Логіка бізнес-процесів у технологіях. Де приховані фінансові можливості в штучному інтелекті?

Хвиля інтересу до штучного інтелекту призвела до формування чотирирічного "бичачого ринку", коли ціни на активи стабільно і впевнено підвищуються. Спочатку фінансування надходило переважно до компаній-розробників, відомих як "лабораторії". Однак згодом інвестори змінили свої пріоритети. Через численні скандали та конфлікти між засновниками стартапів у сфері штучного інтелекту, капітал почав переходити до екосистемних компаній, які забезпечують необхідну інфраструктуру для розвитку технологій ШІ. Сюди входять виробники чипів, компанії, що будують дата-центри, постачальники електроенергії та систем охолодження — всі вони є критично важливими для функціонування сучасних великих мовних моделей. Але чи дійсно всі ці фінансові ресурси потраплять виключно до цих бізнесів?

Економіка ШІ: від хайпу до прибутків

Сума інвестицій у сферу технологій штучного інтелекту вражає своєю масштабністю.

З 30 листопада 2022 року, коли відбулася офіційна презентація та запуск першої версії ChatGPT, інвестори постійно підвищують оцінки компаній, які займаються виробництвом чипів, хмарними технологіями та розробкою моделей штучного інтелекту. На Уолл-стріт ці явища порівнюють із продажем лопат для видобутку золота під час епохи "золотої лихоманки".

Відзначимо вихід Nvidia на фондовий ринок у 2023 році – компанії, яка постачає чіпи та інфраструктуру для центрів обробки даних штучного інтелекту. Nvidia зайняла ключову позицію в цій сфері, що призвело до постійного зростання вартості її акцій, а ринкова капіталізація коливається в межах від $5.26 до $5.31 трильйонів.

Ще один, не настільки популярний приклад - компанія-виробник напівпровідників Arm. Під час первинного публічного розміщення акцій у 2023 році її вартість була визначена на рівні $54,5 мільярда, а в перший день торгів її ринкова капіталізація зросла приблизно до $65 мільярдів.

Ці наративи яскраво демонструють парадокс економіки штучного інтелекту. Ринок готовий інвестувати значні кошти в можливий майбутній попит. Проте, потенційний попит не є синонімом гарантованого прибутку.

У 2026 році дискусія стала ще гострішою. За оцінкою Банку міжнародних розрахунків, найбільші технологічні компанії світу можуть інвестувати понад $1 трлн у ШІ протягом 2025-2026 років, тоді як загальний глобальний обсяг інвестицій у ШІ може сягнути $4 трлн до 2030 року. Водночас фінансовий інститут попереджає про фінансові ризики, пов'язані з борговим фінансуванням цього буму.

Запит, що все більше хвилює інвесторів, стосується того, чи може економічна вигода від штучного інтелекту виправдати значні фінансові вливання.

Вражаючі результати продемонструвала Група Lenovo, яка завдяки зростанню в сегменті штучного інтелекту досягла рекордних прибутків у першому кварталі 2026/2027 фінансового року, склавши 26,9 мільярда доларів США, що на 43% більше в річному обчисленні. Скоригований чистий прибуток збільшився на 176% у порівнянні з минулим роком, досягнувши 1,1 мільярда доларів і вперше перевищивши позначку в 1 мільярд.

Виручка, що стосується штучного інтелекту, демонструє вражаючий ріст на 60% в річному вимірі, досягнувши $9,3 мільярда, що складає 35% від загальної виручки Групи в першому кварталі. Це свідчить про те, що рішення на основі технологій ШІ можуть бути прибутковими. При цьому важливо підходити до цього питання з розумінням і комплексним підходом, про що ми поговоримо пізніше.

Проте побоювання інвесторів мають підстави. Великі технологічні корпорації вкладають величезні суми, до сотень мільярдів доларів, у розвиток дата-центрів, чіпів, енергетичних систем та мережевої інфраструктури. Як зазначає Reuters, капітальні витрати компаній із сектора Big Tech на штучний інтелект вже викликають питання щодо швидкості, з якою ці інвестиції зможуть перетворитися на додаткові доходи та прибуток. Водночас, менші підприємства можуть досягати швидших результатів, впроваджуючи готові рішення на основі штучного інтелекту.

Ще одним аспектом, який викликає занепокоєння серед інвесторів, є феномен, відомий як "циркулярне інвестування". Це пов'язано з побоюваннями, що фінансові потоки в секторі штучного інтелекту насправді просто перерозподіляються між учасниками ринку. Підтвердженням цієї точки зору слугує інвестиційна діяльність компанії Nvidia, яка фактично підтримує більшість підприємств у цій галузі. Також варто зазначити, що угоди на ринку мають специфічну структуру — компанії заздалегідь оплачують послуги інших фірм, "резервуючи" ресурси для розробки моделей ШІ, які ще не готові до генерації прибутку або навіть до покриття витрат. Водночас спостерігається значний попит з боку як приватних, так і інституційних інвесторів на будь-які проекти, пов'язані з цією технологією.

Слід зазначити, що згадані проблеми не означають, що економіка штучного інтелекту функціонує некоректно. Основна проблема полягає в нерівномірному розподілі фінансів. Виробники обладнання можуть отримувати прибуток від буму інвестицій, розробники моделей – через підписки та API, хмарні провайдери – за рахунок обчислювальних потужностей, а звичайні компанії – завдяки оптимізації витрат і підвищенню продуктивності.

Згідно з інформацією, наданою агенцією McKinsey, все більше підприємств відзначають підвищення доходів у бізнес-діяльностях, які активно застосовують генеративний штучний інтелект. Найбільш виражений вплив спостерігається в операційних процесах та сферах обслуговування.

Таким чином, ключове питання для підприємств полягає не в тому, чи стане штучний інтелект значним ринком. Тут майже немає сумнівів, що так і буде. Головна інтрига полягає в іншому: коли це трапиться і хто зможе скористатися новими економічними можливостями?

Важливі рішення: Штучний інтелект - це стратегічний підхід, а не просто тактичний.

Ось тут виникає принципова різниця між компаніями, що просто впроваджують окремі AI-інструменти, і тими, хто будує системну стратегію.

ШІ не існує у вакуумі. Для його роботи потрібні дані, обчислювальні ресурси, моделі, програмне забезпечення, засоби безпеки, люди та зрозумілі бізнес-сценарії та практичні кейси впроваджень.

Так, одним із прикладів системного підходу є Lenovo Hybrid AI Advantage. Lenovo описує його як повноцінну основу для розгортання ШІ-інфраструктури, пристроїв, агентів і прикладних сценаріїв - від клієнтських пристроїв та edge до дата-центрів і хмари.

Концепція Hybrid AI не передбачає централізацію всіх елементів штучного інтелекту в одному місці. Навпаки, різноманітні завдання можуть бути реалізовані в тих точках, де це є найбільш ефективним з огляду на витрати, швидкість виконання, безпеку та можливості доступу до інформації.

Частина обчислень може залишатися на робочій станції, інша - виконуватися на сервері в корпоративному дата-центрі. Для масштабних або змінних навантажень доцільним може бути хмарне рішення. А там, де рішення має реагувати в реальному часі, наприклад на виробництві, - edge-інфраструктура.

У Lenovo Hybrid AI Advantage ця логіка поєднується з AI Library - набором перевірених прикладних сценаріїв, які можна адаптувати під конкретну організацію. Серед них - робота з корпоративними знаннями, комп'ютерний зір, прогнозне обслуговування, автоматизація в ритейлі та роботизована інспекція.

Lenovo активно інтегрувала рішення на базі штучного інтелекту для Чемпіонату світу з футболу 2026 року, ставши офіційним технологічним партнером FIFA. Це партнерство охоплює три країни, 16 міст, 48 національних команд і 104 матчі. Компанія підійшла до цього проекту комплексно, надавши необхідні пристрої, інфраструктуру, сервіси, рішення та інноваційні технології. Завдяки цьому забезпечено ефективну роботу організаторів і функціонерів, глобальні трансляції, аналітичні дані для команд, технології суддівства, а також взаємодію з фанатами.

Це надзвичайно суттєвий аспект, оскільки стратегічний підхід до штучного інтелекту не починається з вибору моделі, а з усвідомлення конкретних викликів, які потрібно подолати у бізнесі. Після отримання зрозумілої відповіді на це питання, можна переходити до визначення необхідних даних, способів їх обробки, рівня конфіденційності, формату впровадження, обчислювальної інфраструктури, інтеграції з існуючими системами та критеріїв, за якими буде оцінюватись успіх.

І лише після цього відбувається вибір конкретної технології.

Де штучний інтелект генерує доходи (або контролює видатки)

Найбільш вірогідні доводи на підтримку штучного інтелекту виникають, коли його ефективність оцінюється не за кількістю параметрів моделі або обсягом токенів, а у термінах хвилин, гривень та доларів.

Перший ключовий аспект – автоматизація. ШІ-агент здатен отримувати завдання, звертатися до корпоративної інформації, виконувати ряд дій та надавати людині готовий результат. Це відкриває можливості для автоматизації не лише окремих завдань, а й цілого робочого процесу.

Другий аспект - це управління знаннями. У великих корпораціях інформація часто розпорошена між різноманітними джерелами, такими як документи, CRM-системи, бази даних, електронні листи та внутрішні платформи. Працівники витрачають більше часу на пошук необхідних відомостей, ніж на безпосереднє виконання своїх обов'язків.

Де ж поділися кошти?

Відповідь на питання, зазначене у заголовку, насправді є менш зрозумілою, ніж могло б здаватися спочатку.

Гроші в ШІ - не в токенах, напівпровідниках, корпоративній "хмарі" чи останній версії придбаної компанією великої мовної моделі. Вони там, де штучний інтелект, дбайливо обрахований та розумно впроваджений, змінює економіку конкретного процесу.

Бізнес зберігає гроші, коли оператор витрачає на 30% менше часу на пошук інформації чи коли служба підтримки вирішує проблему на 25% швидше. Коли контент створюється у вісім разів швидше.

Отже, для того щоб бізнес міг успішно конкурувати в умовах сучасного високотехнологічного середовища, йому необхідно не лише оцінювати впровадження штучного інтелекту за порядковим номером моделі, а й активно розвивати здатність системно перетворювати технологічні можливості на конкретні бізнес-результати.

Саме тут і проходить межа між модним технологічним експериментом та реальною конкурентною перевагою.