OpenAI и Anthropic показали инвесторам прибыльность — но скрыли главную проблему

Общепринятая мудрость гласит: AI-компании на пороге золотой эры. Модели становятся мощнее, пользователей больше, инвестиции растут. OpenAI и Anthropic подтверждают это, показывая инвесторам два сценария прибыльности — с учётом затрат на обучение и без них. В обоих случаях цифры выглядят привлекательно.

Но вот парадокс: чем успешнее становятся эти компании, тем дороже им обходится каждый новый пользователь. Inference — процесс генерации ответов — пожирает вычислительные ресурсы с каждым запросом. И если сейчас это половина выручки, то при росте пользовательской базы в разы эта доля будет только увеличиваться.

Получается замкнутый круг: чтобы снизить unit-экономику inference, нужны более эффективные чипы и алгоритмы. Но их разработка требует именно тех денег, которые сейчас уходят на покрытие текущих вычислительных затрат. Инвесторы видят рост выручки, но не видят, как эта модель масштабируется в долгосрочной перспективе.