Сэм Альтман объясняет ставку OpenAI на прибыльность

Недавно я слушал подкаст Big Technology Podcast, и Сэм Альтман показался немного нерешительным, когда его напрямую спросили о том, как OpenAI планирует стать прибыльной. Он не дал чёткого или уверенного ответа, что я посчитал интересным.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Примерно на 36-й минуте интервью интервьюер спросил о финансах OpenAI. Сэм Альтман объяснил, что, хотя доходы растут, компания все еще работает в убыток из-за высоких затрат на обучение своих AI-моделей. Он отметил, что они стали бы прибыльными раньше, если бы не инвестировали так много в расширение своих возможностей обучения.

Сэм Альтман объяснил, что опасения по поводу расходов OpenAI были бы оправданы только в том случае, если бы компания накопила значительные вычислительные ресурсы, которые не смогла бы превратить в прибыль.

Хорошо, давайте углубимся в финансовые показатели. Хотя выручка определённо растёт, наши вычислительные затраты растут ещё быстрее. Прогнозы, которые я вижу, показывают, что OpenAI движется к убыткам примерно в $120 миллиардов в период с настоящего момента до 2028 или 2029 года, после чего мы, как ожидается, достигнем прибыльности. Как SEO-эксперт, понимание этих цифр имеет решающее значение — это влияет на наш маркетинговый бюджет и то, насколько агрессивно мы можем преследовать стратегии роста. Нам нужно продемонстрировать ROI, чтобы оправдать дальнейшие инвестиции, и это означает согласование наших SEO-усилий с генерацией доходов, даже в этот период высоких вычислительных затрат.

Итак, расскажите немного о том, как это меняется? Где произойдёт поворот?»

Как опытный SEO-специалист, я не раз наблюдал подобное развитие событий. Наша стратегия проста: мы вкладываем значительные средства в первоначальное обучение модели, но прогнозируем, что увеличение доходов от развертывания этих моделей – в частности, деньги, заработанные на использовании их для ‘inference’ – быстро превысит эти затраты на обучение. По сути, мы тратим на создание, но стремимся заработать гораздо, гораздо больше взамен.

Мы были бы прибыльными гораздо раньше, если бы наши затраты на обучение не росли так быстро. Однако мы намеренно вкладываем значительные средства в обучение этих больших моделей, полагая, что это окупится в долгосрочной перспективе.

Затем интервьюер более прямо спросил Олтмана о том, как OpenAI станет прибыльной, указав на $1,4 триллиона расходов компании по сравнению с $20 миллиардами дохода. Это был сложный вопрос, не из легких.

Я хотел бы чётко объяснить, как будут работать эти цифры, чтобы все раз и навсегда поняли.

Я обнаружил, что искренне любить всех невероятно сложно – почти невозможно, для меня и большинства людей, которых я знаю.

У многих людей есть естественное чувство к математике, но быстро понимать экспоненциальный рост в уме часто бывает трудно.

Похоже, эволюция снабдила нас сильными навыками ментальной математики для многих задач, но понимание экспоненциального роста не было одним из них.

Мы уверены, что сможем продолжать быстро наращивать выручку в обозримом будущем. Однако, наш текущий прогноз показывает, что этот рост невозможен без достаточной вычислительной мощности.

Как цифровой маркетолог, я постоянно осознаю, во сколько нам обходятся наши вычислительные ресурсы. Прямо сейчас мы сильно ограничены этими затратами, и это напрямую влияет на нашу выручку. Если мы когда-либо окажемся с большим количеством неиспользуемой вычислительной мощности, которая не приносит хорошую отдачу, я думаю, что разумно сделать паузу и пересмотреть нашу стратегию, чтобы убедиться, что все работает эффективно.

Мы изучили множество различных сценариев и уверены, что получим лучшую производительность за ту же цену, поскольку наши усилия по снижению вычислительных расходов продолжают приносить плоды.

Мы наблюдаем рост как со стороны индивидуальных потребителей, так и со стороны бизнеса. У нас запланировано много новых типов услуг, которые мы еще не выпустили, и мощные вычисления необходимы для того, чтобы все это стало возможным.

Мы всегда испытывали дефицит вычислительных мощностей. Это всегда ограничивало то, что мы можем делать.

Я считаю, что это, вероятно, продолжится, но я надеюсь минимизировать это. Со временем я хотел бы увидеть, как это уменьшается, поскольку я уверен, что мы можем предложить отличные продукты и услуги и построить успешный бизнес.

Как цифровой маркетолог, я вижу путь к устойчивости OpenAI совершенно ясно. Мы рассчитываем на пару ключевых моментов: во-первых, на то, что более крупные предприятия внедрят их технологии, а во-вторых, на то, что люди и компании будут готовы платить за доступ к ChatGPT через API. По сути, идея заключается в том, что доходы из этих источников покроют затраты на разработку и эксплуатацию – речь идет о финансировании будущего за счет создаваемой нами ценности.

«Да, это в планах.»

Сэм Альтман уточнил, как оценивать, становятся ли расходы OpenAI чрезмерными. Он говорит, что реальная проблема заключается не в текущих убытках или крупных инвестициях, а скорее в том, есть ли у них вычислительная мощность, которая не используется или не приносит дохода.

Согласно объяснению, OpenAI не ограничивается тем, сколько люди готовы платить, а своей способностью увеличивать вычислительную мощность. Позднее вопрос прояснил этот момент, и Сэм Альтман подтвердил, что компания рассчитывает на растущий доход от индивидуальных пользователей, предприятий и новых продуктов, чтобы в конечном итоге покрыть свои расходы.

Успех OpenAI зависит от постоянного поиска клиентов, готовых платить за его вычислительную мощность по мере расширения его возможностей. Если это продолжится, компания будет процветать, но если нет, её ресурсы в конечном итоге будут исчерпаны.

Посмотрите интервью, начиная примерно с 36-й минуты:

Смотрите также

2025-12-19 16:10