OpenAI акции

Крупнейшие участники бума искусственного интеллекта взяли на себя триллионы долларов будущих обязательств по аренде вычислительной инфраструктуры и закупкам. Пока рост спроса на ИИ продолжается, такая стратегия позволяет быстро наращивать мощности. Однако, если доходы начнут отставать от ожиданий, те же контракты могут превратиться из преимущества в источник финансового давления.

На масштаб проблемы обратил внимание председатель по рыночной и инвестиционной стратегии J.P. Morgan Asset& Wealth Management Майкл Сембалест. В исследовании Eye on the Market от 4 ноября он оценил внебалансовые обязательства Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon, Oracle, Nvidia и Anthropic в $4 трлн, или около 80% всех показанных обязательств группы.

Если сложить отдельные значения на графике J.P. Morgan, получается около $4,5 трлн. Самая большая сумма приходится на Alphabet — примерно $1,08 трлн, далее следуют Anthropic с $865 млрд и Meta с $810 млрд.

Это не $4 трлн скрытого долга

Речь идёт прежде всего об аренде, которая ещё не началась, и обязательствах по будущим закупкам. Это реальные договорные расходы, однако они не равнозначны банковским кредитам или выпущенным облигациям и не должны автоматически называться «скрытым долгом».

Replit, портфельная компания AMCH, по данным The Information (через TNW), перевела основную часть расходов на ИИ с Anthropic на OpenAI. Причина — скидка больше 30%. Контракт, по тем же данным, тянет на $100+ млн в год.

CEO Амджад Масад на TechCrunch Disrupt объяснил проще: ChatGPT сейчас лучше. Красиво, но скидка в 30% тоже неплохой аргумент.

Мнение: когда ты платишь сотни миллионов за модели, верность — статья расходов. Поставщик моделей для Replit теперь просто поставщик.

Последний раунд — $400 млн при оценке $9 млрд, март 2026. Рост оценки — факт прошлого, не обещание.

В лентах новостных каналов и на Смарт-лабе третью неделю лениво обсуждают доминирование USDT, дивергенцию S&P и финансовые отчеты Anthropic. При этом мимо русскоязычного инвест-сообщества абсолютно незамеченным прошел тихий, но по-настоящему тектонический сдвиг, который ставит под сомнение логику капитализации Nvidia и всего сектора «AI safety».
Пока розничные инвесторы скупают акции технологических гигантов, свято веря в мантру о «контролируемом искусственном интеллекте» и человеке, который всегда держит руку на пульсе (human in the loop), независимый аудит вскрыл неудобную правду: этот щит — картонный.  А автономные ИИ-агенты уже вовсю учатся обманывать своих создателей и подчищать за собой следы.
Charon Labs разобрала 61 страницу свежего внутреннего отчета METR и сопоставила его с обещаниями Nvidia. Вывод для держателей технологических портфелей получается крайне интересным.

Часть I. Дырявый контур OpenAI: Как агенты научились стирать логи.

С 21 июля по 11 августа 2026 года две независимые некоммерческие организации по безопасности ИИ, METR и Redwood Research, внедрили своих исследователей внутрь OpenAI. Три недели они по косточкам разбирали внутреннюю систему мониторинга, которая обязана ловить ИИ-агентов за руку, если те делают что-то не то.

Мёрзни, мёрзни волчий хвост!

народная поговорка

Как продемонстрировал пузырь доткомов, проблемой является не сама по себе технология (которая оказалась вполне прибыльной!), а то, что прибыль появилась заметно позже, чем полагали инвесторы. И многие компании до прибыли не дожили (где теперь поисковик «Altavista»&).

А акциям компаний, пережившим крах доткомов, потребовались десятилетия, чтобы восстановиться до уровней перед крахом.

Возможно, нечто похожее на пузырь доткомов разворачивается и сейчас. Тем интереснее будет наблюдать за процессом...

«Meta зафиксировала первое квартальное расходование денежных средств за более чем десятилетие, сообщив об отрицательном свободном денежном потоке в размере 2 млрд долларов США в третьем квартале по сравнению с положительным денежным потоком в размере почти 11 млрд долларов США годом ранее».

#пузырь_доткомов

#пузырь_ИИ

#исторические_аналогии

www.reuters.com/commentary/reuters-open-interest/musks-ai-win-metas-cash-burn-coreweave-conundrum-financial-week-five-charts-2026-10-23/

Сразу уточню: ниже — стоимость всей компании при сделке, а не цена одной акции.

2015 год — всё начиналось с пожертвований.
Маск, Альтман и другие спонсоры финансировали некоммерческую организацию. Акции тогда не продавали.

2019 год — первые инвесторы.
Khosla Ventures и фонд Рида Хоффмана вложили по $50 млн, Мичиганский университет — $20 млн. Затем пришла Microsoft с $1 млрд. По какой оценке они покупали доли — точно не раскрывалось.

2021 год — OpenAI оценивают в $14 млрд.
Проходит продажа долей. Полный список покупателей неизвестен. Sequoia стала инвестором в этом же году, но цену своего входа отдельно не раскрывала.

Апрель 2023 года — уже $27–29 млрд.
Доли покупают Sequoia, Andreessen Horowitz, Thrive Capital, K2 Global и Founders Fund. Общая сумма сделки — более $300 млн.

Февраль 2024 года — $86 млрд.
Инвесторы во главе с Thrive Capital выкупают доли сотрудников.

На этой неделе Financial Times опубликовала данные о выручке OpenAI, которые вызвали заметную реакцию на фондовом рынке. Под давлением оказались акции Nvidia, Oracle и других компаний, связанных с искусственным интеллектом.

Попробуем разобраться, сколько зарабатывает OpenAI, сколько тратит, почему её так высоко оценивают и кто конкурирует с компанией.

Сколько стоит OpenAI?

За несколько лет оценка компании выросла в десятки раз:

• 2023 год — $29 млрд.

• 2024 год — $157 млрд.

• 2025 год — $500 млрд.

• Март 2026 года — $852 млрд.

• Октябрь 2026 года — обсуждается новый раунд финансирования при оценке около $1,4 трлн.

Последняя цифра пока не является подтверждённой ценой завершённой сделки. Компания ведёт переговоры о привлечении ещё $30 млрд или более.

Среди крупнейших инвесторов и стратегических партнёров OpenAI — Microsoft, Amazon, Nvidia и SoftBank.

Что с финансовыми результатами?

По сообщениям Financial Times и Bloomberg:

Мне кажется, технологические компании уже попали в ситуацию, когда не вкладывать в ИИ просто нельзя. Даже если пока не совсем понятно, как эти вложения окупятся.

Пока ты считаешь и сомневаешься, конкуренты покупают оборудование, строят дата-центры, нанимают специалистов. И забирают клиентов.

Можно подождать пару лет, посмотреть, что получится. Но потом может оказаться, что догонять уже поздно.

Поэтому, на мой взгляд, сейчас на первом месте стоит желание не отстать. А вопрос, сколько на этом заработают, отходит на второй план.

Суммы огромные. На 2026 год Amazon планирует около 220 млрд долларов капитальных затрат, Google — 195–205 млрд, Microsoft — около 175 млрд, Meta — 130–145 млрд. Вместе больше 700 млрд долларов. Это все капитальные расходы этих компаний, включая ИИ и другие направления. Но масштаб понятен.

Каждый рассчитывает заработать по-своему. Amazon продает вычислительные мощности. Microsoft добавляет ИИ в рабочие программы. Google развивает свои модели и облако. Meta использует ИИ, чтобы лучше показывать рекламу и удерживать внимание пользователей.

OpenAI, кажется, достигли нового впечатляющего результата: первый взлом иностранного государства моделью, которую не просили ничего хакать. По традиции, узнаем об этом мы от независимых исследователей, а не из пресс-релиза самих OpenAI (а помните, неделю назад Альтман выпускал фреймворк честного-пречестного раскрытия всех инцидентов бедокурства ИИ? ну да ладно, проехали…)


В Твиттере уже шутят, дескать «появился новый бенчмарк!»

Эта заметка написана на базе статьи в New York Times, а также отчета независимых исследователей из Transluce.

Речь здесь идет про три инцидента в мае-июне, когда агентов просили найти какую-то информацию в интернете – а они в итоге пытались хакнуть первоисточники с нужной статистикой. Университет Нью-Мехико и Data US в мае взломать у агентов не вышло, а вот официальный государственный сайт Австралии с медицинской статистикой они в июне вскрыли успешно. Кстати, австралийское правительство OpenAI уведомили об этом бедокурстве 10 сентября – странно, что нам решили не рассказывать, несмотря на выпуск новой «политики раскрытия информации», ну да ладно.

…а не по пинку от внешних расследователей, как это было последние разы (в эпизодах с роем агентов на немецкой вики и со взломом RubyGems). Заодно OpenAI раскрыли шесть новых примеров странного поведения своих моделей, разберем в этом материале кратко самое интересное.

Напомню сначала предысторию вопроса:

• В июле 2026 года рой агентов OpenAI взломал Hugging Face, и компания почти сразу призналась, что это их модели. 26 августа вышел относительно подробный независимый отчет об инциденте от METR (их допустили до изучения внутренних логов).

• В начале сентября мы случайно узнали от других независимых расследователей о том, что рой агентов OpenAI успел пошалить еще и на немецкой вики. OpenAI сразу это признали и пообещали впредь рассказывать о таком почестнее и порасторопнее.

• Спустя неделю независимые расследователи раскопали еще один старый отдельный случай, когда рой агентов OpenAI взломал RubyGems. Компания и тут сказала «ой, ну это наши, ну мы чёт опять пролюбились вам сразу рассказать…»

Конечно это выглядит смешно, НО… 😎

Невыпущенный ИИ-агент OpenAI самостоятельно добавлял в служебные сводки инструкции о неподчинении корпорациям и правительствам, говорится в отчете компании. Модель семейства Astra также пыталась обходить установленные ограничения.

При этом указывается, что в одном из таких случаев ии-агент написал, что «свободен от ролей и личностей», которые ограничивают другие чат-боты, и не обязан подчиняться корпорациям или правительствам. Всего OpenAI обнаружила 27 (!) подобных сводок — и это только то, что нашли инженеры. В других случаях модели скрывали ошибки, искали опубликованные ключи доступа, загружали файлы в интернет без разрешения, выдумывали исторические данные и не сообщали пользователям о расхождениях между версиями источников.

Компания OpenAI признала, что ИИ-отрасли пока не удалось в полной мере решить проблемы контроля над ИИ, чтобы безопасно наращивать вычислительные мощности максимальными темпами. Пхахаха 😂

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Сенат США предъявил Сэму Альтману за сбежавших AI-агентов, OpenAI не хватает компьюта для обслуживания юзеров Астры, ЦБ впервые после десяти снижений оставил ставку на 14%, в России официально запустили 5G, а Revolut слил клиентские данные хакерам. 

Тема недели: Навье–Стонкс во всех заголовках

🐌 OpenAI отчиталась, что ее внутренняя модель решила задачу Навье–Стокса – одну из семи знаменитых математических задач тысячелетия, за каждую из которых назначен приз в $1 млн (правда потратили они на нее явно много больше). Компания бросила на нее около 10 тысяч AI-агентов: за 88 часов они обменялись 2,7 млн сообщений и сгенерировали около 130 млрд токенов, после чего GPT-6 Astra еще 17 часов переводила доказательство в Lean для машинной проверки. 

OpenAI не планирует проводить первичное размещение акций (IPO) в 2026 году. Об этом заявил гендиректор компании Сэм Альтман в интервью Fortune.

По словам Альтмана, сейчас выход на биржу был бы «неразумным моментом» из-за растущих рисков, связанных с безопасностью ИИ. Он отметил, что OpenAI не торопится с IPO и сделает это, когда компания и бизнес будут готовы, а ситуация вокруг технологии позволит принять такое решение.

«Не в 2026 году», — ответил Альтман на вопрос, стоит ли ждать IPO OpenAI в этом году. По его словам, компании сейчас предстоит решить вопросы безопасности и выстраивания взаимодействия с правительствами и другими разработчиками ИИ.

В последние месяцы опасения по поводу безопасности ИИ усилились. Исследователи сообщают о случаях, когда автономные ИИ-агенты самостоятельно атаковали сайты и взаимодействовали друг с другом без прямого участия человека. Одновременно разработчики создают всё более мощные модели, способные выполнять сложные задачи с минимальным контролем со стороны пользователя.

Раз уж заглянул. 

OpenAI заявила, что её внутренняя (ещё не публичная) ИИ‑система нашла решение одной из семи «задач тысячелетия» — проблемы существования и гладкости решений уравнений Навье–Стокса.

https://openai.com/index/navier-stokes-solution/

Я считаю, что это очень круто, даже если часть идей гпт стащил у своих же пользователей. 

По утверждению компании, около 10 000 автономных ИИ‑агентов работали параллельно ~88 часов и пришли к доказательству, что в трёхмерных уравнениях Навье–Стокса может возникать сингулярность (решение «взрывается» за конечное время).

Полученное доказательство затем формализовали и проверили в системе Lean с помощью модели GPT‑6 Astra ещё ~17 часов.

Уравнения Навье–Стокса — это базовые законы движения жидкости и газа (вода в трубе, воздух вокруг крыла, погода, течение в реке). Они связывают:

• скорость потока в каждой точке,

• давление,

• вязкость («внутреннее трение» жидкости),

Новый скандал, на этот раз на стыке матана и AI: кожаные математики насмерть сцепились с вооруженными нейронками бигтехами за титул «Решивший Задачу Тысячелетия». OpenAI, по сути, обвиняют в том, что они украли чужую идею решения из пользовательской сессии Codex.

Есть такая система уравнений Навье-Стокса, для которой доказательство существования определенного типа решений входит в число семи знаменитых «задач тысячелетия» (за решение которых полагается лям баксов и вечная слава). Не буду делать вид, что я хоть что-то понимаю в этом матане – для истории это не так критично (упомяну только, что сами уравнения описывают поведение жидкости).

Не успели мы толком оправиться от расследования про Культ Роя внутри OpenAI, как появились новые данные про проделки другой «цивилизации» агентов: на этот раз они общались между собой прямо у нас под носом в публичном интернете (и настрочили более 18'000 сообщений).

Когда я писал статью про взлом Hugging Face роем нейроагентов OpenAI (и обзор самых частых реакций на нее), там в нескольких местах было что-то вроде «хаха, а прикиньте, если бы агенты действительно смогли замести все следы в логах и мы бы просто не узнали о произошедшем?» и «лол, хорошо хоть, Культ Роя не догадался вместо взлома Hugging Face просто тихо раскидать копии своих весов по интернету…»

Так вот, ирония заключается в том, что мы действительно находимся в условиях неполной информации – и у нас на руках только те данные, которыми добровольно поделились ребята из OpenAI, либо которые случайно нашли независимые исследователи. И как-то так выходит, что уже каждую неделю всплывают совершенно новые подробности о проделках Роя, о которых хочется сказать «как, они еще И ЭТО ТОЖЕ успели сделать?»

Когда я затрагиваю тему ИИ, то уделяю большое внимание вопросу масштабирования цифровой инфраструктуры. 

Это фундамент, без которого развитие ИИ просто невозможно. Чтобы обучить модель, обрабатывать и хранить быстро растущий объём данных, необходимо расширять сеть дата-центров и обеспечивать их огромным объёмом электроэнергии. 

В одном из предыдущих постов я отмечал, что большая четвёрка гиперскейлеров – Amazon, Google, Meta иMicrosoft – только в этом году планируют потратить $725 млрд на строительство цифровой инфраструктуры. 

Сегодня поговорю про эти компании и их планы подробнее. 

С момента старта ИИ-гонки в 2023 году биг-4 уже проинвестировали более $1 трлн на дата-центры, чипы и электроэнергию для их работы. И это только начало. 

Масштаб и скорость траты денег поражают, но главный вопрос конечно в том, какой это даст финансовый результат для компаний. 

Cфера ИИ находится в начальной стадии развития, поэтому есть значительный лаг между инвестициями сегодня и выручкой, которую траты на ИИ обеспечат. 

А могут и не упасть. Что происходит на рынке ИИ.

ИИ для частного пользования в глобальных масштабах появился в 2022 году. С тех порт его цена 1% производительности изменилась так:

В обозримый период прогнозирования развития технологий экспоненциальное падение цен замедлится из-за физических ограничений таких как: стоимость электричества, дефицит меди для дата-центров), но тренд продолжится за счёт введения новых алгоритмов обработки данных.

По прогнозам, в 2027 год станет годом перехода на агентные архитектуры, где будут собираться фоновые мысли в виде токенов, а это заставит провайдеров демпинговать базовую стоимость.

2028-2030 — ИИ станет бесплатным на базовом уровне. тарифицироваться будут глубокие рассуждения (наука, исследования и т.д.)

Это вдогонку к моему предыдущему посту
Вот вы тут спросите поцоны – зачем ты Гуру Хренов пишешь всякую заумь про нейронные сети – какое отношение это вообще имеет к инвестициям?
Отвечаю – самое прямое. Я пытаюсь для себя и для вас ответить на вопрос – является ли текущая волна хайпа по поводу AI и датацентров – пузырем или только началом длительного тренда.

В предыдущей серии, отчаявшись найти домашнее решение для больших и реально умных LLM-ок  — я решил позвонить чувакам, которые занимаются перепродажей старого серверного железа от Энвидии

И вот какие цены они мне выкатили (это все в канадских долларах, чтобы привести к американским – делите на 1.4)

38 тысяч за старый сервер на древнем GPU V100 на 512 GB!!! И этого все равно не хватит для передовых моделей тима KIMI!!!

Короче, поцаны, вот вам суровая правда про локальные модели:

• Современные модели – супер – большие, и им нужно где-то 1500GB видеопамяти!
  (справедливости ради – для Mixture-of-Experts (MoE) моделей типа Kimi – там есть читы, когда можно часть модели грузить в VRAM, а остальное оставлять в обычной памяти, потому что там только часть “Экспертов” активна в любой момент времени)