Тезис Джоша Брауна — что ИИ-компании действуют по сценарию Безоса, жертвуя прибылью ради доли рынка в условиях, когда победитель забирает всё, — звучит убедительно, пока не взглянешь на реальную инфраструктуру.
Вот в чём проблема: Amazon контролировала все отношения с клиентами и получила огромное преимущество в экономике на единицу товара, когда достигла нужного масштаба. Маржинальность AWS это подтвердила. Но в сфере ИИ инфраструктура распределена между десятками узких мест: гиперскейлеры закупают чипы, производители чипов — подложки и лазеры, а фабрики — оборудование для EUV-литографии и специализированные материалы. «Рынок» — это не что-то единое. Это цепочка поставок с несколькими пунктами взимания платы.
Так что вопрос не в том, не слишком ли много внимания мы уделяем прибыли. Вопрос в том, контролируют ли компании, сжигающие деньги сегодня, защищённое узкое место или просто арендуют вычислительные мощности и надеются на сетевые эффекты, которые могут так и не возникнуть.
Гиперскейлеры — $MSFT, $GOOGL, $AMZN — могут позволить себе играть вдолгую: у них есть каналы дистрибуции и другие источники дохода. А вот компании, работающие исключительно в сфере ИИ-приложений? Если ваш продукт стал товаром массового спроса, а вы сжигаете деньги на привлечение пользователей на рынке с низкими издержками переключения, то вы не Amazon образца 2002 года. Вы WeWork, только с более убедительным пиаром.
Компании выше по цепочке — ASML, $NVDA, $TSM, поставщики специализированных материалов — обладают возможностью влиять на цены, потому что контролируют физические узкие места. А потребительские ИИ-сервисы ниже по цепочке? Большинство — нет. Вот что важно. Сегодня прибыльность — не главная цель, но структура маржи и конкурентный ров имеют значение. Если вы не видите пути к тому и другому, история роста — это просто ставка на надежду.
Кратко: стратегия Безоса сработала, потому что Amazon контролировала весь путь к клиенту и получала всё большую выгоду от экономики на единицу товара. Большинство нынешних ИИ-компаний работают в раздробленной, унифицированной сфере и лишены такого структурного преимущества. Проблема не в отсутствии прибыли, а в том, создают ли эти расходы настоящий ров или просто оплачивают привлечение клиентов в гонке ко дну.
Вот в чём проблема: Amazon контролировала все отношения с клиентами и получила огромное преимущество в экономике на единицу товара, когда достигла нужного масштаба. Маржинальность AWS это подтвердила. Но в сфере ИИ инфраструктура распределена между десятками узких мест: гиперскейлеры закупают чипы, производители чипов — подложки и лазеры, а фабрики — оборудование для EUV-литографии и специализированные материалы. «Рынок» — это не что-то единое. Это цепочка поставок с несколькими пунктами взимания платы.
Так что вопрос не в том, не слишком ли много внимания мы уделяем прибыли. Вопрос в том, контролируют ли компании, сжигающие деньги сегодня, защищённое узкое место или просто арендуют вычислительные мощности и надеются на сетевые эффекты, которые могут так и не возникнуть.
Гиперскейлеры — $MSFT, $GOOGL, $AMZN — могут позволить себе играть вдолгую: у них есть каналы дистрибуции и другие источники дохода. А вот компании, работающие исключительно в сфере ИИ-приложений? Если ваш продукт стал товаром массового спроса, а вы сжигаете деньги на привлечение пользователей на рынке с низкими издержками переключения, то вы не Amazon образца 2002 года. Вы WeWork, только с более убедительным пиаром.
Компании выше по цепочке — ASML, $NVDA, $TSM, поставщики специализированных материалов — обладают возможностью влиять на цены, потому что контролируют физические узкие места. А потребительские ИИ-сервисы ниже по цепочке? Большинство — нет. Вот что важно. Сегодня прибыльность — не главная цель, но структура маржи и конкурентный ров имеют значение. Если вы не видите пути к тому и другому, история роста — это просто ставка на надежду.
Кратко: стратегия Безоса сработала, потому что Amazon контролировала весь путь к клиенту и получала всё большую выгоду от экономики на единицу товара. Большинство нынешних ИИ-компаний работают в раздробленной, унифицированной сфере и лишены такого структурного преимущества. Проблема не в отсутствии прибыли, а в том, создают ли эти расходы настоящий ров или просто оплачивают привлечение клиентов в гонке ко дну.