Brodetskyi. Tech, VC, Startups | Економічний парадокс, який лежить в центрі дискусії про DeepSeekОтже, ...

📈 Економічний парадокс, який лежить в центрі дискусії про DeepSeekОтже, про DeepSeek. Ви вже все прочитали: команда розробників з китайського хедж-фонду створила модель, яка не поступається топовим моделям американських компаній, при цьому на порядки дешевша в тренуванні. Це спричинило величезний розпродаж американських акцій: одна лише NVIDIA втратила 17% вартості за день.Чому ринок відреагував на новини з Китаю таким значним песимізмом? Можливо тому що корекція давно назрівала. Публічні ринки живуть наративами. В останні два роки років прогрес в галузі ШІ лише підсилював наратив "все росте і буде зростати". Головним бенефіціаром цього надмірного оптимізму були американські big tech корпорації, які створюють інструменти та інфраструктуру для Gen AI технологій. Виторг NVIDIA виріс втричі за три роки, оцінка - вп'ятеро. Піком цього став анонс американського інфраструктурного проекту Stargate на півтрильйона доларів, до якого відразу виникли питання.З останніми ж новинами з Китаю багато інвесторів поспішили переглянути наратив необмеженого зростання. Якщо топові моделі тепер можна отримувати на порядок дешевше, бізнес OpenAI виглядає не так привабливо, а значить не факт що компанія і надалі буде шалено зростати, орендувати та будувати датацентри і так далі по ланцюжку - впали навіть акції енергетичних компаній. What goes up, must come down - закони фондового ринку ніхто не відміняв, як і гравітацію.Але ось що цікаво. В середині 19 століття британський економіст Джевонс сформулював наступний парадокс: коли якийсь ресурс стає більш ефективним/економним завдяки технологічному прогресу, загальний попит на нього зростає, значно підвищуючи загальне споживання. Оригінально Джевонс писав про вугілля - винахід та масове поширення ефективного парового двигуна призвів до значного зростання попиту на вугілля. Аналогії з ШІ-моделями тут очевидні - якщо state of the art моделі тепер можна запускати за лічені центи, слід очікувати їх масового застосування, і як наслідок - зростання попиту на inference. Тому аналітики Wall Street залишаються оптимістичними щодо всіх майбутнього всіх секторів, залучених в ланцюжок доданої вартості ШІ - від software та cloud до semiconductors та energy (цитати дам в коментарі), а Microsoft та Meta інвестують в ШІ-інфраструктуру $80 млрд та $65 млрд відповідно. Ось кому зараз непросто, це американським розробникам LLM та їх інвесторам. Адже тепер стало зрозуміло, що які б потужні моделі не розробить твоя компанія, китайці зможуть дешево це скопіювати (саме такий підхід використали DeepSeek, model distillation) та викласти у відкритий або майже безкоштовний доступ. Нагадаю, OpenAI за минулий рік зафіксувала $5 млрд збитків. Як на цьому фоні вони та Anthropic будуть іти до прибутковості, це цікаве питання.