Идва ли краят на AI trade-а?

Потенциалният пазар също е огромен. Глобалните разходи за труд и компенсации се оценяват на около 60 трлн. долара годишно, което означава, че анюализираните приходи на OpenAI и Anthropic все още представляват под 0,2% от тази сума. Разбира се, целият глобален фонд за труд не може да се разглежда като реалистичен максимално възможен размер на пазара за AI, но дори малък дял от него предполага пазар за стотици милиарди, а потенциално и трилиони долари. Размерът на крайния пазар обаче не ни казва нищо за скоростта, с която икономиката ще стигне до него. А именно тук се крие рискът - трилионите долари, които днес се инвестират в AI инфраструктура и изчислителен капацитет, предполагат не просто огромно бъдещо търсене, а изключително бързото му материализиране.

Анализ на Федералния резерв на Сейнт Луис разглежда 490 хил. стенограми от разговори с инвеститори за финансовите резултати, предоставени от S&P Global и обхващащи 5198 публично търгувани американски компании в периода 2000-2025 г. Анализът установява, че „95% от изреченията, свързващи AI с производителността, се отнасят до бъдещи ползи, в сравнение с приблизително три четвърти от изреченията за производителността, които не са свързани с AI. Същият модел се наблюдава както през 2023 г., така и през 2025 г., което подсказва, че дискусиите за повишаването на производителността чрез AI остават насочени към бъдещето дори след първоначалния период след появата на ChatGPT.“

Това от една страна може да означава, че чашата е наполовина пълна - тепърва изкуственият интелект ще се внедрява и търсенето ще се увеличава. Но може да означава и че чашата е наполовина празна - компаниите много бавно внедряват новата технология.

И докато се чудим кое от двете е по-вероятно, шефът на OpenAI Сам Алтмън изглежда даде отговор. В последното си интервю Алтмън заяви следното:

„Когато стигнахме до GPT-4 през 2023 г., смятах, че много скоро след това ще настъпят значително по-сериозни сътресения - че бизнесите в софтуерния сектор почти веднага ще бъдат поставени под натиск и пазарът ще се пренареди. Оказа се, че не е така.“

„Мисля, че сгреших за няколко неща, но най-вече за скоростта на промяната. Икономиката просто има огромна инерция.“

„Хората продължават да правят същите неща, да купуват от същите компании и да искат да използват инструментите си по същия начин. Всъщност смятам, че в много отношения това е положително - ще направи този голям преход по-плавен и по-бавен. И съм благодарен за това.“

„Но това означава, че всички сме били прекалено амбициозни в очакванията си за сроковете. Дори при наличието на тази невероятна технология обществото и икономиката ще се адаптират по-бавно.“

Именно разминаването между по-бавния ръст на реалното търсене и много по-бързото увеличаване на предлагането, инвестициите и инфраструктурата беше сред ключовите фактори за надуването и последвалото спукване на интернет балона в края на 90-те и началото на 2000-те. Напълно възможно е и при AI да се повтори сходен сценарий - технологията да се окаже революционна в дългосрочен план, но капиталът да изпревари с години скоростта, с която пазарът е готов да я монетизира.

Междувременно OpenAI за първи път намали цената на флагманския си модел GPT-5.6 Sol с около 20-33%, с което ценовата конкуренция вече се пренася и към най-високия клас модели. Това е важно, защото доскоро компанията пазеше цената на Sol, докато понижи тази на Luna с 80%, а на Terra - с 20%. Сега обаче натискът върху цените достига и до frontier сегмента.

Паралелно с това OpenAI обяви временно забавяне на мащабирането на най-модерните си модели и ограничи част от дейностите по разработването и тестването им. Официалното обяснение е свързано със сигурността: най-новите системи вече демонстрират достатъчно напреднали способности за автономни кибероперации, което според компанията изисква допълнително укрепване на инфраструктурата за контрол, наблюдение и безопасност.

На фона на признанието на Сам Алтман, че икономиката внедрява AI по-бавно от очакваното, и на решението на OpenAI да намали цената дори на флагманския си модел, естествено възниква въпросът дали зад временното забавяне на frontier development не стои и още един фактор: по-слабо от очакваното търсене за най-скъпата frontier intelligence. Това не е официално потвърдено, но е логична хипотеза, която си струва да се следи.

Може би най-ясният сигнал идва от Anthropic. По данни на Ramp AI, която следи корпоративното използване на различни AI платформи, делът на флагманския модел Fable 5 остава практически непроменен месец след пускането му. Това е особено показателно, тъй като Fable 5 е сред най-производителните модели на пазара, но и един от най-скъпите - около 10 долара за 1 млн. токена, или приблизително два пъти повече от все още много силния GPT-5.6 Sol.

Това подсказва, че за голяма част от бизнеса допълнителната производителност на Fable 5 не оправдава по-високата му цена. С други думи, корпоративното търсене на frontier intelligence не е безкрайно: компаниите са готови да плащат повече само, ако по-добрият модел носи достатъчно по-голяма икономическа стойност. Именно тук може да се очертава естествен таван на AI spending-а - не технологичен, а икономически.

Едно обаче трябва да е ясно - общото търсене на inference остава силно, а компаниите продължават да увеличават бюджетите си за AI. Косвен сигнал за това са и цените за наем на изчислителен капацитет, които остават високи. Което означава, че въпреки спада на цените на тоукъните и подобряване на ефективността на моделите и инфраструктурата (или може би тъкмо поради тях), компаниите разширяват използването на AI агенти. Следователно засега няма достатъчно основания да очакваме рязко отслабване на търсенето на AI инфраструктура.

По-важната промяна е в структурата на това търсене. Постепенното пренасочване от closed-weight към по-евтини open-weight модели и признаците за по-слаба готовност на бизнеса да плаща премия за frontier intelligence могат да засилят ценовата конкуренция и да ускорят commoditization-а на моделния слой. И макар ефективността на моделите, чиповете и паметта да продължава да се подобрява, това не гарантира запазването на високата рентабилност. Ако цените на AI услугите падат по-бързо от разходите за предоставянето им, маржовете могат да се окажат под съществен натиск, независимо от технологичния напредък и по-ниската цена на единица изчислителна мощ. Ако тази тенденция продължи, високите valuation премии на OpenAI и Anthropic ще стават все по-трудни за защита - особено в навечерието на потенциалните им IPO-та.