Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, наибольшую прибыль в отрасли сейчас получают не компании, создающие языковые модели, а производители полупроводниковой памяти и другой критически важной инфраструктуры.

В качестве примера финансовые результаты крупнейших производителей памяти — Micron, SK Hynix и полупроводникового подразделения Samsung Electronics. Все три компании демонстрируют рекордные показатели прибыли благодаря резкому росту спроса на память для AI-серверов и дата-центров.

Особенно востребованными остаются высокоскоростная память HBM (High Bandwidth Memory), серверная DRAM и корпоративные SSD-накопители. Именно эти компоненты являются ключевыми для обучения и инференса современных больших языковых моделей.

При этом, разработчики моделей находятся в иной ситуации. Конкуренция между OpenAI, Google, Microsoft, ByteDance и другими компаниями приводит к постоянному снижению стоимости AI-сервисов.

OpenAI постепенно расширяет линейку тарифов API, предлагая различные цены в зависимости от модели, длины контекста, использования кэширования и пакетной обработки запросов. Аналогичный подход использует Google Gemini, а Microsoft развивает Azure AI Foundry как платформу, на которой клиенты могут выбирать между несколькими моделями разных разработчиков. Такая конкуренция постепенно превращает модели в относительно взаимозаменяемый сервис и усиливает давление на цены.

Похожие процессы происходят и в Китае. Например, ByteDance после периода очень низких цен на сервис Doubao также начала переходить к более традиционной модели монетизации, поскольку рост числа запросов значительно увеличивает расходы на вычислительные ресурсы.

В результате разработчики моделей оказываются вынуждены конкурировать одновременно по качеству и стоимости, тогда как производители оборудования получают выгоду от сохраняющегося дефицита ключевых компонентов.

Причина заключается в том, что производство современной памяти невозможно быстро нарастить. Расширение мощностей требует крупных инвестиций и длительного времени, а спрос продолжает увеличиваться благодаря строительству новых AI-дата-центров, развитию генеративного ИИ и распространению интеллектуальных агентов.

Автор сравнивает эту ситуацию с разными бизнес-моделями. Компании, продающие доступ к AI-моделям по количеству обработанных токенов, напоминают сервисы доставки: объем заказов растёт, но конкуренция усиливается, а цены постепенно снижаются.

Производители же памяти и другой критически важной инфраструктуры оказываются в положении поставщиков незаменимых ресурсов, без которых невозможно построить современные вычислительные системы.

На нынешнем этапе развития искусственного интеллекта наибольшая экономическая выгода сосредоточена не в программных продуктах, а в производстве базовых аппаратных компонентов. Пока спрос на вычислительные мощности продолжает расти быстрее предложения, именно поставщики памяти, накопителей и другой специализированной инфраструктуры остаются одними из главных бенефициаров глобального AI-бума.