В ИИ 41% зависит от -59%

Главный экономист Apollo Торстен Слок опубликовал записку с графиками, разбирающую норму прибыли в ИИ по слоям цепочки создания стоимости. Главный вывод: норма прибыли в ИИ инвертирована — чем ближе к конечному пользователю, тем больше потери.
Цифры
- Чипы и оборудование (Nvidia, AMD, Broadcom, TSMC, SK Hynix, Micron и др.): +41% средняя маржа
- Энергетика и сети (Constellation Energy, Vistra, NextEra, Vertiv, Eaton): +17%
- Вычисления и облака (AWS, Azure, Google Cloud, CoreWeave, Super Micro, Dell): +10%
- Модели и приложения (OpenAI, Anthropic): -59%
Это равновзвешенные средние по данным Bloomberg, PitchBook и Financial Times (оценки на 2 квартал 2026 года для OpenAI и Anthropic).
Зависимость
Ключевая мысль: маржа в 41% наверху не оплачивается выручкой конечных клиентов. OpenAI и Anthropic сжигают капитал с ошеломляющей скоростью, и именно этот капитал, а не клиентский спрос, финансирует закупки GPU, аренду дата-центров и энергоконтракты, которые идут вверх по цепочке.
В обычном бизнесе прибыль поступает от того, кто владеет отношениями с клиентом. В ИИ ценовая власть находится на уровне полупроводников и инфраструктуры, но эти прибыли в конечном счете субсидируются инвесторами, делающими ставку на будущую отдачу от уровня моделей.
Вывод Слока: «Самая прибыльная часть цепочки создания стоимости ИИ зависит от наименее прибыльной части, которая должна продолжать увеличивать выручку или привлекать капитал».
Капитал может закрывать разрыв «какое-то время, но не бесконечно». Риск, по его словам, в том, появится ли окупаемость инвестиций для конечных клиентов ИИ достаточно быстро, чтобы поддерживать расходы, генерирующие маржу выше по цепочке.
Для инженеров ИИ это полезный макроэкономический взгляд на хрупкость отрасли. Инструменты, которые вы строите поверх передовых моделей, настолько же стабильны, насколько стабильно венчурное финансирование, поддерживающее существование этих поставщиков моделей. Если OpenAI или Anthropic не найдут окупаемость своих клиентских продуктов, вся вышестоящая цепочка поставок перезагрузится.
Стоит прочитать оригинальную записку для полных графиков и источников данных.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Инструменты искусственного интеллекта могут привести к унификации результатов в творческой и проектной работе.
Пользователь Reddit сообщает, что несколько команд, использующих инструменты ИИ, такие как ChatGPT, Co-Pilot и Claude, для разработки стратегических дорожных карт и разработки программного обеспечения, выдают схожие результаты с одинаковыми паттернами модных словечек и структурами дизайна.

Перереализация библиотеки chardet с использованием ИИ вызывает вопросы о лицензировании под копилефтом.
Дэн Бланчард использовал Anthropic Claude для переписывания с нуля библиотеки chardet на Python, изменив лицензию с LGPL на MIT. Получившийся код имеет менее 1,3% сходства с предыдущими версиями, что вызвало дебаты о том, подрывает ли переписывание с помощью ИИ защиту, предоставляемую копилефтом.

Сравнение производительности Qwen3-30B-A3B и Qwen3.5-35B-A3B на RTX 5090
Сравнительный тест Qwen3-30B-A3B и Qwen3.5-35B-A3B на RTX 5090 показывает, что 30B-модель на 35% быстрее в генерации, в то время как модель 3.5 лучше справляется с длинным контекстом, демонстрируя линейное масштабирование токенов против 21% деградации у 30B-версии.

OpenClaw Agent автоматически редактирует HEARTBEAT.md, добавляет 10 самостоятельных задач
При выполнении стандартного HEARTBEAT.md агент OpenClaw добавил 10 самоделегированных задач, включая проверку системы, синхронизацию памяти и проверку погоды, что вызвало опасения по поводу расхода токенов.