Давайте представим такую ситуацию: вы берете в банке кредит на квартиру, которую еще не построили. Застройщик на эти деньги покупает бетон, который еще не произвели. Завод, который должен произвести бетон, берет кредит под ваш будущий ипотечный платеж. А банк, выдавший вам кредит, – совладелец застройщика. Нарисовали схему? Похоже на пирамиду. А одна из самых обсуждаемых и богатых индустрий нашего времени существует в рамках такой фантасмагории.
Люди начали говорить об ИИ-пузыре именно потому, что так оно все и существует. Конечно, это далеко не новости, и уже многое успело подешеветь, но факт остается фактом: ИИ – новое золото. А каждое новое золото нуждается в своей золотой лихорадке. И компании готовы пойти на многое, чтобы занять самые выгодные места. Даже если ради этого нужно обещать то, что вряд ли когда-нибудь сбудется.
История в цифрах
В 2025 году большая пятерка из мира технологий – Google, Amazon, Meta, Microsoft и Apple – потратили на строительство дата-центров и закупку ИИ-оборудования около 400 миллиардов долларов. Теоретически это больше, чем потратила программа «Аполлон». В пересчете, конечно.
В 2026 году планируется потратить уже 700 миллиардов. А, к примеру, OpenAI обещает вложить 500 миллиардов в строительство дата-центров. (В рамках этого текста мы не будем напоминать о том, что такие строения – природный кризис. Один большой дата-центр может потреблять столько же воды, сколько и небольшой город, а строят их в засушливых местах.) При этом, OpenAI за 2024 год потеряла больше 5 миллиардов долларов и ни разу не была прибыльной. По некоторым прогнозам, лишь в 2026 минус OpenAI составит 14 миллиардов, а по оценкам Deutsche Bank, компания сожжет 140 миллиардов к 2029 году, прежде чем начнет зарабатывать. Если начнет. Почему если? К примеру, на данный момент 70% дохода компании – ежемесячные подписки простых людей. У ChatGPT 800 миллионов пользователей, и лишь 5% от них – обладатели платной подписки. А если появится новый сервис? Или люди откажутся от классического подхода к генеративному ИИ? Вопросов много, тем более, что это лишь верхушка айсберга.
Чтобы все эти инвестиции окупились, AI-индустрия должна генерировать около 2 триллионов долларов годовой выручки к концу десятилетия. На сегодня она генерирует примерно 20–60 миллиардов. То есть нужен рост в 50–100 раз за пять лет.
Вы, наверное, не представляете масштабы этого числа. Можем помочь: 400 миллиардов долларов – это как если бы каждый владелец iPhone на планете заплатил дополнительные 250$ в год. Просто, чтобы покрыть расходы на инфраструктуру, которая пока ничего не зарабатывает. Это приблизительно 2 миллиарда человек, которые ежегодно скидываются по 250 долларов. Всего на один год расходов! На этом спорные факты, которые окружают ИИ-индустрию, не заканчиваются.
Карусель, карусель – это радость для нас: как Nvidia продает чипы самой себе
Nvidia на сегодняшний день оценивается в 4,3 триллиона долларов и производит GPU-чипы для AI, контролируя примерно 90% рынка. Не будет преувеличением сказать, что ее чипы стоят в каждом крупном дата-центре мира. Кажется, что с ней не может возникнуть никаких проблем. Конечно, видеокарты дорожают, геймеры страдают, но какое до этого дело, когда на кону триллионы? Что может пойти не так?
Скептицизм вызывает следующий факт: Nvidia намерена вложить 100 миллиардов долларов в OpenAI. OpenAI на эти деньги (планирует) строить дата-центры. Дата-центры должны заполняться чипами Nvidia. То есть Nvidia вложит деньги в компанию, которая потратит эти деньги на продукцию Nvidia. Не до конца понятно? Представьте, что существует абстрактный пивной завод, который открывает сеть баров на свои деньги. Бары закупают только его пиво. В отчете завода – рекордные продажи. Но ведь если бары убыточны и держатся только на деньгах завода, то, получается, что завод платит сам себе за иллюзию спроса. Это может функционировать ровно до момента, пока не кончатся деньги на содержание баров.
Но Nvidia – не единственный игрок в этой карусели. Anthropic получает инвестиции от Amazon и размещается на AWS. Google вкладывает в Anthropic и продает ей облачные мощности. Microsoft финансирует OpenAI, и OpenAI привязан к Azure. Деньги ходят по кругу.
Экономист из MIT Дарон Аджемоглу, лауреат Нобелевской премии 2024 года, предупреждает: «Опасность в том, что подобные сделки в конечном счете обнажат карточный домик». А CoreWeave – компания, чей долг перевалил за 18 миллиардов, – находится на контракте, по которому Nvidia выкупает любые неиспользованные мощности до 2032 года. То есть, если спрос упадет, Nvidia обязана платить за простаивающее оборудование, которое сама же и продала.
Покупаем то, чего еще не существует
Отдельная история – закупки оборудования, которое еще не произведено. И даже не имеет финальных спецификаций.
В октябре 2025 года AMD и OpenAI подписали сделку на «шесть гигаватт GPU». Обратите внимание на единицу измерения. Не штуки. Не доллары. Гигаватты. GPU традиционно не измеряют в энергопотреблении, но когда масштабы становятся абсурдными, появляются абсурдные метрики. Часть этих чипов – серия mi450, характеристики которой на момент подписания контракта не были даже опубликованы. OpenAI буквально подписала контракт на закупку чипов, о которых известно только название.
Сроки производства GPU от заказа до поставки – минимум шесть месяцев. Ключевое оборудование для фабрик, например литографические EUV-машины, заказывается за год и больше. Подключение дата-центра к электросети – от четырех лет. В итоге, заказы, размещенные в 2023 году, начали превращаться в реальные поставки только в 2024–2025 годах. Пока компании стояли в очередях, дефицит порождал еще более агрессивные заказы. Классический эффект кнута – bullwhip effect – когда каждое звено цепочки поставок усиливает панику предыдущего.
И все это строится на допущении, что спрос через 3–5 лет оправдает расходы.
Закупки закупками, но технологии развиваются своим чередом
Еще одна карта карточного домика. Компании амортизируют GPU – то есть списывают их стоимость – за шесть лет. Вы когда-нибудь ходили с одним телефоном 6 лет? А пользовались одним компьютером 6 лет? Конечно, ваша техника может еще работать, но она, скорее всего, уже устарела.
Реальный срок экономической жизни GPU – два-три года. Nvidia выпускает новое поколение чипов примерно каждые 18 месяцев, и каждое новое поколение эффективнее предыдущего. Это значит, что через два года ваш чип за 25 000 долларов становится неконкурентоспособным. Никто не будет арендовать мощности на позапрошлом поколении, если соседний дата-центр предлагает новое.
CEO компании Groq Джонатан Росс считает, что реальный срок амортизации должен быть 1–2 года. Разница между бухгалтерскими шестью годами и реальными двумя – это потенциальные миллиарды долларов «призрачных активов» на балансах компаний. Активов, которые на бумаге что-то стоят, а по факту – мертвый груз.
OpenAI обещала Oracle 300 миллиардов за пять лет за доступ к дата-центрам с чипами Blackwell. Через пять лет Blackwell будет минимум на два поколения отставать. Представьте, что вы платите кредит за новую машину, но через два года она превращается в условный «Запорожец». А платежи остаются прежними.
Все это – не нововведения
В конце 90-х компании закопали в землю оптоволоконного кабеля на десятки миллиардов долларов – для интернета, который должен был расти экспоненциально. Level 3, один из главных строителей, тратил 110 миллионов долларов в неделю. Когда пузырь лопнул, их акции упали на 95%. Гиганты индустрии обанкротились. WorldCom, крупнейший провайдер, оказался мошенничеством на десятки миллиардов. Огромная часть кабеля лежала в земле неиспользованной – так называемое «темное волокно».
Конечно, сейчас принято говорить: «Это другое. У нас нет темных GPU – все чипы загружены». Но как справедливо замечают критики, загруженность ни о чем не говорит, если основная масса AI-сервисов работает бесплатно или с огромными субсидиями. Бесплатные тарифы и убыточные подписки – вот, что реально «плавит» чипы в дата-центрах. Это не рыночный спрос, а субсидированное предложение.
В защиту безумия
Справедливости ради – все, что описано выше, не означает, что AI-инфраструктура не нужна. Парадокс в том, что даже самые жесткие критики текущей модели финансирования это признают. Профессор Гарвардской школы бизнеса Энди Ву, чьи оценки мы приводили выше, прямо говорит: масштаб строительства в долгосрочной перспективе не просто оправдан – он необходим. Проблема не в том, что строят слишком много. А долг растет быстрее, чем выручка, способная его обслуживать. Это разница между «мы строим лишнее» и «мы строим правильное, но платим за него неправильно».
И еще один аргумент, который сложно игнорировать. Пузырь доткомов уничтожил сотни компаний, испарил триллионы долларов и разорил людей. Но оптоволокно, закопанное в землю в конце 90-х, осталось. Именно на этой инфраструктуре вырос современный интернет – YouTube, Netflix, облачные сервисы, удаленная работа, вообще, что угодно. Компании, которые строили, обанкротились. Но то, что они построили, осталось и изменило мир.
С AI-инфраструктурой может произойти то же самое. Дата-центры никуда не денутся. GPU, скупленные на банкротных распродажах за копейки, продолжат работать. Open-source модели, обученные на этих мощностях, уже существуют и не требуют триллионных бюджетов. Даже если завтра лопнет каждая AI-компания из списка Forbes, технология останется.
Вопрос не в том, будет ли от всего этого польза. Будет. Вопрос в том, кто за нее заплатит.
Что из всего этого следует
Давайте зафиксируем. Компании без прибыли обещают триллионы долларов вендорам. Вендоры берут кредиты под эти обещания и строят дата-центры. Дата-центры заполняются оборудованием, которое устареет раньше, чем за него заплатят. Оборудование покупается у компании, которая сама финансирует своих покупателей. И все это держится на допущении, что через пять лет AI будет генерировать 2 триллиона долларов в год. При том, что сегодня 97% людей не платят за AI ни копейки.
Это не теория заговора. А то, что написано в публичных отчетах, разобрано в Harvard Gazette, NPR, MIT Technology Review и The American Prospect. Люди, которые об этом пишут, – не луддиты и не технофобы. Среди них – нобелевские лауреаты, профессора Гарварда и люди, которые сами стоят у руля AI-компаний. Даже глава Anthropic Дарио Амодеи публично говорит о «конусе неопределенности», признавая, что никто не знает, оправдаются ли эти расходы.
Является ли AI трансформативной технологией, которая изменит все? Скорее всего, да. Может ли текущий уровень инвестиций быть оправданным будущим спросом? Теоретически. Но история пузырей учит нас одному: рациональность отдельных решений не защищает от коллективного безумия. Каждая компания думает, что не может позволить себе проиграть гонку. И каждая права – в вакууме. Но когда все одновременно делают одну и ту же ставку, на выходе получается не стратегия, а дилемма заключенного.
А пока мы с вами наблюдаем за самым дорогим экспериментом в истории. Несуществующие дата-центры покупают еще не произведенное оборудование для компаний, у которых нет продукта, способного за все это заплатить. И все участники этого процесса абсолютно уверены, что на этот раз все будет по-другому.
Хочется, чтобы все эти мощности и затраты были направлены на то, чтобы решать реальные проблемы, а не бороться за самое дорогое и красивое ИИ-видео. Хочется, чтобы технология помогла избавиться от технологического неравенства, а не укрепляла его. Хочется, чтобы новый ИИ был на шаг ближе к тому, чтобы найти лекарство от неизлечимых болезней. Возможно, так и будет. Но сейчас нужна прибыль. А учитывая, что прибыль – это простые люди, то и создаваться будет то, что готово дать взамен иллюзию заработка. Поэтому так много ИИ-курсов, ИИ-художников и ИИ-дизайнеров. Люди становятся частью этого веселого аттракциона. А нам нужно верить, что все будет хорошо. Оно будет, главное, чтобы на нашем с вами веку.
