spydell

Интересное интервью Ильи Суцкевера (бывшего главного инженера OpenAI, а ныне основателя Safe Superintelligence). Это его первое публичное выступление с декабря 2024, но учитывая, что он является архитектором современного ядра LLM, его взгляд ценен.

Идеи Ильи практически полностью пересекаются с моими концепциями, высказанными в нескольких циклах материалов по ИИ в этом году, поэтому перескажу, по сути, собственные идеи словами Ильи, но с более научным обрамлением.

Главный тезис Ильи заключается в том, что период с 2012 по 2020 годы был «эпохой исследований», которая сменилась «эпохой масштабирования» (2020–2025), когда доминировал простой рецепт: больше данных + больше вычислений = лучше результат.

Дополню от себя: это выражается в экспоненциальном росте капитальных расходов, достигающих 400 млрд в 2025 среди бигтехов США и зеркалировании выручки у производителей оборудования для развертывания ИИ.

•  Предел данных: предварительное обучение (pre-training) упирается в конечность доступных данных. Простое увеличение масштаба модели больше не дает прежнего качественного скачка.

•  Смена парадигмы: если раньше вопрос «на каких данных учить?» не стоял (ответ был «на всех»), то теперь, особенно в RL (обучении с подкреплением), отбор данных и создание среды становятся критическими задачами.

•  Возврат к исследованиям: индустрия снова входит в фазу, где прогресс зависит не столько от размера кластера, сколько от новых идей и алгоритмов.

spydell

Хуанг себе забирает феноменальную маржу. Из законтрактованной цены около $4 млн (выручка) одного вычислительного кластера NVL72, Хуанг в карман себе кладет около $2.8 млн, а $1.2 млн это примерная себестоимость производства (все расходы, связанные с воплощением инженерии в металл и кремний).

Есть еще внутренние операционные расходы Nvidia, в том числе исследования и разработки (необходимые затраты для создания подобных вундервафлей), которые обходятся примерно в 10-11% от выручки или 0.4 млн, т.е. операционная прибыль с каждого кластера составляет ошеломляющие 60%.

Это означает, что, если Хуанг поделит цену ВДВОЕ (!), операционная прибыль будет соответствовать среднеиндустриальным показателям для полупроводниковой отрасли.

Чтобы понимать масштаб – в ИИ фабрике стоимость вычислительных кластеров может доходить до 55-60% от всех расходов на всех уровнях, соответственно прибыль Хуанга – этот свыше 1/3 от расходов на ИИ фабрику.

Каждая «исключительность» имеет свою цену. Это (60% или около 2.4 млн с каждого кластера) и есть та самая «цена за исключительность». В некотором смысле, сверхприбыль Хуанга подрывает долгосрочную основу отрасли. 

Если не будет заказов от гиперскейлеров (они все в убытках без шансов формирования прибыли, т.к. все забирает Хуанг + особенности прожорливой технологии LLMs) – не будет и Nvidia в нынешних кондициях. 

spydell

Я за 2-3 года пересмотрел достаточно выступлений Хуанга, чтобы понимать его преимущества, поэтому выделю самое главное.

▪️Межпроцессорное взаимодействие через интерконнект (NVLink и NVSwitch).

Не имеет значение, насколько производителен изолированный чип – какой бы совершенной не была архитектура чипа, в обучении и развертывании нейросетей имеет значение масштабирование. Буквально, непрерывное «размножение» чипов, работающих по единому алгоритму.

Скорость обучения модели зависит не от того, как быстро считает один чип, а от того, как быстро эти чипы обмениваются данными между собой. В ИИ фабриках тысячи или сотни тысяч чипов объединяются в «единый кибернетический организм».

Оказывается, что ценность Nvidia скорее даже не в чипах Blackwell, а в интерконнекторах, т.е. умение связывать десятки, а далее тысячи и сотни тысячи чипов в единую систему.

Nvidia NVLink: это проприетарный протокол связи, позволяющий GPU общаться друг с другом на скорости до 1.8 TB/s (терабайт в секунду), минуя медленный центральный процессор (CPU) и стандартную шину PCIe.

AMD и другие используют открытые стандарты (как Ethernet или Infinity Fabric), которые пока проигрывают в латентности и пропускной способности при масштабировании на тысячи устройств. У Nvidia здесь монополия на эффективность кластера.

spydell

На основе последних ответов бигтехов, на основе анализа интервью и подкастов ведущих спикеров среди топ менеджеров и инженеров ИИ компаний, анализа отраслевых изданий можно сделать некоторые выводы.

Прямых заявлений нет, есть обрывки и вот из разрозненной информации собираю относительно целостную картину экономики ИИ через собственные аналитические инструменты и расчеты.

▪️Операционные расходы на обслуживание, интеграцию и амортизацию ИИ фабрики/ ЦОД с учетом инфраструктуры составляют около $10 млрд в год в расчете на 1 ГВт мощности (в доверительном диапазон от 8 до 12 млрд в зависимости от места возведения ЦОД, скорости амортизации, типа чипов и сотен других нюансов).

▪️Вместе с этим у ИИ компаний есть расходы на исследования и разработки непосредственно ИИ моделей, расходы на обучение LLMs (сейчас это часто покупка лицензий и данных для обучения на основе качественных источников с учетом расходов на разметку), маркетинговые, административные, коммерческие расходы и прочие расходы, необходимые для функционирования бизнеса.

Если расходы на возведение и обслуживание ЦОД растут линейно на траектории наращивания мощностей, доля расходов на R&D и обслуживание ИИ бизнеса снижается по мере масштабирования ИИ бизнеса.

Что не так с экономикой ИИ? 

🔘Предел генерации доходов для ведущих и самых успешных ИИ компаний, вероятно, лежит в диапазоне $7-11 млрд на 1 ГВт мощностей.

spydell

Все то, что сейчас происходит уже проходили четверть века назад, но в гораздо менее извращенной форме, чем сейчас.

Сопоставление двух эпох технологического хайпа выявляет поразительные параллели в нарративах, структуре инвестиций и масштабах капитальных вложений с заранее известным концом и вот, как это было тогда и как происходит сейчас…

🔘Центральный стержневой нарратив, который Хуанг, Альтман и компания пытаются внедрить заключается в том, что «ИИ трансформирует каждую компанию, каждую отрасль, каждую бизнес-функцию», но 25 лет назад известный слоган гласил «интернет трансформирует каждую компанию, проникнет в каждый дом, преобразует каждую отрасль».

🔘Бизнес и технологические СМИ, рупоры техно-утопизма сейчас, как и тогда заявляли, что «происходит технологическая революция, рождается новая экономика, необходимо переосмыслить старомодную идею прибыли», где мерилом успеха является трафик и клики тогда и токены/ИИ мощность сейчас.

🔘Ключевой бизнес-императив, вокруг которого были зациклены корпоративные брифинги, отчеты и интервью: «каждая компания должна стать .com» в начале нулевых и «каждая компания должна стать AI-first» в том смысле, что быстрее и масштабнее внедрять ИИ функционал.

🔘Доминирующий лозунг сменился с «интернет и компьютеры изменят все» к «ИИ (AGI) изменит все».

spydell

Как многие заметили последние три месяца был настоящий шквал невероятных сделок OpenAI с крупнейшими технологическими и промышленными партнерами. 

Сложно оценить суммарный объем, т.к. нет понимания структуры и формата сделок (рамочные соглашения или жесткие контракты), весьма размытые представления о сроках и самое главное – нет понимания об источниках финансирования.

Однако, если попробовать интегрировать объявленные соглашения получается форменное безумие:

•  Nvidia: письмо о намерениях на минимум 10 ГВт систем NVIDIA для следующего поколения инфраструктуры OpenAI. Первая 1 ГВт запуск c 2П26.

•  Oracle (+Stargate): почти 10 ГВт в рамках соглашения о дополнительных  4.5 ГВт, в сумме со Stargate под управлением уже свыше 5 ГВт в стадии разработки, заявлено более 2 млн чипов. Отдельно анонсирован кампус в Мичигане свыше 1 ГВт.

•  AMD: многолетнее соглашение на 6 ГВт (первая 1 ГВт с MI450, старт 2П26); в рамках сделки AMD выдала OpenAI варрант до 160 млн акций.

•  Broadcom: стратегическое соглашение на 10 ГВт кастомных ИИ-ускорителей (OpenAI-дизайн, Broadcom - разработка/производство; запуск с 2П26).

•  Microsoft и Amazon: не указаны в ГВт напрямую, но включают доступ к миллионам GPU NVIDIA, что эквивалентно дополнительным 5-10 ГВт в сумме на основе аналогичных сделок по оценке в денежном эквиваленте.

spydell

Уже свыше 72 трлн капитализации рынка и более 22 трлн от 7 апреля – самая мощная, самая продолжительная и самая безумная восходящая серия за всю историю. 

Рынки традиционно развлекают Альтман с непрерывной (причем ежедневной и всегда утренней порцией кринжа) серией идиотских (в том смысле, что невыполнимых и неокупаемых) контрактов на сотни миллиардов с циркуляцией несуществующего бумажного бабла по замкнутому контуру между своими товарищами по цеху (про это в техносфере уже анекдоты ходят). Они уже достигли пакета соглашений на 10 трлн или еще нет?

Дженсен Хуанг снова рассказывал сказки (на этом раскочегарили Nvidia до 5 трлн) на протяжении двух часов о том, как ИИ сделает всех сказочно богатым и проникнет в каждую отрасль экономики, в каждый дом, в каждый процесс, создавая квадриллионы рыночной капитализации и десятки триллионов прибылей, ускоряя технологической прогресс в геометрической прогрессии (за исключением сказок от Хуанга, с технической стороны презентация интересная).

Рынки в оглушительном экстазе и в крайне вздрюченном состоянии, истерично трещат от счастья, разрываясь от бурлящего психоза с прогрессирующим маразмом фантомных галлюцинаций о технологической сингулярности и сказочном богатстве.

spydell

Российский рынок акций буквально «стерт в пыль и втоптан в грязь», соревнуясь за звание худшего рынка планеты, обновляя исторические антирекорды. 

При глобальной капитализации всех мировых рынков свыше $152 трлн, российский рынок стоит около $600 млрд или менее 0.4% от глобальной капитализации, что в 7-8 раз меньше, чем в 2007-2008 и более, чем на порядок (в 11 раз) увеличился разрыв с рынком США. 

2025 – это год коллективного безумия на мировых рынках, где масштаб пузырения достиг ошеломляющих показателей (растут все рынки, в том числе европейские, азиатские и даже вечно отстающие латиноамериканские рынки, где Мексика +25% с начала года, а Бразилия +22%).

Растут все, но только не Россия. С 1998 года не было ни одного года, когда российский рынок падал два года подряд (рынок падал в 2000, 2008, 2011, 2014, 2017, 2022, но следующий год всегда был положительным). В прошлом году рынок был в минусе, и если этот год закроется ниже 2883 пунктов – будет антирекорд с кризисного 1998 года).

•  В долларовом выражении рынок на уровне 20-летней давности (также было в окт.05).

•  В рублевом выражении с учетом инфляции рынок на уровне середины 2003 года. Точно такие же показатели были в марте 2009 на пике мирового кризиса и осенью 2022 (это индекс в реальном выражении).

•  Максимум рынка был в декабре 2007, с тех пор обвал в ТРИ раза в реальном выражении и более, чем в 2.5 раза в долларах по номиналу (индекс РТС). С учетом долларов, скорректированных на инфляцию – в три раза более обвал.

spydell

Сейчас в России достаточно уникальная ситуация, ранее никогда не встречающиеся – макроэкономические события на траектории к рецессии / кризису (по многим отраслям) при полной занятости и аномально растущих реальных зарплатах населения (в 1.6-1.7 раза выше исторического тренда), что поддерживает совокупный спрос.

С точки зрения макроэкономической стабильности ключевое значение имеет занятость и реальные (скорректированные на инфляцию) доходы населения, обуславливающие интегральный спрос в экономике в наибольшей степени, именно поэтому практически все ЦБ мира таргетируют занятость и/или инфляцию.

В этом смысле для населения не так важен, какой рост экономики: 4% или 0-1%? Пока доходы растут в условиях полной занятости – проблем нет, но они неизбежно возникнут в будущем, т.к. доходы населения формирует бизнес и государство.

Главным фундаментальным ограничением для расширения предложения выступает рынок труда (беспрецедентная напряженность с исторически минимальным уровнем безработицы около 2.1% в августе 2025).

Этот дефицит кадров, являющийся результатом наложения долгосрочных демографических тенденций на геополитические шоки (эмиграция коренного населения, нестабильные потоки мигрантов из-за  ужесточения регулирования, рекрутирование на нужды СВО) в совокупности со структурной перестройкой, стал ключевым барьером для роста предложения.