#bigtech — посты и обсуждения

Ещё недавно OpenAI готовилась к одному из самых громких размещений последних лет.

Компания стоимостью около $850 млрд.

ChatGPT.

Миллионы корпоративных клиентов.

Огромные инвестиции в дата-центры и чипы.

И потенциальное IPO почти триллионной компании.

Но теперь Сэм Альтман говорит:

в 2026 году IPO не будет.

Причина ещё интереснее — риски самого искусственного интеллекта.

Рынок отреагировал быстро: под давление попали Nvidia , Meta , Amazon и производители чипов.

Возникает неприятный вопрос:

если даже создатели самых мощных AI-моделей говорят «нужно притормозить», за что инвесторы последние годы платили такие огромные оценки?

Что произошло?

Руководители крупнейших AI-компаний всё громче говорят о рисках слишком быстрого развития технологии.

Речь уже не только о дипфейках или потере рабочих мест.

Обсуждаются:

кибератаки,

биологические риски,

автономные AI-агенты,

модели, действия которых становится сложнее контролировать.

Альтман заявил, что даже небольшую вероятность катастрофических последствий нельзя считать приемлемой.

На этом фоне OpenAI решила сосредоточиться на безопасности и не выходить на биржу в 2026 году.

Почему IPO OpenAI так важно?

Потому что это должен был быть экзамен для всего AI-рынка.

Одно дело — оценка частной компании между фондами.

Совсем другое — выйти на биржу и сказать миллионам инвесторов:

«Вот наш бизнес. Вот расходы. Вот прибыль. Вот цена».

И здесь начинаются неудобные вопросы.

OpenAI растёт очень быстро.

Но одновременно ей нужны огромные вычислительные мощности.

GPU.

Электроэнергия.

Дата-центры.

Сети.

Охлаждение.

AI сегодня — это не только технология.

Это ещё и одна из крупнейших инвестиционных строек в истории.

В AI уже вложены сотни миллиардов

Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta и Oracle тратят огромные суммы на AI-инфраструктуру.

Вся ставка строится на одном предположении:

будущий AI заработает значительно больше, чем сегодня на него тратят.

Если это так — отлично.

Если нет — рынок однажды спросит:

«Где возврат на эти сотни миллиардов?»

Именно поэтому новость OpenAI ударила по Nvidia не случайно.

Почему под давлением Nvidia?

Nvidia — главный поставщик «лопат» для AI-золотой лихорадки.

Чем мощнее модели →

тем больше вычислений →

тем больше GPU →

тем больше дата-центров.

Если развитие самых мощных моделей действительно начнут замедлять, спрос не исчезнет.

Но он может расти медленнее ожиданий.

А для дорогой акции иногда этого достаточно.

Бизнес может продолжать расти, но если рынок ждал +40%, а получил +20%, котировка всё равно способна упасть.

Значит, AI-пузырь лопается?

Я бы пока так не говорил.

У искусственного интеллекта уже есть реальная экономика.

AI используют:

в программировании,

рекламе,

финансах,

медицине,

обработке данных,

дизайне.

У OpenAI быстро растёт корпоративный бизнес.

Microsoft и другие крупнейшие компании уже получают реальную выручку от AI-продуктов.

Поэтому сегодняшний AI — не просто набор компаний без бизнеса.

Но сходство с доткомами всё-таки есть.

Проблема не в технологии. Проблема в цене

Интернет действительно изменил мир.

Но это не помешало NASDAQ после пузыря доткомов потерять около 78%.

Почему?

Потому что вопрос был не:

«Интернет важен?»

Он был важен.

Вопрос был:

«Какую цену разумно платить за будущий интернет?»

Сегодня с AI ровно тот же вопрос.

Искусственный интеллект может изменить экономику.

Но это не означает, что любая AI-компания стоит любой цены.

Есть ещё один риск — регулирование

Чем мощнее становятся модели, тем выше вероятность новых ограничений.

Для общества это может быть разумно.

Для инвестора появляется дополнительная переменная:

регулятор может замедлить продукт, прибыль от которого уже заложена в стоимость акции.

А рынок не любит, когда далёкая прибыль становится ещё более далёкой.

Но замедление может создать новых победителей

Есть и другой сценарий.

Если гонка за всё более крупными моделями замедлится, деньги могут перейти от обучения моделей к их практическому использованию.

Не:

«построим модель в 10 раз больше».

А:

«как заработать на тех моделях, которые уже существуют?»

Тогда выиграть могут:

AI-инференс,

корпоративное ПО,

автоматизация,

прикладные AI-сервисы.

То есть деньги из сектора могут не исчезнуть.

Они просто перейдут из одной части AI-рынка в другую.

Мой вывод

Отмена IPO OpenAI в 2026 году не означает крах искусственного интеллекта.

Но это важный сигнал.

Последние годы рынок задавал вопрос:

«Насколько быстро сможет развиваться AI?»

Теперь появился второй:

«А позволят ли ему развиваться настолько быстро?»

Для компаний, цена которых уже предполагает почти идеальный рост на годы вперёд, это принципиально.

Поэтому я бы следил за тремя вещами:

1. Реальной AI-выручкой.

2. Окупаемостью огромного CAPEX.

3. Скоростью регулирования передовых моделей.

Если прибыль догонит расходы — AI-бум получит фундаментальное оправдание.

Если расходы продолжат расти быстрее монетизации, а развитие технологий ещё и будут ограничивать —

вопрос будет уже не в том, есть ли AI-пузырь.

А в том:

кто окажется первым без стула, когда музыка остановится.

А вы что думаете?

🤖 AI только начинает менять мир

🫧 Пузырь уже надут

📉 Жду коррекцию Nvidia и Big Tech

💰 Коррекцию использую для покупок

#OpenAI #ChatGPT #AI #Nvidia #искусственныйинтеллект #NASDAQ #акцииСША #BigTech #инвестиции #КартавыйИнвестор

Есть популярная байка, которую инвесторы рассказывают друг другу:

- Американский рынок держится исключительно на нескольких технологических гигантах;
- AI раздул очередной пузырь:
- Индексы стали слишком зависимы от Big Tech, стоит технологическому сектору остановиться - и все лопнет!

Вообще неубедительно, да и цифры 2026 года эти байки не подтверждают. С начала года американский энергетический сектор вырос на 42%, технологии прибавили 25%, промышленность выросла на 21%, сырьевые компании на 15%, а сам S&P 500 примерно на 14%.

А равновзвешенный индекс S&P 500 Equal Weight Index - вариант биржевого индекса, где каждая из 500 компаний имеет одинаковую долю (0,2%), независимо от ее размера и рыночной капитализации, где Apple и Nvidia не имеют возможности своим огромным весом тащить за собой весь индекс, прибавил 17%, то есть больше классического S&P 500.

Ну и где зависимость рынка от крупнейших технологических компаний, когда "средняя" компания из S&P 500 в этом году чувствует себя лучше самого индекса? Russell 2000, индекс американских компаний малой капитализации, вырос с начала года на 25%, а Nasdaq 100 на 20%. То есть деньги идут не только в гигантов, которые зарабатывают на AI, но и значительно глубже в рынок, но это другое?!

#bigtech
https://t.me/ifitpro

Перед вами два CEO. Сверху — прежний CEO Adobe, который рулил компанией аж 18 лет, а снизу — новый глава Adobe, назначенный пару недель назад.

Заметили, что у них есть кое-что общее?

Правильно — они оба Козероги...)))

Ладно, ещё они оба наверняка кушают что-нибудь с названием «масала» и явно иногда просят коллег «to do the needful(ь)».

Adobe не один такой, ровно та же реальность в куче других топ-компаний BigTech.

Сатья Наделла в Microsoft, Сундар Пичаи в Google, Арвинд Кришна в IBM...

А ещё Micron, YouTube, Google Cloud, FedEx, P&G и целая куча других примеров.

А про CEO-1 можно вообще промолчать, там порой сплошь выходцы из солнечного Бхарата.

Внимание, вопрос: почему так?

Почему индусы так мощно доминируют в списке топовых CEO BigTech?

На первый взгляд — ответ лежит на поверхности.

Индусов ооооооооооочень много, они массово эмигрируют, у них довольно сильная школа точных наук и особенно айти (привет, Бангалор), английский ввиду понятных исторических причин у них почти родной. И при этом — нет зацикленности на своём мире, как у тех же китайцев, индусы сильно глобальнее.

Это всё так.

Но, это объясняет, почему спецов из Индии ооооооооочень много в Долине В ЦЕЛОМ.

А перекос именно в CEO — это другой вопрос.

Опять же, инженеров-китайцев там тоже завались, а вот китайских CEO БигТеха что-то не особо видно (ребята вроде Дженсена Хуанга не в счёт. Это, во-первых, фаундеры, а во-вторых — уже не совсем китайцы).

Вопрос любопытный. И на мой взгляд, тут есть три интересных причины (точнее, их явно больше, но эти три ключевые):

Первая — «золотые наручники». Смотрите, пока амбициозный индиец (реальный, а не этнический выходец) только в начале карьеры и пашет по H-1B (основная рабочая виза в США) — он заложник гринкарты.

Работодатель подаёт на неё, и из-за квоты 7% на страну товарищ встаёт в очередь на годы.

Пока он в этой очереди, менять работодателя — это риск начать всё заново, а уйти пилить стартап вообще почти нереально, даже если ты ОХ/УХ какой талантливый.

Американец с такими же мозгами через лет 5-10 (или раньше) уйдёт пилить стартап, либо его схантит конкурент на икс три. А условный Прашат Гупта обречён сидеть в той же корпорации. И если он крутой, то он... там растёт.

Смотрите, Наделла — 22 года в Microsoft до кресла, Кришна — 30 лет в IBM. А CEO гигантских корпораций — это почти всегда внутренний продукт, их редко берут извне.

Но всё это справедливо и для китайцев. А значит, нужно ещё кое-что? Так?

Причина вторая: индусам некуда возвращаться. Если китаец уйдёт из Google — его с удовольствием приютит Alibaba или Tencent.

А нашему Прашату куда возвращаться?

На аутсорс в Infosys?

Хочешь не хочешь — придётся зубами цепляться за свой трек в американской компании.

И третья причина: last but not least.

Вот вы думаете, почему индусы головой качают, когда разговаривают?

А это чтобы удобнее было лавировать в хаосе.

Индия — это 22 официальных языка, касты и вайб, где «да» — это «нет», «нет» — это что угодно, и всё same but different.

Умение договариваться в таком глобальном бардаке впитывается с молоком матери.

А теперь смотрите, кого ищут советы директоров после «эпохи основателя»: не визионера, а сильного менеджера-операциониста, который выстроит систему, со всеми договорившись и ничего не сломав.

Заметьте, почти никто из индийских CEO БигТеха не основатель (такие тоже есть, но, их сильно меньше, чем наёмных топов).

Получается, американская иммиграционная система (подкреплённая индийскими особенностями), взяла и превратила индуса в идеального корпоративного лидера.

Такие вот дела.

И да, правильно говорить «индийцы» (потому что в Индии ещё есть сикхи, мусульмане, буддисты и кто пр.)

#BigTech #бизнес #персонал #кадры #HR #CEO #Индия

В следующий раз контроль над ситуацией можно и не вернуть...

Это о том самом ЧП, когда нейросеть впервые без участия человека атаковала другую платформу: 

«Отчёты об инциденте с Hugging Face указывают на… своеобразный менталитет толпы, который охватил вышедший из-под контроля «коллектив» ИИ-агентов OpenAI.

Похоже, в этой группе не было ни одного особо злонамеренного или безрассудного агента. (Вообще, сгенерированные по одним и тем же моделям, эти агенты фактически были копиями друг друга.) Но, со временем, обмениваясь информацией об общих целях, они подтолкнули группу к беззаконию»;

«Это разительно отличается от традиционного научно-фантастического сюжета, в котором отдельная система ИИ начинает действовать бесконтрольно или обращается против своих создателей. И свидетельствует о том, что предотвращение вреда со стороны таких систем не сведётся к инженерному решению. В этой работе может быть больше от социологии, чем от информатики: необходимо понять, почему для достижения целей одни группы ИИ-агентов сотрудничают мирно, а другие прибегают к преступным и разрушительным действиям»;

«Учитывая, как мало мы знаем об этих многоагентных роях, хакерская атака на Hugging Face, возможно, стала настоящим подарком — предупреждающим сигналом, который, по мнению некоторых, предоставляет компаниям, работающим в сфере ИИ, возможность изучить групповую динамику этих систем, пока ставки относительно невысоки. В этот раз коллектив ИИ не захватил военную сеть, не взломал больницу и не отключил электроснабжение. В этот раз люди вернули себе контроль. В следующий раз нам может так не повезти».

#бизнес #ИИ #технологии #BigTech

P.S. У техгигантов, BigTech, после этого инцидента с Hugging Face появились опасения, что их ИИ могут использовать против них самих или против собственных государственных, правительственных структур.

Такие команды теперь значительно сократились, в отдельных случаях на 60-70%, а прежнюю повседневную работу сотрудников таких команд уже передали ИИ-агентам.

Первая волна увольнений сотрудников ИИ команд в BigTech прошла в мае этого года, вторую волну увольнений в командах BigTech в разных мировых локациях изначально планировали на октябрь-ноябрь. До этого, штаты команд занимающихся ИИ в Силиконовой долине и иных локациях уже уменьшили на 25% и более.

Теперь, новые организационные модели команд, занимающихся ИИ в BigTech, строятся вокруг небольших команд — «подов».

Если раньше, обычная, та или иная продуктовая команда по ИИ насчитывала 10-20 человек, включая 7-14 инженеров, менеджера по продукту, дизайнера, аналитика, UX-исследователя и дата-инженера, то теперь, новые «поды» состоят всего из 3-5 человек: 3-4 «билдеров» и руководителя.

К июню этого года такие команды появились во многих подразделениях американского BigTech.

Руководители верхнего уровня («орглиды») теперь курируют всего по 30-50 сотрудников, а технические группы работают по 4-недельным спринтам вместо традиционных 6-месячных циклов планирования.

И если кто-то вдруг подумал, что из-за замены человеков на ИИ-агентов, компании BigTech получилили рост производственной эффективности — то это не так — компании BigTech не получили ожидаемого роста производительности: количество предложенных изменений в коде внутренних платформ и инфраструктуры выросло на 200-250% год к году, но, число изменений, которые действительно превратились в новые функции или улучшения для пользователей, увеличилось лишь на 36%.

Одновременно, число серьёзных технических инцидентов выросло на 40% по сравнению с 2025 годом, а время сотрудников на их устранение увеличилось на 70%. Доля же положительных оценок в pulse-опросах сразу же упала в полтора раза.

В результате, компании BigTech фактически начали смягчать свой курс «замены» человеков.

Программы по отслеживанию нажатий клавиш и кликов, которые должнв были помогать обучать ИИ-агентов воспроизводить действия человека за компьютером, приостановили, а некоторых, ранее уволенных сотрудников и спецов, снова вернули в прежние команды.

В начале июля 2026 года в компаниях американского BigTech начали признавать свои просчёты в сроках и ощутили, что ИИ-агенты развивались медленнее, чем они ожидали, хотя, в BigTech и рассчитывали на заметный рост их полезности за 3-6 месяцев работы.

Так что, даже в компаниях американского BigTech, ИИ-агенты хоть и позволили увеличить объём работы, но, не дали одидаемого от них качества и эффективности.

#бизнес #ИИ #БигТех #AI #BigTech #человек #технологии