Изкуственият интелект може да пише програми, да генерира видео, да поставя диагнози, да управлява роботи и да отговаря за секунди на въпроси, за които преди човек трябваше да прекара часове в библиотека.

Но засега има един проблем, който дори най-мощните модели не могат да решат с натискането на бутона Enter - сметката.

До 2031 г. световната индустрия за изкуствен интелект ще трябва да генерира около 6 трилиона долара приходи годишно, за да може икономически да оправдае инфраструктурата, която технологичните компании строят сега. Това е изводът от седмия годишен Global Technology Report на консултантската компания Bain & Company.

И $6 трилиона не са прогноза колко ще печели ИИ след пет години - това е приблизителната сума, която според изчисленията на Bain трябва да бъде генерирана всяка година, ако сегашната инвестиционна надпревара продължи и компаниите искат да финансират устойчиво машините зад изкуствения интелект.

Проблемът е, че от тези $6 трилиона съществуващите и сравнително предвидими приложения на ИИ могат да осигурят едва между $1,2 и $1,8 трилиона.

При оптимистичния вариант остават около $4,2 трилиона годишно, за които днес няма достатъчно голям пазар. С други думи - компютрите вече се строят. Бизнесът, който трябва да ги изплати обаче, до голяма степен предстои да бъде измислен.

Откъде се взеха тези $6 трилиона?

Сметката на Bain всъщност е сравнително проста. Консултантската компания очаква годишните разходи за инфраструктура за изкуствен интелект да достигнат до $1,5 трилиона през 2031 г.

Тук не става дума само за строителството на огромни халета с компютри - в сметката влизат центровете за данни, новият изчислителен капацитет, графичните процесори и другите ускорители, паметта, мрежовото оборудване и непрекъснатото обновяване на вече инсталирания хардуер.

Bain приема, че ако капиталовите разходи представляват приблизително 25% от приходите на индустрията - съотношение, което компанията определя като амбициозно, но разумно на базата на историческия опит с големите облачни доставчици - $1,5 трилиона инвестиции предполагат пазар от около $6 трилиона. 4 по 1,5 - 6.

ИИ вече не е само софтуер

Зад привидно нематериалните отговори на ChatGPT, Claude или Gemini стои все по-скъпа физическа инфраструктура - специализирани процесори, памет, мрежово оборудване, охлаждане и огромни количества електроенергия. Според Bain размерът и цената на водещите центрове за данни за ИИ се удвояват приблизително на всеки 12-16 месеца.

Само допреди няколко години център за данни с мощност 50 мегавата се смяташе за голям. Днес водещите съоръжения приближават 1 гигават, а се планират и значително по-големи комплекси. Това означава, че надпреварата вече не е просто за повече чипове. Необходими са електрически мощности, трансформатори, земя, охлаждане, оптични мрежи и нови връзки към електропреносната система.

Показателен е Prometheus на Meta в Охайо. По данни на Epoch AI, цитирани от Bain, проектът може да достигне 2 GW през 2027 г., а при разрастване до 9 GW през 2030 г. стойността му би могла да доближи $200 млрд. Bain изчислява, че общите инвестиции в центрове за данни до края на десетилетието могат да достигнат между $5 и $6,5 трлн.

Само Microsoft, Google, Amazon, Meta и Oracle се очаква да направят капиталови разходи за около $780 млрд. през 2026 г. И тук е големият въпрос в доклада: кой ще плати за цялата тази инфраструктура?

Абонаментите за чатботове няма да стигнат

Bain смята, че потребителските услуги с ИИ - абонаменти, реклами и други продукти - могат да носят между $200 и $400 млрд. годишно към 2031 г. Корпоративното използване в програмирането, маркетинга, продажбите, обслужването на клиенти и автоматизацията може да добави още $1-$1,4 трлн.

Общо това прави между $1,2 и $1,8 трлн. - далеч от приблизително $6 трлн. годишни приходи, които според модела на Bain ще са необходими за поддържането на инвестициите. Дори при горната граница остават около $4,2 трлн., които трябва да дойдат от нови приложения и пазари.

Сред възможностите са автономните автомобили и камиони, дроновете, роботиката, индустриалните системи и т.нар. физически ИИ. Друг голям потенциал има в откриването на лекарства, разработването на нови материали и използването на ИИ в науката и енергетиката. Част от бъдещите продукти, на които индустрията разчита, вероятно още дори не са измислени.

Да пишем по-бързо имейли няма да е достатъчно

Това е и същината на предупреждението на Bain. Днешният разговор за ИИ е съсредоточен предимно върху производителността - как служителят да свърши за осем часа работа, която преди е отнемала десет. Това носи икономическа полза, но не означава автоматично нови приходи за компаниите, инвестирали трилиони в инфраструктура.

"Дебатът днес е фиксиран върху производителността на служителите. Икономиката на инфраструктурата за ИИ изисква трилиони нови приходи отвъд ръста на производителността", казва Дейвид Крофорд от Bain. Според него ще е необходима "вълна от иновации, която ще засенчи онова, което отключиха мобилните технологии и облакът".

Засега бизнесът е далеч от това. Bain отчита, че водещите компании вече получават сериозен ефект от внедряването на ИИ, но около 90% от предприятията все още се затрудняват да превърнат технологията в мащабен източник на приходи или печалба.

И токът може да се окаже проблем

Има и чисто физическа граница на растежа. Изграждането на център за данни с мощност 1 GW може да отнеме години, а осигуряването на нови мощности в електрическата мрежа - още повече. Има недостиг на трансформатори и друго оборудване, а чипове, памет и мрежова техника се поръчват години предварително.

Така бумът на ИИ постепенно се превръща от история за алгоритми в история за електроцентрали, далекопроводи, строителство и промишлени вериги за доставки.

И едно важно уточнение: $6 трлн. не са прогнозирана печалба и дори не са прогноза за сигурни приходи. Това е изчисленото от Bain ниво на годишни приходи, необходимо при очаквани капиталови разходи от около $1,5 трлн. годишно и допускане, че те представляват приблизително една четвърт от приходите.