В ИИ 41% зависит от -59%

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 12 августа 2026 г.🔗 Source
В ИИ 41% зависит от -59%
Ad

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).

Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

Тест пространственного мышления LLM: бенчмарк Sokoban показывает лидерство ChatGPT, Qwen3.7-max и Gemini 3.5-thinking
Новости

Тест пространственного мышления LLM: бенчмарк Sokoban показывает лидерство ChatGPT, Qwen3.7-max и Gemini 3.5-thinking

Специальный тест Sokoban оценивал пространственное мышление LLM в режиме zero-shot со строгим форматированием. Только ChatGPT, Qwen3.7-max и Gemini 3.5-thinking справились. Такие модели, как Gemini 3.5-flash и Qwen3.7-plus, не прошли из-за недопустимых ходов или тупиков.

OpenClawRadar
Разработчики ядра Linux предлагают удалить устаревший код из-за отчетов об ошибках, сгенерированных ИИ.
Новости

Разработчики ядра Linux предлагают удалить устаревший код из-за отчетов об ошибках, сгенерированных ИИ.

Разработчики ядра Linux предлагают удалить несколько устаревших подсистем, включая драйверы Ethernet ISA/PCMCIA, протоколы любительского радио, ATM и ISDN, чтобы снизить нагрузку от обработки отчетов об уязвимостях, генерируемых большими языковыми моделями.

OpenClawRadar
Сообщается о частичном сбое Claude Code в Интернете
Новости

Сообщается о частичном сбое Claude Code в Интернете

Автоматическое обновление статуса из r/ClaudeAI сообщает о частичном сбое Claude Code в веб-версии, начиная с 2026-05-09T23:33:21.000Z. Следите за официальной страницей статуса и мегатредом сообщества для получения обновлений.

OpenClawRadar
Самообучаемая точная настройка на собственных ошибках повышает качество малых моделей до 80% на HumanEval
Новости

Самообучаемая точная настройка на собственных ошибках повышает качество малых моделей до 80% на HumanEval

Разработчик обучил Qwen 2.5 7B на собственных самостоятельно сгенерированных парах кода, достигнув 112/164 HumanEval (+87 задач) без использования человеческих обучающих данных. Подход переносится на Llama 3.2 3B и Qwen 3 4B.

OpenClawRadar