Около 107 из 160 ИТ-вице-президентов в Лас-Вегасе заявили, что могут показать измеримые результаты от AI, но лишь около восьми назвали их достаточно весомыми, чтобы прервать отпуск CEO. Об этом рассказал основатель Exponential View Азим Ажар в подкасте с Николасом Томпсоном из The Atlantic. По его словам, первый результат превзошел ожидания, а второй показал, как мало кейсов внутри компаний выглядят решающими. Разрыв важен, поскольку AI-лабораториям нужны растущие закупки со стороны бизнеса, чтобы окупить строительство дата-центров.
Опрос в Лас-Вегасе и вопрос дата-центров
Ажар описал встречу с аудиторией из примерно 160 ИТ-вице-президентов, у которых спросил, кто может отчитаться об измеримых результатах AI. Две трети остались стоять, и такая доля оказалась выше, чем он ожидал перед встречей. Затем он повысил планку и спросил, у кого результаты настолько убедительны, что ради них можно побеспокоить генерального директора во время летнего перерыва. После второго вопроса на ногах остались около восьми человек. Этот эпизод прозвучал в разговоре с Томпсоном, а сам Ажар представил его как признак медленного, но реального прогресса, а не широкой трансформации.
Главный деловой вопрос за этой историей — растет ли выручка AI-лабораторий достаточно быстро, чтобы оплатить масштабное строительство дата-центров. Расчет зависит от того, сколько лет закупленные AI-чипы остаются полезными в работе, причем четыре, шесть или восемь лет дают совсем разную экономику. Второй фактор — видят ли корпоративные клиенты достаточно ценности, чтобы продолжать наращивать закупки, желательно по растущим ценам. Без такого спроса у инфраструктурных расходов нет финансовой опоры. Подтвержденной окупаемости на уровне всей экономики пока нет, а доказательства сводятся к отдельным примерам.
По словам Ажара, часть руководителей говорит, что советы директоров после первых побед стали амбициознее, и это поддерживает дальнейшие расходы. Он привел Италию как более медленный рынок, где генеральные директора все равно говорили о растущем доверии и увеличении бюджетов, несмотря на ошибки на этом пути. Одновременно многие компании переходят с дорогих frontier-моделей на альтернативы с открытыми весами, чтобы сдержать затраты. При таком сценарии общее использование AI может расти, а денег на строительство крупной инфраструктуры возвращается меньше. Сам Ажар подчеркнул, что у него нет простого ответа про пузырь, а ситуацию назвал хрупким равновесием.
Что это значит для покупателей AI
Для компаний, внедряющих AI, ключевым становится различие между ростом использования и ростом расходов. Модели с открытыми весами позволяют расширять пилоты и инструменты для отделов без перехода на самые дорогие frontier-системы. Такой путь подходит небольшим фирмам, которым нужны сдержанные затраты и быстрое внедрение на ограниченном числе задач. Крупные организации испытывают другое давление, поскольку советы директоров после первых успехов ждут масштабирования. Их бюджеты на AI могут расти даже при смещении структуры расходов в сторону более дешевых моделей.
Состояние доказательств требует осторожно относиться к оптимистичным заявлениям коллег и поставщиков. Опрос Boston Consulting Group показал, что около 70 процентов CEO в мире считают успех в AI важным для оценки их работы, и это создает стимул описывать итоги в выгодном свете. Поэтому покупателям следует отделять измеримый операционный или финансовый эффект от общих слов о прогрессе. Среди полезных проверок — заложенный срок службы чипов, динамика цен на используемые модели и привязка экономии или выручки к конкретным внедрениям. Проекты, которые такую проверку не проходят, вряд ли оправдают крупные вложения.
Показателем станет то, будет ли расти число проектов, проходящих проверку отпуском. Если все больше ИТ-руководителей смогут связать внедрения с ростом бюджетов после подтвержденных побед, а выручка лабораторий будет успевать за стройкой, деловой аргумент укрепится. Если же рост сосредоточится в дешевом сегменте моделей с открытыми весами, а расходы на frontier-системы остановятся, финансовое давление сохранится.
