Пузырь искусственного интеллекта выкачивает капитал из других рынков, включая золото

Эта мобилизация капитала происходит в тот момент, когда на кредитном рынке начинают проявляться признаки напряжения. Спреды по займам для наиболее рискованных заемщиков растут, кредиторы становятся более разборчивыми, а поставщики облачных услуг нового типа — которым приходится постоянно финансировать закупки графических процессоров (GPU) и строительство дата-центров — сталкиваются с ухудшением условий привлечения средств.

На протяжении нескольких лет инвесторы финансировали своего рода обещание: искусственный интеллект трансформирует мировую экономику и принесет достаточно дохода, чтобы сделать инвестиции в инфраструктуру беспрецедентного масштаба прибыльными.

Однако все более актуальным становится вопрос: кто оплатит всю эту инфраструктуру и, главное, когда? Взрывной рост спроса на вычислительные мощности вовсе не обязательно означает соразмерный рост денежных потоков.

В настоящее время внимания заслуживают четыре риска.

«Закольцованное» финансирование скрывает реальный уровень спроса

Взаимосвязи между производителями чипов, гиперскейлерами (крупнейшими облачными провайдерами), разработчиками моделей ИИ и операторами дата-центров становятся все более сложными. Эти компании одновременно выступают в ролях поставщиков, клиентов и инвесторов, а порой даже берут на себя функции гарантов по обязательствам своих партнеров.

Механизм прост: производитель графических процессоров (GPU) инвестирует средства в облачного провайдера, который затем использует этот капитал для закупки оборудования у того же производителя. В результате поставщик фиксирует продажу, а его клиент отчитывается об увеличении своих мощностей.

Подобные сделки могут быть вполне законными. Однако возникает вопрос: какая часть спроса действительно исходит от независимых конечных потребителей, а какая — зависит от финансирования, предоставленного самими поставщиками?

Нечто подобное мы наблюдали во время «пузыря» в телекоммуникационном секторе в 2000 году, когда производители оборудования финансировали операторов, приобретавших их продукцию. Пока капитал продолжает поступать, система функционирует. Но как только доступ к кредитным ресурсам ограничивается, проблемы могут стремительно распространиться по всей цепочке.

Обязательства по закупке вычислительных мощностей, еще не отраженные в финансовых результатах

Перспективы IPO компании Anthropic дают весьма показательное представление об этой проблеме.

По состоянию на 30 июня 2026 года компания заявила о минимальных обязательствах по закупке вычислительных мощностей на сумму $265,6 млрд долларов, в то время как объем законтрактованной, но еще не признанной выручки составил лишь $10,8 млрд долларов.

Эти цифры нельзя сравнивать напрямую: обязательства по закупкам рассчитаны на несколько лет, а в отчетные договорные обязательства включена не вся будущая выручка. Тем не менее, такая асимметрия весьма показательна.

Anthropic взяла на себя обязательства по приобретению значительных вычислительных мощностей — зачастую на очень длительные сроки, — тогда как выручка, необходимая для того, чтобы эти обязательства стали прибыльными, в значительной степени зависит от будущего спроса со стороны клиентов.

Поскольку часть этой инфраструктуры еще не доступна, связанные с ней затраты пока не отражены в операционных расходах. Благодаря этому Anthropic может демонстрировать впечатляющее улучшение текущей маржинальности, даже несмотря на то, что в будущем компании предстоят масштабные расходы.

Сам по себе такой подход к бухгалтерскому учету не является нарушением. Однако он делает экстраполяцию текущих показателей прибыльности на будущие периоды крайне рискованной.

Ситуация может усугубиться, если цены на вычислительные мощности снизятся или клиенты предпочтут перейти на модели конкурентов.

Спрос стремительно растет — но где же отдача в виде денежных потоков?

Пожалуй, это самый недооцененный риск.

Потребление токенов растет невероятными темпами — прежде всего благодаря разработчикам, создателям контента и активным пользователям, которые отправляют все больше запросов и запускают сразу несколько агентов.

Однако эти клиенты крайне чувствительны к цене и практически не привязаны к какой-то одной модели. Разработчик может легко переключиться с Claude на DeepSeek или Qwen, как только их производительность сравняется, а стоимость станет более привлекательной.

При этом основным драйвером роста, на который рассчитывает индустрия, остается массовое внедрение ИИ в крупных корпорациях.

И именно здесь процесс развертывания технологий идет гораздо медленнее, чем ожидалось.

Более половины компаний из списка Fortune 500 тратят на использование моделей Anthropic не менее $100.000 долларов в год — что в среднем составляет менее 0,1% от их общих расходов.

Такой уровень проникновения на рынок вызвал немалый энтузиазм. Но $100.000 долларов в год — это всего лишь около $8.300 долларов в месяц. Для транснациональной корпорации достижение такой отметки вовсе не означает, что ИИ внедрен в промышленных масштабах.

Скорее всего, речь идет лишь о работе нескольких команд разработчиков, приобретении профессиональных лицензий или реализации пилотных проектов. Конечно, некоторые компании тратят гораздо больше, но озвученный показатель не дает представления о реальном масштабе автоматизации.

Использование ИИ-помощников (вроде Copilot) для написания электронных писем или составления резюме встреч — это совсем не то же самое, что передача целых бизнес-процессов под управление автономных агентов.

Интеграция ИИ в ИТ-системы, решение вопросов безопасности, управление правами доступа и определение ответственности за принимаемые решения делают этот процесс трансформации гораздо более сложным, чем предполагалось изначально.

Сегодня инвестиции в инфраструктуру осуществляются в расчете на массовое внедрение ИИ в корпоративном секторе — однако в ожидаемых масштабах этого пока не произошло.

И если этот драйвер роста не проявит себя в ближайшие три-четыре года, некоторые участники рынка могут столкнуться с финансовыми трудностями задолго до того, как начнут получать реальную выгоду.

Технологическая конкуренция создает прямую угрозу для маржинальности

Четвертый риск заключается в том, что модели искусственного интеллекта могут превратиться в стандартный, массовый продукт (коммодитизироваться).

Модели с открытым исходным кодом, такие как DeepSeek, Qwen и другие, стремительно развиваются, а оптимизация программного обеспечения позволяет обрабатывать все больше токенов с использованием того же объема аппаратных ресурсов.

Появляются и гибридные архитектуры: небольшие модели работают локально, а для решения более сложных задач система при необходимости обращается к крупным моделям, размещенным в облаке.

На мой взгляд, этот сдвиг способен коренным образом изменить экономику сектора.

Представьте себе персональные компьютеры, в которые изначально встроен ИИ-агент, способный выполнять большинство повседневных задач локально. Пользователям больше не придется оформлять множество подписок на сервисы американских ИИ-лабораторий — они смогут использовать открытые модели, а к удаленному API обращаться лишь в тех случаях, когда задача оказывается слишком сложной.

Таким образом, спрос на ИИ может продолжать расти, при этом потребность в централизованных вычислительных мощностях не обязательно будет увеличиваться пропорционально.

Следовательно, наиболее дестабилизирующим фактором является не технологический провал ИИ, а, напротив, его коммерческий успех в условиях, когда стоимость вычислительных ресурсов падает гораздо быстрее, чем растут объемы их использования.

Это напоминает ситуацию в телекоммуникационной отрасли после 2000 года: интернет-трафик стремительно увеличивался, однако доходы от него оказались недостаточными, чтобы сделать созданную инфраструктуру рентабельной.

Кредитный рынок начинает давать трещины — на помощь приходит фондовый рынок.

На фоне ухудшения ситуации на кредитном рынке эти четыре риска приобретают новый масштаб.

Мы уже обсуждали расширение кредитных спредов в США. Напряженность, которая поначалу затрагивала лишь облигации с рейтингом CCC, теперь начинает распространяться и на эмитентов с рейтингом B.

Такое развитие событий вызывает особую тревогу у «необлачных» (neocloud) провайдеров с высокой долговой нагрузкой. Когда оператору приходится платить 15% или более за финансирование своего оборудования, получение адекватной отдачи на капитал становится крайне сложной задачей.

Рынок облигаций не закрыт полностью, однако он становится все более избирательным и требует предоставления большего обеспечения.

В сложившихся условиях рынки акционерного капитала превращаются в важнейший источник финансирования для индустрии искусственного интеллекта.

И именно здесь ситуация становится по-настоящему интересной.

Чем выше поднимаются котировки акций, тем больше капитала могут привлечь компании, ограничивая при этом размытие долей существующих акционеров. Полученные средства позволяют им продолжать инвестировать, что, в свою очередь, поддерживает ожидания дальнейшего роста.

Мы вступаем в своего рода замкнутый цикл: эйфория на фондовом рынке перестает быть просто отражением перспектив ИИ — она постепенно становится одним из условий, необходимых для их финансирования.

В этом контексте следует рассматривать и планируемое IPO компании Anthropic. Ее рост впечатляет, но оценка стоимости компании должна будет оправдать колоссальные затраты на инфраструктуру и подтвердить способность компании удерживать свою долю рынка в долгосрочной перспективе.

Таким образом, значительная коррекция акций компаний, связанных с ИИ, может привести к последствиям, выходящим далеко за рамки убытков для самих акционеров: она способна поставить под угрозу финансирование, необходимое для дальнейшего расширения сектора.

Понедельник, 26 октября: $200 миллиардов долларов, привлеченные за один день

События понедельника, 26 октября, наглядно демонстрируют растущую зависимость этого сектора от рынков капитала.

Практически одновременно было объявлено о трех крупных сделках (или уточнены их детали).

Компания Meta представила программу финансирования объемом до $97,5 млрд, сочетающую выпуск ценных бумаг и другие финансовые операции. Такие компании, как Nvidia, AMD и Broadcom, выразили заинтересованность в участии на общую сумму $5 млрд, хотя на данном этапе твердых обязательств принято не было.

Anthropic и Broadcom анонсировали схему финансирования в размере $63 млрд, предназначенную для развертывания новых вычислительных мощностей. Структура сделки включает $43,5 млрд в виде приоритетного долга и $19,5 млрд — в виде субординированного долга, при этом Broadcom выступает гарантом остаточной стоимости определенного оборудования.

Тем временем SpaceX и Apollo заключили соглашение на сумму около $40 млрд для финансирования приобретения и лизинга графических процессоров (GPU) компании Nvidia.

В совокупности было объявлено о планируемом или рассматриваемом финансировании на общую сумму около $200,5 млрд.

Это не означает, что $200 млрд наличных средств будут немедленно влиты в систему. Указанные цифры включают потенциальный выпуск ценных бумаг, финансовые обязательства и сделки, реализация которых может растянуться на несколько лет.

Однако сам факт того, что все это происходит одновременно, весьма показателен.

Производители чипов берут на себя роль инвесторов или поручителей. Фонды частного кредитования финансируют закупку оборудования. Банки создают специализированные инвестиционные структуры. А рынки акционерного капитала вынуждены покрывать растущие потребности в финансировании.

Индустрии искусственного интеллекта теперь приходится мобилизовать колоссальные средства для поддержания роста, конечная рентабельность которого пока остается под большим вопросом.

Ситуация в точности напоминает события конца эпохи «пузыря доткомов» в телекоммуникационном секторе: происходит подлинная технологическая революция, однако она требует инвестиций, финансирование которых становится все более сложным и дорогостоящим.

«Пузырь» в сфере искусственного интеллекта подпитывается эйфорией на фондовом рынке, а расплачивается за это золото

Пожалуй, наиболее примечательным моментом является реакция рынка. Несмотря на напряженность на кредитных рынках и вопросы относительно рентабельности инфраструктурных проектов, оценки стоимости технологических компаний остаются чрезвычайно высокими.

Более того, сами эти оценки превращаются в инструмент финансирования.

Мы наблюдаем исключительную концентрацию капитала в сфере искусственного интеллекта — в ущерб многим другим секторам. Компаниям с малой капитализацией, промышленным предприятиям и горнодобывающим компаниям становится все труднее на постоянной основе привлекать инвесторов.

ИИ превратился в гигантский «пылесос» для капитала.

Такая концентрация потоков капитала затрагивает и рынок драгоценных металлов.

Золото остается уязвимым к перераспределению портфелей инвесторами, вызванному потребностью в ликвидности — особенно когда финансовое напряжение вынуждает их сокращать кредитное плечо. В этих условиях устойчивые закупки со стороны центральных банков обеспечивают необходимую структурную поддержку, хотя они и не являются единственным фактором, поддерживающим котировки металла.

Особенно показательно отставание серебра от золота. В отличие от золота, серебро не пользуется сопоставимым спросом со стороны центральных банков. Его рынок меньше, отличается более высокой волатильностью и сильнее зависит от перспектив промышленной активности.

Таким образом, это расхождение можно рассматривать как один из признаков того, что инвесторы в настоящее время отдают предпочтение ликвидности и наиболее защитным активам.

Акции горнодобывающих компаний страдают в таких условиях еще сильнее. Они сочетают в себе зависимость от цен на металлы с чувствительностью к стоимости капитала, а также сталкиваются с нежеланием инвесторов вкладываться в секторы, которые не имеют прямого отношения к эйфории вокруг искусственного интеллекта (ИИ).

В результате мы наблюдаем поразительный парадокс: сотни миллиардов продолжают направляться на финансирование инфраструктуры, будущие доходы от которой остаются неопределенными, в то время как компании, обладающие реальными активами — а зачастую и значительными денежными потоками, — испытывают трудности с привлечением капитала.

Этот дисбаланс может сохраняться еще некоторое время. Однако он ставит принципиальный вопрос о том, как в настоящее время распределяются мировые сбережения.

Возможно, мы вступили в фазу, когда для дальнейшего финансирования расширения «пузыря» ИИ требуются все более высокие оценки стоимости активов.

И если эта динамика изменится на противоположную, последствия могут выйти далеко за пределы технологического сектора.

Тогда возникнет вопрос: куда направится капитал, который прежде питал это расширение?

Реальные активы, сырьевые товары и компании, способные генерировать значительные денежные потоки, могут вновь занять гораздо более заметное место в портфелях инвесторов.

Пока что этот «вакуум капитала» продолжает существовать. Но чем сильнее финансирование сферы ИИ зависит от эйфории на фондовом рынке, тем уязвимее становится вся система перед лицом простой утраты доверия.