Big Tech инвестирует $400 млрд в AI, но 95% проектов не дают результатов

Почему инвестиции в AI не переходят в результаты

Когда Microsoft, Google, Amazon и Meta анонсируют квартальные результаты в конце октября 2025, за экранами разворачивается парадокс. Эти компании и облачные провайдеры коллективно инвестируют около 400 миллиардов долларов в AI-инфраструктуру в этом году. Одновременно исследование Массачусетского технологического института (MIT) обследовало более 300 AI-проектов и выявило жесткую реальность: примерно 95% этих инициатив не дают измеримых выгод.

Это вызвало серьезные опасения в кругах инвесторов. Некоторые видят в текущем буме AI отголоски пузыря эпохи dot-com конца 1990-х годов. Выдающиеся лидеры бизнеса, включая Sam Altman из OpenAI, Jeff Bezos из Amazon и David Solomon из Goldman Sachs, предупредили в недавних месяцах, что энтузиазм вокруг технологических акций может выйти за пределы фундаментальной стоимости.

Неопределённость отдачи и циклические сделки

Отдача от инвестиций в AI для предприятий, принимающих эту технологию, остаётся непредсказуемой. Несмотря на запланированные инвестиции в мудрые технологии, компании борются с незавершёнными пилотными проектами и фазами внедрения, которые изо всех сил пытаются масштабироваться.

Усложняющим фактором является сеть циклических договоров, которые напоминают структуры эпохи dot-com 1990-х годов. NVIDIA, один из основных поставщиков, заявил о $100 млн инвестициях в своих основных клиентов. OpenAI вступила в соглашения по AI-вычислениям стоимостью $1 триллион, при этом информация об источниках финансирования остаётся ограниченной.

Стоп-сигналы: критика изнутри индустрии

Растущая скептичность видна не только у инвесторов, но и среди технологических лидеров. Andrej Karpathy, соучредитель OpenAI и бывший глава AI в Tesla, высказался недавно критически: «Индустрия пытается притворяться, что AI-результаты удивительны. Это не так. Это шлак.» Его комментарий резко выделяется на фоне обычного оптимизма венчурного мира.

Проблема заключается в разрыве между маркетинговым шумом и реальной ценностью для конечных пользователей. Да, AI улучшил производительность разработки на 55%, но это благо часто сопровождается техническим долгом: несовместимостью версий, повторяющимся кодом и архитектурными компромиссами, которые увеличивают затраты на поддержку в 5-10 раз.

Бизнес применение: реальные числа

Среди компаний, которые успели внедрить AI и получить результаты, видна определённая закономерность. Они начинали с чётко определённых бизнес-проблем, а не с желания использовать технологию ради использования.

Примеры, которые работают:

• Walmart применил AI для логистики и оптимизации цепей поставок, достигнув измеримого сокращения времени доставки
• JPMorgan использовал COIN (Contract Intelligence) для автоматизации проверки документов, экономя тысячи часов юридического труда
• Shell применил предиктивный анализ для предотвращения отказов оборудования, повысив безопасность на 35%

Отличие успешных кейсов: они не пытались автоматизировать всё сразу. Вместо этого они решали конкретные боли, имели качественные данные на входе и оставляли человека в цикле для критических решений.

Перспективы: что ждёт в ближайшие 12-24 месяца

Вероятное развитие событий:

Оптимистичный сценарий: Компании, которые пройдут пилот с результатами, начнут масштабировать. Это создаст «лесенку успеха» для других. Стоимость AI-сервисов упадёт, доступность вырастет.

Реалистичный сценарий: Две-трёх скорости экономика: фирмы, которые выстроили AI правильно, получат конкурентное преимущество в 3-5 лет. Остальные будут «ловить воду» в попытках найти ROI. Циклы инвестиций замедлятся.

Пессимистичный сценарий: Дальнейшая переоценка приводит к коррекции -40-60% в технологических акциях. Инвестиции замораживаются. Исследовательские лаборатории сокращают фонды.

Текущие события этой недели (квартальные отчёты Big Tech) станут ключевым сигналом: инвесторы будут искать конкретные числа по использованию AI и измеримой отдачи, а не просто объёмы инвестиций.