Почему крах рынка ИИ может оказаться масштабнее краха доткомов
Бум искусственного интеллекта вызвал беспрецедентный энтузиазм на рынке, однако известный эксперт по финансам Асват Дамодаран предупреждает о надвигающемся системном риске. В отличие от предыдущих технологических циклов, нынешний всплеск интереса к ИИ опирается на фундамент из массивной физической инфраструктуры и огромных долгов, что создает предпосылки для потенциальной коррекции, которая может оказаться гораздо более разрушительной, чем крах доткомов в 2000 году.
Инфраструктурная ловушка: долги и амортизация
Асват Дамодаран, профессор Нью-Йоркского университета, отмечает фундаментальный сдвиг в принципах работы технологических гигантов. В эпоху доткомов компании были преимущественно «капиталоемкими» (capital-light), масштабируя программное обеспечение с минимальными физическими издержками. Сегодня же гонка ИИ требует колоссальных капитальных затрат (CapEx) на дата-центры и специализированное оборудование.
Дамодаран указывает на критический риск для компаний из списка «Великолепная семерка» (Magnificent Seven): они переходят от моделей с низким капиталом к моделям с тяжелой инфраструктурой. Эти компании инвестируют миллиарды в активы, которые амортизируются в течение десяти лет, однако в стремительно меняющемся ландшафте ИИ это оборудование может устареть всего за пять лет. Поскольку значительная часть этого расширения финансируется за счет долга, рыночная коррекция не просто ударит по акционерам — она может вызвать масштабный эффект домино в экономике.
Почему ИИ не проходит традиционный тест на масштабируемость ПО
Распространенное заблуждение в технологической индустрии заключается в том, что ИИ следует классическому правилу программного обеспечения о «нулевых предельных издержках». Дамодаран утверждает, что это заблуждение. В отличие от Netflix, который распределяет фиксированные затраты на контент между растущей базой подписчиков, модели ИИ несут значительные расходы при каждом отдельном взаимодействии.
Он сравнивает бизнес-модель ИИ скорее со Spotify, чем с Netflix. В модели Spotify каждое новое прослушивание влечет за собой расходы, что приводит к более низкой маржинальности. Аналогично, каждый дополнительный запрос к ИИ расходует дорогостоящие вычислительные мощности. Отсутствие традиционного эффекта масштаба в сочетании с потенциальным снижением цен из-за низкобюджетных конкурентов, таких как DeepSeek, позволяет предположить, что стремительный рост может на самом деле разрушать стоимость, а не создавать ее.
«Лихорадочный сон ИИ» и социальные потрясения
Дамодаран также рассматривает «бычий сценарий» развития ИИ, который несет в себе собственные экзистенциальные риски. Если ИИ выполнит свое главное обещание — станет не просто инструментом повышения производительности, а полной заменой человеческого труда — социальные последствия будут беспрецедентными.
Он описывает этот сценарий как «лихорадочный сон об ИИ», при котором сам успех технологии может привести к вытеснению до половины всех «белых воротничков». Хотя экономическая отдача может выглядеть впечатляюще в балансовом отчете, «безумные издержки для общества», вызванные массовым сокращением рабочих мест, представляют собой риск, который текущие рыночные оценки не учитывают.
Стратегическая сдержанность против агрессивных расходов
На фоне этой лихорадки Дамодаран предлагает неожиданную защиту Apple в связи с её кажущимся промедлением в гонке ИИ. В то время как критики утверждают, что Apple отстает, Дамодаран предполагает, что «недооценка сдержанности» — это распространенная ошибка. Наблюдая за масштабными ошибками в CapEx и рисками морального устаревания оборудования, с которыми сталкиваются конкуренты, Apple может готовить почву для выхода на рынок с большей эффективностью и меньшими потерями капитала.
Основные выводы
- Структурный риск: В отличие от эпохи доткомов, бум ИИ подпитывается высокой долговой нагрузкой и масштабной физической инфраструктурой, что делает возможный крах более системно опасным.
- Сжатие маржи: ИИ лишен преимущества нулевых предельных издержек, характерного для традиционного программного обеспечения; он функционирует скорее как высокозатратный сервис (подобно Spotify), чем как масштабируемая платформа (как Netflix).
- Социальное воздействие: Самые успешные бизнес-модели в сфере ИИ — те, что полностью заменяют человеческий труд — могут спровоцировать глубокую социальную нестабильность и экономические потрясения.