Samsung Electronics и Alphabet в июле сообщили о рекордных квартальных результатах, но их акции резко упали из‑за опасений инвесторов относительно того, как масштабные траты Big Tech на ИИ‑инфраструктуру повлияют на спрос на полупроводники. Samsung Electronics объявила операционную прибыль за 2 квартал в размере 89,4 трлн вон 7 июля, превысив ожидания рынка в 85–86 трлн вон, однако ее акции в тот же день упали почти на 7% — инвесторы опасались возможного сокращения заказов со стороны клиентов Big Tech в США в ближайшие годы. Акции Alphabet снизились более чем на 6% 23 июля, несмотря на то, что выручка Google Cloud выросла на 82% в годовом выражении до $24,8 млрд, а доходы от поисковой рекламы — на 17%, после того как компания сообщила, что потратила на capex во 2 квартале $44,9 млрд, получив при этом лишь $39,1 млрд операционного денежного потока — это первый отрицательный квартал по свободному денежному потоку с момента IPO компании в 2004 году. Разные реакции объясняются общей тревогой: смогут ли компании Big Tech поддерживать колоссальные инвестиции в ИИ‑датацентры, одновременно обеспечивая достаточную отдачу, ведь именно это напрямую влияет на будущие заказы Samsung и SK Hynix на чипы HBM (high-bandwidth memory). Развертывание ИИ‑инфраструктуры требует постоянного реинвестирования по мере роста использования: каждый новый запрос пользователя предполагает дополнительную вычислительную мощность GPU, а также мощности по питанию и охлаждению — структура затрат принципиально иная, чем в традиционном бизнесе поиска и ПО, где предельные затраты оставались относительно стабильными по мере расширения пользовательских баз.
Samsung Electronics сталкивается с опасениями по сокращению заказов, а Google — с риском истощения кэша
Падение акций Samsung Electronics отражало опасения инвесторов, что сокращение серверных заказов со стороны Big Tech в ближайшие годы может снизить выручку от чипов памяти, несмотря на сильную прибыль текущего квартала. Если графики строительства датацентров сдвинутся, заказы на GPU NVIDIA уменьшатся, а это, в свою очередь, отодвинет закупки HBM, которые идут в эти GPU. Инвесторы уделяли первоочередное внимание видимости заказов по памяти на 2027 год, а не силе результатов 2 квартала 2024 года.
Для Google рост capex означает отток денежных средств, а не возможность заработать на выручке. Хотя более высокие инвестиции могут расширить спрос на HBM, что пойдет на пользу Samsung и SK Hynix, capex, превышающий операционный денежный поток, истощает денежные резервы Google. Google повысила прогноз capex на 2024 год с $180–190 млрд до $195–205 млрд и указала, что в следующем году расходы будут выше, чем в этом. Capex компании во 2 квартале в $44,9 млрд превысил $39,1 млрд операционного денежного потока, обеспечив первый отрицательный квартал по свободному денежному потоку с момента выхода на публичный рынок в 2004 году.
Рост использования ИИ ведет к пропорциональному росту спроса на полупроводники
Отрицательный свободный денежный поток Google на фоне всплеска выручки от ИИ связан со структурой затрат генеративного ИИ. Генеративный ИИ требует дополнительных ресурсов — полупроводников и электроэнергии — на каждый дополнительный прирост использования. Бизнес‑модель похожа на ресторан, который должен расширять мощность своей кухни каждый раз, когда растет поток клиентов: рост заказов увеличивает выручку, но при этом требует реинвестиций в мощности кухни и оборудование, чтобы обслуживать дополнительных клиентов.
Традиционные поисковые и софтверные бизнесы работали иначе. Google обслуживал миллиарды пользователей, привязывая рекламу к своей поисковой системе, а Microsoft продавала готовое ПО множеству предприятий. Расширение базы пользователей не приводило к столь быстрому росту затрат, как рост выручки. Генеративный ИИ, напротив, включает GPU и AI‑ускорители на каждый пользовательский запрос. Чем больше вопросов, тем больше нужно серверов, электроэнергии и инфраструктуры охлаждения. Даже после завершения запросов объекты продолжают нести расходы на электроэнергию, затраты на обслуживание и потребность в замене GPU в течение нескольких лет.
Когда capex превышает операционный денежный поток, компаниям Big Tech приходится задействовать денежные резервы или выпускать корпоративные облигации и акции, чтобы финансировать операции. Приобретенные GPU и датацентры затем отражаются как амортизационные расходы, которые снижают операционную прибыль. После запуска ChatGPT в ноябре 2022 года приоритетом стала закупка GPU, поскольку риск задержки развертывания серверов мог стоить компании потери клиентов на ИИ‑сервисы в пользу конкурирующих облачных провайдеров. Теперь, когда компании Big Tech генерируют выручку благодаря AI‑рекламе, подпискам и платежам за облачное использование, им нужно не только наращивать продажи, но и обеспечивать положительный свободный денежный поток после capex.
Отчеты Microsoft, Meta и Amazon запланированы на этой неделе
Отрицательный свободный денежный поток Google на фоне роста выручки от ИИ повысил значимость результатов этой недели Microsoft, Meta и Amazon. Microsoft и Meta публикуют отчетность утром 30 июля по корейскому времени, а Amazon — утром 31 июля. Три компании монетизируют ИИ через разные бизнес‑модели.
FAQ
Q: Почему акции Samsung Electronics упали на 7% 7 июля, несмотря на рекордную операционную прибыль за 2 квартал в 89,4 трлн вон?
A: Инвесторы опасались, что если US Big Tech компании сократят серверные заказы в ближайшие годы, выручка Samsung от чипов памяти может снизиться независимо от сильных результатов текущего квартала. Задержки строительства датацентров уменьшили бы заказы на GPU NVIDIA и сдвинули бы графики закупок HBM.
Q: Как свободный денежный поток Google за 2 квартал 2024 года впервые стал отрицательным с момента IPO компании в 2004 году?
A: Во 2 квартале Google получила $39,1 млрд операционного денежного потока, но потратила $44,9 млрд на capex, в результате чего свободный денежный поток стал отрицательным. Компания повысила прогноз capex на 2024 год до $195–205 млрд и указала, что расходы следующего года будут еще выше.
Q: Почему генеративный ИИ требует пропорционально увеличивать инвестиции в полупроводники по мере роста использования?
A: В отличие от традиционного поиска и ПО, где предельные затраты оставались относительно стабильными, генеративный ИИ включает GPU и AI‑ускорители на каждый пользовательский запрос. Больше вопросов требует дополнительных серверов, электроэнергии и инфраструктуры охлаждения, а также постоянно растущих затрат на электроэнергию, обслуживание и замену GPU в течение нескольких лет.
