Вот почему Уоррен Баффет в итоге сделал ставку на Google.

Автор: Ма Лэйлэй

Источник: канал У Сяоболя CHANNELWU

Уоррен Баффет однажды сказал: «никогда не инвестируйте в компанию, которую вы не понимаете». Однако на фоне заката эры «бога акций» Баффет принял решение, противоречащее его же внутренним принципам: приобрел акции Google с высокой премией, оценив свободный денежный поток примерно в 40 раз.

Да, Баффет впервые купил «акцию темы ИИ», причем это не OpenAI и не NVIDIA. Все инвесторы задают один вопрос: почему именно Google?

Вернемся к концу 2022 года. Именно тогда появился ChatGPT, после чего руководство Google объявило «красную тревогу»: они непрерывно проводили совещания и даже экстренно вернули двух основателей. Но тогда Google казалась медленно двигающимся динозавром, охваченным бюрократией.

Торопливо запущенный чат-бот Bard столкнулся с фактологическими ошибками во время демонстрации, что вызвало падение котировок компании и обесценивание рыночной капитализации почти на сто миллиардов долларов всего за один день. Затем компания объединила свои ИИ-подразделения и выпустила мультимодальную модель Gemini 1.5.

Но этот продукт, считавшийся козырной картой, лишь несколько часов обсуждался в технологическом сообществе, прежде чем весь интерес перешел к модели генерации видео Sora, выпущенной вскоре после этого OpenAI, и он быстро оказался забыт.

Парадоксально, но именно новаторская научная статья исследователей Google, опубликованная в 2017 году, заложила прочный теоретический фундамент для этой волны ИИ-революции.

Статья «Attention Is A You Need»

предлагающая модель Transformer

Противники насмехались над Google. Генеральный директор OpenAI Сам Альтман пренебрежительно отозвался о вкусах Google: «Я не могу не задумываться об эстетической разнице между OpenAI и Google».

Бывший генеральный директор Google также выражал недовольство ленью компании: «Google всегда полагал, что баланс между работой и личной жизнью… важнее победы в конкурентной борьбе».

Весь этот ряд затруднений заставил многих усомниться: не отстала ли Google в гонке искусственного интеллекта?

Но перемены наконец наступили. В ноябре Google выпустила Gemini 3, которая превзошла конкурентов, включая OpenAI, по большинству метрик бенчмарков. Более важно то, что Gemini 3 полностью обучена на чипах TPU собственной разработки Google, которые теперь позиционируются компанией как дешевая альтернатива GPU NVIDIA и официально поступают в массовую продажу для внешних клиентов.

Google продемонстрировала мощь сразу на двух фронтах: программный фронт она прикрыла серией моделей Gemini 3, прямо ответив OpenAI; на другом же фронте чипами TPU бросила вызов многолетней монополии NVIDIA в области аппаратного обеспечения.

Настигает OpenAI и давит на NVIDIA.

Сам Альтман уже в прошлом месяце почувствовал давление, заявив во внутреннем письме, что действия Google «могут создать для нашей компании некоторый временный экономический встречный ветер». На этой неделе, узнав о крупных закупках чипов TPU со стороны других техногигантов, NVIDIA, чьи акции днем ранее временно просели на 7%, пришлось лично выпустить обращение, чтобы успокоить рынок.

Генеральный директор Google Сундар Пичаи в недавнем подкасте порекомендовал сотрудникам компании восстановить сон. «Если смотреть со стороны, в тот период мы могли казаться тихими или отстающими, но на самом деле мы укрепляли все базовые компоненты и на их основе двигались вперед полным ходом».

Сейчас ситуация кардинально изменилась. Пичаи отметил: «Мы сейчас вышли на переломный момент».

Как раз сейчас исполняется три года с момента выхода ChatGPT. За эти три года искусственный интеллект развернул пиршество венчурного капитала Кремниевой долины, сопровождающееся сложными союзами и противостоянием; но под поверхностью праздника начали проступать признаки пузыря. Не наступил ли уже инфлекционный пункт для отрасли?

Обгон

19 ноября Google представила новейшую модель искусственного интеллекта Gemini 3.

Результаты тестирования показывают, что в подавляющем большинстве задач, охватывающих экспертные знания, логическое мышление, математику и распознавание изображений, Gemini 3 значительно опережает новейшие модели других компаний, включая ChatGPT. Лишь в единственном тесте на программирование она показала результат чуть слабее, заняв второе место.

Wall Street Journal назвала её «вероятно, лучшей моделью следующего поколения в США». Bloomberg написал, что Google наконец очнулась. Илон Маск и Сам Альтман высоко оценили её возможности. Некоторые пользователи в сети в шутку предположили, что именно так Альтман и мечтал видеть GPT-5.

Генеральный директор платформы управления облачным контентом Box после предварительного ознакомления с Gemini 3 заявил, что прирост производительности оказался настолько велик, что команда сначала усомнилась в правильности методологии тестирования. Однако повторные проверки подтвердили: модель побеждает во всех внутренних оценках с преимуществом в два знака.

CEO Salesforce рассказал, что пользовался ChatGPT три года, но Gemini 3 буквально за два часа перевернула его представление о технологиях: «Блин… дороги назад нет. Это просто качественный скачок: рассуждение, скорость, обработка текста, изображений и видео… всё стало острее и быстрее. Чувствуется, что мир снова перевернулся».

Gemini 3

Почему Gemini 3 демонстрирует столь выдающиеся результаты и что именно сделала для этого Google?

Руководитель проекта Gemini опубликовал пост, где ответил: «Просто: улучшили предобучение и последующую дообучку». По мнению аналитиков, предобучение модели по-прежнему следует логике Scaling Laws — улучшение способностей достигается за счет оптимизации процесса предобучения (например, использование данных большего объема, более эффективных методов обучения, увеличения количества параметров и т.д.).

Больше всех желает узнать секрет Gemini 3, бесспорно, Сам Альтман.

В прошлом месяце, еще до выхода Gemini 3, он сделал превентивное заявление во внутреннем письме сотрудникам OpenAI: «С любой точки зрения недавняя работа Google выглядит впечатляюще». Особо отметив прогресс в области предобучения, Альтман предупредил, что достижения Google могут «создать для нашей компании некоторый временный экономический встречный ветер», а «в ближайшие время внешняя обстановка будет довольно напряженной».

Несмотря на то что по количеству пользователей ChatGPT пока сохраняет значительное преимущество перед Gemini, разрыв сокращается.

За эти три года число пользователей ChatGPT росло стремительными темпами. В феврале текущего года еженедельная аудитория достигла 400 миллионов человек, а к этому месяцу превысила 800 миллионов. Gemini публикует данные о ежемесячной активной аудитории: если в июле эта цифра составляла 450 миллионов, то к настоящему времени она выросла до 650 миллионов.

Благодаря доле около 90% на мировом рынке поисковых систем в интернете, Google естественно контролирует ключевые каналы продвижения своих ИИ-моделей и напрямую выходит на огромный пласт пользователей.

Текущая оценка OpenAI составляет 500 миллиардов долларов, что делает её самой дорогой стартап-компанией в мире. Одна из быстрейших растущих компаний в истории, она увеличила выручку с почти нуля в 2022 году до прогнозируемых 13 миллиардов долларов в этом году, однако ожидает, что для достижения искусственного общего интеллекта в ближайшие годы потратит более 100 миллиардов долларов, а также потребует тысяч миллиардов долларов на аренду серверов. Иными словами, ей придется обращаться за дополнительным финансированием.

У Google есть одно неоспоримое преимущество: более толстый кошелек.

Согласно последнему квартальному отчету, выручка Google впервые превысила 100 миллиардов долларов, составив 102,3 миллиарда долларов (рост на 16% год к году), а чистая прибыль достигла 35 миллиардов долларов (рост на 33%). Свободный денежный поток компании составил 73 миллиарда долларов, а капитальные затраты на ИИ в этом году достигнут 90 миллиардов долларов.

Пока можно не бояться, что бизнес поиска будет подточен ИИ: сегмент поисковой выдачи и рекламы продолжает показывать двузначный рост. Облачный сервис бурно развивается, и даже OpenAI арендует у него серверы.

Помимо самостоятельного генерирования денежных потоков, Google располагает ресурсами, недоступными для OpenAI, такими как массивные готовые датасеты для обучения и оптимизации моделей, а также собственная инфраструктура для вычислений.

14 ноября Google объявила об инвестициях в размере 40 миллиардов долларов на строительство новых дата-центров

OpenAI мастерски выстраивает партнерства, заключив сделки по покупке вычислительных мощностей с различными сторонами на сумму свыше 1 триллиона долларов. Поэтому, когда Google стремительно наступает вместе с Gemini, сомнения инвесторов только крепнут: смогла ли обещанная OpenAI картина роста действительно покрыть образовавшийся дефицит?

Трещина

Месяц назад рыночная капитализация NVIDIA преодолела отметку в 5 триллионов долларов, а страсть рынка к искусственному интеллекту вывела этого «продавца оружия для ИИ» на новый пик. Однако чипы TPU, лежащие в основе Gemini 3 от Google, пробивали трещину в непроницаемой крепости NVIDIA.

Журнал The Economist, ссылаясь на данные исследовательской компании Bernstein, отмечает, что GPU NVIDIA составляют более двух третей от общей стоимости типовой стойки ИИ-сервера. Для сравнения, цена чипа TPU от Google составляет лишь от 10% до 50% цены аналогов NVIDIA сопоставимой производительности. Накопленная экономия получается весьма существенной. Инвестиционный банк Jefferies оценивает, что в следующем году Google произведет около 3 миллионов таких чипов, что почти вдвое больше объемов выпуска продукции NVIDIA.

В прошлом месяце известная стартап-компания в сфере ИИ Anthropic уже планировала масштабное внедрение чипов TPU от Google, и, по слухам, сумма сделок может достичь сотен миллиардов долларов. Сообщения от 25 ноября говорят о том, что технологический гигант Meta также ведет переговоры о переходе на чипы TPU в своих дата-центрах к 2027 году на десятки миллиардов долларов.

Генеральный директор Google Сундар Пичаи рассказывает о чипах TPU

Крупнейшие интернет-гиганты Кремниевой долины также делают ставки на чипы: либо развивают собственные разработки, либо сотрудничают с производителями, но никто не смог достичь таких успехов, как Google.

История TPU восходит к десятилетию назад. Тогда, стремясь повысить эффективность работы поисковой системы, карт и переводчика, Google начала разработку специализированного чипа ускорителя для внутреннего использования. Начиная с 2018 года компания стала предлагать TPU клиентам облачных сервисов.

Впоследствии TPU стали использовать для поддержки внутренних ИИ-разработок Google. В процессе создания моделей, таких как Gemini, между командой ИИ и командой чипов возникла взаимная синергия: первые предоставляли реальные требования и обратную связь, вторые дорабатывали и оптимизировали TPU под них, что в свою очередь повышало эффективность ИИ-разработки.

В настоящее время NVIDIA занимает более 90% рынка ИИ-чипов. Ее графические процессоры изначально предназначались для фотореалистичной рендеринга игровой графики, опираясь на параллельную обработку задач тысячами вычислительных ядер. Эта архитектура обеспечивает им лидерство в сфере искусственного интеллекта.

ТПУ от Google представляет собой так называемую специализированную интегральную схему (ASIC), своего рода «узкого специалиста», спроектированного специально для определенных вычислительных задач. Он жертвует частью гибкости и универсальности ради повышенной энергоэффективности. Графические процессоры NVIDIA же работают скорее как «универсалы»: они отличаются гибкостью функций и мощным потенциалом программирования, но за это приходится платить высокой стоимостью.

Тем не менее, на данном этапе ни одна компания, включая Google, не обладает возможностями полностью вытеснить NVIDIA. Несмотря на то что TPU вышла уже на седьмое поколение, Google остается одним из крупнейших клиентов NVIDIA. Есть простое объяснение: облачный бизнес Google должен обслуживать десятки тысяч клиентов по всему миру, и использование GPU позволяет поддерживать высокую привлекательность сервиса для заказчиков.

Даже компании, приобретающие TPU, вынуждены работать с NVIDIA. Вскоре после объявления о партнерстве с TPU от Google Anthropic анонсировала крупную сделку с NVIDIA.

Wall Street Journal пишет: «Инвесторы, аналитики и операторы центров обработки данных отмечают, что TPU от Google представляют одну из самых серьезных угроз доминированию NVIDIA на рынке вычислений для ИИ. Однако для того, чтобы реально бросить вызов NVIDIA, Google должна начать более массовую продажу этих чипов внешним клиентам».

Появление ИИ-чипов Google в качестве одной из немногих альтернатив продуктам NVIDIA напрямую оказало давление на котировки последней. NVIDIA решила лично выйти в эфир, чтобы снять рыночную панику, вызванную TPU. Компания выразила «радость успехам Google», но подчеркнула, что ее технологии опережают отрасль на целое поколение и обладают большей универсальностью по сравнению с TPU и другими специализированными решениями.

Дополнительное давление на NVIDIA оказывает страх рынка перед пузырем: инвесторы опасаются несоответствия между колоссальными вложениями капитала и перспективами прибыли. Рыночные настроения тоже переменчивы: одновременно существует тревога, что бизнес NVIDIA кто-то отберет, и сомнения в том, будут ли продаваться ИИ-чипы.

Известный американский «медвежник» Майкл Берри заявил, что поставил более 1 миллиарда долларов на снижение котировок NVIDIA и других технологических компаний. Этот человек известен своими прибыльными ставками на понижение рынка недвижимости США в 2008 году, а его история легла в основу высоко оцененного критиками фильма «Игра на понижение». Он отметил, что нынешний ажиотаж вокруг ИИ напоминает интернет-пузырь начала XXI века.

Майкл Берри

NVIDIA распространила среди аналитиков семистраничный документ, опровергающий критику со стороны Берри и других. Однако этот файл не смог утихомирить дискуссию.

Модель

Для Google настали сладкие времена: на фоне общего ИИ-пузыря котировки компании продолжают расти. Фонд Berkshire Hathaway Баффета приобрел акции Google в третьем квартале, выход Gemini 3 получил положительные отзывы, а чипы TPU вселяют надежды в инвесторов — всё это выбило акции компании на исторические максимумы.

За последний месяц акции компаний-игроков в сфере ИИ, включая NVIDIA и Microsoft, снизились более чем на 10%, тогда как котировки Google выросли примерно на 16%. Сегодня с рыночной капитализацией в 38,6 триллиона долларов компания занимает третье место в мире, уступая лишь NVIDIA и Apple.

Аналитики характеризуют подход Google к ИИ как вертикальную интеграцию.

Будучи редким игроком на технологической арене, делающим ставку на «полностью внутреннюю разработку», Google держит всю цепочку создания продукта в своих руках: на платформе Google Cloud разворачиваются собственные чипы TPU, на них обучаются гигантские ИИ-модели компании, которые затем бесшовно интегрируются в ключевые сервисы вроде Поиска и YouTube. Преимущества такой модели видны невооруженным глазом: независимость от Nvidia и обеспечение собственной, высокоточной и недорогой суверенной вычислительной мощностью.

Другой вариант представляет собой более распространенную модель свободного альянса. Гиганты делят роли: NVIDIA занимается GPU, такие компании, как OpenAI и Anthropic, разрабатывают ИИ-модели, а облачные провайдеры вроде Microsoft покупают GPU у производителей чипов для хостинга моделей лабораторий. В этой экосистеме нет явных друзей или врагов: где возможно сотрудничество — оно приносит взаимную выгоду, а там, где начинается конкуренция, борьба ведется без смягчений.

Действующие лица сформировали некую «цикличную структуру», внутри которой средства циркулируют замкнутым контуром между несколькими технологическими корпорациями.

В общих чертах схема кругового финансирования по такому принципу выглядит так: компания А сначала перечисляет деньги компании Б (например, через инвестиции, кредиты или лизинг), после чего компания Б возвращает эти деньги обратно компании А, покупая ее продукты или услуги. Без этих стартовых вливаний компания Б, вероятно, вообще не смогла бы совершить покупку.

Яркий пример: OpenAI выделяет 300 миллиардов долларов Oracle за вычислительные мощности, Oracle тут же направляет эти средства в размере десятков миллиардов на закупку чипов NVIDIA для строительства дата-центров, а NVIDIA reinvests до 100 миллиардов долларов обратно в OpenAI при условии продолжения использования ее технологий. (OpenAI платит $300 млрд Oracle → Oracle тратит эти деньги на чипы NVIDIA → NVIDIA вкладывает заработанное обратно в OpenAI.)

Подобные кейсы породили запутанные финансовые карты, напоминающие лабиринты. В отчете от 8 октября аналитики Morgan Stanley с помощью схемы визуализировали движение капитала в экосистеме ИИ Кремниевой долины. Эксперты предупреждают: непрозрачность данных мешает инвесторам адекватно оценивать реальные риски и потенциальную доходность.

Описывая эту диаграмму, Wall Street Journal написала: «Стрелки, соединяющие их, напоминают переплетенные спагетти, создавая невероятно сложную структуру».

На крыльях капитала силуэт этой огромной сущности уже начинает обретать форму, хотя никто не знает, как она выглядит на самом деле. Кто-то испытывает панику, кто-то — восторг.