Что должно произойти, чтобы триллионная ставка на ИИ окупилась

Когда Джессика Вахтер, профессор финансов Уортонской школы Пенсильванского университета, захотела оценить влияние ИИ на экономику в ближайшие несколько лет, ей пришлось столкнуться с длинным списком деловых и технических неопределенностей. Поэтому она начала с того, что называет «примечательным фактом», который не вызывает сомнений: горстка так называемых гипермасштабируемых компаний инвестирует огромные суммы в строительство центров обработки данных для ИИ.

Вместо того чтобы пытаться предсказать, насколько полезными и широко распространенными станут модели ИИ, она просто спросила, насколько быстро должны будут расти доходы гипермасштабируемых компаний, чтобы оправдать их расходы до 2027 года, когда, по оценке ее и ее соавтора, затраты достигнут почти 1,1 триллиона долларов. Это бесхитростный бухгалтерский подход к осмыслению нынешнего исторического развертывания ИИ.

Результаты впечатляют: чтобы выйти на безубыточность к 2030 году с учетом стоимости капитала, доходности в 15% и амортизации активов, компаниям, занимающимся ИИ, потребуется повысить собственную производительность в 2,7 раза. Это не невозможно, говорит Вахтер. Результатом станет экономический рост, подобный тому, который наблюдался во время американского технологического бума примерно в течение 10 лет, начиная с середины 1990-х годов. Но, по ее словам, если это должно произойти к 2030 году, «то это очень большой рост, сжатый в несколько лет». А если гипермасштабируемые компании не смогут достичь таких показателей прибыли?

«Тогда они не смогут выплачивать проценты, а это чревато банкротством», — говорит Вахтер, ранее занимавшая должности главного экономиста SEC и директора ее отдела экономического анализа и анализа рисков. Если бум производительности «не материализуется», заключают она и ее соавтор в своей исследовательской работе, «нынешнее строительство станет крупнейшим неэффективным распределением капитала в истории».  

Чтобы понять, что нынешние масштабные инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта сопряжены с огромными рисками, не нужно обладать сверхразумом. В этом году гипермасштабируемые компании потратят около 750 миллиардов долларов на строительство гигантских центров обработки данных, разбросанных по всей стране. И этот инвестиционный бум не демонстрирует признаков замедления. Согласно некоторым прогнозам, общий объем капитальных вложений в ИИ со стороны гипермасштабируемых компаний — Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta и Oracle (партнера OpenAI) — может составить более 5 триллионов долларов в следующие четыре года.

Это одна из крупнейших отраслевых капитальных инвестиций в истории. Но существует проблема, очевидная для каждого, кто обращает на нее внимание.

В то время как гипермасштабируемые компании планируют потратить триллионы, общий доход от ИИ в этом году составит около 150–200 миллиардов долларов, говорит Гэри Генслер, возглавлявший SEC при администрации Байдена, а теперь работающий профессором в Школе менеджмента MIT имени Слоуна. «Проблема в том, что расходы пока не подкреплены сопоставимыми доходами. Это факт, — говорит он. — И тогда возникает вопрос: окупятся ли эти инвестиции в будущем?»

На кону в этом вопросе стоимостью в триллион долларов — финансовое состояние гигантских компаний, занимающихся ИИ, и американской экономики в целом: вскоре объем инвестиций может достичь примерно 3% ВВП. Ответ также может определить судьбу самих чрезвычайно дорогих центров обработки данных. 

Никто на самом деле не знает, насколько прибыльными и полезными окажутся в будущем эти гигантские объекты стоимостью в миллиарды долларов. Хотя модели ИИ добились впечатляющего прогресса за последние несколько лет, остается только гадать, какой объем вычислительных мощностей нам понадобится. Технология может стать более эффективной и, следовательно, менее зависимой от грубой вычислительной мощности. Или спрос на продукты ИИ может замедлиться, либо клиенты могут перейти на более дешевые модели.

Риски — как для инвесторов, так и для экономики — в этом году стали еще выше, поскольку компании, занимающиеся ИИ, начали занимать крупные суммы денег для строительства все новых центров обработки данных. Ожидается, что свободный денежный поток — операционный денежный поток за вычетом капитальных затрат — вскоре уйдет в отрицательную зону у всей этой группы компаний. Даже Alphabet, известная способностью генерировать и накапливать огромные объемы денежных средств, сообщила в последнем квартале, что ее впечатляющая выручка в размере почти 120 миллиардов долларов была поглощена расходами на инфраструктуру ИИ, в результате чего дефицит свободного денежного потока составил около 5,9 миллиарда долларов — это первый дефицит с момента выхода Google на биржу в 2004 году.

В краткосрочной перспективе для большинства компаний это не является серьезной финансовой проблемой. Они зарабатывают много денег и располагают очень значительными ресурсами. Но долг обходится дорого, и некоторые инвесторы теряют терпение. Если будущий спрос на вычислительную мощность центров обработки данных снизится, компаниям все равно придется возвращать занятые деньги. Более того, риски распространяются на остальную экономику, поскольку кредиты передаются дальше через различные финансовые механизмы. 

Недостаточно будет просто покрыть огромную стоимость новых центров обработки данных. Гипермасштабируемым компаниям также придется оплачивать растущую стоимость капитала по мере того, как они будут занимать больше денег. Им потребуется получать достаточно впечатляющую доходность, чтобы оправдать все расходы перед инвесторами и кредиторами. Вдобавок к этим проблемам им придется компенсировать амортизацию чипов на миллиарды долларов, размещенных внутри объектов, — это бомба замедленного действия, заложенная в инвестициях.

Производительность дорогостоящих графических процессоров, лежащих в основе центров обработки данных, — такие вычислительные электронные компоненты составляют около 60% затрат — примерно удваивается каждые два года. Темпы прогресса помогают объяснить все более впечатляющие возможности моделей ИИ, но имеют свою цену. Владельцам центров обработки данных для ИИ, которые заработают в этом и следующем году, к концу десятилетия придется потратить еще миллиарды на следующее поколение чипов, если они хотят сохранить конкурентоспособность. Без этих инвестиций, говорит Михир Кширсагар из Центра политики в области информационных технологий Принстонского университета, центры обработки данных рискуют превратиться в «туши» — невостребованные активы, «разбросанные повсюду».

Говоря прямо: компаниям, занимающимся ИИ, нужно начать зарабатывать гораздо больше денег. И сделать это нужно быстро. Но одного увеличения прибыли все равно будет недостаточно, чтобы в долгосрочной перспективе поддерживать инвестиции в центры обработки данных.

Производительность — это всё

В какой-то момент ИИ также должен будет обеспечить масштабный экономический рост, чтобы оправдать продолжение инвестиционного бума гипермасштабируемых компаний.

Генслер из школы Слоуна описывает нынешние масштабные инвестиции в инфраструктуру ИИ как «комбинированную ставку рынков капитала и экономики». Это означает, что успех потребует выиграть три связанные, но независимые пари: гипермасштабируемые компании должны генерировать огромные доходы, ИИ должен ускорить широкомасштабный экономический рост, и все это должно происходить в условиях, когда мощные, но дорогие так называемые передовые модели, использующие центры обработки данных, противостоят более дешевым версиям, которые многие компании могут счесть достаточно хорошими.

Сложность заключается в том, что каждое пари зависит от двух других, но при этом создает собственные проблемы.

Если гипермасштабируемые компании продолжат тратить огромные суммы на центры обработки данных в следующем десятилетии, доходы должны будут взлететь до триллионов долларов. Стейн ван Ньивенбург, профессор финансов Колумбийской бизнес-школы, основывает свои оценки на сценарии, в котором в период с 2025 по 2032 год будет построено около 183 гигаватт запланированных вычислительных мощностей для ИИ; он подсчитал, что каждый гигаватт стоит около 41 миллиарда долларов. При доходности в 10% — минимальном уровне, приемлемом для большинства инвесторов, — «необходимая» годовая выручка к 2032 году составит примерно 3,7 триллиона долларов, говорит он.

Другие получают аналогичную цифру.

Выигрыш второй части пари — рост производительности во всей экономике — будет иметь решающее значение для достижения таких показателей.

В течение нескольких лет компании, занимающиеся ИИ, вероятно, могли бы увеличивать доходы, просто продавая подписки и токены всем компаниям, стремящимся войти в сферу ИИ. Но в конечном счете — и, возможно, это уже происходит — этим платящим клиентам придется оправдывать свои расходы, демонстрируя ощутимые результаты от использования технологии. ИИ должен будет выполнить свое обещание сделать работников более производительными, а компании — более эффективными и прибыльными, одновременно расширяя их продукты и услуги.

На языке экономики это означает, что клиенты должны будут увидеть рост производительности. В совокупности эти результаты будут означать, что страна процветает и растет.

«Если вы не получите прироста производительности, то в какой-то момент люди разочаруются в ИИ, что приведет к сокращению инвестиций и ограничит рост доходов», — говорит экономист MIT и лауреат Нобелевской премии 2024 года Дарон Аджемоглу. Для того чтобы инвестиции оставались устойчивыми в течение, скажем, следующих пяти–десяти лет, «нам определенно нужно увидеть рост производительности», говорит он.

Большинство экономистов, внимательно следящих за цифрами, согласны с тем, что на данный момент общенациональная статистика демонстрирует незначительный или нулевой рост производительности благодаря ИИ. Однако есть некоторые обнадеживающие признаки того, что он приближается. В недавнем опросе около 6 тысяч руководителей компаний в США, Великобритании, Германии и Австралии подавляющее большинство — примерно 90% — сообщили об отсутствии роста производительности за последние три года. Но они ожидают, что в следующие три года она в совокупности вырастет примерно на 1,45%; руководители американских компаний прогнозируют рост на 2,25% за этот период. 

В дополнительном опросе респонденты также сообщили о планах своих компаний увеличить расходы на ИИ, что позволило авторам предположить, что к концу 2026 года расходы частного сектора на ИИ составят около 280 миллиардов долларов.

Для гипермасштабируемых компаний это хорошие новости. Но для тех, кто обеспокоен влиянием ИИ на рабочие места, в них есть и плохая сторона. Руководители ожидают повысить производительность своих компаний за счет увеличения продаж при значительном сокращении числа сотрудников.

Если ИИ повысит производительность за счет уничтожения рабочих мест, общественная негативная реакция на эту технологию — например, та, которую мы наблюдали вокруг центров обработки данных, — вероятно, усилится. Возможно, стоит добавить еще одно пари к комбинированной ставке, описанной Генслером: общественность и местные сообщества должны почувствовать, что они также получают выгоду от масштабных инвестиций в ИИ.

И не будем забывать, насколько взаимозависимы эти пари: если рост производительности будет обеспечиваться компаниями, запускающими модели вроде DeepSeek, доходы гипермасштабируемых компаний могут рухнуть. Если производительность будет расти за счет сокращения рабочих мест, общественная негативная реакция может заблокировать многие запланированные инвестиции и подорвать ожидаемые доходы. Чтобы ставка гипермасштабируемых компаний окупилась, нам придется выиграть все эти пари. 

Теперь все мы участвуем в авантюре с ИИ

Одно дело, когда компании, занимающиеся ИИ, тратят накопленные за годы денежные средства на строительство собственных центров обработки данных. В таком случае риск в основном ограничивался их собственными балансами и акционерами. Но игра становится гораздо более рискованной, когда значительная часть денег занята. Например, Morgan Stanley подсчитывает, что более половины из 2,9 триллиона долларов, которые гипермасштабируемые компании потратят в период с 2025 по 2028 год на строительство центров обработки данных для ИИ, будет профинансировано за счет «внешнего капитала».

Займы заставляют некоторые компании создавать сложные сети финансирования, которые переплетаются со значительной частью остальной экономики. «Многие финансовые учреждения прямо или косвенно подвержены рискам, связанным с этими центрами обработки данных: как кредиторы, как гаранты части долга или как инвесторы частных кредитных фондов, финансирующих эти центры обработки данных, — говорит ван Ньивенбург из Колумбийского университета. — Люди даже не знают, что владеют этими активами. Они находятся где-то глубоко внутри их пенсионного фонда. В конечном счете они обеспечивают их полисы страхования жизни. И этот риск распределяется повсюду, в невидимых местах».

По мере стремительного роста инвестиций в центры обработки данных финансовые схемы становились все более запутанными.

Возьмем, например, так называемый центр обработки данных Hyperion компании Meta, строящийся в Ричленде, штат Луизиана. Когда компания объявила о двух гигаваттах вычислительной мощности стоимостью около 10 миллиардов долларов в конце 2024 года, это был крупнейший из запланированных Meta центров обработки данных. Проект, расположенный в сельской местности на северо-востоке штата, был с большим энтузиазмом встречен политиками штата и местными политиками и рассматривался как благо для сообщества. Entergy Louisiana, крупнейшая энергетическая компания штата, поспешила выдвинуть предложения о строительстве трех крупных газовых электростанций для обслуживания гигантского центра обработки данных.

Затем прошлой осенью, когда прогнозируемая стоимость уже достигла 30 миллиардов долларов, схема финансирования стала гораздо сложнее и, по мнению некоторых жителей, гораздо тревожнее. Meta передала 80% долю крупной (и испытывающей трудности) компании частного кредитования Blue Owl Capital, создав совместное предприятие Beignet (названное в честь знаменитой новоорлеанской выпечки) для привлечения финансирования центра обработки данных. Затем Meta заключила с совместным предприятием серию четырехлетних договоров аренды — по словам компании, эта схема обеспечивает ей «долгосрочную стратегическую гибкость». В качестве гарантии соглашения Meta предоставляет предприятию так называемую гарантию остаточной стоимости, по которой она выплатит денежную сумму, покрывающую стоимость объекта «после любого непродления или расторжения договора аренды». Все понятно? 

Надеюсь. Финансовые манипуляции на самом деле еще более запутанны и включают целый ряд дочерних компаний, полностью принадлежащих Meta, и ООО. Beignet создала компанию Laidley LLC, которая владеет объектом и управляет им в качестве арендодателя. В свою очередь, Laidley сдает объекты в аренду полностью принадлежащей Meta компании Pelican Leap LLC, которая выступает арендатором. Кроме того, существует серия четырехлетних договоров аренды, охватывающих различные здания, составляющие кампус центра обработки данных. 

Не случайно, говорит ван Ньивенбург, срок аренды совпадает с предполагаемым сроком службы графических процессоров центра обработки данных. Хотя Meta обязана погасить кредит, если досрочно расторгнет договоры аренды, ее инвесторам все равно останутся «пустое здание и отсутствие денежных потоков», говорит он. «А затем им придется найти нового арендатора для огромного центра обработки данных — и удачи им в этом».

Тем временем Meta удваивает ставку. В июле компания объявила о расширении центра обработки данных до пяти гигаватт вычислительной мощности. Теперь общая стоимость проекта составляет 50 миллиардов долларов (пока Meta не сообщила, будет ли Blue Owl участвовать в финансировании расширения). Между тем Entergy планирует построить еще семь газовых электростанций, доведя общую мощность объектов примерно до 7,5  гигаватта — это примерно в шесть раз больше объема электроэнергии, потребляемого Новым Орлеаном.

Если сложная схема финансирования представляет собой загадку для многих инвесторов и даже финансовых экспертов, то для людей, непосредственно затронутых строительством центра обработки данных, она еще более непонятна. Главная тревога связана с тем, как расходы Entergy на газовые электростанции повлияют на цены на электроэнергию и кому придется оплачивать счет за электричество, если Meta уйдет.

В Entergy заявляют, что Meta предоставила 20-летнюю гарантию, по которой компания будет закупать электроэнергию в течение этого периода, чтобы покрыть расходы на электростанции и связанную с ними инфраструктуру.  Но есть и скептики, особенно с учетом того, как быстро меняется положение дел в индустрии ИИ. «Будет ли Марк Цукерберг по-прежнему заинтересован в этом через четыре года? Или он сдастся?» — спрашивает Пол Арбайе, старший аналитик Союза обеспокоенных ученых, который в основном безуспешно добивается от Комиссии по государственной службе Луизианы большей прозрачности в отношении центра обработки данных и его финансирования.

Даже если 20-летнее соглашение будет соблюдаться, защитники интересов потребителей опасаются, что Meta или ее партнеры не покроют полностью все расходы, включая затраты на эксплуатацию и обслуживание электростанций, а также дополнительные расходы, которые могут быть переложены на бытовых потребителей. Более того, говорит Логан Берк, исполнительный директор Alliance for Affordable Energy, если в конечном итоге Meta не понадобится столько электроэнергии, сколько планировала Entergy (эти прогнозы не публикуются), потребителям, возможно, придется оплачивать излишки, произведенные электростанциями.

А если Meta досрочно расторгнет договоры аренды? «Все очень быстро усложняется», — говорит Берк, сомневающийся в том, что меняющийся состав финансовых организаций будет соблюдать существующие соглашения. «Трудно поверить, что все будут делать то, что обещают, в течение следующих 20 лет».

Для Арбайе из UCS суть вопроса такова: «Они делают огромные ставки на то, что эти центры обработки данных себя оправдают. Делайте ставки на собственные деньги, а не на деньги потребителей электроэнергии».

После пузыря

Предсказывать, когда лопнет инвестиционный пузырь вокруг ИИ, — занятие для безумцев. Но мало кто сомневается, что день расплаты приближается, учитывая иррациональный оптимизм, охвативший гипермасштабируемые компании и их инвесторов. Конечно, можно утверждать, что на этот раз все иначе и что правила бухгалтерского учета и уроки экономической истории здесь неприменимы — что ИИ обладает слишком преобразующей силой. Возможно, но рассчитывать на это не стоит.

«История говорит нам, что в какой-то момент происходит отступление, и вопрос лишь в том, когда оно произойдет и насколько серьезным будет», — говорит Генслер из школы Слоуна. Возможно, нынешний темп расходов в 750 миллиардов долларов «выйдет на плато» или снизится в следующем году. Или же, предполагает он, «сейчас уже 2028 или 2029 год, и вдруг они начинают сворачивать инвестиции, потому что у них достаточно мощностей». Но, добавляет он, «можно быть почти уверенным, что отступление произойдет». 

Хотя так называемое отступление может быть неизбежным, стоит помнить, что судьбы финансового пузыря и лежащей в его основе технологической революции в сфере ИИ могут сильно различаться. Некоторые инсайдеры Кремниевой долины уже желают обвала; в недавней публикации в блоге венчурный капиталист с многолетним опытом Виджай Панде написал, что «грядущий обвал станет лучшим событием для этой технологии». В этом аргументе есть смысл. Обвал может сделать инвестиции в ИИ более рациональными, охладить стремление строить центры обработки данных стоимостью в миллиарды долларов на каждом свободном участке, над которым пролетают руководители, и вновь сосредоточить внимание инвесторов на использовании технологии для создания устойчивой ценности.

Но, вероятно, следует осторожнее относиться к своим желаниям. После того как в начале 2000-х лопнул пузырь доткомов, сотни тысяч людей потеряли работу, крупные и мелкие компании обанкротились, экономика Кремниевой долины и Сан-Франциско была опустошена (по крайней мере на какое-то время), а потрясения ввергли США в мягкую рецессию в 2001 году. Для финансового сообщества и многих работников технологической отрасли это было совсем не весело.

Еще более разрушительной для экономики и среднего американца стала Великая рецессия, начавшаяся в конце 2007 года. Сравнение финансовых схем, приведших к ней, с методами, которые гипермасштабируемые компании используют сегодня, вызывает тревогу. Так называемые компании специального назначения (SPV) вернулись! Если ван Ньивенбург из Колумбийского университета прав насчет опасности переплетения инвестиций гипермасштабируемых компаний со всей экономикой, последствия могут быть тяжелыми.

Но технологии пережили оба спада и даже процветали после них. Начало 2000-х, несмотря на провал доткомов, было временем великих инноваций и технологического оптимизма. Пена сошла с инвестиций в бессмысленные технологии, что помогло сосредоточить капитал на более перспективных направлениях. Неслучайно каждая из гипермасштабируемых компаний возникла из пепла обвала или была создана вскоре после него. Волоконно-оптическая инфраструктура, построенная во время лихорадочного телекоммуникационного пузыря, развивавшегося параллельно с пузырем доткомов, по-прежнему является основой значительной части современной коммуникационной инфраструктуры; без нее у нас не было бы Facebook, Amazon или Google.

Однако на этот раз мы сталкиваемся с уникальным риском: огромные финансовые инвестиции гипермасштабируемых компаний связали будущее самого ИИ с судьбой гигантских центров обработки данных, разбросанных по всей стране. В основе этой логики лежит глубокая вера в силу масштабирования в ИИ: чем масштабнее его строишь, тем умнее он становится. Возможно, это и так, но это не доказано и представляет собой рискованную ставку.

Предупреждающих сигналов уже предостаточно: от сильного общественного противодействия строительству новых центров обработки данных до конкурентной угрозы со стороны более дешевых и достаточно хороших моделей ИИ, а также быстрого совершенствования небольших локальных моделей ИИ. Ни одна из этих тенденций не указывает на будущее, в котором доминируют передовые модели, размещенные в гигантских центрах обработки данных стоимостью в миллиарды долларов.

Финансовый пузырь, возникший вокруг колоссальных расходов гипермасштабируемых компаний, в конечном счете — а возможно, и в ближайшее время — вероятно, лопнет. Это может быть болезненно с финансовой точки зрения, но мы переживем это. Уолл-стрит переживет. Сам ИИ тоже переживет, хотя может измениться и лишиться части нынешней самоуверенности. С другой стороны, финансовая судьба и будущая полезность гигантских центров обработки данных, созданных благодаря расходам в триллионы долларов, гораздо менее определенны.