Компании в самом эпицентре ИИ-бума заняты тем, что активно инвестируют миллиарды долларов друг в друга. Уверен, вы видели в СМИ недавние диаграммы-спагетти, показывающие, как, скажем, OpenAI инвестирует в своих поставщиков чипов, а производители микросхем вроде Nvidia — в своих клиентов, помогая им покупать ещё больше чипов.

Я впервые обратил внимание на странность этих сделок ещё в марте, когда CoreWeave — компания, которая покупает чипы у Nvidia, размещает их в дата-центрах и сдаёт вычисления в аренду, — подала заявку на IPO. В документе-проспекте этого первичного публичного размещения было раскрыто, что Nvidia владеет около 5 % компании. Когда интерес инвесторов после длительного затишья в сфере IPO показался вялым, Nvidia выступила якорным инвестором и оформила заявку на $250 млн по $40 за акцию. Подобную сделку Брайс Элдер описывал в Financial Times как Уроборос — древний символ змеи или дракона, пожирающего собственный хвост.

Ещё одна похожая метафора — удлинитель, включённый сам в себя. Для профана в электричестве подобная конструкция будет напоминать вечный двигатель. Но поверьте (а я пробовал!), сколько ни пробуй, бытовую технику так не запитать. Нужен внешний источник энергии, чтобы всё заработало. Примерно так сейчас устроено финансирование инфраструктуры искусственного интеллекта.

Хотя количество и масштаб таких сделок убедили часть инвесторов, что цепочка создания стоимости в ИИ быстро развивается, других беспокоит их круговая природа.

Почти в центре каждой такой диаграммы — две компании: OpenAI и Nvidia. Каждая, вероятно, пытается сделать так, чтобы у всех в экосистеме — от поставщиков до клиентов и облачных провайдеров — появился материальный интерес в их успехе.

Недавно OpenAI объявила о соглашении по облачной инфраструктуре на $300 млрд, партнёрстве с Broadcom по специализированным чипам на $10 млрд и стратегических альянсах с крупными производителями памяти. По оценке аналитиков UBS, только обязательства OpenAI по памяти соответствуют половине текущего мирового производства. Nvidia, со своей стороны, пообещала инвестировать в OpenAI до $100 млрд, а OpenAI, в свою очередь, купит миллионы графических карт ИИ от Nvidia.

В игру включилась и AMD. OpenAI согласилась купить у AMD микросхем на десятки миллиардов долларов. В обмен AMD дала OpenAI право приобрести 10 % своих акций по $0,01 за штуку при условии, если AMD достигнет определённых ценовых целей по акции, а OpenAI развернёт чипы компании. Как тогда объяснял Мэтт Левин, если OpenAI объявляет о крупном партнёрстве с публичной компанией, цена акций последней растёт. Значит, OpenAI может просто заплатить за микросхемы наличными, получить акции, и когда сделка будет объявлена, акции взлетят, фактически компенсируя OpenAI её покупку. Все в выигрыше.

У Amazon — своя версия закольцовывания инвестиций. Компания вложила более $8 млрд в Anthropic, разработчика чат-бота Claude, а взамен Anthropic обязалась использовать Amazon как своего основного облачного провайдера. Это означает, что она будет обучать и запускать модели на чипах Amazon для искусственного интеллекта, арендовать вычислительные мощности в AWS и интегрировать Claude в Amazon Bedrock — корпоративную ИИ-платформу компании. По сути, Amazon финансирует компанию, которая будет использовать её микросхемы, работать на её облаке и помогать продавать её сервисы.

Теперь в этот замкнутый контур входит и Google. Anthropic только что объявила о сделке на доступ к миллиону TPU от Google, что даст более гигаватта вычислительной мощности к 2026 году. Сумма соглашения — десятки миллиардов долларов; Google становится одновременно крупным инвестором и инфраструктурным провайдером. В Anthropic говорят, что выбор пал на чипы Google из-за их эффективности и производительности, но сделка также снижает зависимость от Nvidia и Amazon.

Google уже вложила $3 млрд в Anthropic, Amazon пообещала $8 млрд. Обе компании теперь предоставляют облака, специализированные микросхемы и стратегический капитал. Anthropic настаивает, что преследует многооблачную стратегию, но сложно игнорировать, насколько глубоко она переплелась сразу с тремя крупнейшими американскими облакам. И у каждой теперь есть финансовый интерес в её успехе.

А ещё есть Илон Маск, который, кажется, считает, что лучший способ построить универсальный искусственный интеллект — это чтобы данные его компаний были в распоряжении друг друга. Его ИИ-стартап xAI получает в реальном времени данные из Twitter (ныне X, «приложение на все случаи жизни») для чат-бота Grok (также иногда известен как «Меха-Гитлер»). Tesla, его производитель электромобилей, использует чат-бота в своих машинах и, возможно, роботах, которые «выйдут уже в следующем году». Маск владеет контрольным пакетом xAI, которая недавно купила у него Twitter. У него миноритарная доля в Tesla, и теперь он хочет, чтобы акционеры Tesla инвестировали в xAI. Это не совсем инцест, но Эроллу Маску недурственно бы объяснить, почему это допустимо.

Всё это начинает походить не столько на технологический бум, сколько на ленту Мёбиуса, сделанную из венчурного капитала и электричества.

И электричество здесь — не метафора. По прогнозу McKinsey, за ближайшие пять лет на чипы, дата-центры и энергетику потребуется $5,2 трлн капитальных расходов. Bain утверждает, что только для оправдания таких вложений компании сферы искусственного интеллекта должны будут генерировать $2 трлн годовой выручки. У OpenAI сегодня около $13 млрд выручки, это настоящая денежная дыра. Anthropic — дыра поменьше. Nvidia очень прибыльна, но не на $100 млрд. Возникает вопрос: за чей счёт это всё?

Взаимосвязанность этих сделок — причина, по которой нам нужны диаграммы-спагетти, чтобы их понять, — вызывает опасения по поводу кругового финансирования. Компании инвестируют друг в друга, покупают продукты друг друга и разгоняют цены на акции друг друга. Инвесторы теперь спрашивают, не несут ли эти взаимозависимости риски, если спрос на ИИ или монетизация окажутся ниже ожиданий.

Инвестиционная структура индустрии ИИ начинает напоминать то, что мы уже видели раньше — только не в Кремниевой долине. В послевоенной Японии крупные промышленные группы, известные как кэйрэцу, обычно строились вокруг банков и торговых домов: компании приобретали доли друг в друге и координировали цепочки поставок. Южнокорейская система чеболей следовала похожему шаблону, но под управлением семей, а не банков. Эти модели были не про конкуренцию, а (по крайней мере поначалу) про выживание в условиях дефицита капитала. Казалось разумным наладить тесные финансовые отношения с бизнесами, от которых ты зависишь, чтобы обезопасить поставки.

Модели кэйрэцу и чеболей часто критиковали за сокрытие финансовых рисков, неэффективное распределение капитала и поддержание нежизнеспособных компаний. Когда в девяностых лопнул японский пузырь активов, клубок перекрёстных владений сделал почти невозможным разматывание неудачных ставок. Сегодняшним гигантам ИИ безусловно хватает капитала, но они тоже выстраивают сети взаимной зависимости. И вопрос в том, не создают ли компании ИИ схожую хрупкую конструкцию, которая выглядит устойчивой снаружи, но требует постоянного притока нового капитала, чтобы механизм не заглох.

Если взглянуть на суммы, они кажутся почти вымышленными. В январе на прёме в Белом доме был представлен проект OpenAI под названием Stargate. Это план на $500 млрд по созданию 10 гигаватт мощности дата-центров для ИИ.

Безумен сам факт, что мы обсуждаем дата-центры гигаваттами. По данным Минэнерго США, типичная атомная электростанция в среднем вырабатывает около 1 гигаватта мощности — достаточно, чтобы обеспечить электричеством примерно миллион типичных американских домохозяйств. В типичном домохозяйстве 2,6 человека, так что 10 гигаватт — это электроэнергия для примерно 26 миллионов американцев.

Stargate — не единственное, что строит OpenAI. Financial Times отмечала, что в сделке с AMD фигурировало число в 6 гигаватт — объём энергии, сопоставимый со средним потреблением Сингапура¹. И есть другие соглашения. Суммарно OpenAI обязалась построить мощностей выработки энергии на 23 гигаватта², на что, как утверждается, уйдёт заметно больше триллиона долларов. Похоже, понадобится 23 атомные станции, чтобы всё это запитать.

В Техасе, где планируется несколько площадок Stargate, спрос на электричество растёт настолько быстро, что некоторые операторы устанавливают на месте газовые турбины и рассматривают заключение контрактов по атомной энергетике — лишь бы не ждать подключения к сети. Дата-центр xAI в Южном Мемфисе запускает газовые турбины без систем контроля выбросов и без разрешений, создавая такой уровень загрязнения, что, по данным Politico, окружающий район лидирует в штате Теннесси по госпитализациям из-за астмы.

И речь не об одной-двух компаниях. Все крупные технологические гиганты США (а также множество компаний в Китае и других странах) наращивают мощности для ИИ. Как я уже упоминал, McKinsey оценивает, что к 2030 году понадобится $5,2 трлн капвложений только на строительство дата-центров под прогнозируемые ИИ-нагрузки. Дополнительно дата-центрам для традиционных ИТ-приложений потребуется ещё $1,5 трлн капвложений. Итого за ближайшие пять лет — почти $7 трлн на дата-центры.

Технологические компании не генерируют достаточную выручку, чтобы оправдать такие траты, и пока не демонстрируют внятного плана выхода на прибыльность. Для технологии, которая якобы должна совершить научные прорывы, лечить болезни и, возможно, даже заменить человеческое мышление, удивительно большая доля выхлопа от ИИ выглядит как шлак, если не хуже. Sora от OpenAI умеет генерировать реалистичное видео, но самые вирусные ролики — до сих пор дипфейки с Тейлор Свифт и с Губкой Бобом в роли персонажа из «Во все тяжкие».

Есть и xAI Илона Маска с «встроенной» чат-подружкой в стиле аниме, которую многие считают шагом вперёд относительно гитлеровской версии и которая, дай бог, хотя бы на время успокоит сальных задротов. А ещё есть вариант с мультяшной красной пандой (если вам по вкусу панды).

Как бы ни было интересно смеяться над ИИ, есть множество менее распиаренных прорывов. Нобелевскую премию по химии 2024 года получили двое исследователей Google DeepMind за пионерские работы по ИИ-моделированию свёртывания белков, что обещает ускорить открытие и разработку лекарств и уже используется в борьбе с некоторыми видами рака и другими заболеваниями.

Многие мои зрители считают меня противником технологий и искусственного интеллекта, потому что я имею привычки язвить над многими нелепыми заявлениями из Кремниевой долины. А их хватает: Hyperloop, метавселенная, умные бутылки воды с ИИ, общая полезность блокчейна и попытка выдать краткосрочную аренду офисов с бесплатным пивом за IT-бизнес. У ИИ масса применений, не сводящихся к генерации мусора, но похоже, что людям нравится потреблять мусор.

OpenAI убыточна. Она тратит значительно больше, чем зарабатывает, и делает это такими темпами, что типичный финдир забился бы в истеричных конвульсиях. Чтобы профинансировать инфраструктурное расширение, компания обеспечила себе возобновляемую кредитную линию на $4 млрд от консорциума банков. Это крайне нетипично. Исторически быстрорастущие техкомпании привлекали капитал через выпуск акций (особенно если они жгли наличность), потому что кредиторам важна предсказуемая прибыль. Сдвиг от акций к долгу и от публичного рынка к частным инвестициям происходит по всему сектору: провайдеры дата-центров занимают под залог активов вроде стоек с видеоускорителями, которые могут быстро устареть.

Получается странная динамика. Компании, строящие инфраструктуру, занимают деньги, чтобы обслуживать клиентов, которые тоже занимают или субсидируются своими инвесторами. Похоже, что вся система поставлена кредитное плечо оптимизма.

Пока что деньги вливаются. И для пользователей — как я утверждал в видео про блиц-масштабирование несколько лет назад — логично извлекать максимум из дорогих ИИ-инструментов, которые мы временно получаем бесплатно. Неясно, как долго это продлится и кто окажется крайним, если ИИ-провайдерам не удастся выйти на прибыль.

Рынок аренды видеоускорителей уже подаёт ранние сигналы напряжения, хотя расширение только начинается. По данным FT Alphaville, цена аренды чипа Nvidia B200 упала с $3,20 до $2,80 в час всего за несколько месяцев. Более старые чипы вроде A100 теперь доступны за $0,40 в час. Это ниже точки безубыточности для многих операторов, даже при идеальных условиях. В статье подсчитано, что кластер из восьми чипов — который пять лет назад стоил около $200 000 и имеет пятилетний срок полезного использования — должен был бы приносить около $4 в час арендных платежей, чтобы выйти в ноль. В 2020 году средняя аренда A100 была $2,40 в час, сейчас она упала примерно до $1,65. А среднее искажено гипермасштабными провайдерами, которые продолжают брать более $4, тогда как конкуренты опускаются до 40 центов³. Если спрос на всю эту инфраструктуру не материализуется, проблемы неизбежны.

Активы могут оказаться застрявшими. Дата-центры, построенные под пять лет пиковой загрузки, могут простаивать наполовину пустыми. FT Alphaville предполагает, что многие видеоускорители эпохи коронавирусной пандемии так и уйдут на распродажу, не окупив себя. Прецеденты есть: в начале нулевых телекомы построили оптоволоконные сети, которые не использовались, а в XIX веке железные дороги проложили пути в никуда, бо́льшую часть которых потом демонтировали. Индустрия ИИ сейчас прокладывает гигаватты вычислительной мощности, ставя на то, что кто-то не только придёт, но и будет платить за её использование. Если нет — пострадают не только стартапы. Достанется и кредиторам, и арендодателям, и коммунальным с энергетическими компаниям, которые подписались поддержать бум, не всегда полностью понимая сделанную ставку.

Рыночная оценка Nvidia строится на предположении, что спрос на её чипы огромен и будет расти не только в этом году, но и в обозримом будущем. Вопрос в том, какая часть этого спроса реальна, а какая — результат инвестиций Nvidia в другие компаниию

OpenAI покупает и арендует у Nvidia чипы на миллиарды долларов. Nvidia инвестирует в OpenAI. CoreWeave сдаёт OpenAI чипы Nvidia, а Nvidia владеет долей в CoreWeave.

Одни и те же доллары циркулируют по системе, возможно, раздувая заявки на закупки и прогнозы выручки. Трудно понять, где заканчивается спрос и начинается субсидия. Из-за этой замкнутости потоков денег сложно оценить качество выручки. Вот почему так много людей спрашивают, не пузырь ли этот ваш ИИ. Если крупнейшие клиенты Nvidia — это одновременно её объекты инвестиций, а эти клиенты тратят деньги Nvidia на покупку продуктов Nvidia, то маржа может быть не столь чистой, как кажется.

Есть и вопрос эффективности использования этой инфраструктуры. OpenAI заявляет о 700 млн еженедельных пользователей, но из них лишь 5 % платят. Большая часть выручки в секторе приходится на корпоративные контракты, а не индивидуальные подписки. И даже среди бизнес-пользователей коэффициент успеха пробных развёртываний ИИ низок: McKinsey оценивает его менее чем в 15%. Мы не видим массовых увольнений из-за ИИ, которые многие прогнозировали пару лет назад. Данные рынка труда не показывают явной связи между внедрением ИИ и динамикой занятости, за исключением фриланс-дизайнеров и копирайтеров, у которых с приходом ChatGPT произошёл резкий спад, и некоторых джуниорских позиций разработчиков, спрос на которые снижается.

Ещё недавно звучали жалобы, что американские компании перестали инвестировать: накапливали кэш, выкупали акции и избегали риска. Теперь жалоба иная: инвестируют слишком много и, вполне вероятно, не туда. Круговые сделки крупные, но не запредельные. Например, по оценке UBS, на сделку OpenAI — Nvidia должно приходиться около 13 % ожидаемой выручки Nvidia в 2026 году. И это при условии полной стоимости развёртывания на гигаватты. Это означало бы $50—60 млрд совокупных капвложений, из которых $35 млрд вернулись бы Nvidia. Nvidia говорит, что может реинвестировать $10 млрд в OpenAI, но только если монетизация будет поспевать. Подход с привязкой к достигнутым результатам здравый и сохраняет пространство для манёвра.

Финансовое здоровье крупных игроков тоже крепкое. Ожидается, что гиганты рынка США уже в следующем году сгенерируют более $200 млрд свободного денежного потока, и это сумма уже с вычетом капитальных расходов. Этого достаточно, чтобы финансировать стройку инфраструктуры, не перегибая с долгом и без новой внешней подпитки. Балансы сильные, прибыль реальная.

Это не телеком-пузырь. Оценки высокие, но, опять же, не абсурдные. В конце девяностых акции интернет-компаний торговались по 60-кратной прогнозной прибыли. У нынешних лидеров ИИ показатель ближе к 35-кратной, и те, кто вызывает наибольший энтузиазм, действительно зарабатывают. Рынок не закладывает бесконечный рост: он делает ставку, что искусственный интеллект вырастет до огромных размеров и что строящие ИИ компании заработают много денег.

Эта ставка может окупиться не сразу. Монетизация пока идёт медленно. Внедрение неравномерно, и некоторые участки цепочки — особенно облачные арендаторы и ИИ-лаборатории — подвержены большему риску. Но фундаментальные показатели лучше, чем в прошлые циклы, а стратегии инвестирования — осторожнее.

Есть одно ограничение, которого нет в балансовых отчётах: электричество. Один только проект Stargate у OpenAI потребует 10 гигаватт мощности, то есть примерно десять атомных станций. Полный масштаб только для OpenAI, без учёта остальных, оценивается в 23. Для контекста: последний новый реактор в США строился больше десяти лет и был введён в эксплуатацию в 2024. Сейчас ни одна новая атомная площадка не строится. Разрешительные требования для солнечной и ветровой генерации ужесточены, а тарифная политика второй администрации Трампа подняла их стоимость.

Даже ускоренные проекты сталкиваются с многолетними задержками. Некоторые девелоперы ставят газовые турбины прямо на площадках, просто чтобы не ждать подключения к единой энергосети. Чипы могут прийти по графику, электричество — вряд ли.

Высокие показатели в частных раундах инвестиций у компаний вроде OpenAI, xAI и Anthropic имеют смысл только в том случае, если одна из них в итоге захватит рынок. Этого и ждут техинвесторы, поскольку так уже бывало: Google доминирует в поиске, Amazon — в электронной коммерции, а Meta¹… Meta¹ преуспела в метавселенной и в этих очках, которые обожает носить Цукерберг.

Если рынок ИИ устроится по принципу «всё достанется одному», переплата за лидера может окупиться. Но владеть всеми сразу — затея так себе, потому что многие могут провалиться. Если бы вы вложились во все крупные поисковики середины девяностых, вы бы не добились успеха: Google пришёл позже, но монополизировал поиск.

Шок от DeepSeek в начале этого года слегка напугал рынок ИИ, показав, что модели потенциально можно быстро и дёшево воспроизвести. Быстрое развёртывание Grok Илоном Маском показало то же самое. Эти системы могут требовать огромных и дорогих вложений в разработки, но может быть несложно копировать. И если модели окажутся примерно одинаковыми, рынок может не вознаградить ни одного игрока. Вместо большого победителя и монополии мы можем получить очень конкурентный рынок инструментов на искусственном интеллекте, где ни у одного нет ценовой власти.

И сверх того — вопрос, кто заработает. Возможно, не создатели моделей, а бизнесы, которые ими пользуются. ИИ может повысить продуктивность экономики в целом, в то время как лаборатории будут бороться за монетизацию. Так что хотя это и может быть пузырь, фундаментальные показатели крупнейших вовлечённых компаний сильнее, чем в прошлые разы. И стратегии инвестирования осторожнее: многие громкие сделки оставляют много пространства для манёвра.

Но исход всё ещё далёк от определённости. Кто-то должен за всё это заплатить, и неясно, кто выиграет, и выиграет ли вообще кто-нибудь.

Транснациональный холдинг Meta (1) — экстремисткая организация, его деятельность запрещена.

Примечания переводчика

1. Здесь ликвидирована оговорка: речь про среднюю мощность (энергия за единицу времени) потребления города-государства. В оригинале Бойль утверждает, что сопоставимый объём энергии Сингапур потребляет за год. Что ещё более странно, ошибочное утверждение в видеоряде сопровождается скриншотом статьи из FT, где говорится про среднюю мощность, а не энергию за год. ↑

2. Данное число упоминается в СМИ, к примеру в одной из статей Financial Times. Однако восстановить его вручную тяжело. Получается лишь найти разнообразные пресс-релизы про 10 ГВт, 6 ГВт и более 5 ГВт. В видеоряде Бойль не приводит скриншотов статьи для подтверждения числа в 23 ГВт мощности. ↑

3. Упоминаемая статья содержит грубый и очевидный недочёт, из-за которого вводится ошибка в 8 раз. Дело в том, что расчёты выполнены для одного ускорителя A100, а в рассматриваемом сервере их 8 штук. С учётом этого факта аренда ускорителей идёт не в убыток. ↑