#уроки
Машина без крыши в сильный дождь превращается в ванну на колесиках. Поэтому ее надо заботливо укрывать одеялком от дождя. Во дворе водятся два жизнерадостных пёселя, которые по любому поводу готовы пообниматься, даже если идет дождь. Это их никогда не останавливало. И вот иду я с зонтиком в одной руке, одеялом для машины в другой и налетают на меня эти два обалдуя, норовя обеими лапами каждый прижать к сердцу и лизнуть в нос. А у меня лап, чтобы отбиваться не осталось. Для борьбы с животными остается русский язык. Оружие мощное, но в целом безвредное. Родная речь не разрушает собак, они лишь немного приседают, притворяются, что понимают только грузинский и, конечно, не сдаются. Меж тем по деревне разлетаются мои вопли, и соседи ошибочно принимают быт блогера за скандал с убийством.
Не повторяйте ошибок других. Всегда ведь можно осознать ситуацию заранее и предпринять какие-то шаги, чтобы ошибки избежать. Большинство серьезных, но ошибочных решений легко предотвратить. Некоторые из них я приведу здесь, с примерами из повседневной нашей жизни.
1. Деньги заморожены в неликвидных активах. В 2008 эндоумент Гарвардского Университета столкнулся с финансовой проблемой. На бумаге фонд стоил 37 миллиардов. Но у него не было наличных, платить по счетам. Фонд увлекся инвестициями в частные компании и недвижимость. И, конечно, по закону подлости-Мерфи легко вытащить наличные не получилось. Фонд был вынужден продать часть вложений по бросовым ценам на импровизированной гаражной распродаже. Пример как легко узнаваемый (множество людей вкладывают все свои деньги в активы, которые не так просто реализовать по честной цене, квартиры, бизнесы), так и легко предотвращаемый – подумать заранее о распределении активов, позаботиться о подушке безопасности.
2. Слишком много вложено в один актив. Это вариация первой ошибки. И пример ровно такой же. Часто все состояние семьи сосредоточено в одном большом активе. Будь то собственный бизнес или квартира (дом). И если с бизнесом еще что-то можно сделать, то с единственной квартирой, в которой живешь…решение непростое.
Если же этот актив, с большим перевесом, это акции – тут немного проще. Можно продать или сократить позицию. Многие тут начинают волноваться о налогах (об этом тоже будет ниже). Но не обязательно принимать бинарное решение. Можно постепенно сокращать позицию в течение нескольких месяцев/лет.
3. Выбирать «интересные» инвестиции. Владеть простым, сбалансированым инвестиционным портфелем скучно. А вокруг тысячи возможностей для инвестирования. И естественно, люди хотят чего-то поинтереснее, пытаясь выбрать либо известные всем имена, либо наоборот «скрытые» от всех варианты. Согласно исследованию «The New York Times» такие инвестиции обычно приносят меньший доход, так как связаны с бОльшими расходами фондов, и часто необъяснимыми затратами на поддержание управляющих компаний. У кого из вас есть в портфеле компания, про которую вы где-то услышали (уже не помните где), вы ее купили, но уже не помните зачем. При этом она не показывает значительных прибылей, но и убытков тоже. И просто висит в портфеле.
Продолжение следует...
Машина без крыши в сильный дождь превращается в ванну на колесиках. Поэтому ее надо заботливо укрывать одеялком от дождя. Во дворе водятся два жизнерадостных пёселя, которые по любому поводу готовы пообниматься, даже если идет дождь. Это их никогда не останавливало. И вот иду я с зонтиком в одной руке, одеялом для машины в другой и налетают на меня эти два обалдуя, норовя обеими лапами каждый прижать к сердцу и лизнуть в нос. А у меня лап, чтобы отбиваться не осталось. Для борьбы с животными остается русский язык. Оружие мощное, но в целом безвредное. Родная речь не разрушает собак, они лишь немного приседают, притворяются, что понимают только грузинский и, конечно, не сдаются. Меж тем по деревне разлетаются мои вопли, и соседи ошибочно принимают быт блогера за скандал с убийством.
Не повторяйте ошибок других. Всегда ведь можно осознать ситуацию заранее и предпринять какие-то шаги, чтобы ошибки избежать. Большинство серьезных, но ошибочных решений легко предотвратить. Некоторые из них я приведу здесь, с примерами из повседневной нашей жизни.
1. Деньги заморожены в неликвидных активах. В 2008 эндоумент Гарвардского Университета столкнулся с финансовой проблемой. На бумаге фонд стоил 37 миллиардов. Но у него не было наличных, платить по счетам. Фонд увлекся инвестициями в частные компании и недвижимость. И, конечно, по закону подлости-Мерфи легко вытащить наличные не получилось. Фонд был вынужден продать часть вложений по бросовым ценам на импровизированной гаражной распродаже. Пример как легко узнаваемый (множество людей вкладывают все свои деньги в активы, которые не так просто реализовать по честной цене, квартиры, бизнесы), так и легко предотвращаемый – подумать заранее о распределении активов, позаботиться о подушке безопасности.
2. Слишком много вложено в один актив. Это вариация первой ошибки. И пример ровно такой же. Часто все состояние семьи сосредоточено в одном большом активе. Будь то собственный бизнес или квартира (дом). И если с бизнесом еще что-то можно сделать, то с единственной квартирой, в которой живешь…решение непростое.
Если же этот актив, с большим перевесом, это акции – тут немного проще. Можно продать или сократить позицию. Многие тут начинают волноваться о налогах (об этом тоже будет ниже). Но не обязательно принимать бинарное решение. Можно постепенно сокращать позицию в течение нескольких месяцев/лет.
3. Выбирать «интересные» инвестиции. Владеть простым, сбалансированым инвестиционным портфелем скучно. А вокруг тысячи возможностей для инвестирования. И естественно, люди хотят чего-то поинтереснее, пытаясь выбрать либо известные всем имена, либо наоборот «скрытые» от всех варианты. Согласно исследованию «The New York Times» такие инвестиции обычно приносят меньший доход, так как связаны с бОльшими расходами фондов, и часто необъяснимыми затратами на поддержание управляющих компаний. У кого из вас есть в портфеле компания, про которую вы где-то услышали (уже не помните где), вы ее купили, но уже не помните зачем. При этом она не показывает значительных прибылей, но и убытков тоже. И просто висит в портфеле.
Продолжение следует...
#уроки
Никогда не позволяй финансовому советнику определять сколько процентов Тесла должно быть в твоем портфеле. Ведь всем известно, что процентовка определяется сердцем. А доходность портфеля - силой твоей тяги к Маргарите на пляже в тропиках!
Продолжаем об ошибках, которых можно избежать, но не у всех получается.
4. Платить слишком мало налогов. Звучит странно, правда? Пока не начнешь разбираться, как устроены налоги. В большинстве стран инвестор может позволить себе один раз в конце года продать прибыльные позиции и одновременно продать убыточные позиции. Это называется «tax harvesting» (урожай с налогов). Потому что убыточные позиции компенсируют прибыльные и налог получается не таким высоким. В то же время, инвестор избавляется от позиций, которые по каким-то причинам приносят убытки или стали не нужны.
В Казахстане же система налогообложения уникальна (пока). Такую операцию провести нельзя, а значит, она не имеет смысла. И в этом случае, имеет смысл подумать, как будет развиваться система налогообложения дальше. Уже были попытки поднять НДС, уже отменены самые простые и дешевые налоговые варианты для бизнеса, что подтверждает факт: правительству не хватает денег. Оставим за скобками вопрос, куда они их девают. Опираемся на факты и приходим к выводу, что налоги будут повышаться. Даже если со временем введут возможность сальдирования убытков и прибыли, это все равно приведет к необходимости компенсировать выпадающие доходы бюджета. И текущий налог 10% от прибыли будет повышен. А значит, по-моему, было бы правильнее оплатить налог на прибыль сейчас, а не к тому времени, когда вы соберетесь выходить на пенсию, и чтобы постепенно распродавать портфель вам нужно постоянно платить налог на прибыль (который будет выше, и возможно значительно выше к тому времени).
5. Действовать основываясь на новостях. Слушаю ли я новости? Конечно. Принимаю ли я во внимание новости, когда инвестирую? Конечно нет. Дело в том, что между новостями и вашими инвестиционными планами есть одна существенная разница. Новости говорят о событиях краткосрочных, горячих именно сейчас. Тогда как ваш инвестиционный план построен на долгосрочных целях и задачах. Все, о чем говорят комментаторы рынка нацелено на то, чтобы привлечь ваше внимание и создать бурю в стакане воды. В том числе, чтобы заставить вас «торговать на новостях», что хорошо для брокеров и биржевой индустрии в целом, но плохо лично для вас.
К действиям на новостях можно отнести любые развернутые рассказы/истории о компаниях, их создателях и истории. Почему мы любим истории? Потому что они часто близки к нашей жизни, они захватывают, нам нравится следовать фабуле и ждать развязки. Так, многие из вас читают только первые два абзаца моих постов, потому что им нравится история. Но цены на акции складываются из многих факторов: из новостей, фундаментальных данных и настроениях инвесторов. И угадать этот микс заранее почти невозможно. Поэтому придавать важное значение истории, которую вы узнали о компании – это ошибка.
6. Действовать на основе недавних событий на рынке. Так как вы читаете этот канал, вам всем давно известно, что цена акции компании – это более или менее цена всей будущей прибыли компании. Исходя из этого, (а тем из вас, кто, в отличие от меня любит математику и помнит наизусть формулу бессрочного потока выплат, это и вовсе очевидно), краткосрочные события не могут серьезно повлиять на фундаментальную оценку компании.
Никогда не позволяй финансовому советнику определять сколько процентов Тесла должно быть в твоем портфеле. Ведь всем известно, что процентовка определяется сердцем. А доходность портфеля - силой твоей тяги к Маргарите на пляже в тропиках!
Продолжаем об ошибках, которых можно избежать, но не у всех получается.
4. Платить слишком мало налогов. Звучит странно, правда? Пока не начнешь разбираться, как устроены налоги. В большинстве стран инвестор может позволить себе один раз в конце года продать прибыльные позиции и одновременно продать убыточные позиции. Это называется «tax harvesting» (урожай с налогов). Потому что убыточные позиции компенсируют прибыльные и налог получается не таким высоким. В то же время, инвестор избавляется от позиций, которые по каким-то причинам приносят убытки или стали не нужны.
В Казахстане же система налогообложения уникальна (пока). Такую операцию провести нельзя, а значит, она не имеет смысла. И в этом случае, имеет смысл подумать, как будет развиваться система налогообложения дальше. Уже были попытки поднять НДС, уже отменены самые простые и дешевые налоговые варианты для бизнеса, что подтверждает факт: правительству не хватает денег. Оставим за скобками вопрос, куда они их девают. Опираемся на факты и приходим к выводу, что налоги будут повышаться. Даже если со временем введут возможность сальдирования убытков и прибыли, это все равно приведет к необходимости компенсировать выпадающие доходы бюджета. И текущий налог 10% от прибыли будет повышен. А значит, по-моему, было бы правильнее оплатить налог на прибыль сейчас, а не к тому времени, когда вы соберетесь выходить на пенсию, и чтобы постепенно распродавать портфель вам нужно постоянно платить налог на прибыль (который будет выше, и возможно значительно выше к тому времени).
5. Действовать основываясь на новостях. Слушаю ли я новости? Конечно. Принимаю ли я во внимание новости, когда инвестирую? Конечно нет. Дело в том, что между новостями и вашими инвестиционными планами есть одна существенная разница. Новости говорят о событиях краткосрочных, горячих именно сейчас. Тогда как ваш инвестиционный план построен на долгосрочных целях и задачах. Все, о чем говорят комментаторы рынка нацелено на то, чтобы привлечь ваше внимание и создать бурю в стакане воды. В том числе, чтобы заставить вас «торговать на новостях», что хорошо для брокеров и биржевой индустрии в целом, но плохо лично для вас.
К действиям на новостях можно отнести любые развернутые рассказы/истории о компаниях, их создателях и истории. Почему мы любим истории? Потому что они часто близки к нашей жизни, они захватывают, нам нравится следовать фабуле и ждать развязки. Так, многие из вас читают только первые два абзаца моих постов, потому что им нравится история. Но цены на акции складываются из многих факторов: из новостей, фундаментальных данных и настроениях инвесторов. И угадать этот микс заранее почти невозможно. Поэтому придавать важное значение истории, которую вы узнали о компании – это ошибка.
6. Действовать на основе недавних событий на рынке. Так как вы читаете этот канал, вам всем давно известно, что цена акции компании – это более или менее цена всей будущей прибыли компании. Исходя из этого, (а тем из вас, кто, в отличие от меня любит математику и помнит наизусть формулу бессрочного потока выплат, это и вовсе очевидно), краткосрочные события не могут серьезно повлиять на фундаментальную оценку компании.
Скажем, автомобильный гигант, вроде Мерседес, вынужден отозвать большую партию машин из-за возможного косяка в проектировании. Да, это дорогое упражнение, которое повлияет на прибыль в этом квартале, и в этом году. Но зная, что компания будет существовать и через 10 и через 30 лет, этот убыток будет совершенно незначительным по сравнению с потоком прибыли за эти будущие годы. А значит, резкое падение цены на фоне таких новостей не что иное, как реакция неопытных инвесторов (а также фондов, которые обязаны отчитываться о прибылях каждый квартал. А их руководителям, нужно показать хорошие цифры, иначе они не получат свой квартальный/годовой бонус. Все сводится опять к личным интересам, которые не совпадают с вашими).
#уроки
- Что такое успех?
- Это когда вы уже все, а остальные еще нет. Поэтому когда радуетесь за меня, постарайтесь не так громко скрипеть зубами. Вы все будете здесь же. Когда-нибудь чуть позже. Но так же счастливы. Главное - не свернуть с пути сейчас и четко понимать, где он, ваш путь.
Продолжаем об ошибках, которых можно избежать.
7. Действовать исходя из политических новостей. О да, этот вопрос очень часто задают на консультациях. «В этом году будут избирать президента США (России, Евросоюза, подставьте нужное). Может быть надо повременить с инвестициями?». На самом деле рынок очень мало зависит от смены партии в демократических режимах. В Штатах при обеих партиях рынок растет. На самом деле, лучше всего он растет в случае «разорванного» парламента. Когда ни одна партия не имеет решающего числа голосов в законодательном органе. Насчет автократий и диктатур мое мнение совершенно противоположно. Лучше в них не вкладывать совсем. Недавний пример с акциями России – лучшее тому доказательство. Обвалы технологических акций Китая – на мой взгляд, такой же пример, но тут многие могут поспорить. Да и трудно избежать Китая, инвестируя в ETF.
8. Последний пункт может показаться очень спорным для многих. И здесь я хотел бы почитать ваше мнение в комментариях. Я считаю, что инвестиции в детей должны быть точно так же мотивированы, как инвестиции в любой бизнес (акции). Эти инвестиции должны приносить положительную доходность. Нельзя, на мой взгляд, вкладывать в детей слишком много, потому что это не окупится никогда.
В странах развитого мира есть даже рейтинги университетов, показывающие насколько стоимость образования в них окупается со временем. И да, есть заведения, стоимость которых завышена и не окупится даже через 20 лет работы по специальности.
Если ваш ребенок не настроен учиться дальше, или просто еще не готов, возможно, не стоит тратить десятки тысяч долларов на его обучение в зарубежных университетах, чтобы он вернулся домой и пошел работать консультантом в Сулпак или кассиром в Пятерочку.
Но планировать эти расходы, когда у вас только появился ребенок, надо! Кто знает, может быть, вы родили нового Эйнштейна и те 20-30 тысяч, которые в не смогли накопить на его обучение задержат развитие всего человечества! Имейте совесть, думайте не только о себе!
- Что такое успех?
- Это когда вы уже все, а остальные еще нет. Поэтому когда радуетесь за меня, постарайтесь не так громко скрипеть зубами. Вы все будете здесь же. Когда-нибудь чуть позже. Но так же счастливы. Главное - не свернуть с пути сейчас и четко понимать, где он, ваш путь.
Продолжаем об ошибках, которых можно избежать.
7. Действовать исходя из политических новостей. О да, этот вопрос очень часто задают на консультациях. «В этом году будут избирать президента США (России, Евросоюза, подставьте нужное). Может быть надо повременить с инвестициями?». На самом деле рынок очень мало зависит от смены партии в демократических режимах. В Штатах при обеих партиях рынок растет. На самом деле, лучше всего он растет в случае «разорванного» парламента. Когда ни одна партия не имеет решающего числа голосов в законодательном органе. Насчет автократий и диктатур мое мнение совершенно противоположно. Лучше в них не вкладывать совсем. Недавний пример с акциями России – лучшее тому доказательство. Обвалы технологических акций Китая – на мой взгляд, такой же пример, но тут многие могут поспорить. Да и трудно избежать Китая, инвестируя в ETF.
8. Последний пункт может показаться очень спорным для многих. И здесь я хотел бы почитать ваше мнение в комментариях. Я считаю, что инвестиции в детей должны быть точно так же мотивированы, как инвестиции в любой бизнес (акции). Эти инвестиции должны приносить положительную доходность. Нельзя, на мой взгляд, вкладывать в детей слишком много, потому что это не окупится никогда.
В странах развитого мира есть даже рейтинги университетов, показывающие насколько стоимость образования в них окупается со временем. И да, есть заведения, стоимость которых завышена и не окупится даже через 20 лет работы по специальности.
Если ваш ребенок не настроен учиться дальше, или просто еще не готов, возможно, не стоит тратить десятки тысяч долларов на его обучение в зарубежных университетах, чтобы он вернулся домой и пошел работать консультантом в Сулпак или кассиром в Пятерочку.
Но планировать эти расходы, когда у вас только появился ребенок, надо! Кто знает, может быть, вы родили нового Эйнштейна и те 20-30 тысяч, которые в не смогли накопить на его обучение задержат развитие всего человечества! Имейте совесть, думайте не только о себе!
#тема
Давайте-ка дамы и господа замахнемся на большой пласт информации про ИИ. Это будет серия постов, можно читать каждый день и ждать продолжения, можно потом когда-то прочитать сразу все. Но, думаю, кусочками лучше, чтобы было время думать и делать выводы.
Если сравнивать два вида мышления, мужской и женский то можно сделать это через образы и картинки. Женская логика похожа на центральную дорогу где-нибудь во Вьетнаме или Пакистане. Грузовики, машины, рикши, велосипедисты и мотоциклисты носятся в разных направлениях, но при этом аварий нет, и все приезжают куда им надо. Мужская же логика и мышление похожи на караван в пустыне. Да, он спокойно и медленно идет по кратчайшей траектории между двумя точками. Но боже, как же скучно. Ветер завывает, солнце палит, песок на зубах, собаки лают, верблюды серют. Кошмар, короче таким быть.
Но как мы все знаем, в последнее время появилось новое направление мышления – искусственное. ИИ захватывает все больше пространства в головах. В том числе головах инвесторов. И что же нам теперь делать. Особенно тем из нас, у кого не оказалось в портфеле NVIDIA и других подобных ей взрывных компаний? И вообще, нужно ли инвестировать в ИИ, если он уже выглядит настоящим пузырем на рынке?
Словом «пузырь» очень часто разбрасываются в последнее время. Надо отметить, что по сравнению с другими «пузырями» прошлого, ИИ сейчас просто карлик. (график ниже, видите эту маленькую зеленую загогулину?)
Цены компаний, вовлеченных в эту сферу очень зависят от ожиданий, возлагаемых на эти компании. Они могут оправдаться, и значит, оправдать высокую текущую цену акций. Но при любом изменении в настроении инвесторов цены могут упасть очень быстро и, возможно, не восстановиться никогда.
Подумайте о Microsoft, Cisco, Amazon, Intel, Qualcomm в 2000-ых. Они обвалились так, что мама не горюй. И у них ушло 10 лет на восстановление. А некоторые не восстановились до сих пор после пузыря доткомов.
Но давайте рассмотрим аргументы за и против мнения, что ИИ это пузырь на рынке.
Конечно пузырь!
1. Применение еще не востребовано в таком объеме, в каком под него готовится инфраструктура. Центры обработки данных, специальные чипы, GPU и т.д. – все рассчитывается на взрывной рост спроса. А будет ли он? NVIDIA – хороший пример. Компания рассчитывает заработать 122 млрд в 2026 году и 138 млрд в 2027. Но кому они будут продавать чипы, если клиентов на такой объем не найдется?
2. Скорость разработок приводит к тому, что любой дурак может выйти на рынок с новой моделью ИИ и обогнать уже существующих игроков. Из внутренней переписки сотрудников гугла об ИИ утекла фраза «у нас нет непреодолимого преимущества (moat) и его нет у OpenAI». Но если нет этого преимущества, то откуда возьмется высокая маржа, заложенная сейчас в оценки компаний? Если разработчик делает продукт, в котором будет использоваться ИИ, зачем ему покупать дорогой доступ к ChatGPT, если он знает, что скоро выйдет новая модель конкурентов по цене в два раза ниже.
3. Высокая эффективность. Это еще одна причина, которая может убить развитие пузыря на рынке. Если генеративные модели будут становиться все более эффективными – им не потребуются такие значительные вычислительные мощности. А значит, все деньги вкинутые в развитие инфраструктуры сейчас – зависнут в ожидании спроса. И оценки облачных и чиповых компаний рухнут. (Хотя это будет положительный сигнал для разработчиков и пользователей)
4. Потребность в электроэнергии. Если спрос на ИИ будет развиваться так, как сейчас предсказывают, эта сфера начнет потреблять значительно больше электроэнергии. Уже сейчас ЦОДы потребляют 1% мировой энергетики. А что если эта доля вырастет до 5% или 10%? Цены на энергию подскочат, а значит маржа всех компаний, вовлеченных в ИИ упадет. Что приведет к краху акций.
Давайте-ка дамы и господа замахнемся на большой пласт информации про ИИ. Это будет серия постов, можно читать каждый день и ждать продолжения, можно потом когда-то прочитать сразу все. Но, думаю, кусочками лучше, чтобы было время думать и делать выводы.
Если сравнивать два вида мышления, мужской и женский то можно сделать это через образы и картинки. Женская логика похожа на центральную дорогу где-нибудь во Вьетнаме или Пакистане. Грузовики, машины, рикши, велосипедисты и мотоциклисты носятся в разных направлениях, но при этом аварий нет, и все приезжают куда им надо. Мужская же логика и мышление похожи на караван в пустыне. Да, он спокойно и медленно идет по кратчайшей траектории между двумя точками. Но боже, как же скучно. Ветер завывает, солнце палит, песок на зубах, собаки лают, верблюды серют. Кошмар, короче таким быть.
Но как мы все знаем, в последнее время появилось новое направление мышления – искусственное. ИИ захватывает все больше пространства в головах. В том числе головах инвесторов. И что же нам теперь делать. Особенно тем из нас, у кого не оказалось в портфеле NVIDIA и других подобных ей взрывных компаний? И вообще, нужно ли инвестировать в ИИ, если он уже выглядит настоящим пузырем на рынке?
Словом «пузырь» очень часто разбрасываются в последнее время. Надо отметить, что по сравнению с другими «пузырями» прошлого, ИИ сейчас просто карлик. (график ниже, видите эту маленькую зеленую загогулину?)
Цены компаний, вовлеченных в эту сферу очень зависят от ожиданий, возлагаемых на эти компании. Они могут оправдаться, и значит, оправдать высокую текущую цену акций. Но при любом изменении в настроении инвесторов цены могут упасть очень быстро и, возможно, не восстановиться никогда.
Подумайте о Microsoft, Cisco, Amazon, Intel, Qualcomm в 2000-ых. Они обвалились так, что мама не горюй. И у них ушло 10 лет на восстановление. А некоторые не восстановились до сих пор после пузыря доткомов.
Но давайте рассмотрим аргументы за и против мнения, что ИИ это пузырь на рынке.
Конечно пузырь!
1. Применение еще не востребовано в таком объеме, в каком под него готовится инфраструктура. Центры обработки данных, специальные чипы, GPU и т.д. – все рассчитывается на взрывной рост спроса. А будет ли он? NVIDIA – хороший пример. Компания рассчитывает заработать 122 млрд в 2026 году и 138 млрд в 2027. Но кому они будут продавать чипы, если клиентов на такой объем не найдется?
2. Скорость разработок приводит к тому, что любой дурак может выйти на рынок с новой моделью ИИ и обогнать уже существующих игроков. Из внутренней переписки сотрудников гугла об ИИ утекла фраза «у нас нет непреодолимого преимущества (moat) и его нет у OpenAI». Но если нет этого преимущества, то откуда возьмется высокая маржа, заложенная сейчас в оценки компаний? Если разработчик делает продукт, в котором будет использоваться ИИ, зачем ему покупать дорогой доступ к ChatGPT, если он знает, что скоро выйдет новая модель конкурентов по цене в два раза ниже.
3. Высокая эффективность. Это еще одна причина, которая может убить развитие пузыря на рынке. Если генеративные модели будут становиться все более эффективными – им не потребуются такие значительные вычислительные мощности. А значит, все деньги вкинутые в развитие инфраструктуры сейчас – зависнут в ожидании спроса. И оценки облачных и чиповых компаний рухнут. (Хотя это будет положительный сигнал для разработчиков и пользователей)
4. Потребность в электроэнергии. Если спрос на ИИ будет развиваться так, как сейчас предсказывают, эта сфера начнет потреблять значительно больше электроэнергии. Уже сейчас ЦОДы потребляют 1% мировой энергетики. А что если эта доля вырастет до 5% или 10%? Цены на энергию подскочат, а значит маржа всех компаний, вовлеченных в ИИ упадет. Что приведет к краху акций.
5. Увольнений будет больше, чем создаваемых новых вакансий. Пока тренд выглядит так, что множество белых воротничков потеряют работу и будут заменены ИИ. При этом, предполагается, что работа с ИИ будет требовать других специалистов и новые вакансии будут создаваться параллельно. Но пока этот процесс не равномерный. И если увольнения будут значительно опрережать создание новых рабочих мест – это приведет к тому, что компании-потребители ИИ будут меньше инвестировать в своих сотрудников и со временем, потеряют возможность дальнейшего развития в сфере ИИ и пока они спохватятся, на рынке образуется провал в продажах ИИ, а значит в оценках компаний.
Продолжение следует...
Продолжение следует...
#тема
Итак, продолжаем тему ИИ. В прошлом посте я привел аргументы за то, что это все таки пузырь и ничего хорошего нам не светит. Сейчас рассмотрим аргументы за то, что это просто новая технология и она развивается по нормальному графику развития любой технологии (график ниже).
Аргументы за то, что «не-не, тусовка только начинается, все будет хорошо».
Рассмотрим возражения и доводы за то, что ИИ только зарождается и будет способствовать росту экономики в целом, а значит, поддержит высокие оценки компаний, вовлеченных в его развитие.
1. Мы находимся в самом начале пути ИИ, когда он станет причиной ускорения роста экономии. Это одно из заявлений о перспективах ИИ. И есть много возможностей, как это может произойти:
a. Эффективность ИИ приведет к снижению затрат как производителей, так и пользователей, что увеличит их прибыльность, а значит возможности инвестировать в другие направления экономики.
b. ИИ развивается параллельно с другими технологиями (виртуальной реальностью, автоматизацией, роботизацией) и их синергии приведут к развитию еще не появившихся новых направлений экономики
c. ИИ ускорит и удешевит возможности выпуска на рынок новых продуктов, что не только расширит экономику, но и увеличит количество вакансий, а значит денег, а значит еще больше развития экономики.
d. Все это является циклом развития любой новой технологии, что приводит в дальнешем к инновациям, новым инвестициям, и в итоге бОльшему потреблению.
2. Лидеры рынка ИИ сейчас сидят на гигантских накопленных деньгах. И если эти компании продолжают видеть возможности роста рынка, они будут продолжать инвестировать в него. В 2023 году запасы наличных у Великолепной Семерки достигли 300 млрд, и 100 млрд добавились к ним всего за один последний год.
Голдман Сакс считает, что рынок ИИ находится все еще в начальном периоде развития и ему предстоит развиваться быстрыми темпами еще много лет.
Один из лидеров OpenAI, Сэм Альтман сейчас пытается собрать на рынке 7 триллионов долларов для запуска нового бизнеса производства чипов, специально для ИИ. Если у него это получится, до выпуска первых чипов еще пройдет много лет, но это будет лучшим подтверждением, насколько рынок верит в ИИ.
3. Нехватка рабочей силы. Часть аналитиков считает, что на многих развитых рынках возникает значительная нехватка рабочей силы, которая может быть решена только ИИ и автоматизацией. Что подтверждает необходимость развития текущей инфраструктуры для ИИ, так как спрос будет только нарастать.
4. Корпорации вынуждены вкладываться в ИИ. При этом эти интересы обычно описываются как экзистенциальный кризис. Все или ничего. Все знают, что такое дизрапторы. И все понимают, что любой бизнес может быть разорван пополам новой технологией и если не успеть за развитием, можно тушить свет в цехах уже сейчас.
Итак, да, существует множество рисков для индустрии ИИ. И любой из них может реализоваться и привести к лопнувшему пузырю. Но если этого не произойдет, и ИИ это просто новая технология, которая высоко оценена рынком и будет планомерно развиваться дальше – то сдутия пузыря не произойдет, он будет проходить свои циклы развития технологии. Ведь сам по себе вертикальный взлет оценок, совпадающий с хайпом еще не значит, что это пузырь, не подкрепленный ничем.
Ну и замануха на следующую неделю - думаю мы рассмотрим возможности развития этой темы и как подходить к выбору акций, если вы всей этой бодягой интересуетесь. А интересоваться вы должны, не только как инвесторы, но и как просто образованные люди. На тусовках же надо о чем то разговаривать :)
Итак, продолжаем тему ИИ. В прошлом посте я привел аргументы за то, что это все таки пузырь и ничего хорошего нам не светит. Сейчас рассмотрим аргументы за то, что это просто новая технология и она развивается по нормальному графику развития любой технологии (график ниже).
Аргументы за то, что «не-не, тусовка только начинается, все будет хорошо».
Рассмотрим возражения и доводы за то, что ИИ только зарождается и будет способствовать росту экономики в целом, а значит, поддержит высокие оценки компаний, вовлеченных в его развитие.
1. Мы находимся в самом начале пути ИИ, когда он станет причиной ускорения роста экономии. Это одно из заявлений о перспективах ИИ. И есть много возможностей, как это может произойти:
a. Эффективность ИИ приведет к снижению затрат как производителей, так и пользователей, что увеличит их прибыльность, а значит возможности инвестировать в другие направления экономики.
b. ИИ развивается параллельно с другими технологиями (виртуальной реальностью, автоматизацией, роботизацией) и их синергии приведут к развитию еще не появившихся новых направлений экономики
c. ИИ ускорит и удешевит возможности выпуска на рынок новых продуктов, что не только расширит экономику, но и увеличит количество вакансий, а значит денег, а значит еще больше развития экономики.
d. Все это является циклом развития любой новой технологии, что приводит в дальнешем к инновациям, новым инвестициям, и в итоге бОльшему потреблению.
2. Лидеры рынка ИИ сейчас сидят на гигантских накопленных деньгах. И если эти компании продолжают видеть возможности роста рынка, они будут продолжать инвестировать в него. В 2023 году запасы наличных у Великолепной Семерки достигли 300 млрд, и 100 млрд добавились к ним всего за один последний год.
Голдман Сакс считает, что рынок ИИ находится все еще в начальном периоде развития и ему предстоит развиваться быстрыми темпами еще много лет.
Один из лидеров OpenAI, Сэм Альтман сейчас пытается собрать на рынке 7 триллионов долларов для запуска нового бизнеса производства чипов, специально для ИИ. Если у него это получится, до выпуска первых чипов еще пройдет много лет, но это будет лучшим подтверждением, насколько рынок верит в ИИ.
3. Нехватка рабочей силы. Часть аналитиков считает, что на многих развитых рынках возникает значительная нехватка рабочей силы, которая может быть решена только ИИ и автоматизацией. Что подтверждает необходимость развития текущей инфраструктуры для ИИ, так как спрос будет только нарастать.
4. Корпорации вынуждены вкладываться в ИИ. При этом эти интересы обычно описываются как экзистенциальный кризис. Все или ничего. Все знают, что такое дизрапторы. И все понимают, что любой бизнес может быть разорван пополам новой технологией и если не успеть за развитием, можно тушить свет в цехах уже сейчас.
Итак, да, существует множество рисков для индустрии ИИ. И любой из них может реализоваться и привести к лопнувшему пузырю. Но если этого не произойдет, и ИИ это просто новая технология, которая высоко оценена рынком и будет планомерно развиваться дальше – то сдутия пузыря не произойдет, он будет проходить свои циклы развития технологии. Ведь сам по себе вертикальный взлет оценок, совпадающий с хайпом еще не значит, что это пузырь, не подкрепленный ничем.
Ну и замануха на следующую неделю - думаю мы рассмотрим возможности развития этой темы и как подходить к выбору акций, если вы всей этой бодягой интересуетесь. А интересоваться вы должны, не только как инвесторы, но и как просто образованные люди. На тусовках же надо о чем то разговаривать :)
#тема
Независимо от того, что вы решили для себя относительно возможного раздутия «пузыря» акций Искусственного Интеллекта, нужно решать, что делать дальше с этой темой. Я полагаю, что эта технология сравнима с интернетом в 90-х и с развитием мобильных телефонов. Что как вы помните, (если вы достаточно старый, как я) привело сначала к кризису доткомов, а затем уже к появлению iPhone, который сшил обе технологии воедино, и с тех пор началось новое развитие. Более свежим примером можно считать технологии блокчейн, которые только начали свой путь. И вот мы теперь смотрим на ИИ и чешем репу, что делать с ним дальше.
Самое любопытное, что если оглядываться назад на другие, уже теперь зрелые технологии, то мы должны четко понимать, что, возможно, на этом раннем этапе компании, которые станут гигантами в этой сфере или еще не появились, или существуют в виде никому не известных, и не публичных стартапов. (Амазон, Нетфликс, FB в эпоху зарождения интернета). Так что может быть и не стоит прямо сейчас бежать и покупать лидеров сферы ИИ, а просто начать изучать эту сферу.
Но как сказал Сэм Альтман: «ИИ, возможно, приблизит нас к концу мира, но до тех пор будет много хороших компаний».
Так что нам необходимо рассмотреть строение этой отрасли экономики определить, где могут открываться возможности и какие риски с этим связаны. Нет сомнений в том, что ожидания от компаний в сфере ИИ высоки, что неизбежно приводит к высоким рискам. Итак, из чего состоит эта сфера и насколько рискован каждый ее слой.
Одним им способов наращивания своей позиции в сфере ИИ может быть концентрация на нижних уровнях технологий, где ожидания прибыльности компаний не так высоки (см. картинку после поста).
Эта градация уровней технологии предложена McKinsey и похожа, на градацию любых технологий (опять же, если вспомнить развитие мобильных телефонов). И тогда как сейчас все внимание рынка сосредоточено на трех нижних уровнях: железо, облачные платформы и сами генеративные модели, на самом деле основная ценность будет развита в трех более высоких уровнях: управление, приложения и сервисы. Достаточно помнить, что первые шаги интернета привели к взрывному развитию Cisco, тогда как настоящая ценность была захвачена Гуглом и Амазоном сильно позднее.
И действительно, в ближайшее время стоимость входа в нижние уровни этой пирамиды запретительно высока. Никто не может внезапно открыть завод по производству чипов (привет Сэм Альтман с его чеком 7 триллионов на завод). И поэтому мы должны предполагать, что на нижних уровнях по-прежнему будут доминировать гиганты индустрии. Глубокие карманы – ключевая характеристика. Но так-же логично предположить, что с развитием индустрии появятся возможности для более мелких компаний в развитии дополнительных сервисов и услуг, которые пока не очевидны на данном этапе.
Продолжение будет про каждый уровень технологий. Но уже завтра…
Независимо от того, что вы решили для себя относительно возможного раздутия «пузыря» акций Искусственного Интеллекта, нужно решать, что делать дальше с этой темой. Я полагаю, что эта технология сравнима с интернетом в 90-х и с развитием мобильных телефонов. Что как вы помните, (если вы достаточно старый, как я) привело сначала к кризису доткомов, а затем уже к появлению iPhone, который сшил обе технологии воедино, и с тех пор началось новое развитие. Более свежим примером можно считать технологии блокчейн, которые только начали свой путь. И вот мы теперь смотрим на ИИ и чешем репу, что делать с ним дальше.
Самое любопытное, что если оглядываться назад на другие, уже теперь зрелые технологии, то мы должны четко понимать, что, возможно, на этом раннем этапе компании, которые станут гигантами в этой сфере или еще не появились, или существуют в виде никому не известных, и не публичных стартапов. (Амазон, Нетфликс, FB в эпоху зарождения интернета). Так что может быть и не стоит прямо сейчас бежать и покупать лидеров сферы ИИ, а просто начать изучать эту сферу.
Но как сказал Сэм Альтман: «ИИ, возможно, приблизит нас к концу мира, но до тех пор будет много хороших компаний».
Так что нам необходимо рассмотреть строение этой отрасли экономики определить, где могут открываться возможности и какие риски с этим связаны. Нет сомнений в том, что ожидания от компаний в сфере ИИ высоки, что неизбежно приводит к высоким рискам. Итак, из чего состоит эта сфера и насколько рискован каждый ее слой.
Одним им способов наращивания своей позиции в сфере ИИ может быть концентрация на нижних уровнях технологий, где ожидания прибыльности компаний не так высоки (см. картинку после поста).
Эта градация уровней технологии предложена McKinsey и похожа, на градацию любых технологий (опять же, если вспомнить развитие мобильных телефонов). И тогда как сейчас все внимание рынка сосредоточено на трех нижних уровнях: железо, облачные платформы и сами генеративные модели, на самом деле основная ценность будет развита в трех более высоких уровнях: управление, приложения и сервисы. Достаточно помнить, что первые шаги интернета привели к взрывному развитию Cisco, тогда как настоящая ценность была захвачена Гуглом и Амазоном сильно позднее.
И действительно, в ближайшее время стоимость входа в нижние уровни этой пирамиды запретительно высока. Никто не может внезапно открыть завод по производству чипов (привет Сэм Альтман с его чеком 7 триллионов на завод). И поэтому мы должны предполагать, что на нижних уровнях по-прежнему будут доминировать гиганты индустрии. Глубокие карманы – ключевая характеристика. Но так-же логично предположить, что с развитием индустрии появятся возможности для более мелких компаний в развитии дополнительных сервисов и услуг, которые пока не очевидны на данном этапе.
Продолжение будет про каждый уровень технологий. Но уже завтра…
#тема
Итак, из чего состоят технологии ИИ и какие компании представлены в этих уровнях технологии. Чего от них ожидать и когда (или если) там появятся новые игроки. Или может быть мы недооцениваем старых.
Поехали…
Компьютерные технологии (железо). Самый нижний уровень технологии. См. картинку во вчерашнем посте.
LLM (large language models – большие языковые модели) используют огромное количество компьютерной мощности. В центре этих моделей – GPU, назовем их просто чипами для ИИ. Плюс центры обработки данных требуют кучу компьютерного и коммуникационного железа.
Возможности.
Nvidia – главный поставщик чипов для ИИ, так что неудивительно, что на ней сосредоточено все внимание рынка. Более незаметный игрок тут это AMD, а TSMC собственно производит все эти чипы. Другие компании, вовлеченные в этот сектор – это поставщики серверного и коммуникационного оборудования для этой сферы. Список включает в себя Super Micro Computer , Arista Networks , A10 Networks and Cisco.
Есть также компании полупроводников, которые также частично могут быть причислены к этой когорте. Это: ASML, Cadence и Synopsys.
Риски.
Нет сомнений, что Nvidia продаст огромную кучу чипов в этом и последующих годах. Риск заключается в том, что маржинальность этого бизнеса не будет соответствовать ожиданиям инвесторов, которые сейчас закладывают в цену баснословные прибыли. Но они могут не добраться до инвесторов в виде прибыли на акцию.
Для компаний, которые я перечислил в других, менее технологичных сферах (хотя нельзя сказать, что производство оборудования связи и серверов это так уж просто, но точно проще чем создание новых чипов) опасность заключается в том, что в технологии вшито недостаточно IP прав и технологии могут быть повторены. А значит, появится больше игроков, а значит маржинальность бизнеса будет падать.
Облачные платформы
Крупные технологические компании обеспечивают компьютерные мощности и облачные хранилища для использования большинства достижений, созданных за последнее десятилетие. И конечно, они тоже находятся в центре внимания тех, кто следит за развитием отрасли.
Возможности.
Крупнейшие поставщики облачных технологий имеют огромные возможности в сфере ИИ. У них есть ресурсы и капиталы для развития собственных моделей, и даже десятки миллионов клиентов, которым можно продавать новые ИИ сервисы. Но им, конечно, нужно поработать нас сокращением собственных расходов.
Есть компании, сосредоточенные на строительстве или владении ключевой физической инфраструктурой. Некоторые из них относятся к REIT- ам: Eqinix, First Realty Trust, American Tower Corporation. Другим примером может быть гигант частных инвестиций Blackstone, который вливает 25 млрд в сеть дата-центров, разработанных специально под ИИ.
Риски
Крупные технологические компании имеют одно серьезное преимущество: их бизнес очень диверсифицирован. Тем не менее, они не избегут серьезного удара по оценкам, если ИИ не оправдает надежд, возложенных на него. Что касается компаний недвижимости, существует риск, что их на их оценки больше влияет хайп, чем фундаментальные показатели, поэтому, лучше четко понимать выкладки аналитиков и обращать внимание на голые факты, а не на хаотичное настроение инвесторов.
Итак, из чего состоят технологии ИИ и какие компании представлены в этих уровнях технологии. Чего от них ожидать и когда (или если) там появятся новые игроки. Или может быть мы недооцениваем старых.
Поехали…
Компьютерные технологии (железо). Самый нижний уровень технологии. См. картинку во вчерашнем посте.
LLM (large language models – большие языковые модели) используют огромное количество компьютерной мощности. В центре этих моделей – GPU, назовем их просто чипами для ИИ. Плюс центры обработки данных требуют кучу компьютерного и коммуникационного железа.
Возможности.
Nvidia – главный поставщик чипов для ИИ, так что неудивительно, что на ней сосредоточено все внимание рынка. Более незаметный игрок тут это AMD, а TSMC собственно производит все эти чипы. Другие компании, вовлеченные в этот сектор – это поставщики серверного и коммуникационного оборудования для этой сферы. Список включает в себя Super Micro Computer , Arista Networks , A10 Networks and Cisco.
Есть также компании полупроводников, которые также частично могут быть причислены к этой когорте. Это: ASML, Cadence и Synopsys.
Риски.
Нет сомнений, что Nvidia продаст огромную кучу чипов в этом и последующих годах. Риск заключается в том, что маржинальность этого бизнеса не будет соответствовать ожиданиям инвесторов, которые сейчас закладывают в цену баснословные прибыли. Но они могут не добраться до инвесторов в виде прибыли на акцию.
Для компаний, которые я перечислил в других, менее технологичных сферах (хотя нельзя сказать, что производство оборудования связи и серверов это так уж просто, но точно проще чем создание новых чипов) опасность заключается в том, что в технологии вшито недостаточно IP прав и технологии могут быть повторены. А значит, появится больше игроков, а значит маржинальность бизнеса будет падать.
Облачные платформы
Крупные технологические компании обеспечивают компьютерные мощности и облачные хранилища для использования большинства достижений, созданных за последнее десятилетие. И конечно, они тоже находятся в центре внимания тех, кто следит за развитием отрасли.
Возможности.
Крупнейшие поставщики облачных технологий имеют огромные возможности в сфере ИИ. У них есть ресурсы и капиталы для развития собственных моделей, и даже десятки миллионов клиентов, которым можно продавать новые ИИ сервисы. Но им, конечно, нужно поработать нас сокращением собственных расходов.
Есть компании, сосредоточенные на строительстве или владении ключевой физической инфраструктурой. Некоторые из них относятся к REIT- ам: Eqinix, First Realty Trust, American Tower Corporation. Другим примером может быть гигант частных инвестиций Blackstone, который вливает 25 млрд в сеть дата-центров, разработанных специально под ИИ.
Риски
Крупные технологические компании имеют одно серьезное преимущество: их бизнес очень диверсифицирован. Тем не менее, они не избегут серьезного удара по оценкам, если ИИ не оправдает надежд, возложенных на него. Что касается компаний недвижимости, существует риск, что их на их оценки больше влияет хайп, чем фундаментальные показатели, поэтому, лучше четко понимать выкладки аналитиков и обращать внимание на голые факты, а не на хаотичное настроение инвесторов.
Сегодня попробуем с Викой наконец правильно распределить баланс между работой и отдыхом. Используя правило 20-20-20. 20 минут работаешь, 20 минут едешь в аэропорт, исчезаешь на 20 дней 😁 😁 😁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#тема
Я пишу эту статью сильно заранее до публикации. Поэтому не знаю пока, как отреагировали мои читатели на такие длинные посты по одной теме. Я хотел бы видеть ваши реакции и комментарии. Они не помогут в развитии канала, но дадут мне понимание, что вам нравится, а что нет. А вот для развития канала лучше всего помогает приглашение друга или репост одного из моих постов в какие-то более-менее тематические группы или людям, которые интересуются финансами. За это буду очень благодарен.
Поехали дальше! Вкусное оставили на сладкое! Следующий уровень ИИ технологий:
Основные модели.
Основные генеративные ИИ модели – это заранее обученные нейросети, такие как GPT, Gemini и Llama. Их обучали, чтобы воспринимать обычный текст, как задачу и затем выдавать результат в виде текста, видео или аудио. Приложения, такие как Чат GPT позволяют используют основную модель для обработки задач и выдачи результата в виде специфического контента.
Возможности
Строительство и обучение Больших Лингвистических Моделей требует не только капиталов, чтобы оплатить компьютерные мощности и облака, но и данных для обучения моделей. Конечно, экспертиза будет тут большим подспорьем. А эксперты нынче недешевы. Так что, снова, эта сфера находится под пятой крупных компаний и стартапов, которым удалось стать партнерами таких корпораций. Это, например, OpenAI и Anthropic.
Неудивительно, что главными игроками здесь остаются Meta, Microsoft и Alphabet. Но есть и темные лошадки. Apple еще недостаточно проявил себя. И даже, например, X может скоро войти в число игроков, кто знает.
Со временем, тем не менее, когда чипы станут дешевле, возможности для появление более мелких игроков должны все-таки возникнуть.
Риски
Как и для большинства уже перечисленных рисков, этот слой технологий может испытывать трудности с защитой своих данных и методик, а значит, с сохранением доминирующей роли на рынке. Это все более близкий риск, особенно с появлением моделей на базе open source, таких как Llama от Meta.
Следующий уровень довольно сложен в понимании. Мне было непросто разобраться.
Это Хабы для нейросетей и Обеспечение работы нейросетей.
Звучит непонятно, но постараюсь объяснить. Нейросеть – это мозг. Но он не работает сам по себе, им надо управлять, его надо настраивать, его надо учить. Вот инструменты для взаимодействия исследователей и менеджеров с нейросетями – это и есть этот уровень. Это не про пользователей, хочу еще уточнить. Это для профессионалов.
Эта часть ИИ сферы почти скрыта от непрофессиональных участников и ее очень легко упустить в изучении. Тем не менее, она очень важна. Разработка приложений этого уровня – дорогое, сложное и очень трудоемкое занятие. А если на этот уровень наложить скорость, с которой развиваются технологии, становится понятно, что успевать это все делать и давать достаточный уровень сервиса пользователям – чрезвычайно сложно.
Возможности.
Все облачные операторы предоставляют тот или иной уровень доступа к своим нейросетям. Но есть также независимые компании, обеспечивающие специальные и уникальные требования. К ним относятся как старые, устоявшиеся компании, такие как IBM, Kyndral (ответвление от IBM) и HPE, так и более молодые ИИ-компании и компании -дата платформы. Эта часть включает Palantir, C3.ai и Snowflake. Вероятно, подобные платформы будут множиться в будущем.
Есть еще множество стартапов на разной стадии развития, например Databricks (говорят готовится к IPO) и Hugging Face.
Риски
Если вы намерены инвестировать в эту часть ИИ мира, внимательно изучайте бизнес процесс компании. Консалтинговый бизнес, которым он является, несет очень мало фиксированных затрат, но в то же время, может быть достаточно хаотичным в плане постоянства доходов. Годовую подписку он обычно не оформляет.
Я пишу эту статью сильно заранее до публикации. Поэтому не знаю пока, как отреагировали мои читатели на такие длинные посты по одной теме. Я хотел бы видеть ваши реакции и комментарии. Они не помогут в развитии канала, но дадут мне понимание, что вам нравится, а что нет. А вот для развития канала лучше всего помогает приглашение друга или репост одного из моих постов в какие-то более-менее тематические группы или людям, которые интересуются финансами. За это буду очень благодарен.
Поехали дальше! Вкусное оставили на сладкое! Следующий уровень ИИ технологий:
Основные модели.
Основные генеративные ИИ модели – это заранее обученные нейросети, такие как GPT, Gemini и Llama. Их обучали, чтобы воспринимать обычный текст, как задачу и затем выдавать результат в виде текста, видео или аудио. Приложения, такие как Чат GPT позволяют используют основную модель для обработки задач и выдачи результата в виде специфического контента.
Возможности
Строительство и обучение Больших Лингвистических Моделей требует не только капиталов, чтобы оплатить компьютерные мощности и облака, но и данных для обучения моделей. Конечно, экспертиза будет тут большим подспорьем. А эксперты нынче недешевы. Так что, снова, эта сфера находится под пятой крупных компаний и стартапов, которым удалось стать партнерами таких корпораций. Это, например, OpenAI и Anthropic.
Неудивительно, что главными игроками здесь остаются Meta, Microsoft и Alphabet. Но есть и темные лошадки. Apple еще недостаточно проявил себя. И даже, например, X может скоро войти в число игроков, кто знает.
Со временем, тем не менее, когда чипы станут дешевле, возможности для появление более мелких игроков должны все-таки возникнуть.
Риски
Как и для большинства уже перечисленных рисков, этот слой технологий может испытывать трудности с защитой своих данных и методик, а значит, с сохранением доминирующей роли на рынке. Это все более близкий риск, особенно с появлением моделей на базе open source, таких как Llama от Meta.
Следующий уровень довольно сложен в понимании. Мне было непросто разобраться.
Это Хабы для нейросетей и Обеспечение работы нейросетей.
Звучит непонятно, но постараюсь объяснить. Нейросеть – это мозг. Но он не работает сам по себе, им надо управлять, его надо настраивать, его надо учить. Вот инструменты для взаимодействия исследователей и менеджеров с нейросетями – это и есть этот уровень. Это не про пользователей, хочу еще уточнить. Это для профессионалов.
Эта часть ИИ сферы почти скрыта от непрофессиональных участников и ее очень легко упустить в изучении. Тем не менее, она очень важна. Разработка приложений этого уровня – дорогое, сложное и очень трудоемкое занятие. А если на этот уровень наложить скорость, с которой развиваются технологии, становится понятно, что успевать это все делать и давать достаточный уровень сервиса пользователям – чрезвычайно сложно.
Возможности.
Все облачные операторы предоставляют тот или иной уровень доступа к своим нейросетям. Но есть также независимые компании, обеспечивающие специальные и уникальные требования. К ним относятся как старые, устоявшиеся компании, такие как IBM, Kyndral (ответвление от IBM) и HPE, так и более молодые ИИ-компании и компании -дата платформы. Эта часть включает Palantir, C3.ai и Snowflake. Вероятно, подобные платформы будут множиться в будущем.
Есть еще множество стартапов на разной стадии развития, например Databricks (говорят готовится к IPO) и Hugging Face.
Риски
Если вы намерены инвестировать в эту часть ИИ мира, внимательно изучайте бизнес процесс компании. Консалтинговый бизнес, которым он является, несет очень мало фиксированных затрат, но в то же время, может быть достаточно хаотичным в плане постоянства доходов. Годовую подписку он обычно не оформляет.