Когда лопнет пузырь AI?

«Когда OpenAI обанкротятся, на Сен-Бартелеми будут пить меньше шампанского. Ну а мы — мы хорошо заработаем» ©

Есть характерный момент в каждом технологическом пузыре.

Он наступает не тогда, когда у продавцов лопат цены выросли в десять раз, и не тогда, когда стартапчики даже в домовых чатах обсуждают с горящими глазами. Он наступает раньше — когда умные и опытные люди на высоких позициях начинают говорить вещи, которые звучат как символ веры, но произносятся настолько спокойно и уверенно, что становится слегка не по себе.

В 1840-х так говорили про железные дороги. Потом радио, телевидение, авиацию, интернет, крипту — которую вообще продавали как способ навсегда победить коррупцию и выжечь мошенников как класс. Ну как там?

С 2022 после ChatGPT-moment таким явлением стал AI.

Мании разные, но интонация одна и та же: «на этот раз все иначе».

На новогодних я прослушал множество интервью с макрофинансистами, управляющими инвестфондами и людьми, чья работа — управлять большими деньгами. Они вообще не про AI, но тема неизбежно всплывала в каждом интервью. И не потому что они так сильно «верят в AI», а потому что мимо этого сейчас невозможно пройти.

LLM настолько яркая штука, что уже мало кто спорит: мир она уже поменяла. Но меня поразило то, насколько может быть противоположным видение того, как именно все будет идти дальше. И то, насколько хорошо аргументирована каждая из сторон и насколько сильно они несовместимы между собой.

Все это так интересно, что для меня стало поводом хорошенько покопаться, а с результатом я и приглашаю ознакомиться.

Я не знаю, когда и как лопнет пузырь AI. И никто не знает. Если кто-то говорит, что знает будущее — скорее всего он продает либо курсы, либо отбивает повестку, либо не готов ставить свои деньги, либо защищает KPI.

Я решил сделать другое: понять механику технологических маний, посмотреть на исторические паттерны и разобраться, действительно ли сейчас все по другому. Перечитал кучу мнений и разложил их пересечения на шесть «вайб-школ»: у каждой своя логика ^[1], свои герои и безумная уверенность, что оппоненты полные идиоты, которые останутся на обочине истории.

TL;DR для тех, кто на созвоне или краткое содержание

• Пузырь — это не когда технология не работает. Пузырь — это разрыв между ожиданиями и способностью превращать капекс/хайп в устойчивую выручку в разумном горизонте

• Прямо сейчас существуют два AI одновременно: «AI большого капитала» (датацентры, политика, корпорации и триллионы денег) и «AI местной оппортунистики» (обертки над chatGPT, локальные решения и деньги уже сегодня)

• AI удобно разрезать на 4 слоя: инфраструктура → модели → интеграции → интерфейс/захват стоимости

• Лопнуть может в каждом слое по-разному: от «перестроили датацентров» до «модели стали коммодити», от «обертки умерли от апдейта» до «UI изменился»

• История пузырей повторяется не потому, что люди тупые, а потому что FOMO + дешевые деньги + масштабируемая магия всегда собираются в один бешеный коктейль

• Финал обычно один: технология побеждает, рельсы остаютсяб но владельцы будущего меняются

Технологические пузыри как особый жанр

Люди любят пузыри. Тюльпаномания, Компания Южных морей, золотые лихорадки — история финансов это череда коллективных помешательств, где толпа сначала верит в бесконечный рост, а потом удивляется, почему же все рухнуло.

Но нас интересует другой жанр: пузыри технологические. Не спекуляции на редкости луковиц или на обещаниях за дальними морями — а мании вокруг технологий, которые действительно могут изменить все. Которые мы видим, которыми пользуемся и которые меняют все вокруг. Паровой двигатель. Каналы. Железные дороги. Электричество. Радио. Интернет.

Технология остается, даже если все вокруг обанкротились. Рельсы не исчезают, поезда продолжают ходить, грузы возятся, билеты покупаются и увядание может идти десятилетиями. Это создает ловушку: технологические пузыри труднее распознать, потому что скептики выглядят недальновидными. «Вы что, не верите в железные дороги?» — спрашивали в 1845-м.

Вы что, не верите в AI?

Именно поэтому я начал с истории, и не для красивых аналогий, а чтобы вытащить наружу механизмы, которые работают независимо от эпохи.

Турне по техноманиями из прошлого

Паровой двигатель: революция без пузыря

Паровой двигатель изменил все: он запустил фабрики, оживил инженерные машины и навсегда преобразил общество. Но не породил мании и пузыря, потому что развивался с 1712 по 1800-е годы: слишком медленно, слишком дорого, слишком сложно в эксплуатации — за почти сто лет к 1800 году в Британии до прода доехало всего около 2000 машин. Но именно паровой двигатель стал основой для первых настоящих технологических пузырей — сначала канального, а затем железнодорожного.

Скорость распространения и низкий порог входа — вот что порождает манию, а не сама технология. Мания любит не технологию, она любит комбинацию: быстрый успех + масштабируемость + ощущение «это точно будет везде». Она разжигает бешеное чувство FOMO (fear of missing out — страх ^[2] пропустить что-то очень важное) даже у тех, кто слабо разбирается в работе самой технологии.

Канальная мания 1790-х

Отправной точкой обычно считают водный канал Бриджуотера — его построили для очень конкретной задачи: доставлять уголь из шахт Уорсли в быстро растущий Манчестер. Канал открылся в 1761 году и стал настоящей сенсацией: цена угля в Манчестере вскоре упала примерно вдвое, а проект показался инвесторам образцом «гарантированной инфраструктурной прибыли».

Владельцы денег бросились в акции канальных компаний, парламент одобрял проекты один за другим, при том что рациональные расчеты исчезли: каналы строили уже только потому, что все их строили. Вы же не хотите пропустить революцию, которая происходит раз в сто лет?

Масштаб мании был меньше, чем у всех последующих маний, но историческое значение огромно: канальная мания задала паттерн для всех последующих технологических пузырей — новая технология, быстрый успех первопроходцев, волна подражателей, всеобщая эйфория, бесконечное заливание идей деньгами, отрыв денег от реальности и затем неизбежный крах большинства переоцененных проектов.

Железнодорожная мания: первый пузырь современного типа

В 1830 году в Британии открыли линию Ливерпуль—Манчестер — первую по-настоящему современную пассажирскую железную дорогу.

Спустя 12 лет королева Виктория сама проехалась на поезде — и этого оказалось достаточно, чтобы железные дороги мгновенно стали символом прогресса: будущее приехало на железнодорожную станцию, и всем захотелось купить на него билет.

Сначала все было по-настоящему: дороги действительно ускоряли экономику, соединяли рынки и людей, меняли работу, города, логистику и сжимали расстояния. На волне этого успеха возникло ощущение, что «если железная дорога работает где-то, значит она будет работать везде». И вот здесь начинается самое важное: рынок перестал инвестировать в конкретные окупаемые линии — он начал инвестировать во все, что пахло рельсами, углем и быстрыми деньгами.

Слепая вера в бесконечные перспективы и Новая Эпоха породила тысячи с̶т̶а̶р̶т̶а̶п̶о̶в компаний, а инвестиции текли рекой. Проекты продавались обещаниями, а проверка реальной unit-экономики маршрута была вторична: на бумаге все сходилось и «пассажиры и грузы точно поедут», а города «точно вырастут». Возникало большое количество финансовых трюков: «дивиденды» из капитала, переинвестирования компаний друг в друга по кругу, завышения ожиданий и манипуляции статистикой.

Но затем «пришли трудные времена»: банковские ставки были подняты и сделали деньги дорогими, что оказалось фатальным для большинства проектов, которые просто физически не могли существовать без притока новых денег и которые по своей архитектуре были не способны зарабатывать.

За океаном, в США, все это «пузырилось» еще лучше — масштабнее, дольше и грязнее. Там железные дороги строились не просто как бизнес, а как политический проект освоения континента, и вокруг них одновременно крутились земля, власть, субсидии, политика, банки и спекуляции. Если британская мания была быстрым перегревом вокруг понятной технологии, то американская история превратилась в многолетний цикл: бум → банкротства → консолидации → новые бумы.

Итог похожий, только громче: финансовые провалы и кризисы на пути — и огромная трансформация жизни страны в конце. Рельсы остаются. Поезда ходят. А право владеть почти всегда переходит к тем, кто пришел после краха — когда технология становится обыденностью, а будущее уже построено на чужих руинах и продается с огромной скидкой.

Электричество

Потом пришло электричество, подарившее новую жизнь городам с запахом ^[4] озона и меди в воздухе. И интересный парадокс ^[5] — электричество не породило одной большой мании, не свело людей с ума, и не наобещало быстрых иксов. Почему?

Электричество встраивалось в мир гораздо медленнее и дороже. Да, каналы и железная дорога — это тяжелая стройка, но зато сразу понятный и завершенный продукт — в одном месте. Электричество на старте было тяжелым для внедрения именно потому, что продукт сразу требовал всего: электростанций, трансформаторов, стандартов, сетей, приборов и потребителей. Порог входа был высокий, капитальные затраты тяжелые, а окупаемость слабо просчитываемая и сильно варьировалась от регионов.

Массовую простую веру в единое электричество убила в том числе война токов. У Эдисона был постоянный ток (DC): он хорошо работал на коротких дистанциях, но плохо масштабировался — потери, расстояния, инфраструктура, а у Теслы и Вестингауза был ток переменный (AC): он позволял легко поднимать и понижать напряжение трансформаторами, а значит — передавать энергию далеко и за дешево. Это был решающий инженерный аргумент, но в моменте рынок видел другое: две несовместимые системы, два лагеря, и никто не мог гарантировать какой стандарт станет победителем.

У войны токов была достаточно циничная часть: это была не только инженерия, но и черный маркетинг и черный PR. Стороны реально пытались доказать, что конкурентная система опасна и неэффективна, устраивали публичные демонстрации, раздували страх — и все это не способствует легкой всеобщей религиозной эйфории.

Электричество стало утилитой, базовой потребностью ^[6], не породило большого взрыва.

AI часто сравнивают именно с электричеством, и здесь мы фиксируем: иногда технология меняет мир не через взрыв пузыря и один красивый крах, а через долгие годы перегревов, банкротств, коррекций и консолидаций.

Радио, автомобили, телеграф, авиация, телевидение, электроника и прочее

Здесь все уже идет по накатанной — это один и тот же сюжет в разных декорациях. Сначала появляется магия, от которой у людей едет крыша: голос из воздуха, машина без лошади, человек в небе, картинка в стене. Ранние успехи выглядят как доказательство, а дальше взлетает все, где в названии есть Radio, Motor, Electronics, Air, TV.

Потом приходит скучная реальность: стандарты, безопасность, инфраструктура, конкуренция, регуляторы, производство, сервис. Компаний сначала тысячи — в момент бума кто-то успевает отлично заработать, но со временем большинство закрываются, тонут в долгах или растворяются так, будто их никогда и не было. Финал каждый раз как под копирку: технология стала повседневностью, мир изменился, а мясорубку пережили далеко не все.

Доткомы: интернет как религия

В конце 90-х интернет выглядел как портал в новую реальность — и это не было обманом: технология правда меняла все. Но рынок породил очередную манию и сделал классическую подмену — вместо того чтобы инвестировать в бизнес, он начал инвестировать в слово «интернет». Достаточно было приписки «.com», чтобы бумага уезжала без связи с экономикой, а считать деньги было признаком дурного тона: главное — «захватить рынок», а там «потом как-нибудь монетизируем».

Интернет был мощным ускорителем, но он все же не отменял экономику: многие компании жили не на выручке, а на надежде привлечь следующие раунды инвестиций. И когда финансирование стало стоить дороже, а терпение рынка заканчивалось, то оказалось, что без постоянного притока денег значительная часть «лидеров нового мира» просто не может существовать.

Крах вышел резким: сотни компаний исчезли, оценки схлопнулись, вера испарилась. Но интернет не умер — он стал инфраструктурой, как и обещали: оптика, дата-центры, платежи, e-commerce, поиск продолжили расти уже без красочного карнавала. Финал был типичный для технологических маний: технология оправдала себя, цена входа рухнула, владельцы будущего сменились, а выжили те, кто превратил религию роста в нормальный бизнес со скучной юнит-экономикой и дисциплиной.

Здесь стоит добавить, что в конце 90-х внутри доткомов был отдельный телеком-пузырь: оптоволокно тянули так, будто трафик завтра станет бесконечным, и строили сети «с запасом на будущее», часто в долг и под обещания в красивых презентациях. В итоге сети остались, интернет от этого выиграл, но пропускная способность превратилась в обязательную утилиту с рухнувшими ценами; что очень похоже на то, как сегодня строят GPU-инфраструктуру под «бесконечный AI-спрос» (хотя его и очень сильно подстегивают AI-агентами).

А что же там по AI?

В истории предыдущих маний можно найти немало интересных совпадений с тем, что происходит сейчас. Для того, чтобы разобраться в текущем состоянии дел, давайте попробуем разложить из чего вообще состоит AI. А он состоит из четырех слоев:

Слой 1 — Инфраструктура:

Чипы, дата-центры, энергия, охлаждение. Здесь все, что пахнет мокрым бетоном и холодком охлаждения в дата-центре. Самый яркий представитель: NVIDIA, но не столько за свои чипы, сколько за cuda — экосистему, на которой написан весь ML-код за последние десять лет. У AMD чипы не хуже, но цена переезда пока безумная.

Где риск и что может посыпаться?

NVIDIA пока правит балом, но конкуренты активно пытаются пошатать пьедестал со всех сторон — все крупные игроки пилят собственные чипы: Google с TPU, Amazon с Trainium, Китай с Huawei Ascend и SMIC, AMD тихо подбирается с MI300. Пока это не явная угроза — но если хотя бы один из альтернативных стеков дозреет до полного прода (а огромное количество ресурсов вкладывается, чтобы да), монополия cuda начнет трескаться.

Второй риск — классика для инфраструктурных бумов: перестроили. Дата-центры сейчас заливают деньгами как каналы в 1790-х: земля, бетон, трансформаторы, очереди на подключение к электросетям и аж атомные электростанции в качестве источников энергии. И все в расчете на «бесконечный AI-спрос». Но спрос — это не физика, это экономика, которая абсолютно безжалостна.

Слой 2 — Модели:

Обучение ^[7], инференс, оптимизации. То, что превращает мощности в ответы, которые нам так нравятся. Представители: OpenAI, Anthropic, Google. В этом слое пока есть ценность за счет наличия фронтир-моделей, но как только они перестанут сильно выделяться (а все движется именно туда), ценность утечет выше или ниже по стеку.

Здесь остается совсем мало пространства для маневров. DeepSeek-moment и весь последующий опенсорс выдают отличное качество за гораздо меньшую стоимость, а OpenAI сжигает миллиарды долларов в год и до сих пор не прибыльна. Пока инвесторы верят в будущее — это работает. Когда перестанут — может быть больно.

Слой 3 — Интеграции:

Подключение к реальности: данные, разработка и внедрение софта типа ии-агентов. Самый грязный слой — потому что здесь заканчивается чистая технология, которую можно измерить, и начинаются люди, внутренняя политика и перекидывание ответственности. «А юристы еще не утвердили», «а безопасники не одобрили», «а кластер еще не собрали». Огромное количество AI-инициатив спотыкается о людей и legacy-системы — и там же умирает. А каждый недоехавший до прода проект снижает спрос и немного дискредитирует саму технологию.

Это самая опасная зона. Тысячи стартапов, суть которых — быть специализированной оберткой над GPT. Нет собственной модели, нет данных, нет боли ^[8] за отказ от них. Весь бизнес может испариться, если флагманы выпустят тоже самое. Да, есть деньги в моменте и в интеграции за проекты, консалтинге, но здесь линейный рост с высоким риском.

Слой 4 — Интерфейс и захват стоимости:

Самый сложный слой. Здесь те, кто контролирует интерфейс к AI — точку, через которую пользователь вообще попадает к моделям. Microsoft с Office, Apple с айфоном и так далее. Им не нужно делать лучший AI — достаточно встроить «достаточно хороший» в продукт, от которого клиент уже не может отказаться. Захват стоимости — это не про технологию, это про право выставлять счет и возможность удерживать клиента, даже если конкурент дешевле и лучше.

Здесь есть немалый риск изменения нашего основного интерфейса: если AI радикально изменит наш способ взаимодействия — голос вместо экрана, агенты вместо приложений — текущие захваты могут обесцениться, и это уже частично происходит.

Показательный пример — AI-кодинг. Cursor долгое время казался победителем: удобный интерфейс, бешеные вайб-кодеры и абсолютно эталонный захват ценности через точку входа. А потом появился Claude Code и Codex — владельцы моделей пришли в слой, который казался защищенным, и сделали все лучше. Кто-то хочет пользоваться Cursor после Codex и Claude Code? Я точно не вернусь.

А что говорят деньги?

Механику пузырей разобрали. Слои разложили. Теперь — к тем, кто подписывает все эти чеки.

Я специально отбирал мнения тех, кто не внутри индустрии — а близко или снаружи. Почему? Потому что YouTube — это не кухня и не баня с пацанами. Это огромная площадка для донесения идей, а люди, которым нужно привлекать раунды по 100 миллиардов, далеко не всегда скажут на камеру то, что сказали бы вам за пивом. Это не ложь, это работа у них такая — продавать будущее. Конечно, за управленцев деньгам никто свечку тоже не держал, но им все равно проще говорить свое мнение.

И эти мнения я попытался сгруппировать и получилось 6 вайб-школ. Почему именно вайб-школы? Потому что детали — сроки, цифры, конкретные ставки — у всех совершенно разные. Но интонация, картина мира, настроение и ощущение того, куда все катится — похожи.

Почему настолько много разных мнений? Ну, потому что AI действительно мощная штука на пересечении технологий, физики, денег, доминирования в геополитике и человеческой психики. И будем честны — она может затронуть все сферы нашей жизнедеятельности, а сама технология — вызывает дьявольскую зависимость.

Поехали!

0) Геополитики: «это Манхэттенский проект»

У них в голове не P&L, а кто будет наверху пищевой цепочки. Если AI усиливает армию, экономику и управление — его строят, даже если окупаемость туманная. Потому что цена за «не построить» будет выше. Тут вообще не считают и не мыслят ROI, а вайб простой: да, дорого. Да, больше половины — мусор. Но если мы не построим первыми, построят другие. Вопрос «а окупится ли дата-центр?» здесь звучит как «а окупится ли авианосец?». Не окупится, он не для прибыли, это какие-то детские вопросы и AI здесь не продукт.

Попробуйте оценить chatGPT не с точки зрения ^[9] продукта, а с точки зрения гос разведки: эта штука реально позволяет залезать прямо в головы людей всего мира, понимать их изнутри, пылесосить идеи и раздавать нужные советы. «А как помириться с соседом?», «построй мои планы на год», «вот мои документы с работы», «вот все мои анализы» — это страшная штука.

И тут важно: даже если это пузырь — государства умеют спонсировать пузыри десятилетиями. ̶О̶с̶о̶б̶е̶н̶н̶о̶ ̶е̶с̶л̶и̶ ̶и̶м̶ ̶э̶т̶о̶ ̶н̶р̶а̶в̶и̶т̶с̶я̶.

1) Техно-быки: «Это электричество 2.0»

Они видят очевидный прогресс и растущий спрос — и делают простую ставку: если технология реально поднимает производительность кого угодно, то рынок огромен.

Сравнение с электричеством у них не для красоты: электричество — технология-универсал, которая проникает во все отрасли и меняет все, к чему прикасается — ровно так же, как это делает AI. Они недооценивают, как долго и дорого превращать «возможность» в «массовое применение». Но их сила в том, что прогресс реален, спрос не выдуман, а технология действительно мощная.

Вайб: да, оценки слишком высокие. Да, не все выживут. Но против прогресса точно не выигрывают. А что насчет роботов? Видели нынешних гуманоидов? Им не хватает одного — мозгов. И LLM уже стали этими мозгами, и тогда начнется следующий цикл: новые восторги, новые применения, новые раунды. Физический мир пока не тронут, но это будет самый большой рынок из всех.

2) Материалисты: «Ребят, вы в курсе про физику?»

Тут не философия, а инфраструктура: энергия, сети, охлаждение, разрешения, вода, земля.

Софт масштабируется за ночь, а физический мир — нет. Трансформаторы заказывают за два года, электростанции не рисуются в Figma, а атомные проекты могут занимать десятилетия. Пока все считают параметры моделей, эти люди считают мегаватты.

И деньги тут другие. Дата-центр — это не раунд на салфетке, а миллиарды в бетон и медь. Если спрос не придет или придет позже — это не «пивот», а тяжелая недвижимость, которая жрет электричество и не приносит выручку. Оптоволокно 2000-х и телефонные линии начала века они помнят хорошо и им это не нравится.

Вайб: хотите масштаб — постройте сначала электростанцию, а потом поговорим про AGI. AI для них не код и не модели, а огромная стройка.

3) Скептики ROI: «Капекс — это не выручка»

Они не спорят с тем, что AI работает. Они спрашивают: а где бабки?

Любимая боль — пилоты, которые не превращаются в прод и кэш-машину. Данные грязные, всюду легаси, DWH либо нет, либо построен на бумажном каталоге как в библиотеке детства, всюду сопротивление, а ответственность брать никто не хочет. Красивая демка на совете директоров — и ничего через полгода. Логика простая: возле метро продают шаурму — вот это выручка. А ваша где? Какие «еще GPU и 10 ставок»? Где бабки?

Вайб: покажите не пилот, а P&L, тогда поговорим.

4) Ликвидные циники: «Вы просто не понимаете, что такое ставка»

Скептики ROI копаются в пилотах и P&L. Эти ребята смотрят на один график — ставку ФРС. Им плевать на любую демку.

Логика простая: при нулевых ставках любая история про будущее очень привлекательна. Когда деньги бесплатные — можно говорить про будущее и годами расти без прибыли. При пяти процентах все переворачивается: покажи кэш или умри.

И вот что они видят: тот же AI, те же модели, те же обещания — но раунды сдулись, мультипликаторы сжались, а стартапы 2021-го года либо режут косты, либо ищут «стратегов», либо ищут покупателей с огромными скидками. Технология не изменилась, ничего не изменилось, но все изменила цена денег.

Вайб: ̶с̶т̶а̶р̶т̶а̶п̶е̶р̶ы̶ ̶ч̶т̶о̶ ̶с̶ ̶е̶б̶л̶о̶м̶ хватит обсуждать нейросети, откройте терминал и посмотрите на трежерис. AI это хорошая технология (наверное), но она производная от стоимости капитала.

5) Экзистенциалисты: «А если мы потеряем контроль?»

Их не любят на тусовках, потому что они всем портят настроение. Но их слушают регуляторы. Их оптика другая: не «сколько заработаем», а «какая цена ошибки».

Логика: технология, которую мы не до конца понимаем, масштабируется быстрее, чем наша способность ее контролировать и понимать. Мы с трудом понимаем логику принятия решений — а уже встраиваем это в медицину, финансы, оборону.

Их не волнует, лопнет ли пузырь. Их волнует, что будет, если он не лопнет.

Вайб: вы обсуждаете мультипликаторы, а мы — будет ли кому их считать через двадцать лет, потому что у нас тут ящик Пандоры.

Технические скептики и тихие прагматики

А ещё есть те, кто вообще не играет в предсказания. Технические скептики разбирают архитектуру и видят ограничения. Их вопрос: а что если LLM — это уже потолок технологии? И что галлюцинации — это архитектура?

Тихим прагматикам вообще плевать на AGI и пузыри — они внедряют AI в документооборот и колл-центры, считают ROI за квартал и не читают пугалки из твиттера.

Два параллельных AI, существующих одновременно

И все же есть деталь, которая не дает мне покоя.

Пока в новостях обсуждаются триллионные инвестиции, геополитика и пузырь ли ИИ, вокруг происходит кое-что другое. Люди без миллионов, без дата-центров, без доступа к чипам просто находят узкую боль, делают обертку над чужим API, собирают поверх красивый интерфейс — и зарабатывают реальные деньги. Не в теории. А вот сейчас. Иногда — неприлично много по отношению к вложениям. Порог входа — почти нулевой. Цикл от идеи до выручки — недели. Инвестиции не нужны. И это самая демократичная волна технологического предпринимательства за всю историю.

И получается, что есть AI большого капитала: тяжелый, дорогой, политизированный, перегруженный ожиданиями. Корпорации и большие компании пытаются внедрить AI, разогнать всех людей и со сцен показываются красивые презентации по мультиагентным системам, но когда камера выключается, большинство устало признает, что все это оказалось очень сложно, не все и не всегда работает, все очень дорого, а ожидания были сильно выше.

И есть AI местной оппортунистики: быстрый, локальный, грязный, зарабатывающий здесь и сейчас. Когда люди обмазывают себя разными агентами, не думают про кибербезов и бухов, пишут баговый код проектов и идут их продавать через неделю за реальные деньги.

Когда небольшие конторки на игровых видеокартах разворачивают опенсурс и решают те задачи, которые без технологий не решили бы. Им не нужен ни OpenAI, ни все эти новые TPU, ни атомные станции и прочее — их ASR с LLM-as-a-Judge УЖЕ прекрасно работает на 5090 в собственной стойке в датацентре и бизнес доволен.

Зачем датацентры, фронтир модели, GPU, если через два года весь достаточный инференс будет в локальном устройстве? Или не будет?

Оба этих AI живут в одной вселенной, но подчиняются разным экономическим законам и и слабо пересекаются. Если смотреть сверху — рынок перегрет. Если снизу — возможностей слишком много, чтобы спать 8 часов по ночам.

Финал

Канальная мания оставила систему каналов. Железнодорожная — уничтожила миллионы надежд, но навсегда изменила жизнь людей. Радио обрушилось почти в ноль, но трансформировало медиа навсегда. Автомобили действительно пришли в каждый дом, а самолеты стали базовой потребностью. Доткомы сожгли 5 триллионов, но выжившие построили всю современную экономику.

Формула одна и та же: большинство в пузыре проигрывает, но технология неизбежно побеждает.

И когда «на Сен-Бартелеми будут пить меньше шампанского», это не значит, что «AI закончился». Это значит, что закончится праздник ожиданий, а останется скучная работа: стандарты, процессы, ответственность, комплаенс, юнит-экономика. AI станет не будущим, а услугой. Такой же услугой, как билет на самолет или чек за электричество дома.

Закончить свое исследование я хочу великолепной цитатой из мира финансов и инвестирования:

The four most expensive words in the English language are «this time it’s different.»

― Sir John Templeton

Спасибо!

Мой крафтовый тг-канальчик Agentic World ^[10] и другие статьи:

• Порулить браузером через LLM: пишем AI-агента в стиле «browser-use» на ванильной LLM без фреймворков ^[11]

• Бенчмарк качества распознавания речи (ASR) в телефонии: как мы сравниваемся с Whisper, GigaAM и T-One ^[12]

• От LangChain к LangGraph: детально разбираемся с фреймворками и всей Lang-экосистемой ^[13]

P.S.: я был на Сен-Бартсе в 2019 году, и там самый красивый аэропорт в мире и просто изумительный цвет моря ― у больших денег превосходный вкус ^[14].