Под колпаком пузыря

Как хайп позволяет вырастить гигантов — и что происходит с теми, кто не успел вырасти

Все бесперебойно пишут и говорят о том, что ИИ-пузырь непременно скоро лопнет. Да, лопнет. Но что это будет значить?

Пузырь — как механизм субсидированного строительства

Бум доткомов и его последующий спад создал огромный поток инвестиций в сектор, который ранее никогда столько денег не получал. NASDAQ вырос на 86% за 1999 год, а к октябрю 2002-го упал на 77% от пика — потери инвесторов составили около 5 триллионов долларов. На первый взгляд — катастрофа. На второй — что-то другое.

Из этих «посевных» инвестиций родились ультрагиганты современности. Много компаний прогорело — но прогорело во многом потому, что в них вообще ошибочно инвестировали. Делать хорошие продукты сложно, это нормально, что не у всех получается. Потом пузырь лопнул, всем вдруг стало понятно, что бизнес-модель интернет-бизнеса должна быть чуть сложнее, чем «тупо продавать что угодно через интернет». Но те, кто успел получить инвестиции под шумок общего хайпа — так оторвались, что их уже было не догнать.

Кто выживает и почему: тест юнит-экономики

Выжившие — это не те, у кого «была бизнес-модель на бумаге». Выжили те, у кого юнит-экономика улучшалась по мере роста, а не ухудшалась.

Amazon работал с отрицательным циклом конвертации наличных: покупатель платил сразу при заказе, а поставщики получали деньги через 60–90 дней. Чем больше клиентов — тем больше «плавающего» кэша у компании. Каждая единица масштаба делала бизнес дешевле. У большинства доткомов было наоборот: больше клиентов = больше убытков. Это и есть настоящий тест: растёт ли маржа на пользователя вместе с базой — или тонет под весом операционных затрат.

Когда NASDAQ рухнул, акции Amazon упали с $113 до $6 — но операционная логика бизнеса продолжала улучшаться. Безос говорил тогда: «Акция — это не компания, и компания — это не акция». Кто качал операционные метрики — выжил.

ИИ сейчас: пузырь уже лопнул

В ИИ сейчас идёт много вливаний. В 2025 году 64% всего венчурного капитала США шло в ИИ-стартапы. Но кто там всерьёз думает над бизнес-моделью? Все рассчитывают на то, что вычисления будут вечно дешеветь, а в какой-то момент как-то спонтанно получится AGI и сможет ну вообще всё!!! А что если нет?

Пузырь уже лопнул — в тот момент, когда счёт за вычисления впервые попал на согласование к CFO, и все начали задумываться о том какие задачи стоят этих вычислений, а какие нет. OpenAI в 2025 году при выручке ~$3,7 млрд терял ~$5 млрд: каждый заработанный доллар обходился в $1,35 стоимости вычислений. Масштаб проблему не решает — он её умножает. По данным IBM, средняя стоимость вычислений выросла на 89% только между 2023 и 2024 годами. 80% компаний промахиваются по бюджетам на ИИ-инфраструктуру более чем на 25%, около 30% GenAI-проектов закрываются после фазы PoC.

Думать нужно не про то, кто закроется, а про то, кто останется. Текущий уровень ИИ вполне применим в широком спектре задач. Экономике нужно будет время, чтобы устояться, но мы неизбежно придём к глубокой интеграции ИИ в нашу жизнь.

Кто выживет

Если перестать думать, что AGI вообще возможен — то получается отличная призма, через которую можно смотреть на потенциал ИИ-продуктов. Компания, которая научилась решать задачу минимумом вычислений, при условии устойчивого спроса — скорее всего, будет жить хорошо.

Те, кто ставит на AGI как конечную точку, играют в лотерею с горизонтом 10+ лет. Те, кто решает конкретную задачу с измеримым экономическим эффектом уже сегодня — строят устойчивый бизнес прямо сейчас.

Повторение паттерна: робототехника

В робототехнике сейчас взрыв инвестиций в гуманоидов и physical AI. В 2025 году в гуманоидов вложили $6,1 млрд — в четыре раза больше, чем в 2024-м. Сейчас более 160 компаний разрабатывают гуманоидов. Все метят на наибольший коэффициент выигрыша: «робот-генералист, который сможет выполнять любую задачу», при этом стоить должен столько, чтобы быть доступным для массового B2C-рынка. Конечно, робот, способный на такое, сможет тысячекратно окупить вложения инвесторов.

При этом «скучные», но очень понятные компании — продукты которых будут устойчивы в формирующейся системе и представляют собой коммерчески успешное решение уже известной проблемы — остаются недоинвестированными. Срок окупаемости промышленного робота упал с 5,3 лет в 2019 году до 1,3 лет в 2024-м. Рынок коботов — роботов, которые работают не вместо людей, а рядом с ними — растёт с CAGR 18,9% и к 2030 году достигнет $3,38 млрд. Symbotic, Keyence, Fanuc — стабильно прибыльны и входят в топ по финансовым результатам среди робо-компаний.

Нужно смотреть вперёд и думать: кто недосягаемо оторвётся благодаря деньгам инвесторов — а кто «тихой сапой впишется» в созданную систему и станет важным игроком на уже устоявшемся рынке.

Парадокс, который стоит запомнить

Вот где всё становится интересным: любоой пузырь в итоге работает на «скучные» компании, а не против них.

Сотни миллиардов, вливаемые в инфраструктуру, финансируют создание компонентной базы, алгоритмов обучения роботов, стандартов симуляции, экосистемы поставщиков сенсоров и актуаторов. Всё это через 5–8 лет достанется нишевым игрокам практически бесплатно. Так же, как доткомы проложили оптоволокно по всей Америке — которым потом пользовался Netflix.

Инвесторам приходится финансировать не только конкретные компании. Они финансируют инфраструктуру рынка, на котором скромные, прибыльные, «скучные» компании будут строить устойчивый бизнес. Пока все смотрят на гуманоида, который «скоро будет делать всё» — тихие игроки с понятной экономикой и реальными клиентами уже строят то, что переживёт этот хайп.

Когда пузырь лопается, выживают скучнейшие — обычно это те, кого никто не звал на конференции.