$775 млрд на ИИ. А деньги-то где? Пузырь может оказаться вообще не в ИИ
ИИ может оказаться одной из величайших технологий нашего времени.
И одновременно уничтожить кучу денег тех, кто совершенно правильно угадал его будущее.
Потому что хорошая технология и хорошая инвестиция, как ни странно, вообще не одно и то же.
Я тут полез смотреть, сколько крупнейшие технологические компании собираются вбухать в ИИ.
И цифра там такая, что на ней хочется немного задержаться.
$750-775 млрд за год
Семьсот. Пятьдесят. С лишним. Миллиардов. Долларов.
CreditSights после последних отчетов оценивает CAPEX пяти крупнейших гиперскейлеров примерно в $750 млрд на 2026 год.
Goldman Sachs дает почти ту же цифру, около $755 млрд.
Более широкие оценки, если считать больше игроков и больше инфраструктурных расходов, доходят примерно до тех самых $775 млрд.
Ну хорошо.
GPU купили.
Дата-центры построили.
Электричество нашли.
Трансформаторы заказали.
Миллиарды потратили.
А деньги-то когда вернутся?
Потому что инвестору по большому счету по фигу, насколько красиво нейросеть пишет код, рисует котика или рассуждает о смысле жизни.
Он отдал бизнесу доллар.
И хочет понять, сколько долларов получит обратно.
И вот тут появляется прикольный поворот.
Пузырем может оказаться вообще не ИИ.
Пузырем может оказаться количество денег, которое все одновременно решили на него потратить.
Вот это мне кажется гораздо интереснее вечного спора про «ИИ настоящий или это хайп».
ИИ уже настоящий.
Тут поезд уехал.
Вопрос теперь в другом.
01 / ИИ оказался не софтом. Он оказался заводом
Мы привыкли воспринимать ИИ как софт.
Открыл окошко ChatGPT.
Написал вопрос.
Через секунду получил ответ.
Какая тут вообще может быть тяжелая промышленность?
А вот такая.
GPU → память → серверы → дата-центры → охлаждение → сети → трансформаторы → электричество → новые электростанции
Короче, виртуальный интеллект неожиданно начал пожирать очень физические вещи.
Причем с аппетитом хорошего металлургического завода.
И отсюда вытекает первая неприятная вещь.
Чтобы заработать на ИИ, недостаточно сделать хорошую модель.
Нужно еще отбить всю эту красоту.
И это сильно меняет экономику происходящего.
Потому что одно дело, когда твой новый продукт масштабируется дополнительной строчкой кода.
И совсем другое, когда для масштабирования нужно построить еще один дата-центр.
А потом еще один.
А потом найти для них электричество.
02 / Теперь совсем тупая арифметика
Допустим, компании вложили $775 млрд нового капитала.
Я сейчас намеренно выкину из расчета половину учебника по корпоративным финансам.
Просто чтобы понять порядок цифр.
$775 млрд нового капитала
При 5% отдачи нужно около $38,8 млрд прибыли в год
При 10% нужно $77,5 млрд
При 15% нужно уже $116,3 млрд
Это не финансовая модель.
Понятно, что там есть амортизация, стоимость капитала, налоги, загрузка мощностей, разный срок жизни оборудования и еще мешок нюансов.
Но порядок цифр становится понятен.
Хотим хотя бы 10% отдачи?
Где-то должно появиться примерно $77,5 млрд новой ежегодной прибыли.
Не выручки.
Не количества запросов.
Не количества пользователей ChatGPT.
Не фразы на презентации «AI трансформирует наш бизнес».
Прибыли.
Живых денег.
Причем есть еще одна засада.
В следующем году стройка не закончится.
Понадобятся новые GPU.
Потом еще новые GPU.
Потом следующая архитектура.
Потом еще мощности.
Это не мост через Волгу, который один раз построил и полвека по нему ездишь.
AI-железо морально стареет довольно бодро.
Microsoft, например, сообщил, что в последнем квартале FY2026 около двух третей CAPEX пришлось как раз на сравнительно короткоживущие активы, прежде всего CPU и GPU.
$41 млрд CAPEX
За один квартал. Только Microsoft.
Это уже не «ИТ-бюджет».
Это натурально стройка века.
03 / Вот только похоронить эту стройку тоже не получается
Потому что есть одна маленькая проблемка.
ИИ реально нужен.
Вот было бы удобно, если бы вся эта история оказалась пустым хайпом.
Тогда можно ткнуть пальцем в дорогие акции, торжественно сказать «доткомы 2.0» и почувствовать себя самым умным человеком в комнате 😉
Но спрос ни фига не выглядит выдуманным.
Компании реально используют ИИ.
Разработчики реально пишут с ним код.
Предприятия реально автоматизируют процессы.
Облачные мощности реально покупают.
Microsoft прямо говорит, что спрос на мощности пока превышает предложение.
И Oracle тоже показывает, насколько бешеной стала эта гонка.
Вот одна цифра, которая мне особенно нравится.
ORACLE, FY2026
Операционный cash flow: $32 млрд
Free cash flow: минус $23,7 млрд
То есть отличный бизнес генерирует до хрена денег.
А потом с другой стороны подъезжает экскаватор и начинает эти деньги выгребать в дата-центры.
Вот теперь история становится интересной.
Потому что спор уже не про то, нужен ли ИИ.
Нужен.
Спор про другое.
Сколько будет стоить его обслужить, и кто в итоге оставит себе прибыль?
04 / И тут внезапно появляется 2000 год
Самое интересное в пузырях состоит в том, что они часто растут вокруг совершенно правильной идеи.
Интернет был правильной идеей.
Более того, интернет оказался куда мощнее, чем представляли себе самые отмороженные оптимисты конца 1990-х.
Но ведь люди это тогда тоже понимали.
Интернет будет расти.
Трафик будет расти.
Значит, понадобится больше сетей.
Значит, нужно прокладывать оптоволокно.
Логика железная.
Вот только к этой железной логике одновременно пришло слишком много людей.
ФРС потом разбирала этот инвестиционный бум. В одной из работ приводилась замечательная оценка: большая часть построенного в 1990-х оптоволокна после схлопывания бума оставалась неиспользованной.
Появился знаменитый dark fiber.
Темное волокно.
Интернет при этом не умер.
Наоборот.
Интернет победил вообще всех.
А вот часть тех, кто строил его инфраструктуру, хреново посчитала экономику.
Можно идеально угадать технологическую революцию и хреново на ней заработать.
По-моему, вот это гораздо более интересная аналогия с сегодняшним ИИ, чем примитивное «ну все, сейчас опять Nasdaq рухнет на 80%».
05 / Представьте город на миллион человек
Допустим, мы точно знаем, что через десять лет в новом городе будет жить миллион человек.
Прогноз правильный.
Миллион реально приедет.
Но пять застройщиков одновременно решили построить квартир на пять миллионов человек.
Кто ошибся?
Да никто не ошибся в прогнозе города.
Город будет прекрасным.
Люди туда приедут.
Квартиры будут нужны.
Просто владельцам части домов станет немного грустно 😉
Потому что они отлично спрогнозировали спрос.
Но забыли посмотреть, сколько еще народа одновременно строит предложение.
Ну так с ИИ может произойти ровно та же фигня.
И вот здесь появляется, на мой взгляд, самый неприятный сценарий для инвестора.
Не тот, где ИИ никому не нужен.
А ровно противоположный.
ИИ нужен всем.
Поэтому мощности для него начинают строить все.
Предложение вычислений растет.
Конкуренция растет.
Цена вычислений падает.
Пользователь счастлив.
А ROIC владельца инфраструктуры начинает выглядеть уже не так весело.
Потому что «мой дата-центр полностью загружен» и «мой дата-центр приносит великолепную отдачу на капитал» тоже ни фига не одно и то же.
06 / Правда, тут есть одно большое НО
Парадокс Джевонса.
Я про него уже писал, потому что применительно к ИИ это вообще одна из самых интересных экономических механик.
Суть очень простая.
Когда использование какого-то ресурса становится сильно дешевле, человечество не обязательно начинает тратить на него меньше.
Иногда происходит ровно наоборот.
Мы начинаем использовать его настолько чаще, что общее потребление взлетает.
Анализ 1 000 документов стал в 10 раз дешевле?
Отлично.
Теперь будем анализировать 100 000.
Рекламное видео стало почти бесплатным?
Значит, вместо одного ролика сделаем тысячу персональных.
Код стал дешевле?
Значит, будем программировать даже ту фигню, которую раньше никому в голову не пришло бы программировать.
Поэтому логика «GPU становятся эффективнее, значит дата-центров скоро понадобится меньше» вполне может оказаться неправильной.
Может случиться наоборот.
GPU станут эффективнее.
ИИ станет дешевле.
Использовать его начнут в сто раз чаще.
И вся сегодняшняя гигантская инфраструктура через несколько лет покажется недостаточной.
Вполне возможно.
Но тогда мы опять возвращаемся к главному вопросу.
Кто именно заберет деньги?
07 / Потому что никакого единого «рынка ИИ» вообще нет
В смысле, глупо сваливать в одну кучу всех, кто зарабатывает вокруг ИИ.
Это совершенно разные бизнесы.
Те, кто производит лопаты.
GPU, память, сетевое оборудование.
Им хорошо, пока остальные продолжают бешено строить.
Те, кто строит шахты.
Дата-центры, облака, электричество, инфраструктура.
Тут уже имеют значение стоимость капитала, загрузка, амортизация и будущая цена вычислений.
Те, кто делает сам ИИ.
Им нужно доказать, что модель способна приносить больше денег, чем съедают вычисления, разработка и бесконечная технологическая гонка.
И наконец:
Те, кто просто использует чужой ИИ.
И вот тут, как ни странно, может спрятаться самая вкусная часть прибыли.
Представьте условный банк.
Он не строил дата-центр.
Не создавал фундаментальную модель.
Не покупал гору GPU.
Он просто купил доступ к чужому ИИ.
После чего стал дешевле обслуживать клиентов.
Лучше продавать.
Быстрее принимать решения.
Меньше тратить на операционку.
То есть расходы на создание технологии понесли одни.
А значительную часть экономического эффекта забрал вообще другой бизнес.
И тогда золотая лихорадка закончится довольно издевательски.
Одни потратят триллионы долларов на производство лопат.
А самые большие деньги заработает тот, кто купит эти подешевевшие лопаты и наконец нормально начнет ими копать.
Причем это уже не просто красивая теория.
История технологий постоянно так работает.
Производитель инфраструктуры создает новый дешевый ресурс.
А потом какой-нибудь совсем другой бизнес использует этот дешевый ресурс, чтобы сломать экономику своего старого рынка.
08 / Поэтому я бы пока смотрел не на новые модели
И даже не на benchmark, где одна нейросеть обогнала другую на очередные 1,7%.
Мне сейчас гораздо интереснее пять скучных цифр.
CAPEX / выручка
Сколько нового железа приходится покупать ради роста бизнеса.
Free cash flow
Остаются ли после всей стройки реальные деньги.
ROIC
Растет ли прибыль быстрее вложенного капитала.
Амортизация
Как быстро вчерашнее дорогое железо превращается в старое.
Реальная AI-монетизация
Сколько дополнительных денег ИИ действительно приносит бизнесу.
Вот когда эти показатели начнут красиво сходиться, спор про AI-пузырь станет сильно проще.
А пока мы наблюдаем довольно редкий эксперимент.
Одни из самых прибыльных компаний в истории человечества соревнуются в том, кто быстрее превратит сотни миллиардов долларов cash flow в физическую инфраструктуру будущего.
Может оказаться, что они абсолютно правы.
Может оказаться, что некоторые сильно переборщили.
А скорее всего, одновременно произойдет и то и другое.
И вот мой главный вывод
Я вполне допускаю, что ИИ изменит половину экономики.
Может быть, и больше.
И одновременно допускаю, что часть сегодняшних AI-инвестиций окажется хреновой инвестицией.
Тут вообще нет противоречия.
В 2000 году ошибкой было не верить в интернет.
Интернет оказался даже круче, чем обещали самые буйные оптимисты.
Ошибка была в другом.
Люди перепутали две мысли.
«Эта технология изменит мир».
И:
«Компанию, которая ее строит, можно покупать за любые деньги».
А это ни фига не одно и то же.
Возможно, история сейчас решила повторить тот же фокус.
Только вместо километров оптоволокна будут гигантские дата-центры и миллионы GPU.
Сам ИИ прекрасно выживет.
Вопрос в другом.
Кому достанется экономический эффект, а кому счет за банкет?
Вот это я бы и пытался понять.
А теперь мне интересен следующий слой
Не «лопнет ли пузырь ИИ».
С этим мы все равно узнаем только постфактум 😉
Мне интереснее пройти по всей цепочке денег:
чипы → память → дата-центры → электричество → облака → модели → компании, которые всем этим пользуются
И посмотреть, в каком месте этой цепочки растут не презентации и CAPEX, а маржа, free cash flow и отдача на капитал.
Вот это уже может привести к гораздо более занятным выводам.
Поэтому в SinApps Tech я продолжу копать именно сюда.
Не очередные новости про новую модель. Их и без меня до хрена.
А цифры, после которых становится понятно, кто на AI-буме реально начинает зарабатывать, а кто пока только очень дорого строит будущее.
Идея простая:
увидеть деньги чуть раньше, чем история про эти деньги станет очевидной всем.
Продолжение здесь:
Ну и самое интересное
Где, по-вашему, сейчас главный риск?
Что спрос на ИИ окажется ниже ожиданий?
Или ровно наоборот?
Спрос будет огромным, ИИ станет невероятно успешным, но все одновременно построят столько инфраструктуры, что великолепная технология превратится для части игроков в хреновую доходность на капитал.
Мне второй вариант кажется гораздо интереснее.
Если не согласны, тем лучше.
Интересно, где именно ломается эта логика.
Источники цифр: CreditSights, Goldman Sachs Research, Microsoft FY2026 Q4, Oracle FY2026, исследования Federal Reserve по технологическим инвестиционным бумам и переинвестированию.
Материал носит информационный характер и не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
СинАппс30 августа 2026, 15:32что думаете., все эти CAPEX похоронят технологические компании? Или эта инвестиция станет «золотой» ?0- СинАппс31 августа 2026, 01:22Сергей К, это не простынь ) много отступов и красных строк чтобы читалось легко ))) че сразу простынь )0
- СинАппс31 августа 2026, 01:25Сергей К, это еще называется вертикальная интеграция бизнеса , а не пирамида и вопрос в том что сыграет ли ставка . читайте Сергей , а не бздите0
