OpenAI тратит на ИИ больше, чем зарабатывает
Согласно данным Financial Times, в период с 2026 по 2030 год OpenAI планирует потратить примерно на $278 млрд больше, чем принесет ее текущая деятельность. Такой разрыв связан прежде всего с высокой стоимостью вычислений, необходимых для обучения и работы будущих поколений ИИ-моделей. Только расходы на вычислительные ресурсы и связанную с ними инфраструктуру компания оценивает примерно в $856 млрд до конца десятилетия.
При этом компания рассчитывает на серьезный рост бизнеса. Выручка OpenAI, согласно ее собственным прогнозам, должна увеличиться примерно с $36 млрд в 2026 году до $350 млрд в 2030-м. Но даже такие показатели пока не компенсируют масштаб вложений в инфраструктуру.
ИИ становится одной из самых дорогих технологий
Причина таких расходов проста - современные ИИ-модели требуют огромных вычислительных мощностей. Для их создания нужны тысячи ускорителей, серверы, дата-центры и значительные объемы электроэнергии.
Причем затраты не заканчиваются после обучения модели. Каждый запрос пользователя к ИИ-сервису требует вычислений, поэтому рост аудитории напрямую увеличивает стоимость эксплуатации системы.
Именно это отличает генеративный ИИ от многих традиционных программных продуктов. Если для классического ПО запуск нового пользователя обычно означает небольшие дополнительные расходы, то для больших ИИ-моделей каждый новый пользователь увеличивает нагрузку на инфраструктуру.
Поэтому борьба за лидерство в ИИ сегодня идет не только вокруг качества алгоритмов. Компании конкурируют за доступ к ускорителям, вычислительным мощностям и партнерам, способным обеспечить необходимую инфраструктуру.
Финансовая модель OpenAI показывает противоречие, характерное для всей отрасли. Спрос на ИИ-сервисы растет, компании активно внедряют такие решения, но создание наиболее мощных моделей остается крайне дорогим процессом. Сегодня OpenAI продолжает искать новые источники финансирования для развития бизнеса.
При этом прогнозы OpenAI — это именно планы компании, а не гарантированный сценарий. Они зависят от множества факторов: стоимости вычислений, спроса на ИИ-сервисы, конкуренции на рынке и способности компании превращать технологию в устойчивый бизнес.
Российские компании тоже увеличивают расходы на ИИ
Проблема стоимости развития искусственного интеллекта актуальна не только для мировых технологических лидеров. Российские компании, которые создают собственные модели и ИИ-сервисы, также наращивают инвестиции в технологии, вычислительные мощности и инфраструктуру.
Ранее IT-World писал, что в 2026 году расходы Яндекса на развитие искусственного интеллекта могут составить порядка 150–200 млрд рублей, а инвестиции Сбера — 300–400 млрд рублей. Эти средства направляются на создание собственных моделей, развитие вычислительной инфраструктуры и внедрение ИИ-сервисов.
МТС также рассматривает искусственный интеллект как одно из ключевых направлений развития и инвестирует в связанные с ним технологии, включая собственные решения на базе ИИ и инфраструктуру.
Еще один пример — Авито. Компания сообщала о планах направить более 12 млрд рублей на развитие искусственного интеллекта и генеративных ИИ-технологий в ближайшие годы.
Российские суммы пока несопоставимы с прогнозами OpenAI, где речь идет о сотнях миллиардов долларов, но логика та же: создание конкурентоспособных ИИ-систем требует не только разработки моделей, но и постоянных вложений в вычисления, инфраструктуру и специалистов.
***
Прогнозы OpenAI показывают масштаб ставки, которую делают технологические компании на искусственный интеллект. Следующие годы должны показать, насколько быстро рынок сможет превратить огромные расходы на вычисления в устойчивую экономику.
