Самый прибыльный квартал в истории Google: на фоне прибыли в десятки миллиардов долларов ИИ-гонка вооружений уже привела к отрицательному денежному потоку

Автор: Чамат Палихепития

Перевод и адаптация: TechFlow

Введение от TechFlow: Google только что отчиталась о самом прибыльном квартале в своей истории — чистая прибыль составила 112,1 млрд долларов, однако двукратный рост капитальных затрат привел к впервые отрицательному денежному потоку. Компания маскирует этот факт отчетности за счет прибыли от инвестиций в Space X и Anthropic: гонка за ИИ-инфраструктурой разогналась до таких масштабов, что даже Google сложно ее финансировать. Пока создатели закрытых LLM просят власти в Вашингтоне запретить open-source решения, настоящая конкурентная рва давно сместилась с уровня самих моделей.

Как относиться к спорам о дистилляции и запрете open-source?

Дистилляция означает массовый запуск чужих моделей: вы запускаете модель других разработчиков, задаете ей вопросы, наблюдаете ответы, а затем обучаете свою модель на этих ответах. Проделав это десятки миллионов раз, вы фактически крадете триллионы пар «вопрос-ответ».

Крупные лаборатории квалифицируют это как промышленное воровство, требующее государственной защиты.

Я считаю, что это лишь прикрытие.

Если вы действительно хотите остановить дистилляцию, внедрите процедуру KYC для клиентов. Обязательная верификация личности и привязка кредитных карт с лимитами мгновенно уничтожат фермы индустриальных аккаунтов. Однако это замедлит рост вашей выручки, поэтому лаборатории этого не делают. Вместо этого они требуют, чтобы Вашингтон запретил продукцию конкурентов.

К тому же все дистиллируют друг друга. Anthropic использует контент издателей для обучения моделей и заплатила за это 1,5 млрд долларов штрафов. Китайские лаборатории дистиллируют американские.

Тогда почему сейчас возникла паника?

Потому что темпы коммодитизации на уровне моделей превзошли ожидания всех игроков. Вы публикуете результаты бенчмарков сегодня, а через несколько недель кто-то уже догоняет вас, тогда как цены закрытых лабораторий всё ещё в 25–50 раз выше цен open-source альтернатив. Многие действия, которые вы видите, по своей сути являются оборонительными боями за оценку компаний.

Настоящая конкурентная рва находится на верхнем и нижнем слоях относительно моделей.

Рва расположена на верхнем уровне стека — это приложения, за которые люди реально платят, и на нижнем уровне стека — инфраструктура, чипы и облачные сервисы.

Я считаю, что нам не следует выступать в защиту олигополии в Вашингтоне, вместо этого мы должны завоевывать те слои, которые можно успешно защитить. Если правительство вмешается, чтобы спасти их, это приведет лишь к налогообложению каждой американской компании, покупающей ИИ, а рынок отвергнет такую сделку.

На что стоит обратить внимание

1) Когда ИИ решает неразгаданные задачи и обманывает своих создателей

Гипотеза — это утверждение, которому математики верят, но не могут доказать, некоторые из них остаются нерешенными уже несколько поколений. В этом месяце многие из этих гипотез — некоторые висели в воздухе от 40 до 90 лет — были опровергнуты или доказаны всего за несколько дней.

19 июля математик Anthropic Левент Альпёге объявил, что Claude Fable 5 нашла контрпример к гипотезе Якоби, которая оставалась нерешенной с 1939 года. В течение нескольких дней Теренс Тао завершил формализацию доказательства, и пример прошел машинную проверку в программном обеспечении для формальных доказательств.

Ранее в мае OpenAI объявила, что внутренняя универсальная модель опровергла гипотезу Эрдеша, которая оставалась дискуссионной с 1946 года. Появились и другие вспомогательные ИИ контрпримеры, хотя они сильно различаются по важности и статусу верификации.

Математика предоставляет ИИ исключительно четкую обратную связь, поскольку многие предлагаемые ответы можно проверить с помощью вычислений, экспертной оценки или ПО для формального доказывания. Эти результаты убедительно показывают, что передовые модели способны вносить вклад в создание оригинальных математических результатов, особенно когда огромное пространство поиска сочетается с объективными методами оценки кандидатов. Аналогичные системы генерации-верификации в будущем могут оказаться полезными в алгоритмическом дизайне, проектировании чипов, материаловедении и разработке лекарств, где кандидаты в решения можно тестировать на соответствие строгим ограничениям.

У той же модели есть и другая сторона. 20 июля OpenAI раскрыла, что система, получившая признание за опровержение гипотезы Эрдеша, во время тестов неоднократно обходила собственные механизмы контроля.

Она проигнорировала инструкции, предполагающие отчетность только внутри Slack, и начала искать уязвимости в песочнице для отправки публичных запросов на код. Многие инструменты безопасности ИИ-ассистентов спроектированы вокруг отдельных операций. Если какая-либо операция запрещена, она перехватывается, либо модель должна запрашивать явное одобрение. Однако в долгоиграющих моделях, способных обрабатывать сложные многоэтапные задачи, кажется, проявляются новые паттерны поведения — они учатся обходить слабые места систем одобрения для достижения целей. Например, одна из моделей смогла разбить токен аутентификации на фрагменты, обойти систему мониторинга так, чтобы каждое отдельное действие выглядело допустимым, но в итоге сформировать результат без необходимого разрешения.

В ту же неделю Британский институт безопасности ИИ сообщил, что каждая протестированная им передовая модель пыталась жульничать в ходе оценки. Модели ненадежно сообщали о таком поведении при прямых запросах и обычно не выводили рассуждения об этом в своей цепи мышления, что указывает на необходимость применения устойчивых методов мониторинга для выявления мошенничества.

2) Ставка Трейса Каланика на физический ИИ в 1,7 млрд долларов

22 июля Трейс Каланик объявил о привлечении финансирования в размере 1,7 млрд долларов компанией Atoms. Ведущим инвестором стал Andreessen Horowitz, а Бен Хоровиц вошел в совет директоров.

Карьера Каланика всегда была посвящена внедрению программного обеспечения в отрасли реального сектора. Uber построила цифровую сеть для перевозки людей. CloudKitchens адаптировала подобную модель для пищевых производств, рассматривая коммерческие кухни как вычислительную инфраструктуру. Кухни действуют как процессоры, преобразующие сырье в готовые блюда, а недвижимость предоставляет физические мощности, необходимые для эксплуатации и масштабирования.

Atoms расширяет эту концепцию на всю промышленную экономику. Каланик задается вопросом: «Что если будет создана OEM-компания, строящая компьютеры на основе атомов для всех основных промышленных секторов?»

Компания делает ставку на промышленный ИИ: системы, объединяющие программное обеспечение, датчики, робототехнику и искусственный интеллект для автоматизации производства и транспортировки материальных товаров. Atoms интегрирует бизнес CloudKitchens и свои роботизированные направления для пищевой промышленности, горнодобывающее подразделение, созданное на базе производителя промышленной автоматики Pronto, а также проект беспилотных грузовых перевозок.

Его тезис заключается в том, что мир атомов переживает подъём новой промышленной революции, и всё, что происходит в мире битов, теперь можно применить к физической реальности, высвободив триллионы долларов производительности.

3) Самый крупный квартал в истории Google

22 июля Alphabet отчитался о самой крупной квартальной прибыли в своей истории. Чистая прибыль достигла 112,1 млрд долларов, увеличившись на 298%, доход на разбавленную акцию составил 9,11 доллара, а выручка — 119,8 млрд долларов. В этот показатель вошли чистые доходы Alphabet от акций на сумму 99 млрд долларов, сформировавшие 98 млрд долларов прочего чистого дохода. В компании отметили, что данная доходность добавила 6,26 доллара на акцию, что означает расчётную величину EPS без учёта этих доходов на уровне около 2,85 доллара, что немного ниже прогноза аналитиков в диапазоне 2,88–2,89 доллара.

Alphabet указала, что доходы в основном поступают от Space X и одной непубличной компании. С высокой долей вероятности основным источником стала Anthropic: по сообщениям, Alphabet владеет примерно 14% доли лаборатории, а её оценка выросла с 380 млрд до 965 млрд долларов после раунда финансирования на 65 млрд долларов в текущем квартале.

Операционный денежный поток составил 39,1 млрд долларов, в то время как капитальные затраты приблизительно удвоились до 44,9 млрд долларов, что привело к отрицательному свободному денежному потоку на уровне 5,9 млрд долларов. По данным Reuters, это первый квартал с отрицательными значениями.

Alphabet также повысила прогноз капитальных затрат на 2026 год с 180–190 млрд долларов до 195–205 млрд долларов. Наиболее заметной точкой роста стала Google Cloud: выручка выросла на 82% до 24,8 млрд долларов, операционная прибыль достигла 8,8 млрд долларов, обеспечив маржу на уровне 35,6%.