию) и маржа прибыли демонстрируют заметный рост только у группы «Великолепная семерка» (Magnificent 7), в которую входят: Nvidia, Tesla, Amazon, Microsoft, Google/Alphabet, Apple и Meta. Напротив, в заметке остальные компании индекса, названные «S&P 493», характеризуются стагнацией как выручки на одного сотрудника, так и маржи прибыли, без какого-либо ощутимого влияния технологий генеративного искусственного интеллекта или больших языковых моделей (LLMs).
Разрыв в расходах между стартапами и традиционными компаниями
В отчете отмечается различие в поведении расходов: в то время как компании с венчурным капиталом (Venture-backed) продолжают увеличивать свои расходы на «токены» (Tokens) для продвинутых моделей, традиционные организации не спешат платить огромные суммы за модели, которые им могут и не понадобиться, и даже рассматривают затраты на ИИ как финансовое бремя, давящее на маржу прибыли, а не как двигатель будущего роста.
Почему технологии не превращаются в прибыль для всех?
По мнению Слоука, фундаментальная причина заключается в том, что искусственный интеллект в настоящее время работает как мощный «калькулятор», но ему не хватает элементов, которые фактически управляют бизнесом, таких как способность принимать решения, основанные на суждениях, понимание ответственности, построение доверия, управление корпоративной культурой и решение этических дилемм. Именно эти факторы формируют репутационные риски и в конечном итоге стимулируют рост выручки и маржи прибыли.
Противоречивые перспективы и инвестиционные риски
Эти данные вызывают опасения относительно устойчивости огромных инвестиций; организация Gartner оценила, что более 3,5 триллиона долларов инвестиций в инфраструктуру ИИ могут столкнуться со списаниями (Write-downs) к концу 2030 года. Тем не менее, Ян Хатциус (Jan Hatzius), экономист Goldman Sachs, придерживается более оптимистичного взгляда, утверждая, что эти инвестиции в конечном итоге принесут плоды за счет повышения уровня производительности и достижения прибыли в масштабах всей экономики.