ИИ окупился только у Magnificent 7. У остальных 493 компаний индекса — ноль

Раскол Слока: Mag 7 с одной стороны, S&P 493 с другой

В своей заметке Daily Spark главный экономист Apollo Торстен Слок пишет, что ИИ «не принёс корпоративной Америке за пределами техсектора ни одного финансового выигрыша». Его доказательство — пять наборов цифр. Выручка на работника (с поправкой на инфляцию к четвёртому кварталу 2019 года) и маржа прибыли растут у Magnificent 7 и стоят на месте у всех остальных компаний индекса. Ряд общей факторной производительности ФРБ Сан-Франциско не показывает, что ИИ ускорил рост производительности. Данные Ramp говорят, что расходы на ИИ сосредоточены в небольшом числе фирм, а индекс Ramp AI отчасти показывает замкнутый круг: стартапы, которые живут на деньги от ИИ, платят ИИ-лабораториям.

Слок объясняет это так: компании, финансируемые венчурным капиталом, продолжают наращивать бюджеты на токены, а обычные фирмы не нуждаются в новейших моделях и не хотят за них платить. По его мнению, более дешёвый интеллект может не превратиться в выручку, потому что деловые решения зависят от контекста: «ИИ не понимает ответственности, доверия, культуры, неписаных правил, этических компромиссов и справедливости».

Мельница, которой нужно новое здание

Самый высоко оценённый довод защитников в ветке из 487 комментариев был историческим.

«Нельзя просто взять электромотор и поставить его вместо водяного колеса. Он не влезает: колесо снаружи, между мельницей и стеной нет места» — комментатор, восстанавливающий электрификацию зерновых мельниц

Вывод Слока: сдвинуть дело с места смогут новые фабрики и компании, спроектированные вокруг ИИ, а не переделки старых. Другой комментатор назвал и срок отставания.

«Компьютерную эпоху видно везде, кроме статистики производительности» — строка Роберта Солоу 1987 года, которую процитировал комментатор и напомнил, что электричеству и пару понадобилось около сорока лет

Может, софт — просто лёгкий случай

Zigurd, который руководит технологической консалтинговой компанией, утверждает, что техсектор выбивается из общей картины по структурной причине: десятилетия компиляторов, линтеров и статического анализа уже ограничивают ошибающихся людей-программистов, и агенты наследуют сетку безопасности, которой нет в других отраслях. С противоположной стороны возразил другой комментатор.

«ИИ делает не только код, он делает слова, картинки и звуки. И там это тоже не сработало» — комментатор в ответ на довод, что софт — самый программно определённый сектор

И один инженер показал арифметику изнутри.

«Каждый раз, когда я вижу задачу, которую LLM помогла выполнить на 30% быстрее, я вижу пять других задач, которые из-за ошибок, вранья, промахов, галлюцинаций и ограничений контекста заняли на 30–50% больше времени» — apercu, разработчик, который ежедневно использует LLM

Что проверить в своих цифрах

Цифры Слока сравнивают средние по 493 фирмам и прячут отдельную компанию, которая перестроилась вокруг ИИ. Если ваша маржа стоит на месте, а счёт за токены растёт, вы в колонке «S&P 493». Аналогия с электрификацией говорит, что лекарство — перестроить процесс работы, а не купить модель побольше.