частный случай.

https://vtomske.ru/news/213334-chislo-izbiratelei-v-tomskoi-...

я предлагаю выборы не проводить. зачем? у нас есть лидер. его политика проверена временем.

предлагаю вместо этого сосредоточиться на проблемах инвалидов колясочников и всех маломобильных. тоже избиратели.

вы когда видели крайний раз их в вузе,школе,в садике на утреннике,в магазине или кафе? я за 30 лет в Томске в транпорте вообще...ни разу. В москве видела. на руках в метро помогали спуститься.

наши сидят по домам. транспорт низкопольный аж 10 штук на город. но до остановки надо доехать...

Сейчас, обсуждая инвестиции в сектор искусственного интеллекта, мы слышим те же аргументы. Сомнения по поводу реальной окупаемости заменяются мантрой про «безумный спрос» и «революцию, которая только начинается». Структурные проблемы в логике оценок, риски переизбытка капитала и насыщения рынка отодвигаются на задний план — как будто сама магия ИИ отменяет базовую экономику.

Три слоя ИИ‑рынка: почему всё упёрлось в «обёртки»

Одна из ключевых ошибок — воспринимать инвестиции в ИИ как единый рынок. На самом деле он устроен как многоуровневая система, и именно её конструкция толкает капитал наверх, в самый рискованный сегмент. Условно можно выделить три уровня: инфраструктура, модели и приложения.

Внизу — инфраструктура: железо, энергосети, дата‑центры. Это тяжелая, капиталоёмкая история с входным порогом в сотни миллиардов. Здесь играют единицы — глобальные корпорации вроде Microsoft или Google с доступом к дешёвому капиталу, собственной экосистемой и политическим весом. Даже крупные новые игроки чаще оказываются подрядчиками для этих гигантов, а не самостоятельной силой.

Чуть выше — уровень моделей: систем вроде ChatGPT, Claude или Gemini. Разработка и обучение таких моделей стоят огромных денег, пусть и меньше, чем строительство инфраструктуры. Барьер всё ещё высок: здесь могут участвовать только фонды с колоссальными ресурсами и тесными связями с тех‑гигантами. Рынок не монополен, но доступ туда строго ограничен.

И вот что происходит дальше. Масса капитала, которая не может пробиться на уровни инфраструктуры и базовых моделей, выталкивается наверх — в сферу приложений. Это лёгкие продукты, «обёртки» вокруг моделей: заметки, помощники, генераторы, интерфейсы. Зайти туда проще, создать MVP быстро, «завернуть» API в красивый сервис может маленькая команда. В результате именно здесь раздуваются оценки, которые с трудом можно объяснить будущими денежными потоками.

Классический пузырь в новой упаковке

Инвесторы хотят участвовать в ИИ‑буме, но не имеют доступа к фундаменту. В результате деньги набиваются в надстройки — туда, где вход свободнее, но защита от конкуренции минимальна. Это напоминает тюльпаноманию, только вместо редкой луковицы — «удобный ИИ‑редактор» или «умный ИИ‑ассистент для X».

Проблема в том, что такие приложения слабо удерживают добавленную стоимость. В любой цепочке производства прибыль со временем стекается ближе к источнику «сырья» и базовой инфраструктуре. Когда‑то этим ограничителем был дефицит разработчиков: нельзя было нагрузить одну команду задачами сразу по всем направлениям, поэтому специализированный софт мог долго жить в узкой нише.

ИИ сильно размывает этот барьер. Теперь крупная компания может достаточно быстро «перемолоть» идею небольшого стартапа, встроив аналогичные функции в свою экосистему. Как только прогресс на уровне моделей чуть замедляется, корпорации начинают активнее закрывать узкие ниши: кто‑то предлагает редактор кода, через несколько месяцев похожую функциональность встраивают прямо в IDE, браузер или облачную платформу.

Это уже видно на примере ИИ‑инструментов для программистов. Локальные продукты вроде отдельных редакторов кода быстро теряют уникальность, когда на рынок выходят встроенные решения от крупных игроков. У них лучше дистрибуция, интеграция с привычными инструментами и зачастую ниже цена за счёт масштаба. В таких условиях небольшие «обёртки» оказываются временными посредниками, а не устойчивым бизнесом.

Иллюзия устойчивой прибыли на уровне приложений

Главная ловушка для инвесторов: на уровне приложений почти невозможно надолго зафиксировать высокую маржу. Конкуренция копирует идеи с бешеной скоростью, модели становятся доступнее, а пользователю всё сложнее почувствовать радикальную разницу между продуктами. Что вчера казалось уникальным преимуществом, сегодня превращается в стандартную функцию в чужом интерфейсе.

Если в начале ИИ‑бума можно было продать «удобную обёртку вокруг модели» с серьёзным мультипликатором, то по мере насыщения рынка разница между игроками стирается. Добавленная стоимость стремится туда, где контроль над ресурсами и инфраструктурой: в дата‑центры, энергию, ключевые модели, платформы, на основании которых всё остальное строится.

Это не значит, что все приложения обречены. Но те, кто строит бизнес только на заворачивании чужого API, оказываются в зоне высокого риска. Их продукт хрупок перед лицом интеграции со стороны крупных платформ: один релиз от большой компании может обесценить месяцы роста и маркетинга. В такой среде любые фантастические оценки требуют не только веры в рост рынка, но и игнорирования очевидной уязвимости модели.

Масштаб ожиданий: когда математика начинает ругаться

Для того чтобы ИИ действительно изменил мировую экономику, он должен стать настолько же повсеместным и дешевым, как интернет или мобильная связь. К этому всё и движется: вычисления дешевеют, модели масштабируются, проникновение растёт. Но есть нюанс — ожидания инвесторов растут ещё быстрее, чем технологическая база.

Если объём активов, связанных с ИИ, к концу десятилетия достигнет триллионов долларов, у компаний и проектов возникнет простая задача: чтобы хотя бы оправдать вложения, им нужно будет кратно нарастить прибыль уже в ближайшие годы. Параллельно возникает эффект убывающей отдачи от улучшения моделей: разница между системами постепенно перестаёт быть заметной для обычного пользователя.

На фоне этого сам факт пузыря многие уже не отрицают. Даже люди, которые стоят во главе крупнейших ИИ‑лабораторий и активно привлекают капитал, признают: в оценках есть существенный перегрев, и далеко не все сегодняшние ставки окажутся выигрышными. Это редкий случай, когда участники процесса вслух признают, что едут по очень тонкому льду.

Уроки доткомов: пузырь не отменяет качества

Важно помнить: наличие пузыря не означает, что вся сфера — обман. В конце 90‑х интернет‑компании действительно были переоценены, но это не мешало отдельным из них стать фундаментом новой экономики. Те, кто покупал акции сильных компаний по разумным оценкам до кульминации, в итоге оказался в плюсе даже после обвала.

Проблема была у тех, кто заходил на пике, не отличая качественные активы от чистого хайпа. Для них десятилетие стало временем ожидания: рынок возвращался к прежним уровням очень медленно, и терпение многих просто заканчивалось. На дистанции выжили те, кто умел отличать бизнес с устойчивой моделью от красивых слайдов и спекулятивных нарративов.

С ИИ будет так же. Пузырь, скорее всего, схлопнет множество проектов на уровне приложений, особенно тех, кто живёт только за счёт моды и лёгкой обёртки вокруг чужих моделей. Но инфраструктура, сильные платформы и те приложения, которые действительно встроены в реальные процессы и создают ощутимую ценность, переживут этот цикл и станут обычной частью экономики.

Что это значит для инвестора сегодня

Если смотреть на происходящее без романтики, текущий ИИ‑бум — это одновременно и огромная возможность, и огромный риск. Возможность — потому что на наших глазах формируется новая технологическая платформа с долгим горизонтом развития. Риск — потому что значительная часть денег идёт в сегменты, где бизнес‑модели слабо защищены и легко разрушаются конкуренцией.

Вместо того чтобы спрашивать «есть ли пузырь?», логичнее задать другие вопросы: где в этой системе накапливается настоящая добавленная стоимость, кто контролирует ключевые ресурсы, сколько времени продукт сможет удерживать маржу под давлением платформ и копирующих конкурентов. История с тюльпанами, доткомами и нынешним ИИ говорит о том, что не стоит путать шум вокруг новой технологии с устойчивой ценностью.

Технологии меняются, но человеческая склонность переоценивать будущее — нет. И если что‑то в этой истории действительно повторяется, так это не сами тюльпаны или нейросети, а привычка людей ставить на рост бесконечно, не считая, что будет, когда музыка перестанет играть.