Бывший исследователь OpenAI ставит под сомнение триллионные оценки лабораторий передовых ИИ

Согласно наблюдениям Beating, бывший исследователь OpenAI Эндрю Хо опубликовал пост, в котором поставил под сомнение триллионную оценку передовых лабораторий ИИ. По грубым расчетам Хо, даже при марже прибыли от операций по выводу 80% и коэффициенте P/E в 20 раз компания должна генерировать годовой доход в размере 100–200 миллиардов долларов США, чтобы оправдать оценку в 1 триллион долларов США. Это предполагает, что компания больше не тратит деньги на обучение новых моделей. На практике компании, такие как OpenAI и Anthropic, должны постоянно обучать следующее поколение моделей. Как только они остановятся, пользователи могут перейти на более дешевые Qwen или Kimi. Доходы растут, но и затраты на обучение следующего поколения моделей тоже растут. Лидеры вынуждены постоянно инвестировать дополнительные средства. Хо также не верит, что возможности ИИ скоро полностью взорвутся. Он считает, что крупные модели по-прежнему имеют узкую специализацию, прогресс может быть медленнее и сильнее ограничен качеством данных. Даже если способности моделей останутся на сегодняшнем уровне, реальное проникновение ИИ во все отрасли может занять более 20 лет. Он считает, что программные агенты могут быть лишь одним из немногих уже найденных высокодоходных продуктов. Привлечение большого числа инженеров для интеграции ИИ в бизнес не обязательно быстро приведет к обнаружению следующей прибыльной ниши. Хо по-прежнему оптимистично относится к долгосрочному росту ИИ-индустрии, но не готов покупать акции OpenAI или Anthropic по текущим оценкам.