Чем больше покупаешь, тем больше теряешь

Ed Zitron, 28 июля 2026

Саундтрек: Queens of the Stone Age - Infinity

Содержание

1. Чем дальше, тем хуже

   1. Финальный босс замкнутого финансирования

2. Чем больше покупаешь, тем больше нужно

3. У ИИ заканчивается время, чтобы действительно что-то решить

Два года назад глава NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что чем больше покупаешь, тем больше экономишь. Речь шла о новых тогда графических процессорах Blackwell, которые якобы должны были снизить стоимость и энергопотребление инференса больших языковых моделей до 25 раз. Два года спустя эти обещанные выигрыши урезали до 10 раз, и сделано это на основе кейсов от частных провайдеров инференса, которые не раскрывают свою маржу, точно не прибыльны, и абсолютно никого, похоже, не смущает, что NVIDIA завысила gains по Blackwell на 150 процентов. Отчасти потому, что эти цифры вообще ничего не значат, отчасти потому, что медиа в большинстве своём истово отказывается критиковать эту компанию.

То, что Blackwell в 10 раз лучше Hopper, не сделало ни один ИИ-стартап прибыльным, не снизило ничьих расходов измеримым в долларах и центах образом. Поэтому я почти ничего не чувствую, когда мне говорят, что Vera Rubin выдаёт до 10 раз больше токенов на мегаватт, тем более что результат получен на DeepSeek R-1, опенсорсной модели полуторагодовалой давности.

Всё это, впрочем, не имеет отношения к главной проблеме: ничто из перечисленного не привело к чему-то осязаемому, кроме чудовищно раздутых балансов и искусственно накачанных котировок.

К концу 2026 года облачные гиганты вложат в генеративный ИИ более 1,3 триллиона долларов, а на следующий год планируют потратить ещё триллион. На самом трезвом уровне: ничего из того, что большие языковые модели делали, делают или будут делать, никогда не принесёт более двух триллионов долларов принципиально новой выручки, которая нужна, чтобы всё это хотя бы окупилось.

Конкретнее: с марта 2022 по июль 2026 года Meta*, Google, Amazon и Microsoft добавили более 850 миллиардов долларов в основные средства, почти утроив их с примерно 498 миллиардов, и за этот период потратили на капитальные затраты более триллиона.

За те же четыре года ни один из них не раскрыл реальную выручку от ИИ или связанных с ним сервисов. По последним кварталам капитальные затраты составляют 24,4 процента выручки Amazon, 33,7 процента у Meta*, 37,3 процента у Microsoft и поразительные 43,4 процента у Google. Этот показатель последние три года неуклонно растёт.

За это время они набрали более 307 миллиардов долларов долга на балансе, и в сумме у них 557 миллиардов, вдвое больше, чем примерно 250 миллиардов в марте 2022 года. Я уточняю именно про баланс, потому что, по данным Nikkei, у Meta*, Google, Amazon и Microsoft ещё более 1,35 триллиона долларов долга за балансом: это либо ещё не поставленные дата-центры и GPU, либо долг, привлечённый через SPV, которые формально передают право собственности другой стороне, чтобы компании выглядели менее закредитованными, чем есть.

С точки зрения бухгалтерии совершенно законно не учитывать лизинг или ещё не начавшиеся обязательства. Но очень важно понимать, какой именно наковальней облачные гиганты занесли над собственной головой. Например, у Google на последний квартал 811 миллиардов долларов закреплённых будущих расходов, и за последние полгода эта цифра выросла на феноменальные 661 миллиард. У Meta* более 237 миллиардов безотзывных контрактных обязательств.

Из этих 307 миллиардов балансового долга более 167 миллиардов привлечено облигациями Google, Meta* и Amazon. Размещение Amazon на 25 миллиардов в июле встретили прохладно: спрос составил лишь 1,6 от объёма сделки. Для сравнения, в этом году заказы на высоконадёжные корпоративные бумаги в США в среднем превышали объём выпуска в четыре раза.

Ещё немного перспективы. По словам Сакена Исмаилова из Freedom Broker, на трёх- и четырёхдесятилетние облигации Google на 20 миллиардов долларов пришло около 100 миллиардов спроса, то есть пятикратное покрытие, а на британскую стодолларовую, точнее, фунтовую облигацию сроком в сто лет спрос составил 9,5 миллиарда фунтов при выпуске на миллиард.

К прошлой неделе стодолетняя облигация Google уже потеряла 10 процентов своей стоимости.

Это проблема, потому что всем четверым точно предстоит снова и снова приходить на рынок долгов. Герман Чан из Bloomberg Intelligence оценивает, что облачным гигантам в ближайшие пять лет придётся разместить долгов на 1,5 триллиона долларов инвестиционного рейтинга, только чтобы покрыть триллионы капитальных затрат.

Хуже того, облигации облачных гигантов, по выражению Bloomberg, хуже почти по всем метрикам и в среднем торгуются в минусе. Правда, сюда входит и Oracle, чей кредитный рейтинг S&P Global только что понизили до одной ступени над мусорным.

Как сложны всё это ни звучало, суть проста. Облачные гиганты набрали кучу денег под ИИ, до такой степени, что их толкает в отрицательный денежный поток, и каждый раз, когда они привлекают ещё, держатели облигаций беспокоятся за возврат сильнее. Тем более что и Amazon, и Google по последним кварталам ушли в минус по денежному потоку.

Или ещё проще: чем больше они занимают, тем дороже им это обходится.

И есть другая, куда более очевидная проблема. Чем больше они покупают, тем больше тратят.

Как я писал в Гиде ненавистника по кризису памяти, масштаб закупок ИИ-дата-центров у Microsoft, Google, Meta* и Amazon привёл к тяжелейшему кризису цепочек поставок и ценовому беспределу со стороны триополии Micron, SK Hynix и Samsung. Только Micron за последний квартал поднял цены на DRAM на 60 процентов, взвинтив стоимость вообще любой оперативной памяти, и тем сильнее, чем больше GPU и серверов закупают облачные гиганты.

Чтобы оценить, насколько ИИ прожорлив до памяти: один сервер GB300 NVL72 на 72 GPU содержит более 20 терабайт памяти с высокой пропускной способностью, которая используется почти исключительно в GPU и ИИ-чипах, и 17 терабайт LPDDR5X, как в мобильных устройствах. А в гигаваттном дата-центре таких NVL72 стоят тысячи. К тому же та самая быстродействующая память, что идёт в ИИ-видеокарты, требует при производстве больше места на кремниевых пластинах, и это ещё сильнее сокращает мощности для выпуска всех остальных видов памяти.

Возникает порочный круг. Чем больше ИИ-серверов закупают облачные гиганты, тем выше спрос на оперативную память и HBM. Это поднимает цены на память и HBM, что удорожает сами ИИ-серверы. Значит, гигантам нужно больше денег. А поскольку ИИ до сих пор не принёс ощутимого роста выручки или денежного потока, им приходится занимать ещё.

Чем больше они набирают этого долга, тем дороже он становится. И чем активнее им пользуются, тем больше его нужно, потому что чем больше они тратят, тем дороже обходится то, что они покупают. А значит, им нужно ещё больше долга.

И подчёркиваю: речь о некоторых из самых капитализированных компаний мира с одним из лучших кредитных рейтингов. Для неооблака вроде CoreWeave, или для контрагента, или для SPV дата-центра, или для любого, кто не прикрыт гиперскейлером, как Google прикрывает дата-центр Cipher Mining для Anthropic, всё становится на порядки сложнее и дороже.

Вы уже начинаете видеть проблему?

Чем дальше, тем хуже

Можете сколько угодно жонглировать словами про будущие GPU или целые анфилады дата-центров, которые якобы чудесным образом дадут кому-то желанную маржу, но факт остаётся фактом: пользоваться ИИ становится всё дороже и для облачных гигантов, и для тех, кто сдаёт GPU в аренду, и в принципе для всех, кто строит бизнес на ИИ-моделях.

Не нужно мне ваших баек. Каждый ИИ-стартап убыточен, и каждый раз, когда кто-то говорит, что ИИ-компания становится прибыльной, это часть какого-то шаманского танца вокруг мифической 90-процентной валовой маржи на инференсе, а в случае с провайдерами дата-центров ещё и после того, как они амортизировали миллиарды или десятки миллиардов долларов стоимости GPU.

Проблема в том, что чем дольше всё это тянется, тем дороже оно обходится, и тем радикальнее должна быть отдача. Триллион долларов капитальных затрат и почти полное capitulation медиа и финансового истеблишмента нельзя оправдать какими-то инкрементальными улучшениями, которые никто толком не понимает, и невероятно убыточным способом позволить людям писать софт, который иногда работает быстрее, но никогда так, чтобы кто-то мог на этом заработать.

Любой невнятный аналитический пассаж или твиттерская тирада о том, что мы-де в некоем суперуцикле на CPU или GPU, никак не стыкуется с реальностью, в которой деньги не появляются на выходе, когда ты покупаешь что-то у NVIDIA, если только ты не Anthropic или OpenAI. Операторы дата-центров пока не показали никаких убедительных доказательств устойчивой бизнес-модели сдачи GPU в аренду, не говоря уже о прибылях, которые оправдали бы миллиарды долга, а срок окупаемости где-то между понятия не имею и никогда.

Возьмём CoreWeave, это неооблако, которое вечно набирает долг и не отказывается ни от одной нагрузки. За два года компания привлекла более 23 миллиардов долларов, и спреды по её облигациям транслируют почти экзистенциальную тревогу за её будущее. Её уже упомянутый выпуск облигаций на 1,25 миллиарда, размещённый чуть больше месяца назад, сейчас торгуется со спредом на 200 базисных пунктов выше уровня выпуска, и это при том, что доходность уже тогда составляла 9,625 процента. Это всерьёз ставит под вопрос, как пойдут будущие займы, учитывая, что компания прогнозирует от 31 до 35 миллиардов долларов капитальных затрат за год и до сих пор не построила большую часть мощностей, нужных для выполнения огромного бэклога.

И поскольку она ещё не построена, значит, она ещё не закупила всё оборудование. А чем дольше она тянет с закупкой, тем дороже это обойдётся.

И это без учёта дефицита кадров, дефицита трансформаторов, дефицита электротехнической стали и дефицита генераторов. Вы платите больше денег за то же самое, а то и за меньшее, наверняка соглашаясь на любое доступное качество материалов и людей, и одновременно сражаетесь за электроэнергию, пока местные власти всё чаще заставляют застройщиков дата-центров платить свою долю. Так только что произошло на Среднем Западе: регуляторы в Порт-Вашингтоне, штат Висконсин, потребовали от Oracle гарантию на 7 миллиардов долларов, которая обойдётся ей в 100 миллионов в год, чтобы защитить налогоплательщиков на случай, если питание для её дата-центра Stargate так и не построят. И это во многом из-за того самого понижения кредитного рейтинга S&P, связанного с тем, что Oracle строит слишком много дата-центров для OpenAI.

Никто, кажется, не хочет обсуждать, что каждый из описанных дата-центров существует лишь в перспективе двух-трёх лет, а рынок становится всё нетерпеливее и всё явственнее не соглашается с большим нарративом об ИИ. Теоретическая отдача для любого, кто покупал GPU в последние 12 месяцев, в том, что где-то в 2030 году вы получите от 30 до 40 процентов валовой маржи, при условии почти постоянной утилизации вашей GPU-инфраструктуры клиентами из отрасли, где каждый заказчик, по сути, либо убыточная ИИ-лаборатория, либо облачный гигант, пытающийся спрятать будущие вычислительные мощности с баланса.

Как вообще это должно работать? Кто-нибудь уже это посчитал? Потому что сейчас оно не работает, и единственная причина, по которой кому-то кажется, что работает, в том, что у CoreWeave, минувший квартал закрывшей с убытком в 740 миллионов долларов, и у Nebius, с выручкой в 399 миллионов и долгом в 8,45 миллиарда, пока не было проблем с привлечением долга.

Скажите честно: кто-нибудь из вас всерьёз верит, что CoreWeave доживёт до 2030 года?

Напомним: её крупнейший заказчик это OpenAI, будь то через Microsoft, что даёт 70 процентов выручки, через Google в рамках сделки с OpenAI, или напрямую, причём платежи идут с отсрочкой net 360.

И зачем на этом останавливаться. Вы вообще верите, что OpenAI будет существовать в 2030 году?

Финальный босс замкнутого финансирования

Я задаю эти вопросы не из вредности и не потому, что ненавижу ИИ. Скорее из искреннего любопытства. На выходных Wall Street Journal сообщила, что NVIDIA ведет переговоры с OpenAI о гарантировании финансирования на 250 миллиардов долларов под дата-центр мощностью 10 ГВт, который якобы строит аффилированная с SoftBank компания SB Energy. То есть NVIDIA должна была бы гарантировать платежи за вычислительные мощности, как уже делала для CoreWeave и Lambda, но в куда большем масштабе, чтобы SB Energy могла привлечь долг на покупку чипов у NVIDIA и сдачу их в аренду OpenAI.

The Journal поясняет: поддержка NVIDIA позволила бы застройщику дата-центра, которым владеет SoftBank японского миллиардера Масаёси Сона, привлечь долг на более выгодных условиях, чем если бы у OpenAI не было финансового гаранта, поскольку у OpenAI как убыточной частной компании нет инвестиционного кредитного рейтинга.

Что ещё безумнее: гарантия на 250 миллиардов покрыла бы только лизинговые платежи и строительство, и, по данным The Journal, NVIDIA также обсуждает сделку по финансированию GPU внутри центра на 350 миллиардов долларов. Неясно, как именно это произойдёт, кто и каким образом это оплатит, и вообще ничего по этой сделке.

Это и есть финальный босс замкнутого финансирования. SoftBank, которому на бумаге принадлежит более 100 миллиардов долларов акций OpenAI, использует свою дочернюю SB Energy, в которую OpenAI и SoftBank инвестировали в мае, чтобы привлечь долг на строительство 10-гигаваттного дата-центра, который только на чипы и стройку обойдётся более чем в 500 миллиардов. Делается это через гарантию от NVIDIA, которая сама вложила 30 миллиардов в OpenAI и назвала её существенным косвенным заказчиком в своём годовом отчёте 10-K, и которая заодно заработает с этой сделки до 350 миллиардов выручки.

Если и когда сделка состоится, SoftBank, которому принадлежит более 15 процентов SB Energy, использует подписанный с OpenAI контракт, чтобы вывести SB Energy на биржу и обеспечить себе и OpenAI массивный рост стоимости акций, попутно перегоняя выручку из одной инвестиции в другую, по крайней мере теоретически.

Состоится ли хоть что-то из этого? Боже упаси. SB Energy это запутанный и мутный бизнес. В 2023 году SoftBank продал 85 процентов своих акций Toyota, образовав компанию Terras Energy, и неясно, имеет ли новая SB Energy хоть какое-то отношение к старой. Даже если имеет, ни одна из компаний с таким названием никогда не строила дата-центров, и, насколько я знаю, никто никогда не приближался к строительству 10-гигаваттного дата-центра.

Дальше проблема самого долга. Маловероятно, что SB Energy привлечёт все эти деньги разом, а значит, попадёт в ту же ловушку, что и облачные гиганты: чем больше долга набирают ИИ-дата-центры, тем дороже обходится долг для ИИ-дата-центров.

К тому же долговые рынки уже показывают своё отвращение. В мае SB Energy через SPV с названием SE Cosmos LLC разместила 999 миллионов долларов в облигациях 144A, это частный долг для квалифицированных институциональных инвесторов, с рейтингом BB- от Fitch, то есть мусорным, и BB+ от S&P, чтобы выкупить бывший кампус 3M и перестроить его в дата-центр на 70 МВт. И то лишь с гарантией от SoftBank Group.

С момента выпуска опционально скорректированный спред вырос с 351 до 536 базисных пунктов, и это при относительно небольшом долге под достаточно простой дата-центр.

Даже с чугунной гарантией от NVIDIA, флагмана финансовых игр Большой семёрки, трудно представить, как SB Energy соберёт то, что, скорее всего, окажется чередой разных долговых сделок по 10 миллиардов на протяжении нескольких лет, особенно на фоне уже описанного скисания рынка ИИ-дата-центрового долга.

Я также считаю, что с высокой вероятностью из всего этого выйдет от ничего до очень немного, даже если NVIDIA даст свою гарантию.

По данным The Journal, первая фаза проекта должна быть завершена где-то в 2028 году и дать около 800 МВт мощности. И тут важно уточнить: хотя в масштабах всей картины это кажется немного, OpenAI Stargate Abilene, тот самый дата-центр на 1,2 ГВт, закладка которого началась в июле 2024 года, к настоящему времени энергетически запустил и монетизировал не более трёх зданий из восьми, итого 309 МВт критической IT-нагрузки, или около 401 МВт активной мощности. Даже если закладка дата-центра SB Energy уже началась, в чём я сомневаюсь, уложиться в этот срок будет крайне сложно, а при темпе 800 МВт каждые два года до открытия пройдёт больше десятилетия.

Простите, если я звучу несколько пренебрежительно, но трудно принимать всё это всерьёз. Теоретический дата-центр с теоретическим финансированием, который строит аффилированная с SoftBank компания, чтобы сдавать GPU-мощности инвестиции SoftBank под гарантию инвестора OpenAI, который заодно заработает сотни миллиардов долларов, в равной степени нелеп и фантастичен.

Oracle сжигает собственную компанию дотла, строя дата-центры для OpenAI, ради пятилетней вычислительной сделки на 300 миллиардов долларов, которая должна была начаться в июне 2026 года и на данный момент располагает лишь 5,6 процента из 7,1 ГВт мощностей, нужных, чтобы эта выручка появилась. И это при том, что Ларри Эллисон вкидывает каждый имеющийся доллар, плюс десятки миллиарды долга, и увольняет 21 тысячу человек, и тянет за каждую мыслимую favour.

Хотя Oracle в облаках скорее аутсайдер, у неё огромный опыт строительства дата-центров. Если уж у неё не получается уложиться в разумный срок, я плохо представляю, как SB Energy, компания, которая, напомню, никогда в жизни не строила дата-центров, должна построить крупнейший в истории дата-центр-кампус. И это при условии, что она сможет найти деньги, что дастся ей с огромным трудом.

Так или иначе, я не удивлюсь, если какая-то сделка будет подписана и какое-то долговое финансирование состоится. Но SoftBank и её многочисленным щупальцам будет крайне тяжело привлечь 30 миллиардов и больше на чипы Vera Rubin, не говоря уже о 14 миллиардах на стройку.

Уточню: я также не думаю, что эта сделка имеет много общего с OpenAI или генеративным ИИ. SoftBank хочет, чтобы SB Energy зафиксировала сделку и смогла выйти на биржу, открыв столь нужную ликвидность. NVIDIA хочет зафиксировать теоретические сотни миллиардов выручки и не особенно заботится, построен ли реально дата-центр, лишь бы финансовый директор Коллетт Кресс нашла способ провести продажу GPU как выручку.

Всё это очень, очень дурной знак для ИИ-индустрии в целом. Если бы на генеративный ИИ или на GPU NVIDIA был бы настоящий, разнообразный, значимый и устойчивый долгосрочный спрос, NVIDIA не пришлось бы создавать первый в мире замкнутый круг финансирования внутри замкнутого круга финансирования. И не пришлось бы брать деньги у одной из двух гигантских компаний с мусорным или околомусорным кредитом, ставя под угрозу их собственное будущее, чтобы расплатиться с ней.

Ах да, есть и другая проблема. Как, чёрт возьми, OpenAI будет за всё это платить? Если исходить из моей оценки в 75 миллиардов долларов в год на 7,1 ГВт stargate-дата-центров, то есть около 10,5 миллиарда на гигаватт, то на одну только SoftBank придётся 105 миллиардов в год расходов на вычисления. Это чуть меньше половины из 122 миллиардов, которые OpenAI привлечёт в этом году, причём 60 миллиардов из них дают сами NVIDIA и SoftBank.

Никто не знает ответа. Каждый раз, когда объявляют об очередной такой безумной теоретической сделке, её обсуждают так, будто строить гигаватты или привлекать сотни миллиардов и легко, и по сути уже сделано. Неважно, что NVIDIA в прошлом году заявила об инвестициях в 100 миллиардов в OpenAI под 10 ГВт дата-центров в сделке, которая так и не состоялась, хотя CNBC утверждала, что первые 10 миллиардов закроются через месяц после анонса. Неважно, что OpenAI не может себе этого позволить и что за OpenAI числится не менее трёх анонсированных, но так и не закрытых сделок. Медиа полностью обучены принимать любую жижу, которой NVIDIA кормит их с ложки, и избегать обсуждения таких скользких вещей, как то, как именно это произойдёт, потому что иначе это не считалось бы объективным.

Позвольте мне на секунду побыть субъективным: эта сделка, по-моему, откровенная туфта. ИИ-дата-центры строятся от 18 до 36 месяцев, а мощности выходят в сеть так медленно, что трудно понять, почему люди вообще продолжают покупать новые GPU, если не считать того, что как только они остановятся, всем придётся признать, что всё это было гигантской тратой денег. Медиа к этому моменту не готовы, потому что, по словам Эда Элсона, существует культовое поклонение богатым, где всегда предполагается, что уж они-то со всем разберутся, а всё, что у них не выходит, списывают на сложность ведения бизнеса.

Между тем ситуация крайне проста. NVIDIA нужно поддерживать устойчивый и растущий спрос на свои GPU, и единственный способ делать это дальше: либо создавать и постоянно финансировать неооблака, которые, по словам самого Дженсена Хуанга, не существовали бы без поддержки NVIDIA; либо выстраивать гигантские замкнутые сделки вокруг OpenAI; либо полагаться на облачных гигантов, у которых кончились идеи гиперкорости и которые поэтому вынуждены продолжать строить дата-центры, чтобы не признавать этого перед рынком.

Вы заметите, что, кроме облачных гигантов, Anthropic и OpenAI, вроде бы никто не требует вычислительных мощностей на гигаватты. И это потому, что за пределами ИИ-лабораторий и поддерживающих их компаний существует менее одной пятнадцатой спроса, необходимого, чтобы обеспечить 190 ГВт запланированных дата-центров.

В итоге NVIDIA может бить рекорды и повышать прогноз каждый отчётный сезон, только производя подобные масштабные сделки, и всё ради того, чтобы не обсуждать вопиюще очевидную правду: разнообразного спроса не существует. Иначе зачем бы ей более 30 миллиардов обязательств по аренде собственных же GPU?

Пока NVIDIA продаёт колоссальные объёмы GPU, она делает это всё менее разнообразной базе заказчиков: 54 процента выручки и 64 процента дебиторской задолженности, то есть отгруженных заказов с проведённой выручкой, по которым деньги ещё не поступили, приходятся на трёх клиентов. И хотя её новый, с последнего квартала, сегмент ACIE, то есть ИИ-облака, промышленность и предприятия, может имитировать некоторое разнообразие, в него входит практически любой SPV, VIE или неооблако, который сама же NVIDIA и поддержала.

Выручка NVIDIA по большей части держится на ФОМО, а не на какой-либо связи с реальной выручкой, производительностью или действительностью, как и у остальных полупроводниковых компаний, зарабатывающих на ИИ. Каждый её шаг направлен на то, чтобы усилить ощущение: если не купишь GPU и не построишь ИИ-дата-центр, то навсегда отстанешь. Именно поэтому она планирует вложить 5 миллиардов в загадочный ИИ-стартап Safe Superintelligence, у которого нет ни продуктов, ни планов, кроме как в какой-то момент арендовать GPU у NVIDIA у кого-нибудь.

Вне тех, кто строит инфраструктуру, прибыль или вообще хоть сколько-то значимые деньги зарабатывают только банкиры и фонды прямого кредитования, размещающие долг дата-центров, рейтинговые агентства, получающие деньги за оценки этого долга, и венчурные инвесторы, которым повезло получить выплаты в рамках немногих, очень немногих поглощений ИИ-пузыря.

В остальном практически каждый слой ИИ-индустрии существует, чтобы его эксплуатировал слой выше. ИИ-стартапы и корпоративные заказчики платят Anthropic и OpenAI по тарифу за миллион токенов, теряя на этом деньги, чтобы Anthropic и OpenAI могли арендовать GPU у облачных гигантов, теряя десятки миллиардов долларов в год, чтобы облачные гиганты могли купить на триллион или более долларов GPU и зарыться в такую яму, из которой они никогда, никогда не смогут выбраться.

Всё это глубоко нежизнеспособно, мерзко и расточительно. И возможноным оно становится лишь в условиях мягкого регулирования, захваченной технологической и деловой экосистемы и экономики, в которой доминирует мышление роста любой ценой.

Чем больше покупаешь, тем больше нужно

Как я уже намекал, ИИ должен стать чем-то несравнимо более успешным, мощным и финансово жизнеспособным, чем сейчас. И это что-то с каждой новой гигантской сделкой по дата-центрам, с каждым раундом финансирования и с каждым возмутительным заявлением потного Сэма Альтмана становится всё масштабнее.

К концу года облачные гиганты вложат более 1,5 триллиона долларов капитальных затрат и долевых инвестиций в большие языковые модели, которые до сих пор не приносят выручки, достаточной, чтобы её можно было раскрыть.

Их собственные ИИ-продукты, помимо предоставления вычислений Anthropic и OpenAI, это посредственные догоняющие, от откровенно позорных до откровенно вредоносных. Это глубоко невыразительные имитации того, чем является очередной актуальный продукт OpenAI или Anthropic. Последний пример, особенно позорный: попытки Microsoft и Meta* сделать собственные клоны OpenClaw для обычных людей. Люди, возможно, случайно пользуются обзорами Google AI или случайно кликают по значку Gemini в Google Docs, но реальные результаты работы LLM от Google не впечатляют, как и любой продукт облачных гигантов.

Единственный по-настоящему успешный продукт, GitHub Copilot, вырос до нескольких миллионов платящих пользователей только потому, что его использование субсидировалось: пользователи могли сжигать более чем в 25 раз больше стоимости месячной подписки, что неизбежно привело к бунтам, когда их перевели на тарификацию по токенам.

Не путайте кое-какую выручку от этих продуктов с успехом. У Microsoft, Google и Amazon десятки тысяч продавцов, чья работа состоит в том, чтобы донимать клиентов предложениями докупить ИИ-дополнения, а также в простом изменении категорий продуктов, чтобы впихнуть ИИ-сервисы в обычные подписки и заявить о наличии ИИ-выручки. Тот факт, что ни одна из этих компаний не готова раскрыть реальную квартальную выручку от ИИ, говорит о том, что дела обстоят плохо. А то, что ни один журналист фактически не удосуживается включить это в свои обзоры отчётности за последние годы, позорит профессию и подводит общество.

Проблема облачных гигантов в том, что они не могут перестать тратить на ИИ. Как только перестанут, их внезапно начнут оценивать по их ИИ-инвестициям. Пока мы находимся в фазе капитальных вложений неопределённой длительности, с дата-центрами, которые выходят в сеть два-три года, Microsoft, Google и Meta* могут бесконечно откладывать момент истины, тратя десятки миллиардов на капекс. По крайней мере им это сходило с рук, пока их текущий бизнес продолжал расти.

У такого подхода есть несколько проблем.

• Как уже говорилось, чем больше они покупают, тем больше теряют.

• Чем дольше тянется окупаемость, тем крупнее должна быть отдача.

• В любой момент рынок может просто отказаться ждать дальше.

Как я уже говорил, отдача здесь должна измеряться триллионами долларов новой выручки, причём таким образом, что её невозможно будет отрицать. Инкрементальный рост выручки или улучшение текущих направлений прибыли не оправдывают ни нынешних трат, ни будущего, ещё не анонсированного триллиона с лишним капитальных затрат, ни триллиона с лишним текущих обязательств.

Что вообще может сделать всё это стоящим? Ни один из облачных гигантов не создал ни одной новой продуктовой линейки или сервиса, которые действительно что-то значат. Нет у них и уникальной интеллектуальной собственности или технологии, которая могла бы в такую превратиться.

Апологеты ИИ и поедатели краски продолжают утверждать, что наблюдаемый нами рост вызван инвестициями в ИИ. Но если это так, значит, текущие направления бизнеса облачных гигантов в таком глубоком упадке, что они практически перестали расти ещё в 2022 году, чего уж точно не произошло.

Впрочем, у меня есть для вас одно откровение. На основании моей журналистской работы с аудитированной отчётностью OpenAI мы знаем, что OpenAI потратила 17,2 миллиарда долларов на Microsoft Azure за календарный год, в котором Microsoft получила 120,4 миллиарда выручки в сегменте Intelligent Cloud, вырастя его на 26 процентов в годовом исчислении, с 95,5 миллиарда в 2024 году.

Это значит, что выручка OpenAI обеспечила 69 процентов годового роста облачного бизнеса Microsoft в 2025 году. Без неё Intelligent Cloud вырос бы лишь на 8 процентов.

Это, мягко говоря, очень скверно.

И, пожалуйста, избавьте меня от песен про то, какой там рост рекламы получает якобы Meta* от ИИ. Это всё метавселенная заново, только больше, назойливее и опаснее для баланса. Сам факт, что мы вообще спорим, помогает ли ИИ этим компаниям, и никто не может просто показать мне реальные цифры, чтобы доказать мою неправоту, говорит о том, что дела обстоят очень, очень скверно. И вряд ли это изменится.

Это вряд ли изменится и ещё от одного триллиона капитальных затрат.

Больше капекса означает больше простора для Anthropic и OpenAI тратить свои венчурные деньги на Azure, AWS и Google Cloud. Даже если маржа останется стабильной и обе ИИ-лаборатории проживут ещё пять лет, рост выручки всё равно будет перекрыт капитальными затратами, которые по последним кварталам составляют 100, 118 и 181 процент облачной выручки.

Не нужно быть математическим гением, чтобы сказать, что всё это складывается отнюдь не в больше долларов, чем тратится. И я не нахожу убедительных доказательств, что ещё три года строительства дата-центров каким-то чудом перевернут всё с ног на голову.

И всё же в тот самый момент, когда они перестанут тратить капекс, то есть, скажем, опустят его ниже 15 миллиардов, ИИ-пузырь лопнет. Любое сокращение капитальных затрат станет невозможно проигнорировать знаком того, что построенного достаточно. Это даст облачным гигантам кратковременный скачок акций, после чего встанут три куда более неприятных вопроса.

• Зачем вы потратили все эти деньги?

• Разве ИИ не следующая большая вещь?

• Тогда что у вас следующее?

И по-настоящему убедительных ответов нет, потому что, как я разбирал в материале про пузырь гнилой ком-экономики, у нас десятилетиями не было ни нового Google Search, ни нового iPhone, ни нового Microsoft 365. А без них у облачных гигантов нет будущего гиперкорости.

Их единственная надежда в том, чтобы сам ИИ стал чем-то куда большим, чем сейчас. Да, и это включает Anthropic и OpenAI.

У ИИ заканчивается время, чтобы действительно что-то решить

Люди на меня очень рассердятся за эти слова, но если убрать медийный хайп и инвестиционные раунды, то, что генеративный ИИ реально умеет, в лучшем случае просто забавно, а по большей части неловко и посредственно.

Способность генерировать код бездумно и дорого, иногда работающий, который якобы делает разработчиков на неопределённую величину продуктивнее, а может и нет, это не бизнес-модель. Что особенно очевидно, учитывая, что Anthropic и OpenAI позволяют пользователям сжигать от 8 до 14 тысяч долларов в месяц за 200.

Я знаю, кто-то прочтёт это и захрюкает, что у них-де маржа 70 процентов или ещё какую-нибудь чушь, но ни у одного из вас нет тому доказательств, кроме того, что слышал друг собаки друга друга вашего отца в каком-то дискорд-чате. Каким бы полезным ни был ИИ для кода, а это реально трудно понять, это не имеет отношения к главному: эти инструменты очень, очень, очень дороги в использовании. Большая часть этих затрат либо скрыта от пользователя, либо субсидируется работодателем, и при всём этом шуме они пока содержательно не заменили и даже не усилили людей, если не считать самых громких и самых раздражающих пользователей твиттера.

Мне кажется, люди реально недооценивают, насколько вредной стала пустота ИИ-пользы.

Ник Суреш в своей великолепной работе ИИ-мания уничтожает глобальное принятие решений описывает это так. К сожалению, мы живём в мрачное время. Все ИИ-проекты, за которыми их команда наблюдала, проваливаются, все до единого, ноль процентов успеха за полтора года, причём не только среди проектов, в которых их просили участвовать, но и среди тех, что они видели мимоходом, занимаясь совершенно не связанной работой. Даже если допустить, что ИИ-инструменты ускоряют отдельные задачи, методы и масштаб нынешних инвестиций лишены смысла. Часто провал связан не с самим ИИ, а с тем, что компании патологически не умеют вести софтверные проекты. ИИ-проекты наследуют все способы провала обычных проектов, плюс можно сделать всё правильно и всё равно провалиться из-за новизны метода. Очень немногие компании умеют доносить софт настолько хорошо, чтобы позволить себе такой дополнительный риск.

Суреш, опытный консультант и инженер, написавший одну из лучших когда-либо написанных вещей об ИИ, рассказывает об экономике, где люди покупают и продают ИИ по символическим причинам, совершенно не связанным с реальной производительностью. В некоторых случаях достаточная преданность ИИ, его воображаемым преимуществам в производительности становится условием выживания во многих современных компаниях.

По его наблюдениям, в каждой достаточно крупной компании, скажем, от 500 сотрудников, карьерный рост, а теперь и сохранение рабочего места всё чаще требует регулярных публичных заявлений о вере в трансформирующую силу ИИ. Речь не о том, чтобы предлагать идеи, как применять ИИ в бизнесе, а именно о религиозном исповедании, декларациях веры. По большей части такие заявления исходят от нетехнических сотрудников, хотя и технари порой выдают безумные пассажи, чтобы заслужить благосклонность.

Суреш описывает случаи, когда человек ни с того ни с сего, почти слово в слово выпаливал: ИИ меняет всё, а спустя мгновение признавался, что его организация вообще не использует LLM ни для чего. И не может назвать ни одной вещи, которая изменилась, кроме того, что немного пользуется бесплатным ChatGPT. В одном вопиющем случае руководитель признался, что за всю жизнь ни разу не пользовался ни ChatGPT, ни любым другим ИИ-инструментом, и это сразу после того, как подготовил для организации с выручкой более двух миллиардов долларов техническую стратегию, полностью построенную вокруг ИИ.

Это тревожная ситуация, у которой несколько причин.

• Бизнес-софт часто покупают и продают внушаемым топ-менеджерам, которые сами пользоваться им никогда не будут.

• Захваченные деловые и технические медиа повторяют практически каждое, воображаемое обещание ИИ так, будто оно уже сбылось.

• Многие компании возглавляют люди, которые не делают никакой реальной работы и не участвуют в реальном успехе, а нанимают таких же пустых людей, чтобы заслужить расположение. Этих бизнес-идиотов повсюду полно.

Материал Суреша одновременно великолепен и отвратителен. Он рассказывает о людях, которые ИИ-моют свою работу, так, что даже когда они идеально справляются со своими обязанностями и руководство довольно, менеджеры недовольны, если они не использовали ИИ. О том, как организации увольняют лучших сотрудников за то, что те достигли результата без ИИ. О глобальном кризисе интеллекта, где руководители врут, что любят ИИ и стали в сто раз продуктивнее, потому что иначе обидятся их клиенты и клиенты их клиентов.

LLM способны сделать достаточно убедительное демо функциональноподобного софта, чтобы убедить практически любого гендиректора, что они могут сделать практически что угодно. Как я писал в Мести бизнес-идиота, медиа и рынки настолько привыкли нянчиться и превозносить тупой, безмозглый и посредственный управленческий класс, что появление технологии, растущей не на своей реальной эффективности, а на том, что она символизирует для менеджерской секты и что она может символизировать для их глупых друзей, было вопросом времени.

Проблема в том, что далеко на одном символизме и удобстве этого символа исполнительской власти не уедешь. Помимо программирования, у ИИ действительно нет фундаментальных сценариев применения, кроме чуть лучшей интерпретации поисковых запросов, брейншторминга и поиска по документам.

Никакое количество анекдотов о том, что я применил его для одной задачи и было полезно, не изменит объёма денег, который нужен ИИ, чтобы существовать. Не закроет бреши в денежных потоках Anthropic и OpenAI. Не решит экономические проблемы дата-центров, которые я уже разобрал.

LLM экономически и практически не подходят для задач, которые им обещают решить. И никакие дополнительные капитальные затраты или венчурные доллары тут волшебным образом не помогут.

Если вам кажется это воззрение экстравагантным, которое мог высказать только ненавистник или ИИ-думер, позвольте сослаться на заметку рейтингового агентства Fitch. Оно предупредило, что огромная часть долга идёт на ИИ-капекс, а полезность ИИ и, соответственно, этого капекса остаётся большим знаком вопроса, что создаёт массивный риск для кредиторов, а значит, и для мировой экономики.

Fitch указывает, что масштаб инвестиционного бума в ИИ и ускоренный глобальный технологический цикл стали значимым драйвером оценок американского фондового рынка и выпуска корпоративных облигаций за последний год. Последствия для реальных экономических показателей глубоки: рост инвестиций в ИТ на 18 процентов в годовом исчислении напрямую добавил 1,4 процентного пункта к росту ВВП в первом квартале 2026 года. Эффект богатства от оптимизма ИИ-инвесторов и роста фондового рынка также ощутимо поддержал потребительские расходы в США, которые в целом замедлялись.

При этом, продолжает агентство, средне- и долгосрочный потенциал самой технологии крайне неопределёнен, как и в прошлых технологических циклах. Сочетание неопределённости по выручке и той степени, в которой рынки капитала и экономика переплелись с ИИ, создало уязвимость для кредитного рынка на случай переоценки долгосрочного потенциала возвратов. Уже случались кратковременные всплески волатильности по отдельным акциям и технонасыщенным индексам, но более масштабная и затяжная коррекция в зависимости от её размера, длительности и эффекта заражения может иметь куда более широкие рыночные, макроэкономические и кредитные последствия.

А теперь представьте, что вы просыпаетесь завтра, и никто не говорит об ИИ в новостях. ИИ-акции не доминируют на рынке. Никто в Твиттере не обсуждает ИИ. Никто из ваших знакомых или собеседников не говорит об ИИ. Никто из ваших знакомых им не пользуется, никто даже не слышал о нём.

Вы бы всё ещё так радовались? Чувствовали бы давление пользоваться им? Имел бы хоть какой-то из этого смысл, если бы каждый день вам не угрожали увольнением или не пугали в медиа? Казалось бы это рациональным?

ИИ в его нынешнем виде это упражнение в кейфейбе. Так в рестлинге называют ситуацию, когда вымышленный сюжет подаётся зрителям как реальность. Здесь вещь воспринимают всерьёз, потому что богатые и могущественные говорят, что так надо, а построенная вокруг их прославления медиаэкосистема вторит, что это необходимо вам.

И корень проблемы, перефразируя Роджера МакНейми из Elevation Partners, в том, что они пытаются сделать из нишевого инструмента универсальную технологию.

Более триллиона долларов капитальных и венчурных вложений это попытка превратить большие языковые модели, генерирующие и резюмирующие текст, во что-то, способное делать что угодно. Потому что люди на самом верху организаций, которые и строят, и покупают ИИ-сервисы, сами не делают реальной работы и потому не понимают, что подавляющее большинство задач не являются ни генеративными, ни заменяемыми медианным вариантом их результата.

Каждый слой требовательного к GPU и CPU агентского бреда это молчаливое признание, что LLM не обладают ни одним из свойств того искусственного интеллекта, о котором кто-либо мечтал. Их главное новшество в символической способности пугать людей и понуждать их меняться, по-другому относиться к окружающим в качестве повинности перед технологической отраслью или общей верности сильным мира сего.

И я боюсь, что всё закончится слезами, и только потому, что те, на ком лежала ответственность говорить правду или вставать поперёк дороги мошенникам, сами распахнули перед ними двери и славили их, атакуя и вытесняя скептиков, которые хотели избежать того, что я считаю теперь неизбежно болезненным будущим.

* Деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации социальных сетей Facebook и Instagram признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.