Пять недооцененных истин об экономике ИИ: выводы из отчета DVC о состоянии ИИ

В DVC мы провели десятилетие, наблюдая за рынком ИИ вблизи — поддерживая компании и работая в тесном сотрудничестве с основателями портфельных компаний. В этом году мы решили поделиться с миром нашей разработанной основой. Таким образом, родился отчет о состоянии ИИ: живой, постоянно обновляемый анализ экономики ИИ на всех уровнях, от кремния и энергии до моделей основы и приложений. Мы обновляем его с помощью ИИ и проверяем лично — потому что на рынке, который движется так быстро, статический ежегодный снимок устаревает в момент его публикации.

Вот 5 выводов, на которые должны обратить внимание как основатели, так и инвесторы.

1. Правила масштабирования переписаны

Никогда в истории технологий пять человек не бросали вызов инкумбентам стоимостью 100 миллиардов долларов и не выигрывали, нарушая их бизнес-модели и предлагая рынку расширение до 500 миллиардов долларов. Perplexity добавила 50% к 300 миллионам долларов выручки в месяц. Higgsfield вырос с нуля до 300 миллионов долларов за год. Cursor достиг 500 миллионов долларов выручки в июне 2025 года, 1 миллиарда долларов осенью, 2 миллиарда долларов в феврале 2026 года. Ни одна из них не построила свои собственные фабрики. Они соревновались на уровне приложений, расширяя свои рынки в десять раз, пока инфраструктура масштабировалась под ними.

2. Плейбук SaaS здесь не применим

Традиционная оценка SaaS основана на одном предположении: маржи в 70-80%, которые сложаются при масштабировании бизнеса. Компании ИИ не работают так. Даже лучшие из них платят так называемый “налог на вывод” — 40-60 центов каждого доллара уходят на вычисления, модели основы, облако, кремний и энергию. Валовая маржа OpenAI в первом полугодии 2025 года составила примерно 42%. У Anthropic — около 40%. У Cursor — около 35%. GitHub Copilot в настоящее время составляет 0-15%, субсидируется для стратегической блокировки.

Компании ИИ ближе к промышленным производителям, чем к поставщикам программного обеспечения. Jensen Huang сказал это лучше всего: представьте себе центр обработки данных как фабрику — электроны входят, интеллект выходит. Ваш “агент ИИ для банковского АМЛ и соответствия” не является SaaS. Это сервис по индивидуальной настройке столовых приборов. Ложки производятся серийно на фабрике, из листового металла, полученного из руд, добытых на шахтах.

Это означает ли это, что оплата мультипликаторов SaaS неверна? Нет. Но давайте будем честными: мы платим за потенциал выручки, а не за долгосрочную терминальную стоимость. Это другая ставка. Мы должны делать это осознанно.

3. Модели основы становятся товаром — быстрее, чем кто-либо ожидал

Шестнадцать компаний теперь имеют модели, способные к работе на переднем крае. Стоимость модели GPT-4 составляла 37,50 долларов за миллион токенов в 2023 году. К 2025 году: 0,14 долларов. DeepSeek V3 снизил ее до 0,006 долларов — снижение на 99,6% за два года и в 6000 раз дешевле, чем изначально.

Когда слой модели становится товаром, преимущество смещается в сторону того, кто контролирует доступ к пользователю. Распределение, глубина рабочего процесса и владение интерфейсом — а не качество модели — определят, кто определит следующее десятилетие. Качество модели не будет иметь большого значения.

4. Бизнес-модель еще изобретается

Сейчас существует три способа зарабатывать деньги на ИИ, и ни один из них не является явно правильным. Вы можете взимать плату за каждый токен — простой, масштабируемый и движущийся к нулю; цены снизились в 10 раз за 18 месяцев. Вы можете взимать плату за каждый результат (за каждый решенный тикет, за каждое выполненное задание), что звучит элегантно, пока вы не проведете неделю, пытаясь определить, что такое “решенный”. Или вы можете пойти по пути подписки и рекламы. OpenAI запустила рекламу в феврале 2026 года и достигла 100 миллионов долларов годовых в шесть недель, что звучит впечатляюще, пока вы не сделаете расчет: это 0,12 долларов на пользователя в год, в то время как Google зарабатывает 60 долларов. Anthropic ответила, запустив рекламу Суперкубка, которая высмеивала всю эту идею — Claude поднялась на 7-е место в App Store в тот же день.

Никто еще не разобрался. Компания, которая разберется с устойчивой монетизацией рабочих процессов, опосредованных ИИ, может оказаться более важной, чем компания с лучшей моделью. Мы думаем, что на это уйдет два-три года, прежде чем это будет решено.

5. Энергия, а не чипы, является ограничением, определяющим десятилетие

Потребность в электроэнергии центров обработки данных увеличится на 160% к 2030 году. Google, Amazon, Microsoft и Meta коллективно заключили контракты на 10+ гигаватт новой ядерной мощности в США только в 2025 году. Они делают это не для развлечения.

Асимметрия: США имеют передовые ГПУ, но к 2028 году ожидается дефицит электроэнергии в 44 гигаватта (Morgan Stanley). Китай генерирует в два раза больше электроэнергии, чем США, добавил 543 гигаватта новой мощности в 2024 году и, как ожидается, будет иметь 400 гигаватт запасной мощности к 2030 году. США имеют чипы. Китай имеет электроны. Кто решит свою ограничение первым, тот определит десятилетие.

Энергетическая инфраструктура не строится за квартал. Решения, принимаемые сейчас — ядерные ППА, размещение центров обработки данных, инвестиции в сеть — определят, кто будет выигрывать в 2030 году. Мы не уделяем этому внимания.

Полный отчет DVC о состоянии ИИ доступен на state-of-ai.dvc.ai — и в отличие от большинства отчетов, он будет все еще актуален через месяц.