ИИ-сделки: Финансовый пузырь?

Lisa Ernst · 28.11.2025 · Экономика · 11 min

Вопрос о том, является ли текущий бум ИИ технологической сменой эпох или превращается в финансовый пузырь, все чаще обсуждается. Инвестиции в центры обработки данных, GPU и стартапы в области ИИ достигают исторических масштабов, что указывает на параллели с эпохой доткомов. Особенно так называемые «циклические ИИ-сделки», при которых технологические концерны и ИИ-компании взаимно финансируют друг друга и закупают услуги, усиливают эту дискуссию.

Источник: Собственное представление

Обзор рынка ИИ

Текущий бум ИИ — это гигантский инфраструктурный проект и одновременная ставка на будущий спрос. Это приводит к дискуссиям о возникновении пузыря ИИ или о том, обеспечены ли оценки реальными инвестициями и прибылью. Те, кто ищет «циклические ИИ-сделки, объяснение потенциального финансового пузыря», оказываются в центре этой дискуссии.

Глобальный рынок инфраструктуры для центров обработки данных, по данным IoT Analytics к 2030 году превысит 1 триллион долларов США в год. Только в 2024 году было потрачено около 290 миллиардов долларов США, из которых Alphabet, Microsoft, Amazon и Meta внесли почти 200 миллиардов капитальных затрат. В Guardian-Analyse к «тратам на центры обработки данных в размере 3 триллионов долларов» добавляется, что банки, такие как Morgan Stanley, к 2028 году прогнозируют совокупные инвестиции в центры обработки данных в размере около 3 триллионов долларов США, из которых около 1,5 триллиона могут быть профинансированы за счет заемного капитала.

В то же время оценки выглядят впечатляюще. По данным Guardian, Nvidia стала первой компанией с рыночной капитализацией 5 триллионов долларов США, в то время как Microsoft и Apple находятся около 4 триллионов. OpenAI оценивается примерно в 500 миллиардов долларов США после реструктуризации, включая долю Microsoft свыше 100 миллиардов.

Циклические ИИ-сделки

Bloomberg описывают сеть сделок между OpenAI, Nvidia и AMD. Nvidia обязалась инвестировать в OpenAI до 100 миллиардов долларов США для финансирования нового поколения центров обработки данных. OpenAI, в свою очередь, обещает заполнить эти центры обработки данных миллионами чипов Nvidia.

Вскоре после этого последовало аналогичное соглашение с AMD: OpenAI намерена в течение нескольких лет закупать ИИ-оборудование AMD на миллиарды долларов, в то время как OpenAI одновременно должна стать одним из крупнейших акционеров AMD. Это обсуждается, среди прочего, в Harvard Business Review и на VanEck .

Источник: seekingalpha.com

«Денежная машина ИИ»: как Nvidia и OpenAI стимулируют рынок за счет циклических финансов.

Reuters параллельно сообщает о облачной компании CoreWeave, сделки которой иллюстрируют логику этих «циклических ИИ-сделок». Партнерство между CoreWeave и OpenAI теперь имеет объем до 22,4 миллиардов долларов США, включая новый контракт на 6,5 миллиардов и предыдущие соглашения на 11,9 и 4 миллиарда долларов США.

Nvidia владеет более чем 5% акций CoreWeave. CoreWeave, в свою очередь, закупает оборудование Nvidia на миллиарды долларов — а Nvidia обязуется по контракту выкупать неиспользуемые облачные мощности CoreWeave.

• Nvidia инвестирует собственный капитал в клиентов, таких как OpenAI или CoreWeave.
• Эти клиенты используют капитал для размещения крупных заказов на чипы у Nvidia.
• Заказы появляются как выручка у Nvidia, что укрепляет рыночную стоимость и баланс.
• Одновременно растут оценки ИИ-партнеров, что увеличивает стоимость активов Nvidia.

Bloomberg обобщает эту сеть как «паутину циклических сделок», которая стимулирует рынок ИИ-инфраструктуры объемом около 1 триллиона долларов США и одновременно вызывает опасения, что часть этого бума подпитывается скорее взаимными сделками, чем реальным спросом конечных потребителей.

Таким образом, «циклические ИИ-сделки» — это конкретная модель, в которой деньги и выручка циркулируют в относительно небольшом кругу компаний, тем самым поддерживая как операционные показатели, так и оценки. Это поднимает вопрос о возможном финансовом пузыре.

Сравнение с пузырем доткомов

Сравнение пузыря доткомов с нынешним хайпом ИИ сосредоточено на структуре: кто кого финансирует, насколько надежны бизнес-модели и насколько сильно оценки зависят от историй, а не от денежных потоков.

Пузырь доткомов конца 1990-х годов характеризовался интернет-стартапами с минимальной выручкой, которые оценивались с труднообъяснимыми мультипликаторами выручки. NASDAQ Composite значительно вырос к марту 2000 года, а затем упал примерно на 78 % своей стоимости к 2002 году, как сообщают Investopedia и Goldman Sachs .

World Economic Forum указывает на то, что нынешняя фаза ИИ отличается тем, что сегодня огромные суммы вкладываются в физическую инфраструктуру, такую как центры обработки данных, электросети и производство полупроводников — а не только в котировки акций.

В то же время настроение в некоторых сегментах рынка сильно напоминает известные мании. ВЭФ указывает на параллели с эпохой доткомов и даже с тюльпаноманией XVII века, движимой идеей о том, что цены могут расти бесконечно, пока найдется покупатель, готовый заплатить еще больше.

Известные инвесторы, такие как Рэй Далио, основатель Bridgewater, явно сравнивали эйфорию вокруг ИИ с фазой доткомов. Генеральный директор Baidu Робин Ли отметил в 2024 году, что текущая ситуация напоминает ему интернет-пузырь, как сообщают World Economic Forum и Financial Times .

Решающее отличие от эпохи доткомов: сегодня доминируют несколько крупных концернов с существующей прибылью и денежными потоками — Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta и Nvidia — вместо сотен едва прибыльных новичков на бирже. Это подчеркивают VanEck и The Guardian .

Оценка рынка ИИ

Вопрос о том, переоценен ли рынок ИИ, не имеет простого ответа, поскольку данные противоречивы.

С одной стороны, имеются огромные инфраструктурные инвестиции. IoT Analytics оценивает, что глобальный рынок инфраструктуры для центров обработки данных к 2030 году достигнет более 1 триллиона долларов США в год. Только в 2024 году было потрачено около 290 миллиардов долларов США, из которых Alphabet, Microsoft, Amazon и Meta внесли почти 200 миллиардов капитальных затрат.

Guardian-Analyse к «тратам на центры обработки данных в размере 3 триллионов долларов» добавляет, что банки, такие как Morgan Stanley, к 2028 году прогнозируют совокупные инвестиции в центры обработки данных в размере около 3 триллионов долларов США, причем около 1,5 триллиона могут быть профинансированы за счет заемного капитала.

Источник: bain.com

Глобальное финансирование в сфере генеративного ИИ: обзор инвестиций и рыночного объема.

В то же время мы видим оценки, которые даже в этом контексте выглядят впечатляюще. По данным Guardian , Nvidia стала первой компанией с рыночной капитализацией 5 триллионов долларов США, в то время как Microsoft и Apple находятся около 4 триллионов. OpenAI оценивается примерно в 500 миллиардов долларов США после реструктуризации, включая долю Microsoft свыше 100 миллиардов.

С другой стороны, то же издание Guardian-Recherche указывает на то, что большая часть этой инфраструктуры основана на крайне оптимистичных прогнозах выручки для генеративного ИИ: Morgan Stanley ожидает роста выручки от Gen-AI с 45 миллиардов долларов США в предыдущем году до 1 триллиона долларов США к 2028 году — рост, который еще предстоит доказать.

Особенно отрезвляет: авторы Guardian ссылаются на исследование MIT, согласно которому 95 % компаний пока не получили финансовой отдачи от своих пилотных проектов Gen-AI.

Всемирный банк и другие аналитики, например, в VanEck , предупреждают о концентрации риска: если небольшая группа компаний с массивными инвестициями в ИИ ослабнет, другие инвесторы — например, пенсионные фонды — также могут понести чувствительные убытки, что, в свою очередь, может замедлить потребление и рост. The Guardian В то же время участники рынка, такие как

, утверждают, что текущее развитие фундаментально отличается от спекуляций доткомов: крупные технологические концерны инвестируют в основном за счет текущего денежного потока. Amazon планирует капитальные затраты около 100 миллиардов долларов США на 2025 год, Microsoft — около 80 миллиардов, Alphabet — около 85 миллиардов, а Meta — от 66 до 72 миллиардов — в основном за счет прибыльных основных направлений деятельности. Reuters-Interview Федеральная резервная система отражает эту двойственность: вице-председатель ФРС Филип Джефферсон заявил в

, что рост акций, обусловленный ИИ, менее похож на пузырь доткомов, потому что многие выгодоприобретатели от ИИ являются устоявшимися, прибыльными компаниями с прочными балансами. В то же время последний отчет о финансовой стабильности указывает на то, что около 30 % опрошенных участников рынка рассматривают лопающийся оптимизм в отношении ИИ как значительный риск.

• Тезис о пузыре: Оценки и инфраструктурные инвестиции опережают реализованный спрос; пилотные проекты терпят неудачу, а часть выручки может поступать от «циклических ИИ-сделок», а не от стабильных отношений с конечными потребителями. (Bloomberg, Reuters)
• Тезис о трансформации: Бум ИИ — это ранняя фаза долгосрочного структурного изменения, аналогичная железным дорогам, электрификации или интернету — с резкими колебаниями, но реальным ростом производительности. (World Economic Forum, VanEck)

Устойчивые инвестиции в ИИ

Многие инвесторы ищут «как распознать устойчивые инвестиции в ИИ-стартапы», чтобы иметь существенную базу в портфеле. Здесь помогают жесткие индикаторы, особенно на фоне циклических сделок. Первым критерием является структура выручки. ИИ-стартап, чья основная выручка почти полностью поступает от одного или двух крупных проектов со стратегическими инвесторами, движется ближе к «циклической» логике. Это особенно применимо, если тот же концерн выступает в качестве инвестора, размещает крупные заказы и закупает инфраструктуру. Reuters иллюстрирует это на примере CoreWeave: Nvidia является акционером, поставляет компании оборудование и одновременно обязуется выкупать избыточные мощности.

Более устойчивым выглядит стартап, чья повторяющаяся выручка распределена между множеством клиентов, отраслей и регионов — и чей рост не зависит от одного партнера. Harvard Business Review предостерегает от структур, в которых выручка и оценка взаимно раскручиваются, без явно измеримой добавленной стоимости для конечных потребителей.

Источник: user-added

Эта диаграмма иллюстрирует сложные взаимодействия между сотрудниками, работающими с ИИ, компаниями, правительствами и рынками ИИ, которые могут стать основой для 'циклических ИИ-сделок'.

Второй критерий — структура затрат. Серьезные ИИ-компании прозрачно показывают, сколько капитала направляется на GPU, облачную инфраструктуру, персонал и разработку продуктов — и как из этого складываются валовая прибыль и срок окупаемости. Если стартап собирает деньги в основном на затраты на GPU, но почти не инвестирует в продукты, продажи или интеграцию, это скорее указывает на спекуляционный кейс инфраструктуры, чем на продуктивную бизнес-модель. Анализы, подобные проводимым IoT Analytics , показывают, насколько дорогими являются GPU-емкие центры обработки данных — и насколько их прибыльность зависит от высокой загрузки.

Третий критерий: реальный рост производительности вместо «демо-театра». Guardian-Recherche указывает на проблему, что многие пилотные проекты Gen-AI закупаются, но не масштабируются — по данным MIT, 95 % организаций в настоящее время не получают измеримой отдачи от своих проектов. Если стартап демонстрирует впечатляющие демо, но едва ли может предоставить убедительные ROI-кейсы, референсных клиентов или продления контрактов, следует проявлять осторожность.

Harvard Business Review подчеркивает, что устойчивые инвестиции в ИИ распознаются по тому, насколько продукты глубоко интегрированы в бизнес-процессы, снижают процент ошибок, сокращают время выполнения или доказанно увеличивают выручку — и готовы ли клиенты заключать для этого долгосрочные контракты, а не просто экспериментировать с пилотными бюджетами в краткосрочной перспективе.

Четвертый пункт — финансирование. Guardian-Analyse показывает, насколько сильно частные кредитные структуры и другие формы теневой банковской системы проникают в ИИ-инфраструктуру, часто с очень оптимистичными предположениями о ценности центров обработки данных. ИИ-стартап, который полагается на высокодоходные кредиты и все более крупные раунды без соответствующего роста денежных потоков, несет иной риск, чем тот, который растет органически или умеренно использует заемные средства.

Те, кто хочет увидеть эту тему кратко изложенной, найдут наглядное обсуждение уровней оценки, потоков капитала и вопроса о том, какие бизнес-модели будут работать в долгосрочной перспективе, в видео, таких как „Let’s Talk About the AI Bubble“.

Последствия для финансовых директоров и регуляторов

С точки зрения финансовых директоров крупных компаний, ИИ — это уже давно не абстрактная технологическая ставка, а инвестиционная программа на миллиарды долларов с очень конкретными последствиями для баланса. Исследования, подобные проводимым VanEck , показывают, что гиперскейлеры теперь направляют почти весь свой свободный денежный поток на центры обработки данных ИИ.

Это вынуждает финансовых директоров более тщательно проверять, какие ИИ-проекты действительно являются стратегическими, а какие скорее обусловлены партнерскими соглашениями. Проект, который осуществляется только потому, что крупный поставщик чипов предлагает взамен капитал или маркетинговую поддержку, выглядит в отчете о прибылях и убытках иначе, чем тот, который инициирован исходя из четкой логики эффективности или выручки.

Регуляторы, в свою очередь, в основном следят за системными рисками. Reuters сообщает, что центральные банки и надзорные органы все чаще следят за тем, сколько ИИ-инфраструктуры финансируется за счет заемного капитала и частного кредитования, и как быстро устаревают экономически базовые активы — особенно специализированные GPU. Guardian-Analyse дополняет эти опасения.

Das World Economic Forum предостерегает, что в худшем случае перегруженные долгами проекты центров обработки данных могут превратиться в своего рода «руины новых торговых центров» — дорогостоящая, недозагруженная инфраструктура, которая больше никому не нужна, но чьи долги ложатся на реальную экономику.

Для финансовых директоров это означает:

• Инвестиции в ИИ должны быть четко связаны с операционными показателями — например, стоимость обработки одного билета, выручка на пользователя или экономия времени на процесс.
• Контракты с ИИ-партнерами должны быть структурированы таким образом, чтобы они не только краткосрочно увеличивали выручку и оценки, но и генерировали самостоятельную устойчивую денежную выручку.
• Зависимость от отдельных поставщиков чипов или облачных услуг должна активно управляться, чтобы не попасть в ситуацию односторонних переговоров.

Трезвый, основанный на данных подход важен и потому, что общественная дискурсия сильно окрашена нарративами и символами. Видео, такие как «Why the A.I. Boom Isn’t A Bubble», показывают, как профессиональные инвесторы пытаются отделить историю от основной сути — именно то, что должно быть повседневной работой в управлении контролем.

Бум ИИ развивается в состоянии напряжения. С одной стороны, существуют реальные, гигантские инвестиции: капитальные затраты на центры обработки данных, которые к 2030 году могут вырасти до более чем 1 триллиона долларов США в год, заказы на GPU на миллиарды долларов и физическая инфраструктура, которая по масштабу напоминает железные дороги, электросети и раннюю фазу интернет-магистрали. IoT Analytics, VanEck)

С другой стороны, растет число предупреждающих сигналов: циклические ИИ-сделки, которые раскручивают выручку и оценки по кругу; проекты центров обработки данных, основанные на агрессивных долговых структурах; и исследования, показывающие, что многие компании пока не получают четкой ROI от своих пилотных проектов Gen-AI. Bloomberg, Reuters, The Guardian)

Ситуация напоминает эпизод с доткомами, но с решающими отличиями. Тогда обрушился широкий, часто неприбыльный ландшафт стартапов. Сегодня риск концентрируется на нескольких очень крупных, в основном прибыльных концернах и на специализированных инфраструктурных игроках. , World Economic Forum резюмирует: решающим является не столько наличие пузыря ИИ, сколько то, что от него останется — инфраструктура, производительность и реальные, устойчивые бизнес-модели.

Те, кто хочет избежать «облака хайпа» как инвестор или лицо, принимающее корпоративные решения, должны мыслить в двух направлениях: с одной стороны, серьезно относиться к долгосрочному значению ИИ как базовой технологии, а с другой — относиться к каждому конкретному ИИ-инвестиционному проекту, как к любому другому крупному проекту — с тщательным анализом рисков, четкими ожиданиями доходности и здоровым скептицизмом по отношению к конструкциям, которые выглядят хорошо только потому, что все участники взаимно покупают и продают.

Хайп вокруг ИИ реален — вопрос в том, сколько в нем сути и сколько акробатики в оценках. Именно этот вопрос определяет, будем ли мы через десять лет говорить о лопнувшем пузыре или об инвестиционной волне, которая заложила основу для следующего всплеска производительности.