a16z: Штучний інтелект уже будує інфраструктуру, але майже ніхто не міряє результат

Автор ·

Венчурний фонд a16z опублікував новий markets-звіт про те, як AI змінює економіку. Головний висновок звучить парадоксально: інвестиції в інфраструктуру для штучного інтелекту вибухово ростуть, але лише близько 2% компаній публічно показують, як саме вимірюють ефект від цих витрат.

За даними a16z, великі технологічні гравці — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft та Oracle — у 2025 році витратили $416 млрд на капітальні інвестиції. Аналітики очікують близько $777 млрд уже в 2026-му і понад $1,1 трлн у 2027-му. Ідеться не лише про AI, а про весь капекс, але саме AI сьогодні є головним драйвером цього будівництва: дата-центри, мережі, електрика, чипи.

Цікава деталь зі звіту: навіть «старі» GPU на кшталт NVIDIA A100 залишаються затребуваними — їх оренда не подешевшала порівняно з початком року. Новіші моделі виходять, але попит на обчислювальну потужність настільки високий, що місця вистачає всім. Дешевші в роботі моделі, своєю чергою, не стільки зменшують рахунки, скільки розширюють спектр задач, які бізнеси готові автоматизувати — класичний приклад дії парадоксу Джевонса.

На цьому тлі програмне забезпечення виглядає скромніше: приблизно 75% публічних софт-компаній уже прибуткові, але лише близько 30% зростають на 20%+ на рік. За вищих ставок інвестори не готові платити «премію за зростання», якщо це зростання не вражає. AI у звіті постає не як ще один софт-продукт, а як новий інфраструктурний шар економіки, який годує виробників чипів, енергетику, будівельників дата-центрів.

При цьому прозорість результатів залишається мінімальною. Майже 30% компаній з індексу S&P 500 заявляють про «кількісний вплив» AI, але лише близько 2% розкривають конкретні метрики, які відстежують у динаміці. Ззовні ми бачимо красиві кейси, але не бачимо, чи тримається ефект через рік. Ще один показовий факт із дослідження: у квітні платними AI-сервісами користувалися лише близько 2% домогосподарств у США — попри всю медійну увагу до ChatGPT та інших моделей.

a16z очікує, що наступну хвилю попиту на AI сформують робототехніка, біотехнології та охорона здоров’я. Це означає, що гроші підуть не лише в дата-центри, а й у заводи, лабораторії та лікарні — туди, де алгоритми можуть прискорити реальні фізичні процеси: від тестування матеріалів до клінічних досліджень і роботи медперсоналу.

Чому це важливо

Для українського ринку з цього звіту можна зробити кілька практичних висновків.

  • Без метрик AI перетворюється на маркетинг. Якщо ви впроваджуєте моделі в компанії, одразу визначайте 1–3 показники, які будете міряти щотижня/щомісяця: час обробки заявки, кількість помилок, конверсію, економію людино-годин. Те, що глобальні корпорації цього майже не показують, — радше попередження, ніж приклад.
  • AI — це вже про інфраструктуру, а не тільки про застосунки. Українським провайдерам хостингу, дата-центрів, енергетики варто дивитися на AI як на джерело довгострокового попиту. Навіть «старе залізо» може бути рентабельним, якщо ви пропонуєте зрозумілу ціну за GPU-годину й нормальний сервіс.
  • Робототехніка, медицина, матеріали — вікно можливостей для R&D. Якщо ви працюєте в hardware, медтеху чи матеріалознавстві, зараз слушний момент закладати AI у свої продукти: від аналізу даних експериментів до напівавтоматизованих лабораторних процесів. Світові тренди підказують, куди підуть наступні великі бюджети.
  • Домогосподарства поки не платять за AI — це шанс для B2B. Коли лише 2% сімей платять за AI, головний платник — бізнес. Якщо ви стартап чи інтегратор, фокус на конкретні задачі компаній (документообіг, підтримка клієнтів, аналітика) виглядає значно реалістичніше, ніж черговий «AI для всіх» за підпискою.

На мій погляд, головне питання на найближчі роки звучить так: не «скільки ми витратили на AI», а «які саме процеси стали швидшими, дешевшими або безпечнішими — і як ми це доводимо цифрами». Поки що навіть найбільші гравці світу відповідають на нього вкрай неохоче.

Джерело: The Neuron (https://www.theneurondaily.com/p/a16z-only-2-disclose-tracked-ai-metrics)