Искусственный интеллект — это дилемма заключённых стоимостью $660 млрд. Ваш индексный фонд владеет каждым заключённым.
Спрос, который движет крупнейшим в корпоративной истории наращиванием инфраструктуры, не является органическим. Это субсидия — финансируемая венчурным капиталом и операционной прибылью бизнесов, существовавших до появления ИИ. Субсидия устойчива, потому что ставки экзистенциальны. Это меняет то, как долго может продолжаться избыточное инвестирование, и кто платит, когда оно прекращается.
Четыре крупнейших американских гиперскейлера — Amazon, Microsoft, Google и Meta — вложили примерно $300 млрд в капитальные расходы в 2025 году. В 2026 году совокупный показатель, согласно прогнозам компаний и оценкам аналитиков Morgan Stanley, должен достичь $660 млрд. В 2020 году те же четыре компании потратили $80 млрд. Капитальные затраты теперь поглощают примерно 100 процентов их совокупного операционного денежного потока, по сравнению со средним за 10 лет уровнем в 40 процентов.
В последний раз группа компаний тратила так много и так быстро на инфраструктуру с недоказанной доходностью, когда телекоммуникационная отрасль прокладывала оптоволокно с 1996 по 2001 год. Это закончилось уничтожением более $2 трлн фондовой стоимости — и также оптоволоконной инфраструктурой, на которой были построены следующие два десятилетия интернет-инноваций.
Аналогия с телекомом отражает масштаб, но упускает структуру. Избыток оптоволокна был вызван ожиданиями спроса, которые рухнули, когда лопнул пузырь доткомов. Нынешнее наращивание ИИ обусловлено спросом, который вовсе не является органическими расходами конечных пользователей. Это субсидия инвесторов — и это делает её одновременно более хрупкой и более прочной, чем в прошлом цикле.
Кто покупает все эти GPU?
Маржинальным покупателем вычислительных мощностей GPU не является корпоративный клиент, внедряющий чат-бота на своём сайте. Это не больница, запускающая диагностические модели. Это не стартап, создающий вертикальное ИИ-приложение. Все они существуют, но никто из них не устанавливает цену.
Маржинальный покупатель — это небольшая группа крупных разработчиков моделей. OpenAI. Anthropic. Google DeepMind. Подразделение ИИ Meta. Подразделение Copilot Microsoft. xAI. Вместе они составляют основную часть спроса на вычисления, которые заполняют дата-центры, строящиеся гиперскейлерами.
Каждый из них является денежно-отрицательным в области ИИ.
OpenAI потратила примерно 50 процентов своей выручки за 2024 год только на инференс — вычисления, необходимые для работы её моделей для платящих клиентов. Расходы на обучение составили ещё 75 процентов. В совокупности 125 процентов выручки означали, что компания теряла деньги на каждом запросе, каждой подписке, каждом вызове API. В 2025 году, когда годовая выручка достигла $20 млрд в годовом выражении, расходы на инференс выросли до $8,4 млрд, а валовая маржа упала до 33 процентов — по сравнению с 40 процентами в 2024 году, несмотря на рост выручки. Внутренние документы прогнозируют убыток в $14 млрд на 2026 год. Положительный свободный денежный поток не ожидается до 2029 года.
Юнит-экономика Anthropic лучше, но ещё не устойчива. Валовая маржа выросла с отрицательных 94 процентов в 2024 году до примерно 40 процентов в 2025 году, а стоимость вычислений на доллар выручки упала с $0,71 до прогнозируемых $0,56 к середине 2026 года. Выручка взлетела с $4,6 млрд в 2025 году до тренда выше $30 млрд к началу 2026 года. Расходы на обучение составляют примерно четверть от расходов OpenAI. Компания вышла на операционную прибыль во 2 квартале 2026 года. Но она привлекла свыше $18 млрд совокупного финансирования и понесла совокупные убытки в $15 млрд с 2021 года. Её внутренний план не нацелен на положительный денежный поток до 2028 года.
Подразделения ИИ гиперскейлеров сложнее изолировать, так как они не отчитываются отдельно. Но агрегированные цифры показательны. Google и Meta вместе сгенерировали свыше $150 млрд операционной прибыли от своих основных рекламных бизнесов в 2025 году. Обе теперь нацелены на уровни капитальных расходов, которые поглощают всю эту сумму операционного денежного потока и более. Свободный денежный поток Amazon в 2026 году прогнозируется от отрицательных $17 млрд до отрицательных $28 млрд согласно консенсусу аналитиков. Основные бизнесы прибыльны. ИИ — нет. Субсидия перетекает от одного к другому.
Вот структура, которая имеет значение. Ставки аренды GPU, лежащие в основе финансирования дата-центров, предположения о загрузке, заложенные в графики амортизации, секьюритизации на $150 млрд под залог GPU — всё это опирается на спрос со стороны организаций, которые теряют деньги на каждой потребляемой единице вычислений. Спрос реален в том смысле, что тратятся миллиарды долларов. Он не самоподдерживающийся в том смысле, что расходы финансируются инвесторами, а не клиентами.
Почему это делает избыточное инвестирование устойчивым
На обычном рынке спрос, который экономически неэффективен, в конце концов исчезает. Стартапы, финансируемые лёгким венчурным капиталом во время пузыря, заканчивают деньги. Их клиенты — которые были другими стартапами, финансируемыми тем же венчурным капиталом — тоже исчезают. Цикл разворачивается.
Наращивание ИИ не следует этой схеме, потому что организации, осуществляющие расходы — это не стартапы, прожигающие фиксированный раунд финансирования. Это крупнейшие и самые прибыльные технологические компании в истории, использующие операционную прибыль от монопольных основных бизнесов, плюс небольшое число хорошо капитализированных частных лабораторий, поддерживаемых инвесторами, которые верят, что приз экзистенциален.
Это меняет условие прекращения. В обычном цикле избыточного инвестирования расходы прекращаются, когда предельная доходность становится отрицательной. В экзистенциальной гонке вооружений расходы прекращаются, когда участники исчерпаны — когда одна сторона больше не может финансировать войну, а не когда война перестаёт иметь финансовый смысл.
Дилемма заключённых формализует это. Для любой отдельной компании агрессивное инвестирование является доминирующей стратегией, независимо от того, что делают конкуренты. Если конкуренты строят, вы должны строить, чтобы иметь шанс. Если конкуренты не строят, строительство позволяет вам захватить весь рынок. Индивидуально рациональная стратегия — тратить столько, сколько можете.
Но когда все четыре гиперскейлера и крупные ИИ-лаборатории играют в доминирующую стратегию, общие капитальные расходы достигают уровня, который не может быть оправдан текущей выручкой от ИИ. Коллективно рациональный исход — инвестировать меньше, получать адекватную доходность, сохранять капитал — не является равновесием Нэша. Любой единственный отступник может захватить всю игру, потратив больше.
Отличие этой дилеммы заключённых от стандартной в том, что у заключённых очень глубокие карманы. Один только поисковый бизнес Google сгенерировал $200 млрд выручки в 2024 году с операционной маржой выше 30 процентов. Империя социальных сетей Meta аналогично укреплена. Корпоративные SaaS и облачные бизнесы Microsoft выбрасывают десятки миллиардов ежегодного свободного денежного потока. OpenAI и Anthropic продемонстрировали способность привлекать капитал по оценкам, которые подразумевают, что инвесторы верят, что победитель будет стоить триллионы.
Расходы не ограничены текущей юнит-экономикой ИИ. Они ограничены способностью основных бизнесов и рынков капитала продолжать их финансировать. Это гораздо более высокий потолок.
Вопрос амортизации, который всё ещё важен
Даже в логике войны один параметр определяет, как быстро должна расти субсидия, чтобы поддерживать ту же способность: скорость устаревания оборудования, δ.
NVIDIA B200 обеспечивает примерно в четыре раза большую производительность с плавающей запятой, чем заменяемый им H100. Ожидается, что B300 в следующем цикле обеспечит в 11-15 раз большую пропускную способность на GPU при инференсе больших языковых моделей. Архитектурный цикл NVIDIA составляет примерно от 18 до 24 месяцев. Кластер GPU, который сегодня является передовым, экономически становится второсортным через два поколения.
Эффективность алгоритмов ещё больше сжимает требования. Стоимость инференса для фиксированной планки качества упала примерно в 400 раз за три года. Тот же доллар вычислений производит гораздо больше интеллекта, чем когда начинался текущий цикл капитальных расходов.
И всё же четыре компании, тратящие $660 млрд, не могут договориться о том, как долго служит оборудование.
Amazon сократила срок полезного использования серверного и сетевого оборудования с шести до пяти лет в начале 2025 года, сославшись на «возросший темп технологического развития, особенно в области искусственного интеллекта и машинного обучения». Компания отдельно списала $0,6 млрд на досрочное выбытие активов. Meta продлила срок полезного использования до 5,5 лет, сократив амортизацию за 2025 год на $2,9 млрд. Microsoft продлила с четырёх до шести лет. Google установил примерно шесть.
Двое делают ставку на то, что устаревание ускоряется. Двое — что оно замедляется. Они не могут все быть правы. И ответ определяет, может ли война быть продолжена: если δ высока, каждый доллар капитальных расходов покупает менее долговечную способность, и субсидия должна расти быстрее, просто чтобы сохранить позицию.
Карта заинтересованных сторон
Структура субсидий приводит к разным результатам для разных участников.
Руководитель компании сталкивается с дилеммой напрямую. Агрессивное строительство правильно независимо от общего результата. Проиграть войну за платформу, сохранив капитал — это поражение, от которого нет восстановления. Избыточное строительство вместе со всеми коллегами — переживаемо: весь сектор списывает активы вместе, и ни один совет директоров не может выделить CEO за то, что он сделал ту же ставку, что и все конкуренты. Стимулы указывают в одном направлении.
Венчурный инвестор в ИИ-лабораторию делает бинарную ставку. Если его лаборатория достигнет доминирования модели и захватит существенную долю рынка с триллионным оборотом, доходность оправдывает субсиди
