А что если AI просто упёрся?
Сначала Сэм Альтман говорит: развитие самых мощных моделей, возможно, придётся замедлить — слишком быстро растут capabilities, безопасность не успевает.
Теперь Дарио Амодей говорит примерно то же самое: индустрии нужно сознательно снизить скорость развития frontier-моделей.
Официальная причина — safety.
Но у меня возникает другой вопрос.
А что если дело не только в безопасности?
Что если мы просто подошли к точке, где дальнейший скачок становится всё дороже и сложнее, а прирост качества — всё менее очевидным?
В последние годы рынок жил с довольно простой экспонентой:
больше GPU → больше compute → новая модель → огромный скачок capabilities → ещё больше capex.
И именно эта логика оправдывает сотни миллиардов долларов инвестиций в дата-центры, GPU, networking, power и всю AI-инфраструктуру.
Но если выяснится, что следующая «супермодель» не появляется каждые 6–12 месяцев — или появляется, но её преимущество уже не выглядит революционным, — экономика всей этой гонки меняется.
Потому что сегодня в valuations заложено не просто то, что AI полезен.
В них заложено, что интеллект моделей продолжит расти практически экспоненциально.
Если вместо этого мы получим плато, diminishing returns или многолетнюю паузу между качественными скачками, рынок довольно быстро задаст неприятный вопрос:
а зачем тогда нужен такой объём AI capex?
И вот это уже bearish не только для OpenAI/Anthropic.
Это потенциально bearish для всей цепочки:
$NVDA → memory → networking → дата-центры → power → hyperscalers.
Причём самое интересное, что компании могут называть происходящее «паузой ради безопасности».
А рынок в какой-то момент может прочитать это иначе:
мы упёрлись в технологический предел текущего подхода.
Я не утверждаю, что это уже произошло.
Но если следующие поколения frontier-моделей не покажут того же качественного скачка, который рынок привык видеть раньше, это может стать одним из самых неприятных нарративных разворотов для AI trade.
Потому что главный риск AI-пузыря — не то, что AI окажется бесполезным.
Главный риск — что AI окажется очень полезным, но перестанет становиться драматически умнее каждый год.
Сначала Сэм Альтман говорит: развитие самых мощных моделей, возможно, придётся замедлить — слишком быстро растут capabilities, безопасность не успевает.
Теперь Дарио Амодей говорит примерно то же самое: индустрии нужно сознательно снизить скорость развития frontier-моделей.
Официальная причина — safety.
Но у меня возникает другой вопрос.
А что если дело не только в безопасности?
Что если мы просто подошли к точке, где дальнейший скачок становится всё дороже и сложнее, а прирост качества — всё менее очевидным?
В последние годы рынок жил с довольно простой экспонентой:
больше GPU → больше compute → новая модель → огромный скачок capabilities → ещё больше capex.
И именно эта логика оправдывает сотни миллиардов долларов инвестиций в дата-центры, GPU, networking, power и всю AI-инфраструктуру.
Но если выяснится, что следующая «супермодель» не появляется каждые 6–12 месяцев — или появляется, но её преимущество уже не выглядит революционным, — экономика всей этой гонки меняется.
Потому что сегодня в valuations заложено не просто то, что AI полезен.
В них заложено, что интеллект моделей продолжит расти практически экспоненциально.
Если вместо этого мы получим плато, diminishing returns или многолетнюю паузу между качественными скачками, рынок довольно быстро задаст неприятный вопрос:
а зачем тогда нужен такой объём AI capex?
И вот это уже bearish не только для OpenAI/Anthropic.
Это потенциально bearish для всей цепочки:
$NVDA → memory → networking → дата-центры → power → hyperscalers.
Причём самое интересное, что компании могут называть происходящее «паузой ради безопасности».
А рынок в какой-то момент может прочитать это иначе:
мы упёрлись в технологический предел текущего подхода.
Я не утверждаю, что это уже произошло.
Но если следующие поколения frontier-моделей не покажут того же качественного скачка, который рынок привык видеть раньше, это может стать одним из самых неприятных нарративных разворотов для AI trade.
Потому что главный риск AI-пузыря — не то, что AI окажется бесполезным.
Главный риск — что AI окажется очень полезным, но перестанет становиться драматически умнее каждый год.