Главное

  • $7 трлн планируют потратить поставщики ИИ на инфраструктуру до 2030 года. Gartner ожидает до $3.6 трлн связанной выручки за тот же период.
  • $23 млрд составил объем выпуска долга, связанного с ИИ, в сентябре 2026 года. В июне показатель был $113 млрд.
  • Более $4 трлн вложений в ИИ-инфраструктуру могут попасть под списание к концу 2032 года при сохранении нынешних темпов инвестиций.

Финансирование ИИ замедляется

На Уолл-стрит усилилось беспокойство из-за стоимости строительства центров обработки данных и производства чипов. Расходы растут быстрее, чем ожидаемая отдача от использования этой инфраструктуры.

При этом привлекать новые средства становится сложнее. Выпуск долга, связанного с ИИ, сократился с $113 млрд в июне до $23 млрд в сентябре 2026 года.

Банки также сокращают кредитование, чтобы снизить риск чрезмерной концентрации таких вложений. Глава JPMorgan Джейми Даймон подтвердил, что банк ужесточает условия кредитования.

Около $18 млрд банковских кредитов на кампус центра обработки данных Oracle недавно перешли в проблемную категорию. Провайдер облачных ресурсов для ИИ Firmus, получавший поддержку Nvidia, отложил первичное размещение акций с плановой оценкой свыше $30 млрд.

Под угрозой оказалась часть ИИ-инфраструктуры

Gartner также прогнозирует, что более 80% специализированных поставщиков облачных ресурсов для ИИ прекратят самостоятельную работу к 2030 году. Такой прогноз относится к компаниям, которые специализируются на предоставлении вычислительных ресурсов для ИИ.

Одним из примеров стала CoreWeave, один из крупнейших таких поставщиков. Ее акции и долговые бумаги несколько дней подряд распродавались. Доходность ее долга превысила 15%, а акции снижались на 15.5%, после чего восстановились после комментариев главы Nvidia Дженсена Хуанга в поддержку компании.

Проблема связана с ожиданием постоянного роста спроса на вычислительные мощности. Ioannis Antonoglou, сооснователь Reflection AI, сказал Semafor, что компаниям может потребоваться «десятилетие или два десятилетия», чтобы полностью перестроить работу вокруг ИИ.

Это создает разрыв во времени. Центры обработки данных и чипы требуют крупных вложений уже сейчас, тогда как доходы, которые могут оправдать эти расходы, могут появиться через годы.

Рост расходов сталкивается с ростом эффективности

Компании, которые быстрее внедряют ИИ, одновременно учатся эффективнее использовать такие инструменты. В частности, они переходят к моделям с открытыми весами, которым требуется меньше вычислительных ресурсов.

При этом у Anthropic сохраняется другой финансовый сценарий. Компания стала генерировать положительный свободный денежный поток в третьем квартале, а ее выручка выросла почти на 50% по сравнению с апрелем-июнем. Однако темпы роста замедлились.

Ранее источники на Уолл-стрит говорили Axios, что при оплате развития ИИ из собственных средств рисков не видели.

По оценке Gartner, более $4 трлн расходов на ИИ-инфраструктуру могут потребовать списания к концу 2032 года. Axios связывает ситуацию с тем, что фондовый рынок и экономика все сильнее зависят от развития ИИ.

Подробности опубликованы на странице axios.com.