Превзошли ожидания
Несмотря на опасения экспертов, что ИИ-бум в скором времени повторит знаменитый крах доткомов в начале 2000-х, технологии искусственного интеллекта остаются одним из главных драйверов роста на рынке акций. Ожидается, что совокупные расходы крупных технологических компаний на искусственный интеллект в 2026 году превысят $725 млрд, что на $125 млрд выше прежнего прогноза и на 77% больше, чем было потрачено в прошлом году.
Если посмотреть на последние квартальные отчеты IT-корпораций, в этом есть смысл: активное использование ИИ обеспечивает рост выручки сервисов облачных вычислений. Amazon и Microsoft сообщили об увеличении этого показателя на 28 и 40% соответственно, но лучший результат показала Alphabet — выручка от Google Cloud увеличилась в I квартале 2026-го на 63%. При этом общая выручка выросла на 22%, до $110 млрд. Оба результата превысили прогноз инвесторов, что привело к росту акций компании сразу на 10%. Портфель заказов компании на облачные услуги достиг $460 млрд, что примерно вдвое больше, чем $240 млрд, о которых сообщалось на конец 2025 года.
С другой стороны, подорожавшее «железо» для центров обработки данных тоже привело к росту затрат IT-гигантов. К примеру, из $190 млрд, которые Microsoft потратит в этом году на ИИ-инфраструктуру, $25 млрд приходится на рост стоимости таких компонентов, как чипы и память. Meta (компания признана экстремистской и запрещена в России) уже повысила прогноз капитальных затрат на этот год на $10 млрд, пообещав потратить $145 млрд. В качестве причин были названы рост цен на компоненты, особенно на память, а также усиление конкуренции за землю, электроэнергию и квалифицированных рабочих, необходимых для строительства центров обработки данных (ЦОД). В лидерах же по расходам на ИИ Amazon, который планирует потратить $200 млрд.
Новый дефицит
Последние годы вычислительные мощности были главным ограничивающим фактором при обучении и обслуживании больших языковых моделей (LLM). Преимущество было у того, кто мог получить достаточное количество передовых ИИ-ускорителей Nvidia. Это вызвало взрывной рост акций компании и сделало ее главным бенефициаром нового этапа развития ИИ. Но этот этап подходит к концу. Дефицит вычислительных мощностей сменяется другим дефицитом. По словам генерального директора компании Astera Labs Джитендры Мохана, «все чаще узкое место смещается от вычислительных мощностей к возможностям подключения».
Инфраструктура, создаваемая основными игроками рынка, требует, чтобы ИИ-ускорители взаимодействовали друг с другом на таких скоростях, которые не может обеспечить традиционное подключение в ЦОД. Не хватает связующих звеньев, позволяющих вычислительным системам из тысяч ускорителей работать согласованно. Компании из этого сегмента, такие как Astera Labs, уже ощущают рост спроса на свои продукты. Amazon планирует потратить на чипы Astera больше, чем вся выручка Astera Labs за последний год.
Работающие в этой и смежной сферах Marvell, Broadcom, Credo и Lumentum тоже активно растут. Broadcom заключила долгосрочные соглашения с Google и Anthropic на поставку специализированных ИИ-чипов, а также расширила сотрудничество с Meta по разработке ускорителей MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) следующего поколения по техпроцессу 2 нм.
Выручка Broadcom от ИИ-чипов в I квартале 2026 финансового года выросла на 106%, достигнув $8,4 млрд. Marvell Technology также отчиталась о росте выручки до рекордных $8,2 млрд, а основным драйвером роста стал сегмент дата-центров. Заработки Credo Technology подскочили на 273%, до $491 млн, благодаря спросу на активные электрические кабели и оптические DSP. Новое семейство полупроводниковых решений OmniConnect Weaver предназначено для устранения задержек при передаче данных между памятью и процессором. Технология позволяет подключать более доступную и дешевую память LPDDR5X вместо дорогой и дефицитной HBM, достигая при этом в 30 раз большей плотности.
У компании Lumentum последний финансовый квартал тоже получился на редкость успешным — квартальная выручка $808,4 млн, рост примерно на 90% год к году. Кроме того, в марте 2026 года Nvidia инвестировала $2 млрд в Lumentum для расширения мощностей и совместной разработки оптики следующего поколения для ИИ-инфраструктуры. Портфель заказов на оптические коммутаторы превысил $400 млн.
Неустойчивая прибыль
При этом ситуация, когда в одну бурно развивающуюся отрасль за один год силами лишь четырех компаний инвестируется более $700 млрд, несет за собой определенные риски. По данным International Energy Agency, к 2027 году энергопотребление дата-центров может удвоиться. Это приводит к росту выброса углекислого газа, ведь далеко не вся энергия производится из возобновляемых источников. Кроме этого, ЦОД из-за своего огромного потребления энергии создают нагрузку на энергетическую инфраструктуру: в отдельных странах уже вводятся ограничения на подключение новых центров. Подобные меры могут сказаться и на планах технологических гигантов.
Другой потенциальной проблемой становится огромное потребление воды. ЦОД часто используют испарительное охлаждение и жидкостные системы — потребность может исчисляться миллионами литров воды в день. Возникает очевидное препятствие для развития ИИ-кластеров в регионах с засушливым климатом.
В отличие от предыдущих технологических циклов, где основная добавленная стоимость концентрировалась в софте и платформах, нынешняя инновационная волна возвращает фокус к «тяжелой» экономике — энергии, металлам, оборудованию и инженерной инфраструктуре. По сути, рынок наблюдает формирование нового инвестиционного контура, в котором лидерами становятся не только разработчики моделей, но и поставщики критических компонентов: от производителей ускорителей вроде Nvidia до игроков памяти и накопителей — Micron Technology и Samsung Electronics, а также производителей сетевого оборудования и оптики, таких как Broadcom и Lumentum.
Не менее важный слой — энергетика и инфраструктура. Рост плотности вычислений делает электроэнергию ключевым ограничителем масштабирования ИИ. Это выводит в число бенефициаров как традиционные компании-поставщики вроде NextEra Energy, так и производителей энергетического и промышленного оборудования, например Siemens Energy и General Electric. Параллельно растет значение строительных и инжиниринговых подрядчиков, операторов дата-центров и инвестфондов недвижимости вроде Equinix и Digital Realty, обеспечивающих физическую базу для размещения вычислительных мощностей.
Отдельный риск, который все чаще фигурирует в дискуссиях инвесторов, связан с тем, что весь этот масштабный инфраструктурный контур строится под ожидания взрывного спроса на ИИ-сервисы, в то время как их способность генерировать сопоставимый денежный поток остается не до конца доказанной. В отличие от облачных сервисов предыдущего цикла, где модель монетизации была относительно прозрачной, экономика генеративного ИИ пока характеризуется высокой стоимостью вычислений и неустойчивым потоком прибыли. Это создает риск рассинхронизации: капитальные затраты фиксируются уже сейчас, а выручка может формироваться медленнее или в меньшем объеме. В таком сценарии часть инфраструктуры рискует оказаться недозагруженной, а доходность инвестиций — ниже ожиданий, что неизбежно усилит волатильность и приведет к перераспределению капитала внутри сектора.
Тем не менее внедрение ИИ становится уже не только программной, но и промышленной революцией. Следующий этап роста будет зависеть не только от качества моделей, но и от способности экономики построить физическую базу для их работы. Для инвесторов это означает, что ставка на ИИ все меньше сводится к выбору одной компании-победителя. Ключевым становится понимание всей инфраструктурной цепочки и узких мест, где в ближайшие годы может концентрироваться прибыль.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора