Крупнейшие в мире операторы облачных сервисов, согласно анализу Reuters консенсусных оценок LSEG, к 2027 году намерены тратить на инфраструктуру искусственного интеллекта больше, чем генерируют свободного денежного потока, что выводит долговые рынки в центр следующего этапа развития ИИ.
Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta и Oracle наращивают мощности центров обработки данных, закупают передовые чипы и обеспечивают энергоснабжение для ИИ-нагрузок такими темпами, которые превышают объем генерируемых ими собственных денежных средств. Reuters подсчитало, что каждый дополнительный $1 операционного денежного потока пяти компаний соответствует примерно $1,57 дополнительных капитальных затрат до 2027 года.
Эти цифры ставят под сомнение предположение, что крупнейшие технологические компании могут в основном финансировать гонку за лидерство в ИИ за счет прибыли. Их балансы по-прежнему значительно сильнее, чем у типичных корпоративных заемщиков, однако масштаб запланированных расходов начинает превращать решения о финансировании в существенную часть этой истории.
Планы расходов ускоряются в 2026 году
Согласно оценкам, приведенным Reuters, капитальные затраты Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta и Apple составили около $227 млрд в 2024 году и выросли до $391 млрд в 2025 году. Прогнозы компаний и рыночные оценки указывают на то, что расходы группы в 2026 году могут превысить $635 млрд.
Amazon установила целевой показатель расходов на 2026 год в размере $200 млрд. Alphabet прогнозирует от $175 млрд до $185 млрд, а Meta сообщила, что ее расходы могут достичь $135 млрд. Уже эти обязательства показывают, что гонка за инфраструктурой ИИ выходит за рамки короткого цикла закупок чипов и превращается в многолетние инвестиции в центры обработки данных, сетевое оборудование и поставки электроэнергии.
Goldman Sachs прогнозирует, что капитальные затраты гиперскейлеров в период с 2025 по 2027 год составят от $1,15 трлн до $1,4 трлн. Для сравнения, за предшествующий трехлетний период, с 2022 по 2024 год, было потрачено $477 млрд.
Амин Мрини оценил, что совокупные обязательства пяти компаний по капитальным затратам на 2026 год составляют около 3,8 их совокупного свободного денежного потока. Свободный денежный поток — это денежные средства, остающиеся после оплаты компанией операционных расходов и капитальных затрат; этот показатель помогает оценить, сколько финансирования остается доступным без привлечения долга или выпуска акций.
Разрыв не означает, что все пять компаний сталкиваются с одинаковым финансовым давлением. Amazon, Microsoft, Alphabet и Meta ведут прибыльный основной бизнес, генерирующий значительный операционный денежный поток. Однако совокупные показатели показывают, что развитие ИИ все сильнее конкурирует с выкупом акций, дивидендами, приобретениями и другими корпоративными направлениями использования денежных средств.
Oracle нагляднее всего демонстрирует давление
Oracle выделяется среди крупных покупателей инфраструктуры, поскольку ее капитальные затраты росли гораздо быстрее, чем операционная генерация денежных средств. Reuters сообщило, что капитальные затраты Oracle выросли с 47% операционного денежного потока в 2022 финансовом году до 174% в 2026 финансовом году, завершившемся в мае.
За этот период Oracle потратила $55.7 млрд на капитальные затраты, сгенерировав $32.0 млрд операционного денежного потока, согласно данным, приведенным в анализе. Ее свободный денежный поток стал отрицательным, а акции за рассматриваемый в отчете период упали на 36% с начала года.
Oracle объявила о планах привлечь от $45 млрд до $50 млрд за счет долгового и акционерного финансирования для расширения облачной инфраструктуры. Положение компании иллюстрирует финансовую проблему, с которой сталкиваются фирмы, заключающие крупные контракты на ИИ-инфраструктуру: подписанный или ожидаемый спрос может оправдывать быстрое строительство, но центры обработки данных и вычислительное оборудование требуют финансирования задолго до того, как выручка от клиентов будет полностью получена.
Последние квартальные результаты Microsoft также указали на масштаб инвестиций. Компания сообщила о $35.8 млрд операционного денежного потока против $37.5 млрд капитальных затрат, включая финансовую аренду. Финансовая аренда позволяет компаниям использовать оборудование, распределяя платежи во времени, но остается долгосрочным финансовым обязательством, связанным с расширением инфраструктуры.
По данным Reuters, операционный денежный поток Amazon за последние 12 месяцев вырос на 30%, до $148.5 млрд, тогда как свободный денежный поток снизился до $1.2 млрд. Этот контраст показывает, насколько быстро значительная генерация денежных средств может поглощаться, когда компания одновременно наращивает облачные мощности и поддерживает огромную розничную и логистическую операцию.
Ожидания по выручке сталкиваются с серьезным барьером
Расчеты Мрини позволяют точнее оценить коммерческое испытание ИИ-инфраструктуры. При использовании ориентира доходности инвестиций до налогообложения в размере 15% выручка от ИИ-вычислений должна достичь примерно $2.9 трлн к 2030 году, чтобы покрыть стоимость задействованного капитала.
Согласно оценкам, это будет более чем втрое превышать текущий объем рынка облачных вычислений, составляющий около $211 млрд, и потребует примерно 68% ежегодного роста в течение пяти лет подряд. Необходимый уровень выручки не означает, что его невозможно достичь, но оставляет мало пространства для длительного избытка мощностей, более медленного внедрения корпоративного ИИ или резкого снижения цен.
Индекс экономики Anthropic добавляет еще одно осложнение. Данные, приведенные в анализе, указывают, что снижение стоимости задачи ИИ на 10% связано лишь примерно с 3%-ным ростом использования. Если эта взаимосвязь сохранится в масштабах всей отрасли, снижение цен на услуги ИИ может стимулировать спрос, но не обеспечить достаточного дополнительного потребления для компенсации быстро растущих инфраструктурных затрат.
Согласно анализу Мрини, рост выручки от ИИ в настоящее время оценивается примерно в 25–30% в год, тогда как рост капитальных расходов составляет около 60–70%. Это несоответствие усиливает давление на операторов облачных сервисов, вынуждая их превращать эксперименты с ИИ в регулярную высокомаржинальную выручку от корпоративных клиентов.
Предыдущие инфраструктурные циклы служат предостережением
В исследовании Cornell Capital Group, на которое ссылалось Reuters, бум строительства инфраструктуры ИИ сравнивался с более ранними периодами, когда преобразующая инфраструктура обеспечивала неравномерную доходность для держателей акций.
Во время железнодорожного бума в США в XIX веке акции и облигации железнодорожных компаний достигли $10,6 млрд, или около $400 млрд в пересчете на текущие доллары, тогда как государственный долг США составлял $1,2 млрд. В исследовании говорится, что 90% железнодорожных компаний обанкротились после паники 1873 года, а 25% протяженности путей перешли под судебное управление во время паники 1893 года.
Коммерческая авиация создала огромную экономическую ценность, но совокупная прибыль отрасли оказалась относительно небольшой. Согласно оценке исследования, мировая чистая прибыль авиакомпаний за последние 80 лет составила около $86 млрд, после чего отрасль потеряла примерно $190 млрд за трехлетний период пандемии Covid-19.
Телекоммуникационный цикл конца 1990-х годов дает более близкую технологическую параллель. В оптоволоконные и беспроводные сети было вложено более $500 млрд, однако к 2002 году более 23 крупных телекоммуникационных компаний подали заявления о банкротстве, а потери рыночной стоимости составили около $2 трлн. В исследовании Cornell говорится, что на тот момент было задействовано менее 5% проложенного оптоволокна.
Инфраструктура ИИ может оказаться более коммерчески продуктивной, чем те более ранние сети, особенно если программное обеспечение и агенты станут частью корпоративных рабочих процессов. Однако история железных дорог, авиакомпаний и телекоммуникаций показывает, что долгосрочная экономическая полезность не всегда автоматически приносит своевременную отдачу компаниям, финансирующим первоначальное развертывание.
Что касается криптовалютных рынков, имеющиеся данные скорее говорят о необходимости осторожности, чем позволяют сделать однозначный прогноз. Крупные заимствования технологических компаний могут повлиять на условия кредитного рынка и склонность к риску, однако ни один из предоставленных источников не подтверждает, что заимствования гиперскейлеров уже оттягивают ликвидность с рынка цифровых активов или гарантируют определенное движение рынка. Более насущный вопрос заключается в том, начнет ли выручка от ИИ соответствовать объему капитала, который сейчас направляется в эту сферу.
Вас беспокоят риски капитальных затрат, связанные с ИИ? Узнайте, как цифровые активы меняют стратегии финансирования крупномасштабной инфраструктуры.
Отказ от ответственности: Содержание этой страницы предоставлено исключительно в общих информационных целях и не отражает позицию или финансовые рекомендации Toobit. Мы не гарантируем точность или полноту этой информации и не несем ответственности за какие-либо ошибки, пропуски или последствия, возникшие в результате ее использования. Инвестирование в цифровые активы сопряжено с риском; пользователям следует самостоятельно оценить свое финансовое положение и связанные с этим риски. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашими Условиями обслуживания и Раскрытием информации о рисках.
