Исследование: глобальный квартальный доход AI впервые превысил стоимость амортизации, но инфраструктурные обязательства на сумму 850 миллиардов ждут окупаемости.

Согласно Bloomberg, 25 июня, исследовательская организация Exponential View проанализировала данные о расходах на ИИ более чем 1000 компаний и пришла к выводу: в первом квартале 2026 года глобальная выручка от ИИ (исключая Китай) достигла 25 миллиардов долларов, впервые превысив затраты на амортизацию в 21 миллиард долларов за тот же период. Однако обязательства по инфраструктуре на сумму 850 миллиардов долларов ждут окупаемости.

Уязвимость шестилетней амортизации: если срок службы GPU сократится, базовая линия в 21 миллиард долларов сдвинется вверх

Технологические и облачные компании в настоящее время обычно распределяют стоимость оборудования, такого как ИИ-чипы, на период около шести лет, что напрямую определяет ежеквартальные амортизационные отчисления. Базовая линия амортизации в 21 миллиард долларов от Exponential View полностью основана на этом шестилетнем предположении.

Если фактический срок службы GPU-кластеров окажется короче шести лет — например, из-за преждевременного устаревания оборудования при скачке производительности чипов следующего поколения, — амортизация ускорится, базовая линия в 21 миллиард долларов сместится вверх, и квартальная выручка в 25 миллиардов долларов вернётся от «превышения» к «недостижению».

В статье отмечается, что совместный ИИ-чип Jalapeno от OpenAI и Broadcom, как утверждается, обеспечивает экономию около 50% затрат по сравнению с существующими решениями на GPU и ожидается, что позднее в этом году он поступит в центры обработки данных таких партнёров, как Microsoft. Такая конкуренция со стороны предложения только начинается.

Потенциальное влияние низкозатратных моделей, таких как DeepSeek, на ценообразование ИИ-услуг

На стороне доходов часть пользователей уже начала переходить на более дешёвые или даже бесплатные китайские модели, такие как DeepSeek. Как только произойдет массовый переход корпоративных клиентов на недорогие модели, цены на ИИ-услуги гиперскейлеров будут вынуждены последовать за ними: даже при росте числа пользователей доход на одного пользователя может одновременно размываться, что снова затруднит удержание только что пересечённой линии амортизации.

Обязательства по инфраструктуре на 850 миллиардов долларов против квартальной выручки в 25 миллиардов долларов

Данные Bloomberg за тот же период показывают: обязательства Meta по новым арендам дата-центров достигли 79 миллиардов долларов; Microsoft — 41 миллиард долларов; совокупные будущие арендные обязательства всей облачной индустрии по дата-центрам составляют 850 миллиардов долларов.

Обязательства по инфраструктуре в 850 миллиардов долларов соответствуют квартальной выручке в 25 миллиардов долларов. Только по линии амортизации требуется устойчивое превышение в течение нескольких лет, чтобы эта волна строительства перешла в фазу реальной окупаемости. Вывод статьи: «Пересечение линии амортизации — это факт, но является ли он началом новой эры или временной цифрой, которой эта волна строительства сама себя успокаивает, покажут данные следующих нескольких кварталов».

Часто задаваемые вопросы

Что означает «затраты на амортизацию» и почему это сравнение имеет смысл?

Амортизация — это метод учёта, при котором крупные капитальные затраты (например, покупка GPU) распределяются на несколько периодов в течение срока их полезного использования. Сравнение с амортизационными затратами, а не с фактической суммой покупки, более точно отражает фактическое «потребление» капитала за период и является стандартным способом оценки того, начинают ли инвестиции окупаться. Превышение квартальной выручки от ИИ над амортизационными затратами означает, что с бухгалтерской точки зрения ИИ-бизнес начинает «покрывать» амортизацию уже вложенной инфраструктуры.

Разумно ли предположение о шестилетней амортизации?

Согласно статье, шесть лет — это общепринятый срок амортизации ИИ-оборудования, используемый технологическими и облачными компаниями, и является отраслевой практикой. Однако обновление ИИ-аппаратного обеспечения происходит очень быстро: если чипы следующего поколения значительно превзойдут существующие GPU через три-четыре года, фактический срок службы текущего оборудования может оказаться короче шести лет, что приведёт к более высоким фактическим затратам на амортизацию. Таким образом, шестилетнее предположение является одновременно текущим отраслевым стандартом и наибольшим источником неопределённости в результатах анализа.

Как чип Jalapeno от OpenAI влияет на это уравнение?

Согласно статье, Jalapeno — это собственный ИИ-чип, разработанный OpenAI совместно с Broadcom, который, как утверждается, обеспечивает экономию около 50% затрат по сравнению с существующими решениями на GPU. Ожидается, что позднее в этом году он поступит в центры обработки данных таких партнёров, как Microsoft. Широкое внедрение более эффективных и дешёвых чипов, с одной стороны, может снизить будущую базу амортизации (что выгодно для доходной стороны), а с другой — может ускорить преждевременное устаревание существующих GPU, увеличивая краткосрочное давление амортизации.