Что должно произойти, чтобы ставка ИИ на триллион долларов окупилась

Когда Джессика Вахтер, профессор финансов Уортонской школы Пенсильванского университета, захотела оценить влияние ИИ на экономику в течение следующих нескольких лет, она столкнулась с длинным списком деловых и технических неопределенностей. Поэтому она начала с того, что она называет «замечательным фактом», который не подвергается сомнению: горстка так называемых гипермасштабировщиков инвестирует огромные суммы денег в строительство центров обработки данных с искусственным интеллектом. Вместо того, чтобы пытаться предсказать, насколько полезными и широко используемыми будут модели искусственного интеллекта, она просто спросила, насколько быстро должны будут расти доходы гипермасштабировщиков, чтобы оправдать их расходы до 2027 года, когда, по оценкам она и ее коллеги, расходы достигнут почти 1,1 триллиона долларов. Это серьезный бухгалтерский подход, позволяющий осмыслить сегодняшнее историческое развитие искусственного интеллекта. Результаты поражают: компаниям, работающим с искусственным интеллектом, необходимо будет увеличить собственную производительность в 2,7 раза, чтобы выйти на уровень безубыточности к 2030 году, учитывая стоимость капитала, 15%-ную прибыль и амортизацию активов. «Это не невозможно», — говорит Вахтер. Результат приведет к экономическому росту, который мы наблюдали во время бума информационных технологий в США в течение примерно 10 лет, начиная с середины 1990-х годов. Но, говорит она, чтобы это произошло к 20

30 «Это значительный рост, сжатый в несколько лет». А если гипермасштаберы не смогут достичь таких целей по прибыли? «Тогда они задержат выплату процентов, и это грозит банкротством», — говорит Вахтер, который ранее был главным экономистом SEC и директором отдела экономического анализа и анализа рисков. Если буму производительности «не удастся материализоваться», заключают она и ее соавтор в своей исследовательской работе, «нынешнее наращивание капитала станет крупнейшим нерациональным распределением капитала в истории». Не нужно обладать сверхинтеллектом, чтобы понять, что сегодняшние крупные инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта сопряжены с огромными рисками. В этом году гиперскейлеры потратят около 750 миллиардов долларов на строительство огромных центров обработки данных, разбросанных по всей стране. А рост расходов не показывает никаких признаков замедления. По некоторым прогнозам, общий объем капиталовложений в искусственный интеллект со стороны гипермасштабирующих компаний — Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta и Oracle (которые сотрудничают с OpenAI) — может составить более 5 триллионов долларов в течение следующих четырех лет. Это одна из крупнейших капиталовложений в любой отрасли в истории. Но есть проблема, очевидная для любого, кто обращает внимание. Пока гиперскейлеры планируют

Если потратить триллионы долларов, общий доход от ИИ в этом году составит около 150–200 миллиардов долларов, говорит Гэри Генслер, который руководил SEC во время администрации Байдена, а сейчас является профессором школы Слоана Массачусетского технологического института. "Проблема в том, что расходы пока не приносят соразмерных доходов. Это факт", - говорит он. «И тогда вопрос в том, окупятся ли эти инвестиции в будущем?» На карту в этом вопросе стоимостью триллион долларов поставлено финансовое состояние гигантских компаний, занимающихся искусственным интеллектом, и экономики США в целом — инвестиции могут вскоре вырасти примерно до 3% ВВП. Ответ может также определить судьбу самих чрезвычайно дорогих центров обработки данных. Никто на самом деле не знает, насколько прибыльными и полезными окажутся эти многомиллиардные гиганты в будущем. Хотя за последние несколько лет модели искусственного интеллекта добились ошеломляющего прогресса, можно только догадываться, сколько вычислительных мощностей нам понадобится. Технология может стать более эффективной и, следовательно, менее зависимой от вычислительной мощности. Или спрос на продукты искусственного интеллекта может замедлиться, или клиенты могут обратиться к более дешевым моделям. Риски как для инвесторов, так и для экономики в этом году стали еще выше, поскольку эти компании, занимающиеся искусственным интеллектом, начали брать кредиты.

тратить большие суммы денег на строительство все большего количества центров обработки данных. Ожидается, что свободный денежный поток (операционный денежный поток за вычетом капитальных затрат) вскоре упадет до отрицательной территории для группы. Даже Alphabet, известная тем, что генерирует и накапливает огромные объемы денежных средств, сообщает в последнем квартале, что ее впечатляющие доходы в размере почти $120 млрд были поглощены расходами на инфраструктуру искусственного интеллекта, в результате чего у нее остался дефицит свободных денежных средств в размере около $5,9 млрд. Это первый дефицит с тех пор, как Google стала публичной в 2004 году. В краткосрочной перспективе это не станет большой финансовой проблемой для большинства компаний. Они зарабатывают много денег и имеют очень глубокие карманы. Но долг стоит дорого, и некоторые инвесторы теряют терпение. Если будущий спрос на вычислительную мощность центров обработки данных упадет, компаниям все равно придется возвращать заемные деньги. Более того, риски распространяются на остальную часть экономики, поскольку кредиты передаются через различные финансовые механизмы. Недостаточно просто покрыть огромные затраты на новые центры обработки данных. Гипермасштабировщикам также придется платить за растущие затраты на капитал, поскольку они занимают больше денег. Им понадобятся доходы, достаточно впечатляющие, чтобы оправдать все эти усилия.

их расходы инвесторам и кредиторам. И вдобавок к этим опасениям им придется компенсировать обесценивание чипов, размещенных на объектах, на миллиарды долларов — бомба замедленного действия, зарытая в инвестициях. Производительность дорогих графических процессоров, лежащих в основе центров обработки данных (на такую ​​вычислительную электронику приходится около 60% затрат), примерно удваивается каждые два года или около того. Темпы прогресса помогают объяснить растущее волшебство моделей ИИ, но за это приходится платить. Владельцам центров обработки данных искусственного интеллекта, которые будут подключены к сети в этом и следующем году, к концу десятилетия придется потратить еще миллиарды на чипы следующего поколения, если они хотят оставаться конкурентоспособными. Без инвестиций, говорит Михир Кширсагар из Принстонского Центра политики в области информационных технологий, центры обработки данных рискуют превратиться в «громоздкие» активы, «разбросанные повсюду». Проще говоря: компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, необходимо начать зарабатывать гораздо больше денег. И им нужно сделать это быстро. Но одного только получения прибыли все равно будет недостаточно для поддержания инвестиций в центры обработки данных в долгосрочной перспективе. Производительность – это все. В какой-то момент ИИ также придется обеспечить широкий экономический рост, чтобы оправдать

хз, продолжайте лишние траты гиперскейлеров. Генслер из Sloan описывает сегодняшние крупные инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта как «пари, сделанные рынками капитала и экономикой». Это означает, что для успеха потребуется выиграть три взаимосвязанных, но независимых пари: гипермасштабирование должно генерировать огромные доходы, ИИ должен стимулировать повсеместный экономический рост, и оба должны произойти, в то время как мощные, но дорогие так называемые передовые модели, опирающиеся на центры обработки данных, отбиваются от более дешевых версий, которые многие предприятия могут счесть достаточно хорошими. Сложность заключается в том, что каждая ставка зависит от двух других, но также создает свои собственные проблемы. Если гиперскейлеры продолжат тратить огромные суммы денег на центры обработки данных в течение следующего десятилетия, их доходы должны взлететь до триллионов. Стейн Ван Ньювербург, профессор финансов Колумбийской школы бизнеса, основывает свои оценки на сценарии, согласно которому в период с 2025 по 2032 год будет построено около 183 гигаватт запланированных вычислительных мощностей искусственного интеллекта; он подсчитал, что каждый гигаватт стоит около 41 миллиарда долларов. Если предположить, что доходность составит 10% — минимум, приемлемый для большинства инвесторов, — «требуемый» годовой доход составит примерно $3,7 трлн к 2032 году, говорит он. Другие

получить аналогичный номер. Победа во второй части ставки – рост производительности во всей экономике – будет иметь решающее значение для достижения таких показателей. В течение нескольких лет компании, занимающиеся искусственным интеллектом, вероятно, смогут увеличить свои доходы, просто продавая подписки и токены всем компаниям, стремящимся заняться искусственным интеллектом. Но в конечном итоге — и это, возможно, уже происходит — платящим клиентам придется оправдывать свои расходы, видя конечные выгоды от технологии. ИИ должен будет выполнить свое обещание сделать работников более продуктивными, а предприятия — более эффективными и прибыльными, одновременно расширяя свои продукты и услуги. На экономическом жаргоне это означает, что клиентам необходимо увидеть рост производительности. В совокупности эти результаты будут означать, что страна процветает и растет. «Если вы не добьетесь повышения производительности, в какой-то момент люди откажутся от ИИ, а это приведет к сокращению инвестиций, а также ограничит рост доходов», — говорит Дарон Аджемоглу, экономист Массачусетского технологического института и лауреат Нобелевской премии 2024 года. Чтобы инвестиции были устойчивыми, скажем, в течение следующих пяти-десяти лет, нам определенно «необходимо увидеть рост производительности», говорит он. Большинство экономистов, внимательно следящих за цифрами, согласны с тем, что

на данный момент общеэкономическая статистика показывает незначительный или нулевой рост производительности за счет ИИ. Однако есть некоторые обнадеживающие признаки того, что это уже на подходе. По данным недавнего опроса около 6000 руководителей высшего звена в США, Великобритании, Германии и Австралии, подавляющее большинство — около 90% — не сообщают об отсутствии роста производительности за последние три года. Но они ожидают, что общий рост составит около 1,45% в течение следующих трех лет; Американские руководители ожидают роста на 2,25% за это время. В последующем опросе респонденты также сообщили о планах своего бизнеса увеличить расходы на ИИ, что позволило авторам прогнозировать, что к концу 2026 года расходы частного сектора на ИИ в частном секторе составят около 280 миллиардов долларов. Это хорошая новость для гипермасштабировщиков. Но это приносит порцию плохих новостей для тех, кто обеспокоен влиянием ИИ на рабочие места. Руководители рассчитывают повысить производительность своих компаний за счет увеличения продаж при значительном сокращении числа сотрудников. Если ИИ повысит производительность за счет сокращения рабочих мест, общественная реакция на эту технологию (такую, которую мы наблюдали, например, в центрах обработки данных) скорее всего усилится. Возможно, к экспрессу, описанному Генслером, стоит добавить еще одну ставку: публика и местонахождение.

Сообщества должны чувствовать, что они также получают выгоду от огромных инвестиций в ИИ. И давайте не будем забывать, насколько взаимозависимы эти ставки; Если рост производительности будет происходить за счет компаний, использующих такие модели, как DeepSeek, то доходы гиперскейлеров могут рухнуть. Если производительность будет связана с сокращением рабочих мест, общественная реакция может заблокировать многие запланированные инвестиции и привести к снижению ожидаемых доходов. Нам нужно будет выиграть все ставки, чтобы ставка гиперскейлеров окупилась. Теперь мы все участвуем в авантюре, связанной с искусственным интеллектом. Одно дело, когда компании, занимающиеся искусственным интеллектом, тратили деньги, накопленные за эти годы, на строительство собственных центров обработки данных. Тогда риск во многом ограничивался собственными балансами и акционерами. Но это игра с более высокими ставками, когда большая часть денег берется в долг. Morgan Stanley, например, подсчитал, что более половины из 2,9 триллионов долларов, которые гиперскейлеры потратят в период с 2025 по 2028 год на строительство центров обработки данных с искусственным интеллектом, будут профинансированы за счет «внешнего капитала». Заимствования вынуждают некоторые компании создавать сложные сети финансирования, которые переплетаются с большей частью остальной экономики. «Многие финансовые учреждения прямо или косвенно являются опытными

«Люди даже не подозревают, что держат эти вещи», — говорит Ван Ньювербург из Колумбийского университета. Это где-то глубоко внутри их пенсионного фонда. В конечном счете, это поддержка их полисов страхования жизни. И этот риск распространяется повсюду в невидимых местах». Поскольку инвестиции в центры обработки данных резко возросли, финансовый инжиниринг стал более запутанным. Возьмем, к примеру, так называемый дата-центр Hyperion компании Meta, строящийся в Ричленде, штат Луизиана. Когда в конце 2024 года компания анонсировала два гигаватта вычислительной мощности по цене около 10 миллиардов долларов, это был крупнейший запланированный центр обработки данных Meta. Проект, расположенный в сельской северо-восточной части штата, был встречен с большим энтузиазмом политиками штата и местными властями и был воспринят как благо для общества. Entergy Louisiana, крупнейшая коммунальная компания штата, поспешила с предложениями построить три крупные электростанции, работающие на природном газе, для обслуживания огромного центра обработки данных. Затем прошлой осенью — прогнозируемая стоимость теперь составляла 30 миллиардов долларов — финансирование стало гораздо более полным.

x, и некоторых членов сообщества это сбивает с толку. Meta передала 80% акций крупной (и проблемной) частной кредитной фирме Blue Owl Capital, создав совместное предприятие под названием Beignet (как знаменитое новоорлеанское печенье) для привлечения финансирования для центра обработки данных. Затем Meta подписала с совместным предприятием серию четырехлетних договоров аренды, соглашение, которое, по словам компании, дает ей «долгосрочную стратегическую гибкость». Чтобы поддержать соглашение, Meta предоставляет предприятию так называемую гарантию ликвидационной стоимости, в рамках которой оно произведет денежный платеж для покрытия стоимости объекта «после любого непродления или прекращения договора аренды». Получил все это? Я надеюсь, что это так. Финансовые махинации и сделки на самом деле еще более запутаны, поскольку в них участвует множество дочерних компаний и ООО, находящихся в полной собственности. Бенье учредил компанию Laidley LLC, которая владеет и управляет участком в качестве арендодателя. В свою очередь, Laidley сдает помещения в аренду дочерней компании Meta Pelican Leap LLC, которая является арендатором. Кроме того, существует серия четырехлетних договоров аренды, охватывающих различные здания, составляющие кампус центра обработки данных. «Не случайно, — говорит Ван Ньювербург, — продолжительность аренды соответствует ожидаемой».

срок службы графических процессоров дата-центра. Хотя «Мете» придется погасить свой кредит, если она досрочно расторгнет договор аренды, инвесторы все равно останутся «с пустым зданием и без денежного потока», говорит он. «А потом им нужно найти нового арендатора для огромного дата-центра, и удачи в этом». Тем временем Meta удваивает свою ставку. В июле компания объявила, что расширяет вычислительную мощность центра обработки данных до пяти гигаватт. Общая стоимость проекта сейчас составляет $50 млрд (Meta пока не сообщила, будет ли Blue Owl участвовать в финансировании расширения). Между тем, Entergy теперь планирует построить еще семь газовых электростанций, доведя общую мощность электростанций примерно до 7,5 гигаватт, что примерно в шесть раз превышает количество электроэнергии, потребляемой Новым Орлеаном. Вид с воздуха на строительство центра обработки данных Meta в Ричленд-Пэриш, штат Луизиана. СКОТТ БОЛЛ/НЬЮ-ЙОРК ТАЙМС ЧЕРЕЗ REDUX ИЗОБРАЖЕНИЯ Если сложное финансирование является загадкой для многих инвесторов и даже финансовых экспертов, то оно еще более сбивает с толку тех, кого непосредственно затрагивает строительство центра обработки данных. Основное беспокойство вызывает то, как расходы Entergy на электростанции, работающие на природном газе, повлияют на цены на электроэнергию и почему

o придется платить по счету за электроэнергию, если Мета уйдет. Entergy заявляет, что у нее есть 20-летняя гарантия от Meta, что компания будет закупать электроэнергию в течение этого периода для покрытия расходов на электростанции и связанную с ними инфраструктуру. Но есть скептики, особенно учитывая, как быстро меняется судьба индустрии искусственного интеллекта. "Через четыре года Марк Цукерберг по-прежнему будет интересоваться этим? Или он собирается сдаться?" - спрашивает Пол Арбадже, старший аналитик Союза обеспокоенных ученых, который выступает, в основном безуспешно, за то, чтобы Комиссия по коммунальным услугам штата Луизиана обеспечила большую прозрачность в отношении центра обработки данных и его финансирования. Даже если 20-летнее соглашение будет заключено, защитники прав потребителей обеспокоены тем, что Meta или ее партнеры не смогут полностью покрыть все расходы, в том числе связанные с эксплуатацией и обслуживанием электростанций, а также те дополнительные расходы, которые могут быть переложены на жильцов. Более того, говорит Логан Берк, исполнительный директор Альянса за доступную энергию, если Meta в конечном итоге не понадобится столько энергии, сколько планировала Entergy (эти прогнозы не являются публичными), потребителям придется платить за дополнительную плату.

люс, вырабатываемый растениями. А если «Мета» досрочно расторгнет договор аренды? «Все очень быстро усложняется», — говорит Берк, который задается вопросом, будет ли меняющийся список финансовых организаций соблюдать существующие соглашения. «Трудно поверить, что все будут делать то, что говорят, в течение следующих 20 лет». Для Арбаже из UCS суть такова: "Они делают огромные ставки на то, что эти центры обработки данных оправдают себя. Ставьте на свои собственные деньги, а не на деньги налогоплательщиков". После пузыря Предсказывать, когда лопнет пузырь инвестиций в области искусственного интеллекта, — глупая затея. Но нет никаких сомнений в том, что наступит день расплаты, учитывая иррациональное изобилие, которое охватило гипермасштабировщиков и их инвесторов. Конечно, вы можете возразить, что на этот раз все по-другому и что правила бухгалтерского учета и уроки экономической истории здесь неприменимы, что ИИ слишком преобразует ситуацию. Возможно, но не рассчитывайте на это. «История говорит нам, что в какой-то момент происходит сокращение штатов, и вопрос лишь в том, когда и насколько серьезно», — говорит Генслер из Sloan. Вполне возможно, что сегодняшняя норма расходов в 750 миллиардов долларов «стабилизируется» или снизится в следующем году. Или, предполагает он, «сейчас мы находимся в 2028 или 2029 году, а затем все

Внезапно они сокращают расходы, потому что у них достаточно мощностей». Но, добавляет он, «вы можете быть уверены, что сокращение будет». Хотя так называемое сокращение расходов может быть неизбежным, стоит иметь в виду, что судьбы финансового пузыря и лежащей в его основе революции в области технологий искусственного интеллекта могут быть очень разными. Некоторые инсайдеры Кремниевой долины уже болеют за крах; В недавнем сообщении в блоге давний венчурный капиталист Виджей Панде написал, что «предстоящий крах будет лучшим, что может случиться с этой технологией». Аргумент имеет некоторый смысл. Крах может сделать инвестиции в ИИ более рациональными, успокоить стремление строить центры обработки данных стоимостью в миллиарды долларов на каждом вакантном поле, над которым летают генеральные директора, и переориентировать инвесторов на то, как использовать технологию для создания устойчивой ценности. Но нам, вероятно, следует быть осторожными в своих желаниях. После того, как в начале 2000-х годов лопнул пузырь доткомов, сотни тысяч людей потеряли работу, как крупные, так и мелкие компании обанкротились, экономика Кремниевой долины и Сан-Франциско была уничтожена (по крайней мере, на какое-то время), а потрясения привели США в легкую рецессию в 2001 году. Для финансового сообщества и многих специалистов в сфере технологий

э-э, это было невесело. Еще более разрушительным для экономики и среднего американца стала великая рецессия, начавшаяся в конце 2007 года. Сравнение предшествовавшей ей финансовой инженерии и методов, применяемых сегодня гипермасштабированием, отрезвляет. Так называемые автомобили специального назначения (СПВ) возвращаются! Если Ван Ньювербург из Колумбийского университета прав в отношении того, насколько опасно позволять инвестициям гиперскейлеров запутываться в экономике, последствия могут быть серьезными. Но технологии выжили и даже процветали после обоих спадов. Начало 2000-х годов, даже несмотря на фиаско доткомов, было временем великих инноваций и технологического оптимизма. Пена пошла с расходов на глупые технологии, помогая сосредоточить инвестиции на более перспективных. Неслучайно каждый из гиперскалеров восстал из пепла катастрофы или запустился вскоре после нее. Оптоволоконная инфраструктура, построенная во время лихорадочного телекоммуникационного пузыря, который существовал параллельно с доткомовским пузырем, по-прежнему является основой большей части сегодняшней коммуникационной инфраструктуры; без него у нас не было бы Facebook, Amazon или Google. Однако на этот раз мы сталкиваемся с уникальным риском: огромные финансовые вложения со стороны

Гиперскейлеры поймали будущее самого искусственного интеллекта в ловушку состояния огромных центров обработки данных, разбросанных по всей стране. Эта логика основана на глубоко укоренившейся вере в силу масштабирования ИИ; чем больше вы его строите, тем умнее он становится. Это может быть правдой, но это недоказанно и рискованная ставка. Уже существует множество тревожных сигналов: от сильной общественной оппозиции строительству новых центров обработки данных до конкурентной угрозы со стороны более дешевых и достаточно хороших моделей ИИ и быстрого улучшения небольших локальных моделей ИИ. Ни одна из этих тенденций не указывает на будущее, в котором будут доминировать передовые модели, размещенные в огромных центрах обработки данных стоимостью в миллиарды долларов. Финансовый пузырь вокруг колоссальных расходов гипермасштабировщиков, скорее всего, рано или поздно лопнет — или, возможно, скоро. Возможно, это будет финансово болезненно, но мы выживем. Уолл-стрит выживет. Сам ИИ выживет, хотя он может выглядеть по-другому и потерять часть сегодняшнего высокомерия. С другой стороны, финансовая судьба и будущая полезность огромных центров обработки данных, подпитываемых триллионами долларов расходов, гораздо менее определенны.