Из каждого утюга трубят про то, что ИИ, AGI и т.д. изменит все, и мои уши устали от этого.
Поэтому решил на цифрах разобраться так ли это. Нынешний хайп является пузырём, или новой трансформирующей волной. И сопоставимо ли появление LLM с появлением ПК, интернета и переходом на мобильные устройства. Доводы будем подкреплять расчетом.
И начнем мы с анализа текущих инвестиций в ИИ (не люблю это слово, но ML здесь меньше подходит).
В статье [1] Дэвида Кана приводится интересный расчет исходя из затрат на GPU. Если кратко, то инвестиции в ИИ складываются из затрат на GPU (около 50%) и всего остального. Основным поставщиком GPU является NVIDIA с выручкой около 130 млрд.$ И на долю видеокарт для LLM в выручке приходится большая часть. Основную долю затрат несут крупные корпорации (22% выручки NVIDIA приходится на продажи для Microsoft).
Исходя из такого примитивного расчета «на пальцах», автор делает предположение, что если заложить немного маржи для компаний, то общий рынок для сходимости экономики должен составить 600 млрд $. Это именно порядок цифр, т.е. плюс/минус пара сотен миллиардов долларов является погрешностью в расчете.
И этот расчет похож на правду. В 2024 году, компании привлекли 130 млрд $ венчурного инвестирования на проекты по ИИ [2]. Дополнительно вливались деньги не только венчурных инвесторов, но и корпораций. Сумму назвать сложно, но все говорит за то, что общие инвестиции как раз составили 200—300 млрд $ за 2024 год.
Причина огромных инвестиций
Причина 1 – успех ChatGPT
ChatGTP стал самым быстрым приложением, которое собрало аудиторию в 100 млн пользователей.
На это потребовалось всего два месяца.
Телеграм шел к этому показателю несколько лет.
Причина 2 – быстрый рост продуктов с ИИ
Появилось несколько компаний, которые делают продукты на основе LLM, и они рекордно быстро добежали до выручки в 100 млн $ [3].
Компаниям Cursor (IDE с фичами от LLM), Deel и TogetherAI понадобилось на это меньше двух лет после основания. А быстрый рост, это именно то, что по-настоящему любят инвесторы.
Причина 3 – страх упустить возможность
Крупные компании и инвесторы боятся упустить возможность и проиграть конкурентную гонку.
Для примера, AWS, Azure и GCP имеют выручку на публичных облаках в 250 млрд.$. Это огромный рынок, ради которого они готовы на многое. И если один из них инвестирует в какой-то перспективный сервис для ИИ, остальные готовы потратить любые деньги, только чтобы не отстать.
Аналогичная ситуация и с венчурными инвесторами. Возможности для появления миллиардных компаний появляются только на больших изменениях рынка, и если инвесторы верят, что грядет новая технологическая волна, они открывают кошельки.
Так, Sequoia Capital считает, что может появиться около 20 компаний с выручкой более 1 млрд $ [4]. Разумеется, веря в это, они готовы инвестировать.
Но насколько все так оптимистично на самом деле.
Реальный, жестокий мир
Основная проблема приложений с ИИ, это их долгосрочная ценность для клиентов. А именно большой отток.
Согласно графику выше, медианное удержание пользователей в полтора раза ниже, чем у приложений, возникших при появлении смартфонов.
С вовлеченностью (реальной интенсивностью использования продукта) все еще хуже.
Пока реальная ценность и потребность в использовании ИИ-продуктов кардинально уступает ценности/потребности сервисов, появившихся на волне проникновения интернета и мобильных устройств.
Посчитаем ценность в деньгах
Ценность лучше всего показывают деньги, которые люди готовы платить за продукт. Посмотрим на выручку компаний, предоставляющих продукты на базе LLM.
Рынок приблизительно посчитать очень просто. Будет погрешность, но нам важен порядок цифр.
На рынке есть 7 лидеров, среди компаний, развивающих модели LLM. Это OpenAI, Gemini (от Google), Grok (xAI), Antropic, LLAMA и Китайские DeepSeek и Qwen(от Alibaba).
Среди чат-ботов компаний доминирует ChatGPT от OpenAI, опережая каждого из преследователей более чем в 10 раз судя по посещаемости их сайта. Что подтверждается выручкой ближайших конкурентов. У Antropic выручка в 5 раз ниже, около 800 млн.$ [5]. На чат-бот приходится около 500 млн.$, остальное это API. Из этого следует вывод, что на OpenAI приходится более половины рынка, где платят деньги физические лица.
Второй продукт, который предоставляют компании, это API. Здесь OpenAI уже не так безраздельно доминирует. Доля OpenAI в API составляет 34% [6], что похоже на правду.
И на основе API модельных компаний другие компании строят свои продукты на основе LLM. Ткнем пальцем в небо и предположим, что расходы на API составляют 50% от продажной цены. Это мое вольное предположение, но расходы точно не сильно выше 100% (иначе это не бизнес, а что-то другое) и не сильно ниже половины, так как API дорогой. Плюс, по в статье [7] предлагают именно такое соотношение, поэтому возьмем 50%.
Мы получили все вводные для расчета, кроме главного параметра — выручки OpenAI. Именно от нее мы все и посчитаем. А выручка OpenAI за 2024 составила [8] около 4 млрд.$ (что весьма немало само по себе). Причем на APi пришлось только около 400 млн.$, а остальное, это подписки физических лиц.
Из этого следует вывод, что львиная доля рынка приходится как раз на универсальных чат-ботов, а именно на ChatGPT, на которых люди покупают подписку.
Можно предположить, что эта доля рынка именно чат-ботов в 2024 составила 5—8 млрд $, учитывая все сервисы.
И рынок API составил 1,2—1,5 млрд $
А это значит, что выручка компаний, делающих свои решения на базе LLM, составляет около 3 млрд.$
Отмечу, что рынок быстро растет и точно увеличится в несколько раз. Возможно, даже более чем в 10 раз в ближайшие годы. Но будущее я не предсказываю, поэтому не буду оперировать прогнозами.
А это значит, что
-
Общая выручка продуктов на базе LLM в 2024 году составила, с весомой погрешностью, около 10 млрд $
-
Две трети рынка приходится на вертикально интегрированные чат-боты от модельных компаний, а именно на подписки от физических лиц. Если вы не можете сделать модель как у OpenAI, вход в этот сегмент вам закрыт.
-
Одна треть рынка приходится на все остальные продукты и сервисы, различные IDE, плагины и т.д.
Итого мы видим, что чтобы оправдать текущий уровень инвестиций, рынок должен вырасти в 50 раз. Если вырастет, инвесторы заработают, иначе инвестиционный пузырь лопнет, правда это проблема NVIDIA и инвесторов в GPU. Cама технология останется.
И говоря по правде, сейчас у ChatGPT 300—400 млн. активных пользователей [9], из которых платят деньги 10—15 млн.
Для роста в 50 раз, надо всех бесплатных пользователей сделать платными и еще увеличить их количество в два раза. Честно, я в такое не верю.
И это не все проблемы
Сейчас основным конкурентным барьером на рынке модельных компаний, является капитал для покупки вычислительных мощностей для обучения моделей. Все модельные компании кроме DeepSeek потратили на инфраструктуру миллиарды долларов. Но это слабое конкурентное преимущество.
Недавно я писал статью, как строятся монополии — «Есть только 5 способов создать компанию стоимостью более 100 млрд.$. Какие?» И пока я не вижу устойчивых барьеров, проанализированных в статье для создания монополии в LLM.
А это значит, рынок будет конкурентным, особенно в API. Но и в вертикально интегрированных чат-ботах будет несколько игроков и низкая маржа.
Как и со всем ML, у каждой модели есть несколько сегментов, где можно построить на основе нее самодостаточный продукт (ex: распознавание лиц, речи и т. д.). Но большинство применений LLM являются поддерживающими инновациями, улучшающими текущие бизнес-процессы или продукты. Иными словами, фичами текущих продуктов, на которых новый бизнес не построить. Ведь одно дело добавить условный ИИ-поиск по документам на свой сайт (нужно многим), другое, продать кому-то коробочный продукт, когда у всех разные данные и специфика бизнеса.
Здесь я понимаю, о чем говорю, моя первая компания занималась разработкой решений на базе ML под заказ. И на базе ML очень сложно делать не кастомные, а массовые продукты. Хотя как раз LLM дает большую универсальность, в сравнении с моделями, которые нужно каждый раз дообучить под клиента.
Перспективы продуктов на основе API LLM
Есть ниши, где появятся большие компании. Уже сейчас это инструменты для написания кода, дизайна, автоматизации бизнес-процессов, обработки неструктурированных данных и отраслевого поиска информации.
Важным аспектом является то, что эти компании не контролируют ключевую технологию и вынуждены нести издержки, линейно увеличивающиеся с интенсивностью использования продукта (плата за API).
Это значит, им придется искать другие конкурентные преимущества, и применять другие мультипликаторы оценок относительно выручки.
Не появление интернета, но и не пустышка
Сейчас интернет нужен всем, мобильные приложения почти всем, а сервисы c LLM многим.
Судя по анализу, так и останется. Безусловно, появление LLM — это большая трансформирующая отрасли технология, которая появляется не каждый год. Но и сравнить её с появлением интернета пока нельзя. Кажется, что эффект от LLM будет больше, чем от «Больших данных» и «Интернета вещей», но если не произойдет следующей революции в качестве моделей, то применение будет ограничено.
Чтобы оправдать уровень инвестиций, рынок продуктов на базе LLM должен вырасти в десятки раз. Мне в это не верится, но я по природе консервативный человек. Риск же здесь на стороне крупных инвесторов и инфраструктурных игроков, закупающих стремительно устаревающие GPU. Для стартапов же это новые возможности, с новым, пусть и специфичным рынком и дешевеющей инфраструктурой.
Автор: kirillkosolapov
