Запах перегретого кремния
В 2025 году рынок ИИ-инфраструктуры пахнет так же, как Кремниевая долина в 1999-м. Запахом денег, страха и перегретых серверов. Каждый день появляется новый стартап, который обещает революцию в распределенных вычислениях, оптимизации моделей или облачном обучении. Инвесторы закидывают их деньгами, не задавая простого вопроса: а кто за это заплатит?
В 2025 году венчурные фонды вложили в ИИ-инфраструктуру больше, чем во все остальные технологии вместе взятые. Результат? 80% этих компаний не найдут устойчивую бизнес-модель до конца года.
Доткомы вернулись. В виде тензорных процессоров
История повторяется, но с другим жаргоном. Вместо «B2C e-commerce платформ» у нас теперь «децентрализованные федеративные обучающие сети». Вместо «пет-доткомов» — «оптимизаторы квантования для трансформеров». Суть та же: технология опережает спрос на десятилетия.
Вспомните оптоволокно в начале 2000-х. Компании проложили столько кабелей, что их хватило бы на обертывание Земли несколько раз. Большинство обанкротились. Но сама оптоволоконная инфраструктура осталась. И стала фундаментом для всего, что мы имеем сегодня: стриминга, облаков, социальных сетей.
Что сгорит в первую очередь
Не все технологии одинаково полезны. Некоторые созданы исключительно для привлечения инвестиций.
- Специализированные облака для ИИ. Их уже двадцать штук. Каждый обещает «лучшую цену за FLOP». Когда цены на чипы упадут (а они упадут), эти облака станут ненужными. Крупные игроки вроде AWS и Azure просто добавят ИИ-ускорители в свои существующие дата-центры.
- Платформы для краудсорсинга данных. Scale AI и подобные им. Они платят людям $200 в час за разметку данных, которые потом заменят этих же людей. Ирония в том, что сами модели скоро станут лучше размечать данные, чем люди. Зачем тогда платформа?
- Стартапы в нише «оптимизации гиперпараметров». Их бизнес-модель: помогать другим стартапам тратить меньше на обучение моделей. Когда пузырь лопнет, клиенты исчезнут.
Эти компании похожи на тех, кто продавал лопаты во время золотой лихорадки. Хороший бизнес, пока длится лихорадка. Потом остаются только лопаты.
Что останется после пожара
А теперь важная часть. Не все пропадет. Некоторые технологии станут новым фундаментом. Как оптоволокно после телеком-краха.
| Технология | Шансы на выживание | Почему |
|---|---|---|
| Эффективные архитектуры моделей (не трансформеры) | Высокие | Трансформеры сжирают слишком много ресурсов. Альтернативы уже ищут. |
| Аппаратные ускорители нового типа | Средние | Не все будут покупать у Nvidia. Но нужны реальные инновации, а не клоны. |
| Инструменты для проверки и аудита ИИ | Очень высокие | Регуляторы уже стучат в дверь. Без проверок нельзя будет продавать ИИ в ЕС и США. |
| Специализированные датасеты | Высокие | Общие данные из интернета закончились. Нужны качественные, узкоспециализированные данные. |
Обратите внимание на последний пункт. Предобучение возвращается, но для него нужны хорошие данные. Не просто гигабайты текста из Википедии, а структурированные, чистые, релевантные данные. Компании, которые научились их собирать и продавать, переживут крах.
Круговая порука гигантов
Самое интересное происходит наверху. Nvidia инвестирует в OpenAI. OpenAI покупает чипы у AMD. AMD закупает технологии у Nvidia. Это круговая порука, которая держит всю систему на плаву.
Пока они верят друг в друга, пузырь растет. Но что произойдет, если один из игроков споткнется? Если Copilot провалится сильнее, чем ожидалось? Если регуляторы запретят тренировать модели на определенных данных?
В 2025 году индустрия ИИ прошла проверку на прочность. Но это была разминка. Настоящий стресс-тест еще впереди.
Железо против софта
Вот парадокс. Самые дорогие инвестиции — в железо (видеокарты, память DDR5). Но самая долгосрочная ценность — в софте и данных.
Железо устаревает за 2-3 года. Архитектура модели, обученной на уникальных данных, может быть актуальной десятилетие. Пока все гонятся за терафлопсами, умные игроки копят данные и патентуют архитектуры.
Что делать, если вы в этой индустрии
Не паниковать. Но и не верить в вечный рост.
1Сфокусируйтесь на проблеме, а не на технологии
Не «мы делаем платформу для федеративного обучения». А «мы решаем проблему обучения моделей на конфиденциальных медицинских данных». Разница огромная. Первое — технология в поисках применения. Второе — решение реальной проблемы.
2Стройте мосты к традиционным отраслям
ИИ-инфраструктура, которая интегрируется с существующими ERP-системами, CRM-платформами, промышленным оборудованием — имеет шансы. Изолированная технологическая стопка — нет.
3Готовьтесь к дешевому железу
Цены на GPU и память не могут вечно расти на 300% в год. Когда они упадут, ваша бизнес-модель должна выжить. Если вы зарабатываете только на том, что арендуете дорогое железо и перепродаете его с наценкой — у вас проблемы.
Послесловие: 2026 и дальше
Крах пузыря — не конец индустрии. Это фильтр. Он отделит технологии от спекуляций, реальные решения от маркетинговых презентаций.
В 2026 году ИИ перестанет быть хайпом и начнет работать. Но работать будут не все. Только те, кто строил не воздушные замки, а фундамент. Фундамент из эффективных алгоритмов, качественных данных и решений, которые нужны людям, а не только инвесторам.
Помните оптоволокно? После краха 2001 года выжившие компании не просто продавали кабель. Они продавали скорость, надежность, связь. То же самое произойдет с ИИ. Выживут те, кто продает не терафлопсы, а результаты.
А пока — наслаждайтесь шоу. И держите наличные наготове. После пожара всегда остаются угли, из которых можно разжечь новый, более устойчивый огонь.
