Бізнес-логіка технологій. Де гроші в ШІ?

Ажіотаж довкола технології штучного інтелекту створив чотирирічну історію «бичачого ринку» – на якому ціни на активи тривалий час та впевнено зростають. Якщо на початку ці гроші отримували компанії-розробники (так звані «лабораторії»), то з часом фокус інвесторів дещо посунувся. Численні скандали та непорозуміння між засновниками ШІ-стартапів стали занадто токсичними, тому гроші перетекли в екосистемні компанії – ті, які забезпечують все необхідне для розвитку штучного інтелекту. Йдеться про виробників чипів, будівельників дата-центрів, виробників електроенергії та систем охолодження – всіх тих, без кого найновітніші великі мовні моделі не існуватимуть. Проте чи всі гроші дістануться цим бізнесам?

Економіка ШІ: від хайпу до прибутків

Кількість грошей, що вкладені в екосистему технології штучного інтелекту, вражає.

З 30 листопада 2022 року – дати офіційної презентації та релізу першої версії ChatGPT – Інвестори безупинно підвищують оцінки компаній, пов’язаних із виробництвом чипів, хмарними обчисленнями та розробкою моделей. На Уоллл-стріт ці процеси порівнюють з продажами лопат для видобутку золота в часи «золотої лихоманки».

Показовим став вихід у 2023 році на біржу Nvidia – постачальника чіпів та інфраструктури для ШІ-дата-центрів. Компанія стала наріжним гравцем галузі, через що вартість акцій постійно зростає, а капіталізація компанії складає від $5.26 до $5.31 трильйонів.

Ще один, менш відомий приклад – виробник напівпровідників Arm. Під час IPO у 2023 році компанію оцінили в $54,5 млрд, а вже в перший день торгів її ринкова вартість піднялася приблизно до $65 млрд.

Ці історії добре ілюструють парадокс ШІ-економіки. Ринок готовий платити величезні гроші за перспективу майбутнього попиту. Але перспективний попит ще не дорівнює гарантованому 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.

Питання, яке дедалі частіше ставлять інвестори, полягає в тому, чи здатна економічна віддача від ШІ виправдати масштаб вкладень?

Гарну відповідь має Група Lenovo, яка завдяки зростанню напрямку ШІ показала у І кварталі 2026/2027 фінансового року найкращі в історії Групи прибутки – $26,9 млрд (зростання на 43% у річному вимірі). Скоригований чистий прибуток зріс на 176% у річному вимірі – до 1,1 млрд доларів США, уперше перевищивши позначку в 1 млрд доларів.

А от виручка, пов’язана зі штучним інтелектом, зросла на 60% у річному вимірі, до $9,3 млрд – а це 35% загальної виручки Групи в першому кварталі. Тож рішення, пов’язані з технологією ШІ, здатні приносити прибуток. За розумного комплексного підходу, але про це згодом.

Але побоювання інвесторів не безпідставні. Великі технологічні компанії витрачають десятки й сотні мільярдів доларів на дата-центри, чіпи, енергетику та мережеву інфраструктуру. Reuters зазначав, що капітальні витрати компаній Big Tech на ШІ вже створюють питання щодо того, наскільки швидко ці інвестиції перетворяться на додаткову виручку та прибуток. Одночасно менші компанії можуть отримувати швидший ефект від застосування готових ШІ-рішень.

Іншим моментом, що викликає незадоволення інвесторів, є так зване «циркулярне інвестування»: побоювання, що гроші ринку ШІ просто перерозподіляються між гравцями. На користь цього твердження наводяться вкладення Nvidia, яка насправді фінансує більшість компаній галузі, та структуру угод ринку – компанії платять іншим компаніям наперед, «бронюючи» майбутні потужності для розвитку моделей ШІ, які ще дуже далекі від прибутковості (чи принаймні окупності). З іншого боку, ажіотажний попит з боку персональних та інституційних інвесторів на все, що має будь-яке відношення до технології.

Варто відмітити, що наведені проблеми зовсім не свідчать про те, що економіка ШІ не працює. Просто її основна проблема полягає в тому, що гроші розподіляються нерівномірно. Виробник обладнання може заробляти на самому бумі інвестицій, розробник моделі – на підписках і API, хмарний провайдер – на обчисленнях, а звичайна компанія – на скороченні витрат і зростанні продуктивності.

За даними агенції McKinsey, дедалі більше компаній уже фіксують зростання виручки у бізнес-функціях, де використовується генеративний ШІ. Особливо помітний ефект спостерігається в операційній діяльності та сервісних процесах.

Отже, головне питання для бізнесу – не «чи стане ШІ великим ринком?». Практично немає сумнівів, що буде. Питання в іншому: коли це станеться і хто саме забере новостворену економічну цінність?

Великі рішення: ШІ – стратегія, а не тактика

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.

Ідея Hybrid AI полягає не в тому, щоб перенести весь ШІ в одне місце. Навпаки: різні задачі можуть виконуватися там, де це найбільш вигідно з погляду вартості, швидкості, безпеки та доступу до даних.

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.

В компанії навчилися розгортати та управляти мультиагентними AI-рішеннями у масштабі підприємства «під ключ». Та й не лише підприємства.

Lenovo зокрема масштабно впроваджувала ШІ-рішення та сервіси для Чемпіонату світу з футболу 2026, ставши офіційним технологічним партнером FIFA, а це – три країни, 16 міст, 48 збірних і 104 матчі. Компанія підійшла до партнерства комплексно, забезпечивши пристрої, інфраструктуру, сервіси, рішення та інноваційні технології на базі ШІ. Все це допомогло забезпечити роботу організаторів та функціонерів, глобальні трансляції, аналітику для команд, технології суддівства та взаємодію з вболівальниками.

Це – дуже важливий момент, адже стратегія ШІ починається не з питання «яку модель купити?», а з розуміння, яку саме проблему бізнесу треба вирішити. Отримавши цю відповідь, вже визначаються дані, спосіб роботи з ними, необхідний рівень конфіденційності, формат розгортання, обчислювальна інфраструктура, інтеграція з наявними системами та критерії успіху.

І лише потім обирається конкретна технологія.

Кейс: Як Lenovo допомогла ST Logistics впровадити виробничі рішення на базі штучного інтелекту

У 2023 році Світовий банк визнав Сінгапур провідним світовим логістичним вузлом – його метушливі морські порти та вантажні аеропорти щорічно пересилають мільйони товарних контейнерів по всій Південно-східній Азії та по всьому світу. Основним гравцем цієї індустрії в країні є компанія ST Logistics, що має понад 50 років досвіду надання інтегрованих та фінансово ефективних рішень для ланцюгів постачання клієнтам у численних галузях, включаючи оборонну, урядову та галузь охорони здоров’я.

Задля зміцнення конкурентної переваги та впровадження інновацій ST Logistics шукала сталі рішення для подолання неефективності, спричиненої традиційними стелажними системами та річним управлінням. Перспективними здавались компанії новітні технології робототехніки, які б дозволити компанії приймати реально більше замовлень від клієнтів. ST Logistics обрала оптимізовані та адаптовані під її потреби системи від Lenovo, що не лише дозволило покращити використання складських приміщень, але й відкрило перспективи впровадження майбутніх технологічних інновацій.

Двобічний підхід

Протягом 18 місяців експерти з логістики Lenovo створювали та запроваджували двобічний підхід до автоматизації складів у двох локаціях, у логістичному хабі Толл Сіті та районі Клементі. Експерти Lenovo з виробництва в партнерстві зі спеціалістами ST Logistics розробили доступну та надійну систему, кілька разів відвідуючи об'єкти, щоб переконатися в точності та надійності запропонованого рішення.

«Ключовим було обрання правильного партнера та технології – навіть не стільки для досягнення ефективності, але для приготування до майбутньої автоматизації та використання потенціалу ШІ. Можливості Lenovo найбільше відповідають нашому баченню та стратегічному плану майбутнього розвитку, водночас забезпечуючи негайні переваги, інтегруючись з нашими діючими системами», – прокоментував партнерство Гамаріан Мохамад, генеральний менеджер з внутрішньої безпеки компанії ST Logistics.

Компанія забезпечила клієнту «єдине вікно»: послуги з консультування, програмне забезпечення, «залізо», управління проєктом, технічне обслуговування та експлуатаційну підтримку.

Ефект від співпраці був помітним одразу: обидва склади перетворились на діджиталізовані комплекси, оснащені за останнім словом техніки та здатні значно збільшити кількість вантажів в управлінні.

Так, оптимізація залученості людей в процеси дозволила скоротити час виконання операцій та підвищити ефективність складської діяльності: обсяги обробки замовлень зросли на 40%, а показники екологічної стійкості двох об'єктів покращилися завдяки зниженню енергоспоживання на 30%. Продуктивність на цих двох об'єктах зросла на 30%.

Де ШІ приносить прибутки (чи стежить за витратами)

Найбільш переконливі аргументи на користь ШІ з’являються тоді, коли його можна виміряти не кількістю параметрів моделі чи необхідною кількістю токенів для роботи, а хвилинами, гривнями і доларами.

Перший великий напрям – автоматизація. ШІ-агент може отримати завдання, звернутися до корпоративних даних, виконати послідовність операцій і передати людині готовий результат. Це дозволяє автоматизувати не тільки окрему дію, а цілий workflow.

Другий – робота зі знаннями. У великій компанії інформація зазвичай розподілена між документами, CRM, базами даних, листуванням та внутрішніми системами. Працівник витрачає час не стільки на виконання завдання, скільки на пошук відповіді.

То де ж гроші?

Відповідь на запитання із заголовка виявляється в підсумку менш очевидною, ніж здається.

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.

Тож бізнесу для того, щоб не пасти задніх у сучасному високотехнологічному середовищі доведеться не оцінювати впровадження ШІ за порядковим номером моделі, а розвивати спроможність системно перетворювати можливості технології на вимірювані бізнес-результати.

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