Обеспокоенность возможной пузырьковой ситуацией в сфере искусственного интеллекта (ИИ) недавно потрясла фондовый рынок, вызывая тревогу о более широких рисках для экономики США. JPMorgan Asset Management сообщил, что рост затрат на ИИ составлял примерно две трети роста ВВП США в первой половине 2025 года, превысив вклад сотен миллионов потребителей. крупные компании активно инвестируют в чипы и центры обработки данных, необходимые для работы ИИ. Остается важный вопрос: сможет ли ИИ приносить достаточно прибыли, чтобы оправдать триллионы долларов, затрачиваемых на его развитие?сторонники считают, что задержка между созданием инфраструктуры и значительными доходами — это нормально, приводя примеры прошлых задержек в таких технологиях, как Интернет. Быстрое внедрение продуктов ИИ, таких как ChatGPT от OpenAI, показывает огромные потенциальные рынки, в то время как компании, занимающиеся ИИ, сосредоточены на разработке продуктов, а не на получении прибыли. С другой стороны, критики утверждают, что огромные затраты создают давление для получения очень высокой отдачи, тогда как пока мало свидетельств того, что бизнес или потребители получают достаточную ценность, оправдывающую расходы. Они подчеркивают, что ИИ должен стать прибыльным в течение нескольких лет, поскольку нынешний уровень инвестиций носит необоснованный характер. венчурный капиталист Пол Кедроски отметил, что для развивающихся рынков характерна первоначальная убыточность, но траты на ИИ, достигающие триллионов долларов, — это беспрецедентный случай. И сторонники, и критики выражают озабоченность экономическими последствиями. Дэвид Сакс, венчурный капиталист и советник Белого дома по ИИ, предупредил, что разворот в сторону неудачи может привести к рецессии, в то время как скептик ИИ и профессор Нью-Йорского университета Эрик Маркус предсказал мрачные последствия, если энтузиазм по поводу ИИ утихнет. Термин «пузырь» обозначает ценовые показатели actifs, значительно превышающие их фактическую ценность, что подчеркивает сомнения в экономической ценности ИИ и его потенциале в повышении производительности. Nvidia является примером успешной прибыли, продавая чипы для ИИ, став самой дорогой компанией в мире, однако это больше говорит о спросе на инфраструктуру ИИ, чем на конечные приложения. На сегодняшний день ИИ не демонстрирует прибылей, пропорциональных его огромным затратам.

Обычно продукты приносят доход за счет прямых продаж потребителям или бизнес-клиентам; ИИ сталкивается с трудностями в обеих сферах, и примерно 95% компаний, инвестирующих в ИИ, не удается монетизировать технологию согласно июльскому исследованию MIT, которое оценило их совокупные расходы в 40 миллиардов долларов и обнаружило ограниченные перемены в промышленности. Прибыль от потребительских продуктов также отстает от уровня внедрения. ChatGPT от OpenAI, с около 800 миллионами активных пользователей в неделю, является одним из самых быстро растущих приложений за всю историю, однако приносит значительно меньшие доходы по сравнению с платформами, такими как Meta, которая недавно за три месяца заработала более 50 миллиардов долларов. Финансовый директор OpenAI прогнозирует выручку примерно в 13 миллиардов долларов за 2025 год, тогда как генеральный директор Сэм Алтман заявил о более высоких показателях, делая ставку на облачные услуги ИИ, потребительские устройства и автоматизацию научных процессов на базе ИИ для создания значительной стоимости. Некоторые аналитики отмечают быстрый рост популярности чатботов как свидетельство полезности ИИ и возможного пути получения доходов через рекламу или платный доступ. профессор Пенсильванского университета Итан Моллик охарактеризовал это как «самое быстрое внедрение практически любой потребительской технологии», намекая на потенциал монетизации. профессор предпринимательства Нью-Йоркского университета Арун Сундараджи отметил, что задержки в бизнес-отдаче для таких революционных технологий ожидаемы, поскольку эксперименты предшествуют значительным повышением производительности после того, как компании фундаментально адаптируются. Некоторые выражают скептицизм из-за высоких инфраструктурных затрат ИИ. В отличие от типичных цифровых продуктов с низкими дополнительными затратами, расходы на вычислительные ресурсы и электроснабжение для ИИ увеличиваются с каждым пользовательским запросом, ограничивая масштабируемость. Кедроски объяснил, что расходы на поддержку серверов и охлаждение растут с ростом числа пользователей, что создает проблему прибыльности. Андрей Ольдзико из университета Миннесоты подчеркнул финансовое напряжение, связанное с вложениями в дата-центры на сумму триллионов долларов, для которых необходимо получать доходы, превышающие даже общие показатели Google — это огромный вызов. Несмотря на сомнения, некоторые эксперты утверждают, что ИИ все еще находится на ранней стадии развития, и исходы остаются неопределенными. профессор наук о данных Вассант Дхар из Нью-Йоркского университета выразил оптимизм относительно потенциала прибыли ИИ, назвав текущий этап «началом пути» и отметив, что конечная форма и успех ИИ-технологий все еще развиваются.