AI-пузырь трещит — как можно извлечь из этого выгоду

Если смотреть на рынок AI поверхностно, кажется, что всё крутится вокруг стартапов, моделей и громких оценок. Каждый день кто-то запускает «убийцу ChatGPT», собирает раунд, выходит в прессу. Но чем глубже я вникаю в эту тему, тем очевиднее становится: большинство этих компаний не проживут и двух лет.

Всем привет, на связи Ринат! Пузырь действительно есть. Но проблема в том, что большинство людей ищут деньги внутри пузыря, а не вокруг него. А реальные деньги, как обычно, лежат совсем в другом месте.

Если упростить, AI — это не один рынок, а несколько уровней, наложенных друг на друга. И чем ниже уровень, тем он скучнее. И тем стабильнее деньги. AI живёт в облаке, но питается вполне реальным электричеством. Дата-центры уже сейчас потребляют столько энергии, сколько небольшие страны, и к 2030 году этот разрыв только увеличится. И здесь первый важный вопрос: кто питает тех, кто питает AI? Это не стартапы и не венчур. Это:

Почти никто не говорит про эти бизнесы, потому что они не выглядят «технологично». Но именно они зарабатывают независимо от того, какая модель победит — GPT, Claude или что-то ещё.

Да, есть Nvidia и AMD. Да, это гонка вооружений. Но меня интересуют не акции, а вся экосистема вокруг фабрик. Чипы делают в стерильных, дорогих, капризных условиях. Эти фабрики:

И здесь начинается самое интересное. Большие подрядчики не хотят отправлять инженеров за $200 в час, чтобы менять фильтры или обслуживать вентиляцию. Этим занимаются узкоспециализированные сервисные компании, которые просто делают одну вещь — но делают её идеально. Это бизнесы без хайпа, но с:

В 2023 году в дата-центры вложили $455 млрд, рост — больше 50% за год.И пока все смотрят на Microsoft, Amazon и Meta, я смотрю на тех, без кого эти гиганты просто встанут. Очистка, диагностика, инспекция, пожарная безопасность, кабели, охлаждение. Ты приходишь «помыть», а уходишь консультантом по рискам. А это уже совсем другие деньги. Это классическая история «кирки и лопаты». Пока все бегут за золотом, кто-то стабильно продаёт инструменты.

Большинство AI-стартапов живут на GPU. А GPU — это постоянные расходы.$500 000 в месяц — стандартный burn rate. Даже $10 млн дают всего полтора-два года жизни. И вот парадокс:

Обучение новых моделей стоит миллиарды. И чем умнее модель, тем дороже каждый следующий шаг. Поэтому выигрывают не те, кто строит «новый интеллект», а те, кто:

Это самый привлекательный и самый рискованный слой. Да, здесь можно выстрелить. Но если ты действительно выстрелил — ты сразу становишься целью Big Tech. И речь даже не о копировании продукта. Речь о том, что у тебя просто заберут команду.Инженеры — это не ресурс, это весь твой бизнес. И конкурировать с офферами уровня $2 млн в год невозможно. Поэтому здесь либо:

Я для себя выделяю несколько стратегий, которые работают и при росте, и при коррекции:

Я не пытаюсь угадать, куда пойдёт рынок. Я исхожу из простого принципа: дольше всего живут те, кто делает незаметную, но необходимую работу. AI может быть пузырём, может быть революцией — скорее всего, и тем и другим одновременно.Но в любой золотой лихорадке богатеют не старатели, а те, кто продаёт лопаты. И именно в этом месте я вижу настоящую, долгосрочную возможность.

Если всё, что ты сейчас прочитал, зацепило - тебе важно идти дальше

В профиле есть разбор с примерами, как сегодня реально строят доходы через AI-ботов и зачем за этим направлением будущее.

Загляни в описание — там всё подробно.

Также не забывай подписываться на канал, здесь еще много интересных статей!