Рост прибыли от внедрения ИИ за пределами технологического сектора может занять гораздо больше времени, чем ожидает Уолл-стрит. Об этом написал главный экономист Apollo Торстен Слок.
Рост прибыли от внедрения ИИ за пределами технологического сектора может занять гораздо больше времени, чем ожидает Уолл-стрит. Об этом написал главный экономист Apollo Торстен Слок.
По словам Слока, пока не наблюдается признаков того, что ИИ уже повышает маржинальность компаний вне ИТ-сектора. Между тем нынешние оценки ИИ-компаний строятся на ожидании, что бизнес из других отраслей быстро получит выгоду от автоматизации.
«Именно этого мы в конечном счете ждем», — пишет Слок о росте маржи за пределами технологической отрасли. Он указывает на S&P 493 — индекс S&P 500 без семи крупнейших технологических компаний. По его оценке, именно улучшение показателей этих компаний должно подтвердить инвестиционный тезис вокруг ИИ.
Но в большинстве отраслей внедрение может идти медленнее. Особенно это касается регулируемых и капиталоемких секторов: здравоохранения, банков, страхования, энергетики, фармы, производства, транспорта, строительства, образования, юридических услуг и госсектора. Там ИИ нельзя просто «включить» за несколько месяцев: компаниям нужно перестраивать процессы, решать вопросы доступа к данным, приватности, безопасности и регулирования.
Слок считает, что это может затянуться «гораздо дольше, чем сейчас закладывает рынок». Из-за этого возникает разрыв между ожиданиями инвесторов и реальными денежными потоками компаний.
«Если рост производительности займет пять лет, а не пять месяцев», многие ИИ-компании могут столкнуться с болезненной переоценкой, предупреждает экономист.
Дополнительный риск связан со снижением стоимости токенов. Если для большинства задач токены станут почти бесплатными, выручки может не хватить всем крупным поставщикам облачной инфраструктуры и ИИ-сервисов — даже при росте спроса на вычисления.
Экономист также отмечает, что эффект ИИ трудно измерить в интеллектуальной работе. Даже если отдельные сотрудники становятся продуктивнее, это не всегда видно в финансовой отчетности. Такие улучшения могут растворяться в повседневных процессах и не превращаться в заметный рост маржи.
По мнению эксперта, внимание компаний к оптимизации расходов на токены уже может быть ранним сигналом: бизнес хочет быстрее увидеть отдачу от ИИ-инвестиций. Если этого не произойдет, расходы на внедрение могут замедлиться.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.