Kaip Google beviltiškus dirbtinio intelekto nuostolius paverčia į “pelną”

Per paskutinį ataskaitinį ketvirtį Google paskelbė, kad savo akcininkams uždirbo 62,6 milijardus JAV dolerių. Tai beveik dukart daugiau, nei per pirmajį 2025-ųjų ketvirtį (34,5 milijardai), ir beveik keturiskart daugiau, nei per pirmajį 2023-ųjų ketvirtį (16,4 milijardai).

Per paskutinius tris metus Google akcijos kaina beveik patrigubėjo – nuo 120 iki 356 JAV dolerių. Nepaisant to, akcijų analitikai vienbalsiai tvirtina, kad “Google akcijos seniai nebuvo tokios pigios”. Argumentas – kad vienas doleris investuotas į Google akcijas šiandien nuperka daugiau įmonės pelno, nei prieš tris metus.

Pagrindinė pelno augimo priežastis – 2023-iaisiais Google gavo 10% Anthropic mainais už 300 milijonų JAV dolerių investiciją. Tie 10% šiandien yra vertinami apie 80 milijardų JAV dolerių, pasitelkus paskutinio Anthropic finansavimo raundo skaičius, kai 2026-ųjų pradžioje dirbtinio intelekto startuolis pritraukė 65 milijardus JAV dolerių mainais už 6,7% įmonės akcijų.

JAV apskaitos standartai leidžia nelistinguojamų investicijų vertės priaugį apskaičiuoti kaip pelną. Google ir Anthropic atveju tai yra gan problematiška dėl daugybės interesų konfliktų:

• Google po pirmos investicijos, ir toliau investavo į Anthropic (paskutinė investicija – 10 milijardų už apie 3% akcijų, su dar 30 milijardų opcija), taip pati keldama savo pradinės investicijos vertę
• Google perka i š Anthropic’o paslaugas, taip tiesiogiai didindama įmonės, į kurią investavo, apyvartą, ir netiesiogiai – jos vertinimą (auganti apyvarta yra pagrindinis vertės faktorius privataus kapitalo pasaulyje)
• Google parduoda Anthropic’ui savo paslaugas (duomenų centrų pajėgumus), taip iš esmės susigrąžindama dalį savo investicijų.

Nuo 2023-ųjų Google šiuo būdu “uždirbo” virš 100 milijardų dolerių Anthropic investicijos pervertinimo dėka, nors pačios Antropic įmonės veikla yra baisiai nuostolinga.

Anthropic kuria vadinamuosius “frontier” dirbtinio intelekto modelius, t.y. siurbia internetą ir skaičiuoja gigantiškas tikimybių matricas, kad galėtų kuo geriau nuspėti žodžių sekas, kuriomis atsako į vartotojų klausimus. Ši veikla turi specifinius komercinius iššūkius:

• Sukurti naują modelį kainuoja milijardus dolerių (Anthropic finansai lieka paslaptimi, bet palyginimui OpenAI, pagrindinis Anthropic konkurentas, 2025-aisiais išleido apie 20 milijardų dolerių MTEP)
• Nauji modeliai gana greitai būna nukopijuojami “distiliacijos” metodu, kai apsukrūs kinai užbombarduoja modelį milijonais gudriai parinktų klausimų, ir tokiu būdu “atspėja” slaptus modelio matricų koefecientus
• Distiliuoti modeliai paleidžiami į rinką “atviro kodo” principu, su daug patrauklesne kainodara

Dešimtys milijardų dolerių sudeginami už duomenų centrų pajėgumus vien tam, kad juos per kelias savaites nukopijuotų ir išleistų į rinką apsukrūs kinai ir kiti atvirų modelių entuziastai.

Kiti iššūkiai yra techninio pobūdžio:

• Dideli kalbos modeliai (LLM – “large language models”) kuriami statistikos principu, siurbiant internetą. Tuo pačiu metu jie naudojami kuriant interneto turinį; gaunasi, kad šiandien LLM yra treniruojami ant savo pačių sukurto turinio (virš pusės interneto turinio šiandien yra kuriama su LLM pagalba). Pasekmė – LLM kuriamas turinys tampa vis labiau sterilus, standartinis, nenatūralus.
• LLM tipo dirbtinis intelektas tėra “sekančio žodžio spėjimo variklis”. Turint omeny jau sugeneruotų žodžių seką, sudaromas sarašas galimų sekančių žodžių su tam tikromis tikimybėmis, ir robotas meta skaitmeninį kauliuką, atsitiktinai pasirinkdamas vieną iš tų žodžių. Šis procesas garantuoja haliucinacijas – išgalvotas citatas, neegzistuojančius šaltinius, netikrus asmenis ir įvykius.
• Kadangi LLM matricų koefecientai skaičiuojami statistikos principu, modeliai “nukerta” distribucijos uodegas – visas novatoriškas, nestandartines idėjas, kurios dar nėra paplitusios ar atkartotos tūkstančius kartų interneto platybėse.

Žinoma, kiekvienas techninis trūkumas yra koreguojamas ir taisomas – generuotas tekstas yra kelis kartus permalamas to paties modelio, siekiant ištaisyti haliucinacijas, užklausos kontekstas praturtinamas internetine paieška, patikimiems šaltiniams priskiriami didesni svoriai skaičiuojant koefecientus. Bet modelio pamatai lieka labai riboti.

Yra ir teisinių subtilybių. Neseniai Vokietijoje teismas nusprendė, kad LLM paslaugas siūlančios įmonės yra atsakingos už modelių sukurtą turinį. Tai radikaliai prieštarauja internetinės paieškos variklių ir socialinių tinklų kertiniam neatsakomybės principui. Jei Google taptų teisiškai atsakingas už visas sukčių svetaines, kurias siūlo savo paieškos rezultatuose, visas verslo modelis sugriūtų.

Didžiausias klaustukas lieka dirbtinio intelekto rinkos finansiniai pagrindai. Iki šiol visi beveik pinigai ateina investicijų forma: haiperskeileriai ir privataus kapitalo fondai finansuoja duomenų centrų vystymą, haiperskeileriai ir privataus kapitalo fondai investuoja į OpenAI ir Anthropic, kurie savo ruožtu už šiuos pinigus perka duomenų centrų pajėgumus. Labai mažai, vos keli procentai, visų pinigų ateina iš išorės, iš klientų, kurie mokėtų už sukurtas paslaugas ir prekes. Haperskeileriai jau yra investavę apie pusantro trilijardo JAV dolerių į duomenų centrų statybą ir grafinių procesorių pirkimą. Anthropic ir OpenAI išleido apie 100 milijardų dolerių pirkdami duomenų centrų pajėgumus, skaičiuodami savo modelių matricų koefecientus. Bet už galutinius produktus – ChatGPT, Claude, ir tt., tebuvo sumokėta tik keliasdešimt milijardų JAV dolerių.

Investicinė grąža -95%. Va tau ir dirbtinio intelekto revoliucija. Žinoma, visi rinkos dalyviai dievagojasi, kad jau tuoj tuoj atsiras stebuklingas produktas, arba kad jau tuoj tuoj įmonės supras, kaip pakinkyti esamus produktus, kad jau tuoj tuoj kažkas pradės mokėti pinigus. Bet tikimybė, kad gigantiškos investicijos atsipirks, kiekvieną dieną atrodo vis mažesnė. Diena, kai investuotojai nustos mesti savo ir kitų pinigus į vis gilėjančią bedugnę, vis artėja. Kas bus tada?

Vertinama, kad dirbtinio intelekto bumas sukūrė apie 30-40 trilijardų JAV dolerių rinkos kapitalizacijos. Galime paimti Google kaip pavyzdį. Jei Google tektų nurašyti dirbtinio intelekto investicijas, ir sumokėti už nebalansinius įsipareigojimus, ataskaitose atsirastų beveik pusės trilijardo JAV dolerių skylė:

• Anthropic investicija: 140 milijardų JAV dolerių
• Duomenų centrų investicijos: metų gale bus beveik 300 milijardų JAV dolerių
• Nebalansinės duomenų centrų finansinės garantijos: bent 50 milijardų JAV dolerių

Atmetus su dirbtiniu intelektu susijusį “popierinį” pelną, Google per metus uždirba apie 100 milijardų JAV dolerių (pagrinde iš reklamos ir debesienos paslaugų). Net ir darant prielaidą, kad dirbtinio intelekto burbului sprogus, ypatingai cikliško reklamos verslo pelnas nesumažės, Google reikės penkių metų, kad padengtų nuostolius.

O darant daug tikroviškesnę prielaidą, kad reklamos pajamos smuktų žemyn, realu daryti projektciją, kad dabartinis pinigų deginimas ir popierinio pelno nurašymas Google kainuos visus 7-8 metų ateities pelno.

Kiek bus verta Google akcija tada, lyginant su šiandienos 356 doleriais? 50 dolerių? 40?