Пока одни тратятся на модные чипы, другие копируют их технологии за десятую часть цены. Чем закончится эта гонка вооружений?
Весь американский фондовый рынок, включая пенсионные накопления 401(k) (основной способ накопления пенсии у американцев — часть зарплаты автоматически идет на инвестирование) и индексные фонды, основан на истории, которая может подойти к концу. Речь идет об инвестициях в искусственный интеллект — технологии, в которые крупнейшие корпорации мира вложили триллионы долларов, но которые пока не приносят ожидаемой прибыли.Ё
Триллионы против миллиардов
Крупнейшие технологические компании США — Microsoft, Google, Meta, Amazon и Oracle — планируют потратить на развитие инфраструктуры ИИ $757 млрд в 2026 году. Это на 84% больше, чем годом ранее. По оценке Goldman Sachs, в 2027 году расходы могут достичь $920 млрд.
Для сравнения: частные инвестиции в ИИ в Китае составили $12,4 млрд в 2025 году. То есть американские компании тратят в 23 раза больше.
Но вот что интересно: китайские стартапы привлекли $16,2 млрд только в первом квартале 2026 года. А Пекин запустил национальный фонд объемом $144 млрд для поддержки высокотехнологичных компаний.
Для сравнения: частные инвестиции в ИИ в Китае составили $12,4 млрд в 2025 году. То есть американские компании тратят в 23 раза больше.
Но вот что интересно: китайские стартапы привлекли $16,2 млрд только в первом квартале 2026 года. А Пекин запустил национальный фонд объемом $144 млрд для поддержки высокотехнологичных компаний.
Дорогие чипы, дешевые результаты
Проблема в том, что американские ИИ-компании теряют деньги на каждом запросе. OpenAI сожгла $20,9 млрд в 2025 году при выручке $13 млрд. Это значит, что за каждый заработанный доллар компания теряла еще 60 копеек.
Как объясняют аналитики, обычное программное обеспечение — лучшая бизнес-модель в истории: тратишь деньги один раз, а каждый новый клиент — практически чистая прибыль. Но ИИ сломал эту модель. Каждый раз, когда вы задаете вопрос ChatGPT, это стоит компании денег: электричество, износ чипов, зарплаты инженеров.
«Базовые большие языковые модели — это не будущее. Единственная причина, по которой крупнейшие технологические компании инвестируют в это — они исчерпали идеи для роста», — заявил основатель аналитической компании Эд Зитрон в интервью CNBC.
Как объясняют аналитики, обычное программное обеспечение — лучшая бизнес-модель в истории: тратишь деньги один раз, а каждый новый клиент — практически чистая прибыль. Но ИИ сломал эту модель. Каждый раз, когда вы задаете вопрос ChatGPT, это стоит компании денег: электричество, износ чипов, зарплаты инженеров.
«Базовые большие языковые модели — это не будущее. Единственная причина, по которой крупнейшие технологические компании инвестируют в это — они исчерпали идеи для роста», — заявил основатель аналитической компании Эд Зитрон в интервью CNBC.
Китай копирует за копейки
Американские компании тратят триллионы на исследование ИИ, а Китай просто копирует их результаты. Метод называется «дистилляция» — изучение ответов существующих моделей для создания более дешевых аналогов.
Один разработчик провел тест: дал одинаковую задачу двум моделям — американской Claude Opus и китайской GLM. Обе выполнили задачу за 5,5 минут. Но американская модель запросила $2,33, а китайская — $0,31. Разница в 7-12 раз.
По данным рейтинга Artificial Analysis Intelligence Index, лучшая американская модель набирает 60 баллов, а лучшая китайская (GLM) — 51 балл. При этом китайские модели DeepSeek, Qwen, Kimi и MiniMax заполняют середину мировых рейтингов.
«Когда компания-доставщик еды может создать ИИ, конкурирующий с самыми умными лабораториями США, стоит ли эта американская компания триллионы долларов?» — задаются вопросами аналитики.
Один разработчик провел тест: дал одинаковую задачу двум моделям — американской Claude Opus и китайской GLM. Обе выполнили задачу за 5,5 минут. Но американская модель запросила $2,33, а китайская — $0,31. Разница в 7-12 раз.
По данным рейтинга Artificial Analysis Intelligence Index, лучшая американская модель набирает 60 баллов, а лучшая китайская (GLM) — 51 балл. При этом китайские модели DeepSeek, Qwen, Kimi и MiniMax заполняют середину мировых рейтингов.
«Когда компания-доставщик еды может создать ИИ, конкурирующий с самыми умными лабораториями США, стоит ли эта американская компания триллионы долларов?» — задаются вопросами аналитики.
Доверия нет
Даже если бы ИИ работал идеально, у корпораций есть другая проблема: они не доверяют этим технологиям.
«Кто владеет данными? Где они кэшируются? Безопасны ли промпты (запросы)?» — задает вопросами руководитель Palantir Алекс Карп. По его мнению, если обещания ИИ так хороши, как их представляют, компании бы не брали плату за токены (единицы обработки текста), а требовали 30% от дохода клиента.
Страх корпораций прост: когда компания использует ИИ, ее данные проходят через модели. Процессы, коммерческая тайна, «особый соус», делающий компанию прибыльной — все это видит ИИ-провайдер. Что произойдет, когда ИИ-компания, которой вы платите миллионы, научится на ваших данных и станет вашим конкурентом?
Это не гипотетический сценарий. Anthropic запустил продукт Claude Design, имея при этом отношения с компанией Figma. Руководитель Figma публично заявил, что был «шокирован».
«Кто владеет данными? Где они кэшируются? Безопасны ли промпты (запросы)?» — задает вопросами руководитель Palantir Алекс Карп. По его мнению, если обещания ИИ так хороши, как их представляют, компании бы не брали плату за токены (единицы обработки текста), а требовали 30% от дохода клиента.
Страх корпораций прост: когда компания использует ИИ, ее данные проходят через модели. Процессы, коммерческая тайна, «особый соус», делающий компанию прибыльной — все это видит ИИ-провайдер. Что произойдет, когда ИИ-компания, которой вы платите миллионы, научится на ваших данных и станет вашим конкурентом?
Это не гипотетический сценарий. Anthropic запустил продукт Claude Design, имея при этом отношения с компанией Figma. Руководитель Figma публично заявил, что был «шокирован».
Франция сказала «нет»
Масштаб недоверия стал очевиден в июне 2026 года. Французская разведывательная служба DGSI объявила о замене инструментов американской компании Palantir на продукты французской ChapsVision.
«Мы не можем зависеть от партнеров, которые способны отключить кран», — заявил премьер-министр Себастьен Лекорну.
Германия уже ушла. Испания приказала компаниям прекратить подписание сделок. Великобритания пересматривает контракты на 330 млн фунтов стерлингов. Причина одна: мир обнаружил, что у него есть выбор. И этот выбор в 7-12 раз дешевле.
«Мы не можем зависеть от партнеров, которые способны отключить кран», — заявил премьер-министр Себастьен Лекорну.
Германия уже ушла. Испания приказала компаниям прекратить подписание сделок. Великобритания пересматривает контракты на 330 млн фунтов стерлингов. Причина одна: мир обнаружил, что у него есть выбор. И этот выбор в 7-12 раз дешевле.
Nvidia: схема, которая пахнет проблемами
Nvidia продает чипы небольшим облачным компаниям, которые берут миллиарды в долг для покупки этих чипов. А затем Nvidia арендует их обратно.
«Это как если бы автодилер одолжил вам деньги на покупку машины, а потом заплатил вам, чтобы взять эту машину обратно на выходные, и все это записал как спрос», — объясняют аналитики.
По данным Bloomberg, Nvidia запустила программу финансирования с разделением доходов и гарантиями минимальной выручки на шесть лет. Ранее компания инвестировала в CoreWeave и Lambda, а теперь расширяет эту модель на десятки тысяч чипов по всему миру.
Риск: если загрузка ИИ-вычислений упадет, доходы Nvidia от разделения доходов сократятся. А компании-партнеры могут столкнуться с финансовыми трудностями.
«Это как если бы автодилер одолжил вам деньги на покупку машины, а потом заплатил вам, чтобы взять эту машину обратно на выходные, и все это записал как спрос», — объясняют аналитики.
По данным Bloomberg, Nvidia запустила программу финансирования с разделением доходов и гарантиями минимальной выручки на шесть лет. Ранее компания инвестировала в CoreWeave и Lambda, а теперь расширяет эту модель на десятки тысяч чипов по всему миру.
Риск: если загрузка ИИ-вычислений упадет, доходы Nvidia от разделения доходов сократятся. А компании-партнеры могут столкнуться с финансовыми трудностями.
Знаки, которые нельзя игнорировать
Goldman Sachs считает, что «первый гиперскейлер (крупнейшая технологическая компания), сокращающий капитальные расходы, будет поощрен рынками». Это значит, что как только одна компания начнет экономить, остальные тут же последуют ее примеру.
Майкл Бьюрри, инвестор, предсказавший кризис 2008 года, опубликовал графики, показывающие:
- Акции чипов торгуются на верхнем пределе 15-летнего диапазона оценок
- Компании, продающие чипы, выросли до 200%, а компании, тратящие триллионы — около нуля
- Индекс затрат на ИИ-токены упал на 20% с максимума в мае
Розничные инвесторы покупают акции в 3,5 раза выше среднедневного объема в дни падения. В июне они ежедневно покупали опционные премии на полупроводники на $1,9 млрд — в 6 раз выше среднего.
Майкл Бьюрри, инвестор, предсказавший кризис 2008 года, опубликовал графики, показывающие:
- Акции чипов торгуются на верхнем пределе 15-летнего диапазона оценок
- Компании, продающие чипы, выросли до 200%, а компании, тратящие триллионы — около нуля
- Индекс затрат на ИИ-токены упал на 20% с максимума в мае
Розничные инвесторы покупают акции в 3,5 раза выше среднедневного объема в дни падения. В июне они ежедневно покупали опционные премии на полупроводники на $1,9 млрд — в 6 раз выше среднего.
Параллели с доткомами
В 1999 году акции Cisco выросли на 125%, а компания ненадолго стала крупнейшей в мире по рыночной капитализации. Руководство утверждало, что компания «оказалась в центре экономической революции».
К 2002 году в США функционировало менее 5% инфраструктуры, создававшейся во время пузыря. Cisco начала терять деньги, а ее акции обрушились на 78%.
Сейчас пять публичных лидеров и непубличные стартапы пообещали вложить $3 трлн в инфраструктуру ИИ в следующие три года. Nvidia связала себя контрактами на сотни миллиардов долларов.
К 2002 году в США функционировало менее 5% инфраструктуры, создававшейся во время пузыря. Cisco начала терять деньги, а ее акции обрушились на 78%.
Сейчас пять публичных лидеров и непубличные стартапы пообещали вложить $3 трлн в инфраструктуру ИИ в следующие три года. Nvidia связала себя контрактами на сотни миллиардов долларов.
Что дальше?
Никто не знает, когда лопнет этот пузырь — если лопнет. Но есть признаки, на которые стоит обращать внимание:
По данным Бостонской консультативной группы (BCG), американские компании тратят 23-35 центов с каждого доллара выручки на капитальные расходы. Китайские — только 9-12 центов. Это называется «ставить все на карту».
- Сокращение расходов. Когда первая крупная компания объявит об этом, остальные последуют.
- Проблемы с финансированием. Если перестанут выдаваться кредиты на строительство дата-центров.
- Рынок облигаций. Пока спреды остаются узкими (2,6%), но в 2007 году они тоже были спокойными перед кризисом.
- Доходы. Если компании не начнут зарабатывать на ИИ, инвесторы потеряют терпение.
По данным Бостонской консультативной группы (BCG), американские компании тратят 23-35 центов с каждого доллара выручки на капитальные расходы. Китайские — только 9-12 центов. Это называется «ставить все на карту».
Пока одни крупнейшие технологические компании несут убытки, другие копируют их технологии за копейки. И вопрос лишь в том, кто первый скажет: «Хватит».
Источники: Reuters, Bloomberg, Goldman Sachs, BCG, OpenAI, Fortune, Ars Technica, Seeking Alpha, Business Insider, BBC, The Guardian, vc.ru, 3dnews.ru, aiport.ru, oninvest.com, quasa.io