Сможет ли ИИ ответить на вопрос стоимостью в $3 триллиона?

Три года назад партнер Sequoia Дэвид Кан был одним из первых, кто подсчитал и оценил последствия колоссальных расходов Кремниевой долины на инфраструктуру искусственного интеллекта.

В 2023 году он отреагировал на заявленную годовую выручку Nvidia от продажи GPU в размере $50 млрд (около 4 трлн рублей). Отталкиваясь от этой цифры и добавив подразумеваемые затраты на эксплуатацию центров обработки данных и маржу их операторов, он пришел к выводу, что для окупаемости первоначальных инвестиций потребуется выручка в размере $200 млрд (около 16 трлн рублей).

Он воспринял это как вызов, призвав предпринимателей создавать ИИ-продукты и услуги, которые могли бы использовать всю эту инфраструктуру и приносить доход. Перенесемся в сегодняшний день: суммируя три года гипермасштабирования, Кан представил новую цифру расходов на ИИ-инфраструктуру в 2026 году: $1,5 трлн (около 120 трлн рублей).

В целом, по его расчетам, ИИ-индустрии придется заработать $3 трлн (около 240 трлн рублей), чтобы оправдать все эти затраты на чипы и другие расходы на центры обработки данных. И это, вероятно, заниженная оценка — растущие затраты на память и все более широкое использование экзотических или специализированных для вывода (inference) чипов увеличат эту цифру. «В последнее время, — пишет он, — требуемая выручка на гигаватт капитальных затрат резко возросла из-за этих узких мест и растущей стоимости строительства».

С другой стороны, по оценкам, Anthropic достигла $60 млрд годового рекуррентного дохода (ARR) (около 4,8 трлн рублей), в то время как OpenAI, как сообщается, заработала $13 млрд (около 1,04 трлн рублей) в 2025 году (хотя в ноябре 2025 года компания заявляла о $20 млрд ARR) и, предположительно, зарабатывает больше в этом году. Однако очевидно, что разрыв еще предстоит сократить.

За этим разрывом следит Торстен Слок, главный экономист гигантской управляющей компании Apollo. В недавней заметке он указывает, что гиперскейлеры — Google, Meta, Microsoft и Amazon — прогнозируют массовое ускорение роста свободного денежного потока в 2028 году. То есть они ожидают увидеть отдачу от всех тех чипов, которые они купили.

Image Credits:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo

А что, если этого не произойдет? Слок отмечает риск, который мы сейчас наблюдаем в сфере использования ИИ: все больше организаций переходят на более дешевые модели с открытым весом, часто китайские, а не созданные ведущими лабораториями, и в целом цены на токены падают. Последняя модель OpenAI, по словам генерального директора Сэма Альтмана, на 54% более эффективна по токенам при выполнении задач по кодингу. Это хорошо для пользователей, обеспокоенных стоимостью своих ИИ-агентов, но может быть плохо для компаний, строящих «фабрики токенов», если пользователи не начнут резко увеличивать общее потребление токенов именно у них.

Image Credits:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo

Слок опасается, что если гиперскейлеры не достигнут своих целей по денежному потоку, реакция рынка может быть суровой — «поскольку так многое зависит от столь немногих имен, — пишет он, — более медленная окупаемость станет не просто проблемой сектора, а рискует ввергнуть экономику в рецессию, а индекс S&P 500 — в коррекцию».

Просто имейте это в виду, пока вы направляете своих ИИ-агентов к более дешевым токенам.

* Meta, Facebook и Instagram запрещены в России.