Автор: Ма Лэй Лэй
Источник: CHANNELWU
Баффет однажды сказал: «Никогда не инвестируйте в компанию, которую вы не понимаете». Однако на закате «эры гуру инвестиций» Баффет принял решение, противоречащее своим же принципам: он купил акции Google, причём по высокой премии — примерно в 40 раз превышающей свободный денежный поток.
Да, Баффет впервые приобрёл акции компании, связанной с AI, и это не OpenAI и не Nvidia. Все инвесторы задаются вопросом: почему именно Google?
Вернёмся к концу 2022 года. Тогда ChatGPT внезапно появился на рынке, руководство Google объявило «красную тревогу», они постоянно проводили совещания и даже срочно вернули двух основателей компании. Но тогда Google казался медлительным, обременённым бюрократией динозавром.
Они поспешно выпустили чат-бота Bard, но допустили фактическую ошибку во время демонстрации, из-за чего акции компании резко упали, а капитализация за один день уменьшилась на десятки миллиардов долларов. Затем они объединили свои AI-команды и выпустили мультимодальную Gemini1.5.
Однако этот продукт, который считался их козырем, вызвал лишь кратковременный ажиотаж в технологических кругах, а затем был полностью затмён моделью генерации видео Sora от OpenAI и быстро оказался никому не интересен.
Достаточно неловко, что именно исследователи Google в 2017 году опубликовали новаторскую научную статью, заложившую прочную теоретическую основу для нынешней AI-революции.
Статья «Attention Is All You Need»
Предложенная модель Transformer
Конкуренты насмехались над Google. CEO OpenAI Сэм Альтман пренебрежительно отзывался о вкусах Google: «Я не могу не думать о разнице в эстетике между OpenAI и Google».
Бывший CEO Google также был недоволен ленью компании: «Google всегда считал, что баланс между работой и личной жизнью... важнее победы в конкуренции».
Вся эта череда затруднений заставила многих усомниться, не отстаёт ли Google в гонке AI.
Но перемены наконец пришли. В ноябре Google выпустил Gemini 3, который по большинству ключевых тестовых показателей превзошёл конкурентов, включая OpenAI. Ещё важнее то, что Gemini 3 был полностью обучен на собственных чипах TPU от Google, которые теперь позиционируются как недорогая альтернатива GPU от Nvidia и официально продаются внешним клиентам.
Google проявил себя на двух фронтах: серия Gemini 3 напрямую отвечает OpenAI на программном уровне; а на аппаратном фронте чипы TPU бросают вызов долгосрочному доминированию Nvidia.
Ногой — по OpenAI, кулаком — по Nvidia.
Альтман почувствовал давление ещё в прошлом месяце, когда в внутреннем письме заявил, что Google «может создать для нашей компании некоторые временные экономические встречные ветры». А на этой неделе, когда стало известно о крупных заказах на чипы TPU, акции Nvidia в моменте упали на 7%, и компании пришлось лично успокаивать рынок.
CEO Google Сундар Пичаи в недавнем подкасте сказал, что сотрудникам Google стоит немного поспать: «Если смотреть со стороны, в тот период мы, возможно, казались тихими или отстающими, но на самом деле мы укрепляли все основные компоненты и на этой базе двигались вперёд».
Сейчас ситуация полностью изменилась. Пичаи говорит: «Мы уже достигли переломного момента».
В этот момент исполнилось ровно три года с момента выпуска ChatGPT. За эти три года AI стал ареной пиршества капитала и альянсов в Кремниевой долине; но под этим пиром скрывается угроза пузыря — не наступил ли переломный момент для отрасли?
Обгон
19 ноября Google представил новейшую модель искусственного интеллекта Gemini 3.
Один из тестов показал, что по большинству задач, включая экспертные знания, логическое мышление, математику и распознавание изображений, Gemini 3 значительно опережает новейшие модели других компаний, включая ChatGPT. Лишь в единственном тесте по программированию он немного уступил, заняв второе место.
The Wall Street Journal пишет: «Можно назвать это ведущей моделью следующего поколения в США». Bloomberg отмечает, что Google наконец проснулся. Маск и Альтман высоко оценили её. Некоторые пользователи шутят, что это и есть идеальный GPT-5 по версии Альтмана.
CEO облачной платформы Box после предварительного тестирования Gemini 3 заявил, что улучшения настолько значительны, что они даже усомнились в корректности своих методов оценки. Но повторные тесты подтвердили: модель выигрывает по всем внутренним метрикам с двузначным преимуществом.
CEO Salesforce сказал, что пользовался ChatGPT три года, но Gemini 3 за два часа полностью изменил его представления: «Holy shit... пути назад нет. Это настоящий качественный скачок: рассуждения, скорость, обработка текста, изображений и видео... всё стало острее и быстрее. Ощущение, что мир снова перевернулся».
Gemini 3
Почему Gemini 3 показывает такие выдающиеся результаты, что сделал Google?
Руководитель проекта Gemini написал: «Всё просто: улучшили предобучение и постобучение». Аналитики отмечают, что модель по-прежнему следует логике Scaling Law — улучшая предобучение (например, используя большие объёмы данных, более эффективные методы обучения, больше параметров), можно повысить способности модели.
Больше всего секреты Gemini 3 интересуют Альтмана.
В прошлом месяце, перед выпуском Gemini 3, он заранее предупредил сотрудников OpenAI во внутреннем письме: «С какой стороны ни посмотри, недавняя работа Google впечатляет», особенно в области предобучения, где Google добился прогресса, который может «создать для компании временные экономические трудности», и «в ближайшее время атмосфера будет довольно напряжённой».
Хотя по количеству пользователей ChatGPT всё ещё значительно опережает Gemini, разрыв сокращается.
За три года количество пользователей ChatGPT росло стремительно. В феврале этого года еженедельная активная аудитория составляла 400 миллионов, а к этому месяцу выросла до 800 миллионов. Gemini публикует месячные данные: в июле месячная аудитория составляла 450 миллионов, а к этому месяцу выросла до 650 миллионов.
Благодаря примерно 90% доле на мировом рынке поиска, Google естественным образом контролирует ключевые каналы продвижения своих AI-моделей и может напрямую охватить огромную аудиторию.
OpenAI сейчас оценивается в 500 миллиардов долларов, это стартап с самой высокой оценкой в мире. Это также одна из самых быстрорастущих компаний в истории: выручка выросла с почти нуля в 2022 году до ожидаемых 13 миллиардов долларов в этом году. Но, по прогнозам, для достижения искусственного общего интеллекта в ближайшие годы придётся потратить более 100 миллиардов долларов, а также потратить ещё сотни миллиардов на аренду серверов. Иными словами, компании придётся искать дополнительное финансирование.
У Google есть неоспоримое преимущество: более толстый кошелёк.
Последний квартальный отчёт Google показал, что его выручка впервые превысила 100 миллиардов долларов, достигнув 102,3 миллиарда (рост на 16% по сравнению с прошлым годом), а прибыль составила 35 миллиардов (рост на 33%). Свободный денежный поток компании — 73 миллиарда долларов, а капитальные затраты на AI в этом году достигнут 90 миллиардов.
Пока Google не нужно беспокоиться о том, что AI вытеснит его поисковый бизнес: поиск и реклама по-прежнему показывают двузначный рост. Облачный бизнес процветает, даже OpenAI арендует его серверы.
Помимо самогенерируемого денежного потока, Google обладает такими активами, которые недоступны OpenAI, например, огромными объёмами готовых данных для обучения и оптимизации моделей, а также собственной инфраструктурой вычислительных мощностей.
14 ноября Google объявил о вложении 40 миллиардов долларов в строительство новых дата-центров
OpenAI активно заключает сделки на вычислительные мощности на сумму более 1 триллиона долларов. Поэтому, когда Google с Gemini быстро приближается, у инвесторов возникает ещё больше вопросов: сможет ли OpenAI реализовать обещанный рост и покрыть убытки?
Трещина
Месяц назад капитализация Nvidia превысила 5 триллионов долларов, а страсть рынка к искусственному интеллекту вывела этого «AI-оружейника» на новый пик. Но чипы TPU, используемые в Google Gemini 3, пробили брешь в крепкой крепости Nvidia.
The Economist, ссылаясь на данные инвестиционной компании Bernstein, сообщает, что GPU Nvidia составляют более двух третей общей стоимости типичной AI-серверной стойки, тогда как чипы TPU от Google стоят всего 10–50% от стоимости аналогичных по производительности чипов Nvidia. Эти накопленные сбережения весьма значительны. Инвестбанк Jefferies оценивает, что в следующем году Google произведёт около 3 миллионов таких чипов — почти половину объёма производства Nvidia.
В прошлом месяце известный AI-стартап Anthropic уже планирует массово использовать чипы TPU от Google, сумма сделки, по слухам, достигает десятков миллиардов долларов. 25 ноября сообщалось, что технологический гигант Meta также ведёт переговоры о внедрении чипов TPU в своих дата-центрах до 2027 года, сумма сделки — несколько миллиардов долларов.
CEO Google Сундар Пичаи представляет чип TPU
Крупнейшие интернет-компании Кремниевой долины также делают ставку на чипы: либо разрабатывают собственные, либо сотрудничают с производителями, но ни одна из них не добилась такого прогресса, как Google.
История TPU началась более десяти лет назад. Тогда Google, чтобы повысить эффективность поиска, карт и переводов, начал разрабатывать специализированный ускоряющий чип для внутреннего использования. С 2018 года компания начала продавать TPU клиентам облачных сервисов.
С тех пор TPU используются для поддержки внутренней AI-разработки Google. В процессе создания моделей вроде Gemini AI-команда и команда по чипам тесно взаимодействуют: первые предоставляют реальные требования и обратную связь, вторые оптимизируют TPU под эти задачи, что в свою очередь повышает эффективность AI-разработки.
Nvidia сейчас занимает более 90% рынка AI-чипов. Их GPU изначально предназначались для реалистичной графики в играх, благодаря тысячам вычислительных ядер, способных параллельно обрабатывать задачи, что и обеспечило им лидерство в AI.
А TPU от Google — это так называемая специализированная интегральная схема (ASIC), «узкий специалист», созданный для конкретных вычислительных задач, жертвуя гибкостью и универсальностью ради большей энергоэффективности. GPU Nvidia — это «универсал»: гибкий, легко программируемый, но дорогой.
Однако на данном этапе ни одна компания, включая Google, не способна полностью заменить Nvidia. Несмотря на то, что TPU уже достигли седьмого поколения, Google по-прежнему остаётся крупным клиентом Nvidia. Очевидная причина: облачный бизнес Google обслуживает тысячи клиентов по всему миру, а использование GPU обеспечивает привлекательность для клиентов.
Даже компании, покупающие TPU, вынуждены сотрудничать с Nvidia. После объявления о сотрудничестве с Google TPU, Anthropic вскоре заключил крупную сделку и с Nvidia.
The Wall Street Journal пишет: «Инвесторы, аналитики и операторы дата-центров считают, что TPU от Google — одна из главных угроз доминированию Nvidia на рынке AI-вычислений, но чтобы бросить вызов Nvidia, Google должен начать более широко продавать эти чипы внешним клиентам».
AI-чипы Google стали одной из немногих альтернатив чипам Nvidia, что напрямую снизило стоимость акций Nvidia. Nvidia пришлось выступить с заявлением, чтобы успокоить панику на рынке, вызванную TPU. Компания заявила, что «рада успехам Google», но подчеркнула, что Nvidia опережает отрасль на поколение, а её оборудование более универсально, чем TPU и другие специализированные чипы.
На Nvidia также давит беспокойство рынка по поводу пузыря: инвесторы опасаются, что огромные капиталовложения не соответствуют перспективам прибыли. Инвестиционные настроения могут меняться мгновенно: боятся, что бизнес Nvidia перехватят, и одновременно переживают, что AI-чипы не будут продаваться.
Известный американский «медведь» Майкл Бьюрри заявил, что поставил более 1 миллиарда долларов на понижение акций Nvidia и других технологических компаний. Он прославился тем, что в 2008 году сыграл на понижение рынка недвижимости США, его история легла в основу фильма «Игра на понижение». Он считает, что нынешний ажиотаж вокруг AI напоминает интернет-пузырь начала XXI века.
Майкл Бьюрри
Nvidia распространила среди аналитиков семистраничный документ, опровергающий критику Бьюрри и других, но это не утихомирило споры.
Модель
Для Google наступили сладкие времена: его акции растут вопреки AI-пузырю. Компания Баффета купила их в третьем квартале, Gemini 3 получил положительные отзывы, чипы TPU вызывают ожидания у инвесторов — всё это подняло Google на новый уровень.
За последний месяц акции Nvidia, Microsoft и других AI-компаний упали более чем на 10%, а акции Google выросли примерно на 16%. Сейчас компания занимает третье место в мире по капитализации — 3,86 триллиона долларов, уступая только Nvidia и Apple.
Аналитики называют модель искусственного интеллекта Google вертикально интегрированной.
Как редкий в технологической индустрии «игрок полного цикла», Google держит всю цепочку в своих руках: размещает собственные чипы TPU в Google Cloud, обучает свои AI-модели, которые затем бесшовно интегрируются в поиск, YouTube и другие ключевые сервисы. Преимущества этой модели очевидны: отсутствие зависимости от Nvidia и эффективный, недорогой суверенитет вычислительных мощностей.
Другая модель — более распространённый формат свободного альянса. Крупные игроки делят роли: Nvidia отвечает за GPU, OpenAI, Anthropic и другие разрабатывают AI-модели, облачные гиганты вроде Microsoft закупают GPU у производителей чипов для размещения моделей AI-лабораторий. В этой сети нет абсолютных союзников или противников: когда можно — сотрудничают, когда нужно — конкурируют.
Игроки формируют «циклическую структуру», а капитал циркулирует в замкнутом круге между несколькими технологическими гигантами.
Обычно схема циклического финансирования такова: компания А сначала платит компании B (например, инвестиции, кредит или аренда), затем компания B использует эти деньги, чтобы купить продукты или услуги компании А, а без этого «стартового капитала» B могла бы вообще не совершить покупку.
Пример: OpenAI тратит 300 миллиардов долларов на покупку вычислительных мощностей у Oracle, Oracle затем тратит десятки миллиардов на покупку чипов Nvidia для строительства дата-центров, а Nvidia инвестирует до 100 миллиардов в OpenAI — при условии, что OpenAI продолжит использовать её чипы. (OpenAI платит 300 миллиардов Oracle → Oracle тратит эти деньги на чипы Nvidia → Nvidia инвестирует заработанные деньги обратно в OpenAI.)
Такие примеры порождают целые лабиринты финансовых схем. Аналитики Morgan Stanley в отчёте от 8 октября изобразили движение капитала в AI-экосистеме Кремниевой долины на одной схеме. Они предупреждают: из-за непрозрачности информации инвесторам сложно оценить реальные риски и доходность.
Wall Street Journal, комментируя эту схему, пишет: «Стрелки, соединяющие компании, запутаны, как тарелка спагетти».
Под воздействием капитала контуры гиганта только начинают вырисовываться, но никто не знает, каким он будет на самом деле. Кто-то в панике, кто-то в восторге.
