Transcription
Брэд Герсоннер — легендарный инвестор из Кремниевой долины, и я внимательно слежу за ним. Думаю, вы найдете большую ценность в этом отрывке. Мы приближаемся к третьей годовщине Chat GPT. Мы прошли долгий путь очень быстро. Вы видели, как Nvidia добавила почти 200 миллиардов долларов дохода за последние 3 года. >> Поистине экстраординарная фаза трансформационного сдвига, суперцикл, происходящий в нашей экономике. добавила 100 базисных пунктов к ВВП в этом году, но помните, что в этом году у нас было два падения на 25% у Nvidia. Она достигла 90 долларов в начале года из-за опасений по поводу deepseek. Верно. >> Верно. И поэтому будет волатильность, когда вы находитесь на ранних стадиях этих фазовых сдвигов. Верно. Эта стена беспокойства предотвращает пузырь, которого все опасаются. И когда вы смотрите на мультипликаторы сегодня, возьмем, к примеру, Nvidia. Я думаю, она торгуется по 23-24 кратным полностью налоговым доходам по показателям следующего года, 18-кратным по показателям 27 года. Это не то, из чего состоят пузыри, верно? Я думаю, остальные из "магической семерки" торгуются где-то между 25 и 30 кратами. Возможно, Meta торгуется по 21 кратному доходу. Так что, на мой взгляд, убрать немного газа, провести некоторые из этих разговоров и дебаты очень полезно. И то, что я вижу сейчас, это огромный прогресс в области моделей. Но я думаю, что диффузия, скорость, с которой это трансформирует жизни, как потребительские, так и корпоративные, требует времени. И это то, что мы видим, как разворачивается. Мы видим дебаты о NVIDIA против Broadcom, Google против OpenAI. >> Ну, да, и к этому я собирался перейти. Является ли новая версия Gemini лучше, чем Chat GPT? >> Она превосходна. Она превосходна. Помните, год назад мы списывали Google со счетов. Я говорил в Twitter и в других местах, что мы владеем Google. Я говорил, что здесь очень трудно выбрать победителя. Так что вы можете владеть ими всеми. Вы можете владеть OpenAI и Enthropic. Вы можете владеть Google и Microsoft. И я думаю, на этом этапе вы, вероятно, должны это сделать. Я думаю, Google проделала невероятную работу. Помните, год назад Сатья говорил, что мы заставляем Google танцевать. Я думаю, Сундар сегодня заставляет людей немного танцевать. И это часть конкурентной динамики, которая, на мой взгляд, очень хороша для страны. Это то, что будет держать нас на передовой. >> Это хорошо для расходов на технологии. Есть много вопросов о том, что это означает для делового мира, для предприятий. Вчера Дженсен Хуанг был на Squawk on the Street с Джимом Крамером, говоря немного о той сделке, которую они заключили с Synopsis. Было довольно интересно услышать, как эти крупные промышленные компании должны использовать это, чтобы сделать следующий шаг. И Дженсен высказал мысль, которая показалась мне очень интересной: 90% точности — это нормально, если вы имеете дело с потребителями. Это не нормально, если вы имеете дело с крупными корпоративными проблемами. >> Это верно. Это верно. Подумайте об этом так. Машина, которая строит машину, верно? Это именно то, о чем он говорит. Мы видели это с Tesla и Илоном, верно? Илон раньше говорил, что мы не можем достичь того, чего хотим достичь с электромобилями, пока сначала не построим машину, верно? Совершенно новый способ производства автомобилей, который может снизить стоимость. И это то, о чем говорит Дженсен, например, в дизайне чипов, верно? Что вы действительно пропитываете весь промышленный сектор экономикой ИИ. И все эти преимущества еще впереди. Я думаю, мы движемся к очень значительному буму производительности. Я говорил о золотом веке расширения маржи для многих промышленных и других компаний в Америке, которые могут просто делать больше с меньшими затратами. Наша экономика увидит этот попутный ветер производительности. И, знаете, но это никогда не бывает прямой линией вверх и вправо, Бекки. И поэтому я думаю, что для людей, которые смотрят, вы должны предвидеть, что у нас будет волатильность. Я помню, в начале суперцикла интернета Google рос на пять или десять процентов в день. В начале, помните, когда Facebook вышел на IPO, верно? И тогда он упал до семи, он упал до 20 долларов за акцию, верно? Он не оправдал ожиданий, потому что все беспокоились, смогут ли они монетизировать эти мобильные устройства. Когда вы находитесь на ранних стадиях этих суперциклов, возникает много вопросов, и именно здесь мы находимся сегодня. >> Вы говорите о победителях, которые вышли из этого. Была большая волатильность и в Pets.com. И, кстати, эти компании обанкротились. >> И будут компании в этом цикле, которые обанкротятся. Есть тысяча компаний в Кремниевой долине с оценкой более миллиарда долларов, которые пытаются привлечь деньги. Это не будет одинаково легко для всех, верно? Но я думаю, что это часть процесса созидательного разрушения, верно? Это нормально, что вы знаете, что некоторые компании не выживут. >> Мы говорили ранее сегодня утром о некоторых комментариях Масаёси Сона, который сказал, что он не хотел продавать всю свою долю в Nvidia, но ему пришлось это сделать, чтобы вложить ее в OpenAI. У вас есть ставки на обе эти компании. Что вы думаете об этом? >> Я хотел бы, чтобы моя ставка на OpenAI была такой же большой, как у Маса, но, знаете ли вы >> или вы бы пожертвовали своей ставкой на Nvidia ради нее? Нет, я, как я уже сказал, Nvidia была экстраординарным победителем. Мы инвестировали в Nvidia в декабре 22 года, сразу после того, как увидели Chat GPT. Акции выросли более чем в 10 раз за этот период, поскольку выручка выросла примерно с 30 миллиардов долларов в год до более чем 200 миллиардов долларов в год. И они только что сказали нам, что мы должны ожидать годовой темп роста к концу следующего года в сто миллиардов. И это в то же время, когда Broadcom показывает экстраординарные результаты. То, что сделал Хок Тан, сотрудничая с Google для создания TPU7, экстраординарно. Это заставит Nvidia стать еще лучше. Так что, я думаю, мы видели много победителей, и вы можете видеть по логотипам, которыми владеет Alttimeter. Наш выбор был действительно в том, чтобы владеть многими лучшими именами, которые выигрывают от этого суперцикла. Nvidia добавила 200 миллиардов долларов дохода за 3 года. В то время как революция ИИ способствовала целому процентному пункту роста ВВП, доказывая, что этот цикл ИИ — это не просто спекуляция, а фундаментальная экономическая трансформация. Тем не менее, даже когда этот суперцикл переписывает правила вычислений, Google превратился из компании, которую списывали со счетов в гонке ИИ, в компанию, которая заставляет всех конкурентов суетиться с выпуском Gemini 3, показывая, что владение и распространение, а также инфраструктура важнее, чем лучшая модель. Брэд Герсоннер описывает текущую фазу как трансформационный фазовый сдвиг, суперцикл, происходящий в нашей экономике, который добавил 100 базисных пунктов роста ВВП в этом году. Когда ИИ добавляет целый процентный пункт к ВВП, это представляет сотни миллиардов долларов реального экономического производства, а не финансовые инженерии или прироста оценки. ВВП измеряет фактические произведенные товары и услуги. Увеличение на 100 базисных пунктов означает, что экономика сгенерировала на 1% больше стоимости в этом году, чем она сгенерировала бы без ИИ. Это означает сотни миллиардов долларов дополнительной экономической активности только для экономики США. Это не компании, покупающие акции друг у друга, или венчурные капиталисты, придумывающие частные оценки. Это измеримые улучшения производительности, проходящие через экономику. Расходы на инфраструктуру, движущие этим, проявляются в конкретных формах. Компании строят огромные центры обработки данных, потребляющие гигаватты энергии. Nvidia производит и поставляет физические чипы на сотни миллиардов долларов. Облачные провайдеры развертывают серверы в беспрецедентных масштабах. Строительные бригады строят объекты. Электроэнергетические компании расширяют мощности. Производители оборудования масштабируют производство. Все это представляет собой реальную экономическую деятельность, в которой заняты реальные люди, производящие реальные продукты. Рост выручки Nvidia с 30 миллиардов до более чем 200 миллиардов за три года охватывает лишь часть общего строительства инфраструктуры. На каждый доллар, который Nvidia получает от продажи чипов, клиенты тратят в несколько раз больше на электроэнергию, инфраструктуру, охлаждение, сети, оборудование, строительство объектов и эксплуатацию. Общие капитальные затраты по всему стеку инфраструктуры ИИ достигают триллионов, если учесть Microsoft, Google, Amazon, Meta и других гиперскейлеров, а также корпоративные разработки. Это развертывание капитала создает рабочие места, стимулирует инновации, смежные отрасли и генерирует экономические мультипликаторы по всей цепочке поставок. Вклад в ВВП подтверждает, что эти расходы приносят реальную ценность, а не просто перемещают ресурсы. Если бы компании строили инфраструктуру ИИ, которая не улучшала бы производительность, ВВП не сдвинулся бы с места. Капитал был бы потрачен, но не принес бы дополнительного производства. Увеличение на 100 базисных пунктов доказывает, что инфраструктура ИИ позволяет компаниям производить больше товаров и услуг с теми же ресурсами. Производители оптимизируют процессы. Логистические компании более эффективно прокладывают маршруты. Разработчики программного обеспечения пишут код быстрее. Команды обслуживания клиентов обрабатывают больше запросов. Эти улучшения производительности накапливаются в миллионах предприятий, создавая измеримый экономический рост. Это принципиально отличается от предыдущих технологических пузырей. Бум доткомов привел к огромным оценкам акций компаний без выручки и без пути к прибыльности. Они сжигали миллиарды, не создавая устойчивой экономической ценности. Инфраструктура, построенная в ту эпоху, особенно оптоволоконные сети, в конечном итоге оказалась ценной, но только после десятилетия банкротств и списаний. Инфраструктура ИИ приносит немедленную прибыль за счет измеримого повышения производительности. Компании, развертывающие ИИ, видят более быстрое время выполнения, снижение частоты ошибок и улучшение принятия решений. Экономическая ценность проявляется в текущем ВВП, а не в спекулятивных будущих прогнозах. Масштаб роста Nvidia также демонстрирует реальную ценность, а не спекуляцию. Вы не можете подделать 200 миллиардов долларов продаж чипов. Это физические продукты, произведенные на фабриках, отправленные клиентам, установленные в центрах обработки данных и питаемые для работы с рабочими нагрузками. Выручка представляет собой фактическую вычислительную мощность, развернутую и приносящую ценность. Когда клиенты тратят 200 миллиардов долларов на чипы плюс в несколько раз больше на вспомогательную инфраструктуру, они принимают решения о распределении капитала на основе ожидаемой доходности. Продолжающиеся инвестиции подтверждают, что ранние развертывания приносят достаточную рентабельность инвестиций для оправдания расширения. И, кроме того, вклад в ВВП на 100 базисных пунктов за один год предполагает, что это ранний этап кривой принятия, а не поздний. И причина этого в том, что большинство предприятий еще не развернули ИИ в масштабе. Корпоративное принятие отстает от развертываний гиперскейлеров на годы. Промышленные приложения только начинаются. Если мы уже видим влияние на ВВП в 1% при ограниченном принятии, то эффект кривой в течение следующего десятилетия может принести гораздо больший общий экономический результат. Такой масштаб трансформации производительности происходит не очень часто, возможно, пару раз в столетие. Промышленная революция, электрификация и компьютеризация представляют собой сопоставимые сдвиги. ИИ представляется трансформацией аналогичного масштаба, происходящей быстрее, чем предыдущие технологические переходы. Но в то время как расходы на инфраструктуру и рост ВВП доказывают экономическую ценность ИИ, битва за то, кто получит эту ценность, выигрывается компаниями с преимуществами в распространении, которые рынок полностью недооценил. Превращение Google из компании, которую списывали со счетов, в компанию, заставляющую конкурентов танцевать с Gemini 3, подтверждает, что преимущества в распространении и существующая инфраструктура могут победить преимущества первопроходца в конкуренции за фундаментальные модели. Год назад весь рынок считал Google проигравшим в области ИИ. OpenAI и Microsoft доминировали в сознании. Chat GPT стал синонимом ИИ в популярной культуре. Microsoft интегрировала Chat GPT во все, от Bing до Office. Генеральный директор Microsoft открыто дразнил Google, говоря, что Microsoft заставит их танцевать под давлением конкуренции. Аналитики задавались вопросом, сможет ли Google вообще конкурировать в эпоху ИИ, которую они помогли создать. Акции страдали, поскольку инвесторы оценивали сценарий, в котором монополия Google на поиск была разрушена Chat GPT и альтернативами на базе ИИ. Я рад сказать, что мне удалось купить на падении в те моменты. Сегодня Gemini 3 превосходит Chat GPT по большинству бенчмарков. Продукты Google на базе ИИ интегрированы в поиск, Gmail, Docs, YouTube и Android. Паника по поводу того, что Google будет подорван, выглядит абсурдной в ретроспективе. Разворот произошел не потому, что Google нанял лучших исследователей или открыл прорывные алгоритмы. OpenAI и Anthropic по-прежнему нанимают лучших специалистов. Сдвиг произошел потому, что преимущества Google в распространении и существующая инфраструктура создают преимущества, которые первопроходец не может преодолеть. Распространение означает достижение пользователей без их привлечения. CGBT получил пользователей за счет вирусного принятия и освещения в СМИ. Это работает для охвата ранних последователей и технических энтузиастов. Это не масштабируется до миллиардов обычных пользователей, которые никогда не скачивают новые приложения. Google достигает этих пользователей через продукты, которыми они уже пользуются ежедневно. Поиск обрабатывает 8 миллиардов запросов в день. Gmail имеет 2 миллиарда пользователей. YouTube показывает миллиарды часов видео. Android работает на миллиардах телефонов. Chrome доминирует в веб-браузинге. Каждый из этих продуктов становится каналом распространения для ИИ Google. Преимущество интеграции накапливается со временем. Google может сделать Gemini стандартным ИИ-ассистентом во всех продуктах. Пользователям не нужно изучать новый интерфейс или скачивать новое приложение. ИИ просто появляется как улучшенная версия инструментов, на которые они уже полагаются. Результаты поиска улучшаются сводками, сгенерированными ИИ. Gmail предлагает лучшие ответы на электронные письма. Docs помогает с письмом. YouTube рекомендует более релевантный контент. Надеюсь, вы думаете, что сегодня вы хорошо поработали с этим видео. ИИ улучшает существующие рабочие процессы, а не требует изменения поведения. Это снижает трение для принятия на порядки по сравнению с просьбой пользователей посетить новый веб-сайт или скачать новое приложение. Может быть очень утомительно пытаться быть в курсе последних приложений и технологий, которые доступны для использования. Преимущества инфраструктуры имеют такое же значение. Google десятилетиями создавал огромные мощности центров обработки данных, собственные чипы TPU и глобальные оптоволоконные сети. Эта инфраструктура уже была развернута и оплачена за счет доходов от поиска. Добавление рабочих нагрузок ИИ к существующей инфраструктуре стоит относительно недорого на пределе. Google не нужно привлекать миллиарды для строительства центров обработки данных, как OpenAI. У них уже есть объекты, контракты на электроэнергию, системы охлаждения и сети. Капитальные затраты произошли много лет назад и были распределены по различным бизнес-линиям. И преимущество данных создает еще один ров. Google индексирует весь веб через поиск. У них есть миллиарды данных о поведении пользователей по всем продуктам. Они обрабатывают миллионы часов видео через YouTube. Они обрабатывают триллионы запросов, показывая, какую информацию люди на самом деле хотят. Эти данные питают обучение ИИ способами, которые конкуренты не могут повторить. OpenAI собирает данные из общедоступного веба. Google владеет проприетарными данными, показывающими, как люди на самом деле используют информацию в разных контекстах. Эта разница в качестве данных накапливается в лучшие модели ИИ, которые точнее понимают намерения пользователя. Если бы я мог порекомендовать одно место для начала изучения ИИ, это был бы курс, который я составил. Он понятный, структурированный и разработан для начинающих, которые хотят получить реальные знания об ИИ. Как только вы присоединитесь, вы получите пожизненный доступ ко всем урокам, включая будущие модели. И просто к сведению, цена будет расти по мере добавления новых модулей. Так что сейчас она по самой низкой цене, которую вы увидите. Представьте себе это. Потенциальный клиент ищет то, что предлагает ваш бизнес, и появляется ваше видео на YouTube. Прежде чем они даже назначат звонок, они построили доверие к вам, превратив их в теплый лид. Вот почему наши клиенты достигают 100 000 долларов в месяц, потому что YouTube превращает внимание в авторитет. Если вы управляете бизнесом, запишитесь на звонок, и я покажу вам, как именно это сделать.