Кейс DeepSeek изменит траты BigTech на ИИ. Какая компания наиболее готова к этому?

Крупнейшие технологические компании будут менять свой подход к инвестициям в искусственный интеллект, и появление новых «рассуждающих» моделей от китайской DeepSeek и американской OpenAI ускорит этот процесс, говорится в отчете Bloomberg Intelligence. По прогнозу аналитиков, компании будут фокусировать свои расходы на эксплуатации ИИ-моделей вместо их обучения. К 2032 году расходы крупнейших технологических компаний на искусственный интеллект могут превысить $500 млрд, подсчитали авторы отчета. 

Крупнейшие технологические компании, включая Microsoft, Amazon и Meta, в 2025 году потратят $371 млрд на центры обработки данных и вычислительные мощности для ИИ — это на 44% больше, чем годом ранее, подсчитали аналитики Bloomberg Intelligence. К 2032-му расходы могут вырасти до $525 млрд, причем темпы роста будут выше, чем ожидалось до триумфа нейросети от китайского стартапа DeepSeek, пишет Bloomberg.

При этом компании будут тратить на ИИ по-другому, чем сейчас, считают аналитики. Успех бесплатной ИИ-модели от DeepSeek, на создание которой, как утверждает компания, было потрачено меньше $6 млн подтолкнет BigTech к увеличению вложений в inference — процесс работы моделей после их обучения — и он станет самым быстрорастущим сегментом рынка генеративного ИИ, уверен аналитик Bloomberg Intelligence Мандип Сингх.

Раньше значительная часть инвестиций в ИИ направлялась в центры обработки данных и закупки чипов, используемых для обучения и разработки масштабных моделей. Сдвиг в структуре инвестиций ускорился с выходом новых моделей логического вывода — о1 от OpenAI и R1 от DeepSeek — они тратят больше времени на вычисление ответов, имитируя процесс человеческого мышления, объясняет аналитик. 

ИИ-модели логического вывода позволяют перераспределить расходы с этапа разработки на этап эксплуатации моделей. Вместе с тем это может привести к росту инвестиций и увеличению совокупных затрат на искусственный интеллект. Если в этом году расходы на обучение моделей составляют более 40% бюджетов технологических гигантов в сфере ИИ, то к 2032-му их доля сократится до 14%, в то время как инвестиции в inference могут составить почти половину всех затрат на ИИ, прогнозирует Bloomberg Intelligence. 

Из компаний лучше других к такому переходу готова Google, у которой есть собственные чипы, способные выполнять как обучение, так и inference, считает Сингх. В свою очередь такие компании, как Microsoft и Meta, которые в значительной степени полагаются на чипы Nvidia, могут столкнуться с меньшей гибкостью в этом процессе.

Китайский технологический стартап DeepSeek в январе выпустил новую модель чат-бота на основе ИИ, которая заставила инвесторов сомневаться в обоснованности заоблачных трат на искусственный интеллект, что спровоцировало панику на фондовом рынке. ИИ-помощник DeepSeek по некоторым параметрам работает не хуже существующих моделей, при этом в нескольких математических и логических тестах модель превзошла новейшую нейросеть OpenAI o1. Вместе с тем его создание обошлось значительно дешевле: DeepSeek заявила, что потратила всего $5,6 млн на обучение базовой модели. Хотя эта цифра не включает расходы на исследования и разработки, она резко контрастирует с миллиардными суммами, которые американские компании вкладывают в собственные модели ИИ.