🎧 Стартапы и инвестиции: главное за неделю

_Аудио подкаст — двое AI-ведущих обсуждают свежие AI-новости. Полный транскрипт ниже._

Ведущий A (00:00): Знаешь, у нас сегодня на столе ну просто гигантская стопка свежей аналитики, всяких судебных утечек и финансовых отчетов. И честно говоря, когда я все это просматривала перед нашим глубоким разбором, у меня волосы дыбом встали.

Ведущий B (00:16): Да, материала накопилось прилично, и цифры там, мягко говоря, аномальные.

Ведущий A (00:21): Вот именно, аномальные. И наша главная задача сегодня это попытаться понять, как вообще так вышло, что создание программного обеспечения, ну, софт обычного, внезапно превратилось в какую-то тяжелую промышленность, то есть такую сферу, которая требует капиталов на уровне целых государств.

Ведущий B (00:43): Этот сдвиг парадигмы произошёл на самом деле буквально за последние пару кварталов. Мы видим, что индустрия больше не финансирует просто абстрактный код или там, не знаю, алгоритмы в вакууме. Текущая фаза это такая, знаешь, максимально агрессивная гонка за обладание именно критической физической инфраструктурой. И сегодня мы как раз проанализируем всю эту цепочку.

Ведущий A (01:07): Да, совершенно безумных оценок AI-стартапов до строительства реальных гигантских фабрик. Цифры, которые мы сегодня будем препарировать, они реально ломают любую привычную финансовую логику. И начать я предлагаю с самого софтового сектора.

Ведущий B (01:23): Давай. Там сейчас самое горячее.

Ведущий A (01:25): Ну вот, например, свежие данные по Anthropic. Это ребята, которые создали нейросеть Clode. Они сейчас ведут переговоры о привлечении внимания как минимум $30 млрд.

Ведущий B (01:36): 30000000000. Наличными?

Ведущий A (01:38): Да. И оценка компании при этом переваливает за $900 млрд. Но что меня убило больше всего это всего 3 месяца назад, 1 квартал, их оценивали в $20 млрд.

Ведущий B (01:49): Рост в 45 раз За 1 квартал.

Ведущий A (01:53): Гаража за 3 месяца стал стоить больше, чем крупнейшие мировые банки вместе взятые. Зачем им вообще 30 1000000000 прямо сейчас?

Ведущий B (02:02): Ну, смотри, тут надо понимать логику рынка. Инвесторы сейчас оценивают не текущую выручку Anthropic. Они, по сути, покупают единственную жизнеспособную, независимую альтернативу OpenEye.

Ведущий A (02:13): То есть платят премию за риск?

Ведущий B (02:15): Именно. Но если смотреть на чисто физическую сторону процесса, эти 30000000000 это никакой не избыток. Это их бюджет выживания на ближайшие, ну, восемнадцать-три 6 месяцев максимум.

Ведущий A (02:27): Бюджет выживания 30000000000. Ого!

Ведущий B (02:31): Да, потому что деньги идут на нанутализацию вычислительных мощностей. Им нужно закупать сотни 1000 чипов Nvidia H100. Плюс Anthropic заявляет, что хочет расширить контекстное окно своей модели до более чем 200000 токенов. А с технической точки зрения, ну, в архитектуре трансформеров, вычислительная сложность растёт квадратично по отношению к длине контекста.

Ведущий A (02:56): Подожди, давай расшифруем для ясности. То есть если мы, ну, скажем, в 2 раза увеличиваем объём текста, который нейросеть может держать в голове одновременно, то требования к железу вырастают не в 2 раза, а сразу в 4.

Ведущий B (03:10): Совершенно верно. Математика трансформеров, она, знаешь, неумолима. Каждый токен должен, грубо говоря, обратить внимание на каждый другой токен. Когда у тебя сотни 1000 токенов, количество математических операций становится просто астрономическим.

Ведущий A (03:25): И обычными арендованными серверами тут уже не обойдёшься?

Ведущий B (03:28): 100 процентов. Им нужна собственная спроектированная с 0 облачная инфраструктура. Без этой гигантской инъекции капитала в 30000000000 они физически не смогут обучить следующее поколение. Это гонка на истощение.

Ведущий A (03:42): Да уж. И эта гонка, что интересно, стремительно приобретает геополитический масштаб. Я в отчетах наткнулась на данные по китайскому стартапу MoonshotAI, они делают чат-бот Kimi.

Ведущий B (03:55): Да-да, читал про них.

Ведущий A (03:56): Там тоже цифры сумасшедшие привлекли $2 млрд при оценке в $20 млрд, выросли почти в 7 раз за 16 месяцев. Но, знаешь, самое интересное тут это кто дает деньги?

Ведущий B (04:09): Состав инвесторов.

Ведущий A (04:11): Именно. Там есть MateOne, ну, крупный сервис доставки, окей. Но дальше China Mobile это гигантский оператор связи с госучастием и инвестфонд государственного конгломерата CATC. Но согласись, это вообще не похоже на классический венчур, где там фонды из долины сидят. Это выглядит как прямое финансирование национального проекта.

Ведущий B (04:34): Я бы сказал, это очень четкий сигнал. Пекин буквально лепит из Moonshot.ai так называемого национального чемпиона. Когда в капитал заходит кто-то уровня China Mobile, стартап получает не только чек на 1000000000.

Ведущий A (04:48): А что ещё?

Ведущий B (04:48): И инфраструктуру. И инфраструктуру.

Ведущий A (04:51): И беспрепятственно доступ доступ к национальным датацентрам, плюс гарантированные контракты в госсекторе, и, что вообще самое важное для ИИ, доступ к колоссальным массивам внутренних данных государства для обучения своих алгоритмов.

Ведущий B (05:05): То есть искусственный интеллект перестал быть коммерческой историей?

Ведущий A (05:09): Абсолютно. Это теперь вопрос национальной безопасности и технологического суверенитета на высшем уровне. И это, кстати, отлично объясняет, почему цифры такие огромные. Да, и вот этот переход ИИ в категорию тяжёлой инфраструктуры, он возвращает нас к 1 очень интересной судебной утечке, про которую я хотела поговорить. Касается она Microsoft и OpenAI.

Ведущий B (05:32): О, да, скрытые расходы.

Ведущий A (05:35): Да. Официально ведь все думали, ну, публично заявлялось, что Microsoft вложил в OpenAI 13 1000000000 долларов. Звучит много, но терпимо. А судебные документы только что вскрыли реальную картину. Фактические затраты софтверного гиганта превысят 100 1000000000 долларов уже к июню 2026 года.

Ведущий B (05:57): Разница в 7 раз, на минуточку.

Ведущий A (05:59): Разница колоссальная. 1 дело натренировать модель в лаборатории и совсем другое засунуть ее в облако ажур, в Word, в Excel и заставить ее обрабатывать 1000000 запросов каждую секунду. У меня вот какой вопрос возникает: если даже Microsoft вынуждена прятать реальные затраты на поддержание ИИ, не означает ли это, что генеративный AI оказался просто слишком дорогим удовольствием?

Ведущий B (06:24): Ну, смотри, документы показывают, что каждый запрос к этой продвинутой модели стоит в десятки, а иногда и в сотни раз дороже обычного поиска.

Ведущий A (06:33): В сотни раз?

Ведущий B (06:34): Да. Тебе нужна круглосуточная работа огромных кластеров графических процессоров. Отсюда, кстати, и растут ноги у недавней реструктуризации OpenAI.

Ведущий A (06:44): Ты имеешь в виду их новый спин-офф?

Ведущий B (06:45): Да, они же создают отдельную дочернюю структуру diploment company, и туда сразу закидывают $4 млрд.

Ведущий A (06:52): Да-да-да, я видела этот список инвесторов, там 19 компаний скинулись на эти 4000000000, и там всякие TPG, Advent International, Bank capital, крупные инвестиционные ребята. Но 1 компания меня прям зацепила. Brookfield.

Ведущий B (07:07): О, Brookfield это очень показательно.

Ведущий A (07:09): Крупнейших в мире управляющих активами в сфере инфраструктуры и энергетики. То есть они строят электростанции, водоканалы. И вот они дают деньги на Узким местом стал не код, узким стала розетка.

Ведущий B (07:24): Именно так. Развертывание современных ИИ-моделей сегодня это задача для промышленного девелопера, а не для программиста. Чтобы построить дата-центр, тебе мало купить серверы. Тебе нужны сотни гектаров земли.

Ведущий A (07:36): И вода, наверное, для охлаждения всего этого добра.

Ведущий B (07:40): Да, колоссальные объёмы воды, которые нужно согласовать с властями, и главное прямое подключение к высоковольтным линиям. У Кремниевой долины просто нет такой экспертизы. А у Брукфилд есть. Этот альянс это открытое признание того, что технологии уперлись в физический предел энергетических сетей.

Ведущий A (07:56): Слушай, ну раз главные проблемы сместились в физический мир, в розетки, охлаждение, логично посмотреть на рынок железа. Там ведь тоже происходят тектонические сдвиги.

Ведущий B (08:08): Еще какие! 1 айпилотереброс системс чего стоит?

Ведущий A (08:11): О да! Оценка 95 1000000000 долларов. Они привлекли больше 5 с половиной 1000000000, и в первый же день торгов их акции взлетели на 68%. И это крупнейшее технологическое размещение аж с 2020 года, когда выходили Snowflake.

Ведущий B (08:28): И тут, знаешь, суть даже не в биржевых рекордах. Важно то, почему рынок их так оценивает. У них есть технология Wafer Scale. Они по сути решают главную проблему современных чипов проблему интерконнекта.

Ведущий A (08:41): То есть физической задержки, когда данные бегают между разными

Ведущий B (08:45): процессорами? Да, именно.

Ведущий A (08:47): Я тут придумала аналогию, чтобы проще было это визуализировать. Вот традиционные чипы в суперкомпьютере это как куча маленьких деревень. И чтобы они решали общую задачу, между ними нужно строить дорогие шасси, кабели.

Ведущий B (09:00): И гонять грузовики с данными туда-сюда.

Ведущий A (09:03): Да-да, тратится куча времени и энергии просто на логистику. А чип Wafer Scale от Crebres, он размером с целую кремниевую пластину. Это как построить 1 гигантский мегаполис на 1 фундаменте. Все рядом, никаких внешних кабелей, и в итоге на 40 процентов больше вычислительных ядер на ту же площадь.

Ведущий B (09:25): Отличная аналогия. И физика процесса тут определяет экономику. Внутри 1 кристалла сигналы летают на порядки быстрее, и что важно, требуют в разы меньше энергии, чем когда сигнал выходит на материнскую плату. Обучение огромной нейросети требует, чтобы все ядра работали синхронно. Убирая физическое расстояние, ты драматически сокращаешь время обучения.

Ведущий B (09:50): Для таких гигантов, как Meta или Google, сократить обучение модели с нескольких месяцев до недель это критическое преимущество. Они за это любые деньги отдадут.

Ведущий A (10:01): Но вот смотри, Cerebras, получается, решает проблему скорости. А есть ведь еще новость про компанию Arm, которая бьёт в другую цель, в ту самую энергоэффективность.

Ведущий B (10:12): Да, про Arm тоже очень важный инфоповод.

Ведущий A (10:15): Их гендиректор Рене Хас на днях заявил о каком-то взрыве спроса. За 5 недель они получили заказов на $2 млрд. Это в 2 раза выше их нормы. И ведь Arm всегда ассоциировался со смартфонами, а сейчас этот рост дают именно дата-центры.

Ведущий B (10:33): Потому что дата-центры массово бегут от классических процессоров X86 от Intel и AMD. Почему? Они потребляют слишком много энергии.

Ведущий A (10:42): Именно. Архитектура X86 доминировала десятилетиями, но она создавалась как универсальная, там куча устаревших инструкций. Это CSC архитектура, сложный набор команд.

Ведущий B (10:54): Так.

Ведущий A (10:55): А ARM использует риск, сокращённый набор. То есть чип делает только базовые инструкции, но делает их суперэффективно. В итоге дата-центры экономят 30-40% энергии. Ничего себе! Слушай, но в масштабах 1 ноутбука 40% экономии это просто лишний час сериалов.

Ведущий A (11:14): Но в дата-центре

Ведущий B (11:15): Да, в дата-центре с сотнями 1000 серверов это сотни мегаватт, Это сотни 1000000 долларов чистой операционной прибыли каждый год.

Ведущий A (11:24): И меньше тепла, наверное? То есть меньше тратим на охлаждение?

Ведущий B (11:28): 100 процентов. Меньше электричества на сервера, меньше электричества на кондиционеры. Цепная реакция. Поэтому мобильный рынок сейчас стагнирует, а серверный сегмент станет для ARM главным локомотивом роста к 2026-2027 годам. Облачным провайдерам просто некуда деваться, у них жёсткие лимиты на тепловыделение на квадратный

Ведущий A (11:46): метр. Да, если нельзя подвести к зданию больше тока, остается только ставить чипы, которые делают больше работы на каждый Ватт. Логично?

Ведущий B (11:54): Именно так.

Ведущий A (11:55): Но знаешь, если чипы стали самым ценным ресурсом на планете, от которого зависит выживание компаний, полагаться на кого-то со стороны становится слишком рискованно.

Ведущий B (12:04): Это ты к новости про SpaceX подводишь?

Ведущий A (12:08): Да. Это же просто ломает все шаблоны. SpaceX инвестирует минимум $55 млрд с потенциалом до $119 млрд в фабрику AI-чипов в Техасе. Проект называется TerraFab.

Ведущий B (12:22): Цифры безумные, согласен.

Ведущий A (12:24): Я для контекста посмотрела весь годовой бюджет космического агентства НАСА составляет около 25 1000000000. То есть космическая компания Илона Маска собирается вбухать в земной завод по производству микросхем почти 5 бюджетов НАСА.

Ведущий B (12:38): Чтобы производить процессоры на 200 ГВт вычислительной мощности в год.

Ведущий A (12:43): Вот зачем? Космическая компания должна строить ракеты, но в крайнем случае спутники, а не конкурировать с азиатскими заводами по выплавке кремния?

Ведущий B (12:52): Ну, тут надо смотреть на всю Империю Маска целиком. У него же не только SpaceX, есть XI, есть Tesla с автопилотами. Всем этим проектам критически нужны десятки 1000 GPU.

Ведущий A (13:04): И он не хочет стоять в очереди к Nvidia.

Ведущий B (13:07): Есть монополия Nvidia на проектирование и TSMC на производство. Маск не хочет платить маржу Nvidia в 70-80% и ждать квот.

Ведущий A (13:18): То есть это просто жесткая вертикальная интеграция. Хочешь сильный ИИ, делай свой крем не сам.

Ведущий B (13:24): Да. Но 119 1000000001 экономии на моржи не оправдаешь. Тут 100% есть геополитика.

Ведущий A (13:32): Щит от торговых войн.

Ведущий B (13:34): Именно. Фабрика в Техасе это полная независимость от любых блокад в тихоокеанском регионе или конфликтов. Это делает Империю Маска полностью автономной.

Ведущий A (13:44): И создает новый гравитационный центр в индустрии вообще вне старых цепочек поставок. Но слушай, у меня тут возникает самый прагматичный вопрос мы вот сейчас сидим и обсуждаем 100 млрд от Microsoft, 30 млрд Энтропик, Фабрика Маска за 119 млрд, суммарно это уже какие-то 1000000000000 долларов, которые просто закапываются в фундамент ИИ.

Ведущий B (14:06): Так, и в чем

Ведущий A (14:06): вопрос? А кто за банкет платит? Где бизнес вообще видит возврат этих гигантских инвестиций?

Ведущий B (14:14): А вот тут нам поможет отчет аналитиков из Bainin Company.

Ведущий A (14:18): Точно, я его читала. Они оценивают будущий рынок корпоративного софта на базе так называемого агентного ИИ в $100 млрд США.

Ведущий B (14:28): И ключевое слово тут агентный. Мы больше не говорим про чат-ботов, которые просто пишут тексты или код по

Ведущий A (14:35): запросу. Да, речь про автоматизацию, координационные работы. Звучит, конечно, суперскучно. Ввод данных, обмен информации в ERP и CRM-системах, логистика.

Ведущий B (14:47): Звучит скучно, но стоит корпорация 1000000000.

Ведущий A (14:51): То есть погоди, мы реально строим фабрики на 200 гигаватт и жжем электричество целыми электростанциями просто для того, чтобы робот-агент мог сам заполнить скучную накладную в

Ведущий B (15:02): бухгалтерии? Да, представь себе. Потому что координационная рутина это огромный скрытый налог на экономику. 1000000 менеджеров работают просто как живые роутеры, копируют данные из 1 несовместивой программы в другую, ждут согласований.

Ведущий A (15:18): Это правда, да.

Ведущий B (15:19): Агентный ИИ сам лезет в систему склада, сам проверяет скидки в CRM, сам пишет отчёт и отправляет клиенту. Это ликвидирует трение в бизнес-процессах.

Ведущий A (15:29): И высвобождает людей для нормальной работы, анализа, стратегии, общения с клиентами. По сути, это пересборка вообще всего корпоративного софта на ближайшие лет 5-10.

Ведущий B (15:43): И бизнес готов за это платить любые деньги за лицензии. Каждое сэкономленное компаниями время будет напрямую конвертироваться в плату за вычислительные мощности. Это абсолютно замкнутая экономическая модель.

Ведущий A (15:55): Контекстных окон и оценок под 1000000000000 долларов.

Ведущий B (15:58): А закончили бетоном и розетками.

Ведущий A (16:01): Вот именно. Оказалось, что вся эта, казалось бы, эфемерная индустрия жестко упирается в физику. Кремниевые пластины размером с тарелку, гигантские заводы Маска, энергоэффективные ядра стартапы на наших глазах мутировали в настоящую тяжелую промышленность 21-го века, правила Кремниевой долины просто больше не работают.

Ведущий B (16:22): Да, масштаб капитала стал главным фильтром. Без связей в глобальной энергетике и промышленном строительстве в ИИ ловить больше нечего.

Ведущий A (16:30): Слушай, и вот раз уж мы заговорили про энергетику, у меня под конец родилась 1 мысль, ну, провокационная такая, которой в этих отчётах впрямую не было.

Ведущий B (16:38): Так, интересно. Делись.

Ведущий A (16:40): Вот смотри. Если SpaceX нужно 200 ГВт, если ARM бьется насмерть за каждые 10% экономии Ватт в дата-центрах, что если в ближайшие 10 лет главным узким местом станет вообще не дефицит чипов или денег инвесторов? Что? Банальная нехватка мощностей мировых электросетей. Вот просто не хватит пропускной способности.

Ведущий A (17:04): Не придется ли технологическим гигантам завтрашнего дня становиться крупнейшими энергетическими компаниями в мире? Строить свои атомные станции, просто чтобы их алгоритмы не погасли от нехватки тока?

Ведущий B (17:15): Это очень сильный вопрос. И судя по сделкам с тем же Брукфилд, они уже начали это делать.

Ведущий A (17:20): Вот именно. Оставим эту мысль для размышлений. На этом наш глубокий разбор завершён. До новых погружений в данные.