Инвестор Чамат Палихапития опубликовал на платформе X то, что он называет «руководством по инвестированию в ИИ», отображая ожидаемые направления движения капитала на рынке искусственного интеллекта. Основатель Social Capital утверждает, что хотя наиболее быстрая доходность заключается в электроэнергии и недвижимости дата-центров, устойчивая долгосрочная маржа будет принадлежать «обвязкам» (harnesses) и приложениям, построенным на их основе. Данный фреймворк появляется на фоне того, как гипермасштабируемые компании, включая Microsoft, Google, Amazon и Meta, коллективно направляют сотни миллиардов долларов на ИИ-инфраструктуру, усиливая конкуренцию за ограниченные ресурсы — землю, электроэнергию и чипы, — которые лежат в основе всего стека.

Земля, электроэнергия и оболочка: самый быстрый путь к доходности

Палихапития разделил инвестиционные возможности в сфере ИИ на уровни, начав с того, что он называет LPS — сокращение от «земля, электроэнергия и оболочка» (land, power, and shell). Этот термин обозначает физическую инфраструктуру дата-центра до установки каких-либо чипов.

Он охарактеризовал этот уровень как «по-прежнему самый очевидный и быстрый путь к денежной доходности на вложенный капитал», добавив: «На этом уровне можно быстро формировать и реализовывать большую ценность. А по мере того, как дата-центры сталкиваются с всё большим сопротивлением, земля с подключённым электроснабжением может резко вырасти в цене. Очень оптимистичен в этом отношении».

Палихапития сообщил, что он и его партнёр Анита Верма-Лаллиан закрепили за собой около 6 гигаватт (ГВт) электроэнергии, обеспеченной до 2029 года — масштаб, сопоставимый с мощностью нескольких крупных атомных электростанций. Ранее он заявлял, что земля с утверждённым зонированием и доступ к кремнию дают их владельцам переговорные рычаги влияния над всеми участниками, находящимися ниже по цепочке поставок ИИ. Обеспечение обязательств по поставке электроэнергии такого масштаба становится всё более сложной задачей для всей отрасли, поскольку ограничения энергосистем и сроки получения разрешений на ключевых рынках США могут растягивать проекты дата-центров на годы.

Уровень обвязки: где формируется устойчивая маржа

Над физической инфраструктурой центральный тезис Палихапитии строится вокруг того, что он называет «обвязкой» (harness). В июльском посте на X он написал: «Современная обвязка + открытая модель радикально сократят потребление токенов, но сохранят производительность».

Согласно глоссарию Hugging Face, опубликованному 25 мая, обвязка — это программное обеспечение, обёрнутое вокруг ИИ-модели, которое определяет, что видит модель, какие инструменты она может вызывать и когда она останавливается. Claude Code от Anthropic, Codex от OpenAI и Antigravity от Google — всё это примеры обвязок. Claude Code описывается в официальной документации как «агентная обвязка вокруг Claude».

Палихапития утверждает, что «обвязка помогает предприятиям владеть своим проприетарным контекстом (то, что Алекс Карп называет их "альфой")», который, по его определению, включает данные, рабочие процессы и бизнес-правила. Карп, CEO Palantir Technologies, ранее заявлял, что проприетарные данные являются определяющим конкурентным активом в корпоративном ИИ.

Приложения как долгосрочные победители

Инвестиционный тезис Палихапитии распространяется и на приложения, которые он определил как ещё одного долгосрочного победителя. Он написал: «Каждая компания, при наличии правильной обвязки, теперь может внедрить свою альфу в программное обеспечение, управляющее компанией». Такая формулировка позиционирует действующие предприятия — а не только ИИ-лаборатории — как потенциальных бенефициаров, если они смогут интегрировать проприетарные данные и рабочие процессы в приложения на базе моделей.

Мнения представителей отрасли

Несколько отраслевых лидеров отреагировали на пост Палихапитии, причём многие поддержали его акцент на обвязках.

Сяоинь Цюй, основатель Tycoon AI, выразила поддержку тезису об обвязках, заявив, что обвязка «будет создавать маржу независимо от того, коммодитизируется ли модель», поскольку правильная обвязка способна открывать масштабные долгосрочные задачи, ценность которых превышает любой отдельный результат работы модели.

Аарон Леви, CEO Box, ответил на отдельный пост, посвящённый производительности различных ИИ-агентов, заявив, что обвязка «станет самым важным фактором» в стеке ИИ, заняв место рядом с чистой мощностью модели.

Контекст: более ранние вопросы Палихапитии о расходах на ИИ

В середине июля Палихапития опубликовал на X пост, в котором поставил под сомнение текущее состояние расходов на ИИ, спрашивая, окупается ли это для кого-либо, кроме горстки компаний, уже собирающих доходы. Он указал на покупателей, которые теперь могут тратить $0,50 за миллион передовых токенов вместо $56 за тот же объём.

Его тезис об обвязках, по всей видимости, является прямым ответом на эту обеспокоенность: если модели становятся дешёвыми и взаимозаменяемыми, ценность переходит к тому, кто контролирует данные, рабочие процессы и, в конечном счёте, приложения, построенные поверх них.