Сбербанк и ВТБ пересмотрели прогнозы по ключевой ставке на 2026 год
|
На протяжении большей части цикла развития ИИ инвесторы обсуждали технологические аспекты: лучшую модель, лучший чип, лучшую архитектуру. На следующем этапе вопрос будет другим. Речь пойдет о том, кто может себе позволить заниматься разработкой и кто будет получать доход, пока ждёт. В выпуске TechEdge на этой неделе:
|
Суперцикл капитальных вложений на сумму 5,5 трлн долларовЭти цифры становится всё труднее игнорировать. Согласно результатам нашего исследования, общий объем глобальных капитальных затрат, связанных с ИИ, до 2030 года теперь прогнозируется на уровне 5,5 трлн долларов, что выше предыдущих оценок в 5,1 трлн долларов; это отражает более активное расширение мощностей и смену подходов к финансированию строительства. Ожидается, что только капитальные затраты гипермасштабируемых компаний в 2026 году достигнут 650–697 млрд долларов по сравнению с 342 млрд долларов в 2025 году — это рост на 62 % по сравнению с предыдущим годом. К 2027 году эта цифра, по прогнозам, превысит 1,1 трлн долларов. Этот прогноз не основан на оптимизме. Он основан на уже принятых обязательствах. По общему мнению отрасли, только в 2026 году на развертывание инфраструктуры искусственного интеллекта будет затрачено 765 млрд долларов, а до 2031 года — 7,6 трлн долларов. По состоянию на середину 2025 года темпы строительства центров обработки данных составляли 40 млрд долларов в годовом исчислении, что на 30 % больше, чем годом ранее. В период с 2026 по 2030 год планируется построить новые центры обработки данных общей мощностью 122 гигаватта. Бум в сфере ИИ еще не закончился. Он только вступает в фазу, когда потребности в капитале становятся серьезными. |
 |
От денежного потока к кредитным рынкамВ течение многих лет гипермасштабируемые компании финансировали расширение инфраструктуры в основном за счет операционного денежного потока. Ситуация меняется. По мере ускорения темпов строительства прогнозируемые капитальные затраты начинают превышать объем органически генерируемых денежных средств. Согласно нашим исследованиям, объем долгового финансирования, связанного с ИИ и дата-центрами, к 2030 году, по оценкам, достигнет 4,1 триллиона долларов. Это значительный пересмотр прогнозов в сторону повышения. Соотношение суммы кредита к стоимости проекта в среднем превышает 85%, а по некоторым проектам — 90%. Только в 2026 году ожидается выпуск облигаций американских гипермасштабируемых компаний на сумму около 150 млрд долларов, а за рубежом — еще на сумму, эквивалентную 100 млрд долларов. Ожидается, что в течение пяти лет на долю высококачественных корпоративных облигаций в финансировании центров обработки данных придется более 2,1 трлн долларов. Полезная аналогия: думайте не столько о программном обеспечении, сколько о коммерческой недвижимости. Инвестиции в размере 15 млн долларов на мегаватт могут привести к увеличению рыночной капитализации на 25 млн долларов. Не потому, что доходность проявляется немедленно, а потому, что рынок придает чрезвычайно высокую ценность возможности владеть критически важной инфраструктурой. Особенно интересно то, что гипермасштабируемые компании не просто строят, но и помогают в финансировании. Долгосрочные обязательства по мощностям со стороны Microsoft, Google и Amazon снижают риски инфраструктурных проектов, уменьшают затраты на финансирование для сторонних операторов и ускоряют развертывание. Крупнейшие компании в сфере искусственного интеллекта — не просто потребители инфраструктуры. Они становятся частью структуры капитала. Доступ к капиталу становится конкурентным преимуществом. Не потому, что он повышает рентабельность, а потому, что определяет, кто сможет реализовать проект. |
 |
Рентабельность инвестиций по уровням: кто получает доход, а кто все еще ждетНа нашем последнем вебинаре основательнице и главному инвестиционному директору компании Иване Делевской был задан вопрос, который не даёт покоя каждому инвестору: в какой момент отрасль начинает получать рентабельность инвестиций? Ее ответ был точным. Гипермасштабируемые компании получают рентабельность инвестиций уже сегодня, им просто приходится вкладывать средства впереди всех. Рост доходов от облачных услуг был бы невозможен без инвестиций в оборудование, и эти инвестиции приносят сложные проценты. Прибыль растет. Просто рентабельность инвестиций не так впечатляет, как вливаемый капитал, потому что сначала нужно построить инфраструктуру, а уже потом можно монетизировать ее. Цифры подтверждают это: прогнозируется, что к 2027 году операционный денежный поток крупнейших гипермасштабируемых компаний превысит 900 миллиардов долларов. Это не компании, делающие ставку на неопределенное будущее. Они получают доход в больших масштабах и одновременно финансируют следующий уровень развития. На уровень ниже — NeoClouds и операторы центров обработки данных — заключают долгосрочные контракты, обеспечивающие стабильную и предсказуемую доходность. Сама инфраструктура привлекательна для финансирования, поскольку кредитное качество покупателя (как правило, гипермасштабируемой компании) исключительно высокое. Вопрос о реальной рентабельности инвестиций (ROI) касается именно уровня моделей: Anthropic, OpenAI и их аналоги. Эти компании генерируют реальную выручку, но пока не продемонстрировали, что доходность будет достигнута в масштабах, оправдывающих первоначальные инвестиции в вычислительные ресурсы. Это отражает положение, в котором находились гипермасштабируемые компании в начале предыдущего технологического цикла. Компании, занимающиеся разработкой моделей, — это сегодняшние игроки облачного рынка, находящиеся на ранней стадии развития: они тратят капитал, строят инфраструктуру и делают ставку на то, что экономическая эффективность улучшится по мере созревания платформы. Наши исследования приводят к аналогичному выводу: экосистема ИИ пока не полностью подкреплена доходами от конечных пользователей, но и не является полностью спекулятивной. Ожидаемые доходы к 2030 году значительно улучшают финансовую картину, но только при условии, что доходы от ИИ будут продолжать расти, а вычислительная эффективность — повышаться. |
 |
Три «узких места», сдерживающих развитие ИИ
Капитал есть. Соглашения подписаны, но переход к агентному ИИ создает новый набор ограничений со стороны предложения, которые большинство инвесторов по-прежнему недооценивают, и именно они не занимают первые строчки в новостях.
Процессоры, память и сетевое оборудование — это три категории аппаратного обеспечения, на которые приходится самый значительный прирост спроса по мере перехода ИИ от этапа обучения моделей к эре агентского ИИ. Каждое из этих узких мест имеет свою собственную динамику спроса и предложения, положение в конъюнктурном цикле и инвестиционные последствия, включая более тонкий подход к вопросам энергопотребления, чем это в настоящее время отражено на рынке.
Вывод: что это означает для инвесторов
На протяжении недели рынок обсуждал, является ли расширение сферы применения ИИ пузырем. Индекс Nasdaq снизился примерно на 3%, поскольку инвесторы задаются вопросом, сможет ли спрос когда-либо оправдать инвестиции. Эта озабоченность вполне обоснована. Недавние исследования показали, что компании, заменяющие работников ИИ-агентами, зачастую не получают возврата на инвестиции, а опросы показывают, что лишь 16 % американцев считают, что ИИ станет положительной силой для общества.
Однако в этих дискуссиях упускается из виду структурный аспект. Гипермасштабируемые компании не строят свои планы на надеждах. Они строят, потому что их основные направления бизнеса — облачные технологии, поисковые системы, корпоративное программное обеспечение — не могут расти нынешними темпами без этого. Инфраструктура не является дискреционной. Она несет на себе основную нагрузку.
На самом деле рынок оценивает риск, связанный со сроками: смогут ли доходы на уровне моделей расти достаточно быстро, чтобы оправдать уже вложенный капитал?
Ответ заключается в том, что оправдывать его нужно не сразу. Сама по себе инфраструктура имеет ценность. Центр обработки данных — это долгосрочные активы. Предложение HBM ограничено. Компании, которые сегодня закрепили за собой эти ресурсы (по вчерашним ценам), обладают устойчивым преимуществом независимо от того, какая модель ИИ станет лидером в следующем году.
Победителями станут не компании с лучшими технологиями. Ими станут те, у кого самый дешёвый путь к финансированию следующей волны.