Поделиться
Sk Capital проанализировала Gen AI с точки зрения инвестиционной привлекательности
Sk Capital (группа ВЭБ.РФ), инвестиционная компания по созданию технологических холдингов в стратегических важных отраслях, проанализировала динамику ценностной цепочки Gen AI (генеративного искусственного интеллекта), объяснив суть каждого сегмента с точки зрения их инвестиционной привлекательности на примере основных западных игроков, а также провела сравнительный анализ оценки емкости мирового рынка ИИ (AI, Artificial intelligence - искусственный интеллект) с отечественным.
Согласно проведенному исследованию, мировой рынок ИИ находится в стадии активного становления и развития, в связи с чем отсутствует общепринятая методика его оценки и прогнозирования. Широкий разброс значений прогноза от провайдеров в том числе обусловлен различными подходами к оценке и включению в прогноз тех или иных сегментов рынка. По прогнозу экспертов, мировой рынок ИИ будет расти со среднегодовыми темпами ~36% и к 2030 г. может составить $1,75 трлн. Ожидается, что сегмент LLM (большой языковой модели)/ Gen AI будет расти темпами, опережающими рост рынка на уровне >40%. По оценкам Gartner и McKinsey, объем рынка сегмента LLM / Gen AI может составить до 300 млрд долларов.
По данным исследования, в России национальная стратегия развития ИИ до 2030 г. предусматривает совокупный прирост ВВП за счет использования технологий ИИ в 2030 г. до 11,2 трлн руб. (6%) накопленным итогом с 2019 г. В 2024 г. федеральный проект «Искусственный интеллект» был включен в национальный проект «Экономика данных», рассчитанный до 2030 г. Курировать проект будет Минцифры России, что, по мнению экспертов, ускорит внедрение ИИ-технологий в экономику, социальную сферу и государственное управление. Последнее исследование MTS AI оценивает объем сегмента LLM-продуктов для бизнеса по итогам 2024 г. в 35 млрд руб. До 2028 г. этот показатель будет расти в среднем на 25% в год до 85 млрд руб., прогнозируют аналитики центра. Собственный анализ Sk Capital подтверждает эти цифры: потенциальная максимальная емкость рынка ИИ-ассистентов на базе LMM, по оценке (снизу вверх) в 2024 г., приближается к 43 млрд руб.
Анализ динамики развития ценностной цепочки в области Gen AI, проведенный Sk Capital, показал, что ее траектория повторяет траекторию сдвига ценностной цепочки, возникшей во время компьютерного бума. Со временем маржинальность и ценность сдвигались от производителей процессоров и видеокарт (Intel и Nvidia) к производителям программного обеспечения (Microsoft), к производителям сетевого оборудования для развития Интернета (Cisco), к онлайн-платформам (Amazon). Эксперты ожидают, что в ближайшие три-пять лет ценностная цепочка Gen AI придет к форме классической пирамиды стоимости: инфраструктура (производители и облачные платформы) – архитектура и модели (фундаментальные модели и модельные хабы) – прикладные решения.
Уровень «производители» является одним из самых капиталоемких. Основным игроком в сегменте «производителей» процессоров и другого компьютерного «железа», ответственного за вычисления, является Nvidia. Она показала 94% роста в III квартале 2024 г. с общей выручкой в $35 млрд. В 2024 г. Nvidia вложила в R&D $8,5 млрд. Соответственно, входные барьеры стали запредельно высоки для новых игроков в силу высокой сложности и стоимости производства, наличия успешного доминантного игрока (Nvidia) и последователей (AMD, Intel и пр.), а также тренда на постепенное снижение.
Уровень «облачные платформы» также является капиталоемким, но с достаточно простой бизнес-моделью. Эксперты ожидают, что этот сегмент будет коммодитизироваться быстрее других и произойдут консолидация рынка и создание высоких входных барьеров, где стоимость «билета» на вход будет измеряться миллиардами долларов, а уровень маржинальности - постоянно снижаться. Например, Blackstone (крупный Private Equity фонд) инвестирует $25 млрд долларов в ИИ дата-центры.
Фундаментальные модели (уровень «архитектура и модели») выросли как в размере, так и в цене. Разработка, наладка, тестирование и постоянное усовершенствование таких систем являются капиталоемкими и высокотехнологическими процессами. При постоянном снижении стоимости использования таких моделей количество игроков здесь крайне ограничено и это значит, что процесс коммодитизации первых трех сегментов в ценностной цепочке открывает широкий простор для бурного роста трех последующих.
Модельные хабы (тот же уровень «архитектура и модели»), которые почти не получают медийного внимания, в цепочке Gen AI оказались важным элементом. Являясь узким горлышком, они оказывают непропорционально большое влияние на всю экосистему, чем, по мнению экспертов, и объясняется космический взлет компаний в этом сегменте. Так, например, компания Hugging Face (небольшой стартап, основанный в 2016 г. как чат-бот для тинэйджеров), ключевой игрок этого рынка, имеет в библиотеке более 500 тыс. моделей. И любая компания может найти среди них подходящие и подстроить под себя с минимальным штатом программистов. На сегодняшний день капитализация Hugging Face достигла $4,5 млрд, и вполне логично ожидать ее выход на IPO в 2025 г. Учитывая уникальное положение Hugging Face в экосистеме, эксперты в своем исследовании сделали подробный разбор бизнес-модели этой компании.
Также, согласно проведенному исследованию, в ценностной цепочке Gen AI именно уровень «прикладные решения» в итоге будет платить за два предыдущих. Из публичных компаний сегодня наибольший интерес у рынка вызывает Palantir, который недавно был включен в S&P 500. Его выручка в III квартале 2024 г. достигла рекордных для компании $726 млн, что является 30-процентным ростом по сравнению с аналогичным показателем год назад. В III квартале 2024 г. компания сгенерировала $144 млн чистой прибыли – рекорд за всю двадцатилетнюю историю компании. В плане технологий уровня «прикладные решения» NLP (natural language processing – обработка естественного языка) является одной из самых перспективных в рамках Gen AI-сегмента. Эксперты ожидают, что достижения NLP будут расти экспоненциально, поэтому в рамках исследования дополнительно представили ее подробное описание, которое включает преимущества, подходы, подкатегории моделей, задачи, сложности, варианты использования по отраслям.
Дмитрий Щиголев, управляющий партнер Sk Capital: «Gen AI – это одна из самых динамичных и наиболее быстроразвивающихся областей. Поэтому в отношении Gen AI было бы правильно смотреть на существующие аналитические инструменты в динамике. Конечно, никто не знает, что будет в будущем, но мы можем попытаться нащупать наиболее интересные варианты инвестстратегий в Gen AI через анализ динамики, понимание существующих «горлышек» и сдвигов в ценностной цепочке».
Александр Павлов, генеральный директор РФРИТ: «При государственной поддержке активно развиваются проекты с использованием технологий ИИ, РФРИТ также поддержал более 50 таких проектов. Сегодня особое внимание уделяется в том числе PLM‑решениям, использующим передовые технологии с использованием ИИ, поэтому подобные исследования могут быть полезны для самых разных отраслей экономики, демонстрируя подходы к оценке емкости рынка ИИ и новые креативные сценарии развития технологий».
Короткая ссылка
