В обсуждении финансов Антропика много раз встречал такой тезис:
«Этим ребятам вот-вот выдадут мусорный кредитный рейтинг на уровне BB. А так как все датацентры строятся в кредит, это означает, что высокая ставка заимствований им просто не даст вывезти финансирование всех этих уже законтрактованных обязательств по компьюту на $900 млрд => банкротство компании неизбежно!»
Что не так с этой логикой? Она предполагает, что Anthropic собирается брать весь компьют из самостоятельно построенных им датацентров: тогда действительно можно было бы ожидать, что компании придется сначала вбухать кучу привлеченных у инвесторов денег в закупку чипов и стройку – а потом уже пытаться отбить все эти затраты в течение энного количества лет за счет получаемой от клиентов выручки.
На самом же деле, стратегия Антропика по обеспечению вычислительных мощностей другая: если вам интересно разобраться в ней в деталях – рекомендую вот этот подробный обзор + вот эту статью. По бол
В декабре 2025 Nvidia отдала $20 млрд за лицензию на технологию Groq и перетянула к себе команду. Компанию при этом не купили, формально она живёт дальше. Мы заходили в Groq при оценке $4,3 млрд. Считайте сами, сколько это в разы. Я считать не буду, прошлое не гарантия. Мне нравится сама схема. Гиганты теперь не покупают компанию целиком, а забирают самое вкусное. Для антимонопольщиков красиво, для ранних инвесторов тоже неплохо. Мораль простая: хорошую технологию рынок оценивает быстро, а войти успевают только те, кто пришёл до этого.

Ну что, господа, пока прогрессивное человечество в лице Минцифры США увлеченно искало «китайские бэкдоры» в умных тостерах, на фронтах технологической Холодной войны 2.0 произошел тектонический сдвиг. Причем два главных события уместились в один понедельник, наглядно показав: единого глобального IT-рынка больше нет. Нас ждет дивный новый мир двух абсолютно изолированных экосистем.
Давайте разберем, почему паническая зачистка китайского софта в Вашингтоне и тихая аппаратная революция в Ханчжоу — это звенья одной цепи.

Рождение «Кремниевого дракона»: DeepSeek больше не просто клиент Huawei
Начнем с восточного фланга. Как разузнало издание The Information, самый дерзкий ИИ-стартап Китая DeepSeek окончательно перестал быть просто клиентом Huawei и превратился в полноценного соразработчика ее нового поколения процессоров.
Инженеры Huawei уже долгое время буквально живут в офисах DeepSeek. Зачем? Чтобы «с колес» зашивать требования разработчиков нейросетей прямо в архитектуру будущего чипа Ascend 960DT, запуск которого экстренно перенесли на первый квартал 2027 года (почти на год раньше графика!). Взамен DeepSeek получит львиную долю первой партии этих ускорителей.
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.
— 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».
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.
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.