NVIDIA

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.

Lambda — американский GPU-облако, которое сдаёт в аренду мощности на чипах NVIDIA под обучение и запуск ИИ-моделей. NVIDIA сама в числе инвесторов. 6 октября WSJ сообщил: Lambda привлекает до $4 млрд в раунде, который должен стать последним перед IPO.

Цифры раунда

— До $4 млрд новых денег.

— Оценка $14,5 млрд pre-money, то есть до новых денег. Если раунд закроется полностью, post-money составит около $18,5 млрд.

— Лиды раунда — Blackstone и Coatue.

— IPO компания целит на 2027 год, с оговоркой «в зависимости от исполнения и рынка».

Почему оценка выросла

В 2025 году, по оценке Forge Global, Lambda стоила $5,9 млрд post-money. Сейчас — $14,5 млрд до новых денег.

Главный драйвер — бэклог (подписанные, но ещё не исполненные заказы). По письму инвесторам, он вырос с $15 млрд в июне до $50 млрд в сентябре 2026.

Главный риск

Большая часть прироста — один контракт: около $35 млрд от Anthropic, подписанный в конце августа. Значит, оценка Lambda во многом держится на способности одного клиента платить. Плюс компания активно берёт долг под чипы: $926 млн в августе и ещё $1 млрд в октябре.

Минимальные цели роста в тренде с 2025 года выполнены. Риск коррекции повышается.

Подтверждением разворота будет пробой уровня 210.14. В случае выхода вниз первой целью станет зона 175.74-189.65. 

Однако, важнее здесь обратить внимание на потенциал снижения куда больше, чем 175.00 -> как минимум, это сигнал сделать паузу в новых сделках и сокращению в текущих.

Южный Капитал  | Telegram | MAX | Youtube |Мастерская  

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.

Для производителей чипов бум ИИ уже превратился в резкий рост продаж. По данным SIA, в августе мировая выручка отрасли достигла $159,7 млрд против $65,4 млрд годом ранее. Рост в 2,4 раза за год. На десятилетнем графике особенно хорошо видно, насколько сильно рынок ускорился в 2026 году.

Один из главных двигателей - строительство инфраструктуры для ИИ. Новым дата-центрам нужны вычислительные чипы и быстрая память. Огромные расходы технологических компаний превращаются в заказы для их поставщиков.

Мой вывод

Этот график показывает, кому ИИ уже приносит реальные деньги: производителям чипов и памяти. А вот окупаемость расходов тех, кто строит дата-центры, он не доказывает. Для инвестора это две разные истории: поставщики уже получают выручку, покупателям оборудования ещё предстоит оправдать свои вложения.

Капитальные затраты (Capex, «капекс») на искусственный интеллект (ИИ) стремительно растут. В этой заметке мы попробуем разобраться, куда идут эти деньги, помимо чипов. В первой части будет краткая статистика, потом – разбивка по технологическим компонентам и таблица с компаниями и их мультипликаторами. Будет интересно тем, кто может инвестировать на международных рынках.

Часть 1. Статистика

Кап. затраты на ИИ в первую очередь включают затраты на то, что в итоге окажется внутри ЦОДов (центров обработки данных). Расходы на конечные устройства (смартфоны, беспилотные системы и прочее) не рассматриваем.

GoldmanSachs оценивает мировые инвестиции в ИИ в 2026 году более чем в $1 трлн, из которых 60% приходится на США. McKinsey пишет, что до 2030 года суммарный Capex в ЦОДы составит $6,7 трлн, из них на ИИ ЦОДы – $5,2 трлн. Эти цифры могут вырасти еще в 1,5 раза в оптимистичном сценарии.  Энергетическое агентство IEA ожидает, что мировое потребление электроэнергии ЦОД вырастет примерно с 415 ТВт*ч (тераватт-часов) в 2024 году до 945 ТВт*ч в 2030-м. Для ИИ необходимо будет ввести более 100 ГВт дополнительной мощности до 2030 года (для сравнения, вся Россия – это 270 ГВт). Дальше сфокусируемся на расходах на сами ЦОДы.

Kioxia падала почти на 10%, SK Hynix — больше чем на 5%, Samsung и Tokyo Electron — примерно на 3,7%. Даже TSMC зацепило.

Виктор Емченко, руководитель учебного центра NPB Markets, недавно разбирал интересный момент. Рынок начал сомневаться уже не столько в конкретных компаниях, сколько в скорости всей AI-гонки.

Последние пару лет логика была железной. Больше ИИ → больше GPU → больше памяти → больше дата-центров → выше выручка производителей чипов. Под эту цепочку и росли котировки.

Теперь инвесторы пытаются понять, а что будет, если следующий рывок в ИИ потребует больше времени, а компании начнут осторожнее расходовать миллиарды на инфраструктуру. Тогда текущие оценки чипмейкеров приходится пересчитывать.

Сам пока наблюдаю за связкой NVIDIA, NASDAQ и золотом. Если слабость останется только в полупроводниках — одно дело. Если начнет сыпаться весь tech, история уже интереснее.

А вы как? NVIDIA, AMD, TSMC ещё держите или AI-ралли для вас уже закончилось?