По расчетам Goldman Sachs, шести крупнейшим IT-гигантам потребуется заработать дополнительно 1,42 трлн долларов в 2028-2030 годах на ставке на искусственный интеллект, чтобы обеспечить 15% ROIC.

По сообщениям «Zhihui Finance APP», Goldman Sachs недавно опубликовал исследовательский отчет по технологической отрасли США, в котором были рассчитаны необходимые размеры AI-экономики для обоснования разумности ROIC капитальных вложений крупнейших облачных провайдеров в масштабируемые AI-мощности, а также рассмотрен основной спорный вопрос на рынке: смогут ли крупнейшие облачные компании США, инвестируя огромные суммы в AI-вычисления, получить адекватную отдачу от капитальных затрат в будущем. В отчете построена количественная оценочная рамка и проведено стресс-тестирование доходности AI-инвестиций в 2026-2027 годах для Google, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle и SpaceX, чтобы предложить эталонные ориентиры прибыльности инвестиций в инфраструктуру AI.

По мнению Goldman Sachs, в условиях резкого роста потребления Token в больших моделях и, как следствие, увеличения спроса на вычислительные мощности, капитализация крупнейших облачных компаний США претерпевает существенные изменения, чтобы адаптироваться к революции в отрасли на уровне вычислений. С одной стороны, волна крупномасштабных инвестиций обусловлена реальными сигналами рыночного спроса (на рынке наблюдается дефицит предложения), а с другой - необходимостью удовлетворить запросы ключевых клиентов в вычислительных ресурсах в будущем.

Анализируя рынок в этом году, особенно учитывая только что завершившийся отчетный сезон за второй квартал, можно отметить, что понимание этой темы значительно углубилось. По итогам отчетности и заявлений руководства, среди инвесторов сложились два ключевых консенсуса:

(a) Крупнейшие облачные компании могут рассчитывать на значительную, а иногда и превышающую ожидания, отдачу от инвестиций за счет дополнительной выручки и операционного денежного потока, используя капитальные вложения 2023-2025 годов;

(b) Из-за нехватки вычислительных мощностей и ускоряющегося спроса инвесторов, облачные провайдеры запускают новый цикл капиталовложений на 2026-2027 годы, а текущие цены на услуги вычислительных мощностей существенно выше долгосрочного базового уровня, предполагаемого аналитиками Goldman Sachs.

Поэтому за последние месяцы фокус рыночных споров сместился к более долгосрочным вопросам: какие инвестиционные доходы принесет нынешний раунд капиталовложений 2026-2027 годов в период с 2028 по 2030 годы? Может ли ROIC по предыдущим инвестициям служить эталоном для будущих вложений?

В своем отчете Goldman Sachs представил аналитическую модель, рассчитывая, какой объем рынка нужен AI-экономике, чтобы достижения базовой ставки возврата на инвестиции (ROIC) при текущем уровне капиталовложений крупнейших облачных провайдеров США. Ключевой вопрос анализа — какой порог доходов необходимо достичь, чтобы вторая волна инвестиций (2026-2027 годы) в AI-вычисления у крупнейших облачных компаний США обеспечила годовой ROIC на уровне 15%?

Исходя из ряда допущений: вложения в расчетную мощность 1 ГВт (GW) в среднем составляют около $42 млрд; 70% капитальных затрат направляется на аппаратное обеспечение мощностей, 30% — на инфраструктуру дата-центров; используется консервативная схема амортизации, с учетом постоянных операционных расходов и других факторов. Согласно расчетам, шести крупнейшим облачным компаниям США (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle, SpaceX) потребуется суммарно сгенерировать около $1,42 трлн дохода за 2028-2030 годы (что эквивалентно $11,6 млрд дохода в год на каждый ГВт мощности), чтобы преодолеть 15% порог ROIC.

Хотя резкое увеличение капитальных расходов в краткосрочной перспективе оказывает давление на текущую прибыльность (что сказывается на финансовых результатах за короткий период), Goldman Sachs считает, что этот инвестиционный цикл обладает привлекательным уровнем ROIC и отдача проявится в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Иными словами, давление на прибыль в краткосрочном периоде — естественный результат масштабных заблаговременных инвестиций и не означает, что у бизнес-модели AI изначально имеются структурные недостатки.

В предыдущих отчетах Goldman Sachs, посвящённых экономике Token, развитию потребительского AI и корпоративных AI-направлений, уже было показано: смена долей рынка и снижение стоимости одного Token, напротив, способствуют повышению проникновения AI, расширяя прикладные сценарии как среди потребителей, так и в корпоративном сегменте. Текущий фокус рынка — трансформация лидирующих разработчиков базовых моделей, включая динамику долей рынка и ценовую политику вычислительных услуг в сравнении с открытыми моделями. Однако сам Goldman Sachs считает, что именно соотношение цена-качество вычислительных мощностей определяет общий масштаб и границы роста AI-экономики.

Различные интеллектуальные агенты на рынке, обладающие разными уровнями возможностей, выстраиваются вдоль кривой цена-качество и смогут раскрыть широкий спектр сценариев — от «коммодитизированного, дешёвого интеллекта» (с высокой дефляцией цен) до продвинутых решений с устойчивой ценовой политикой, что в целом поддержит текущие капитальные вложения в инфраструктуру облачных AI-провайдеров.

Короче говоря, не каждый Token даёт одинаковый коммерческий эффект, и не каждое капитальное вложение приносит одинаковую отдачу. Тем не менее, принимая в расчёт огромный потенциал рынка на горизонте 3-5 лет, Goldman Sachs по-прежнему считает, что капиталовложения, реализуемые в ближайшие 18 месяцев, смогут в целом обеспечить высокую прибыльность.

Это также подтверждается на технологической конференции Communacopia Goldman Sachs, где участвовавшие компании передали три основных сигнала:

(a) Индустрия перешла от стадии экспериментов и тестов к этапу реального внедрения AI;(b) отдача от повышения эффективности и ускорение цикла обновления продуктов растет;(c) компании меняют фокус с простой гонки наращивания потребления Token на оптимизацию соотношения вложений и отдачи по Token, что улучшает уровень доходности компаний и свидетельствует о дальнейшем росте проникновения AI в корпоративном секторе (а это напрямую увеличивает выручку облачных провайдеров и прибыль от предыдущих инвестиций).

Кроме того, недавно официально анонсировано несколько AI-продуктов для конечных пользователей (особенно выделяется Muse от Meta), и потребительский AI переживает смену парадигмы — от диалоговых интерфейсов к платформам, управляемым интеллектуальными агентами, способными выполнять действия. Масштабирование подобных платформ (в будущем, вероятно, другие крупные компании тоже запустят свои AI-платформы для потребителей) повысит долгосрочный спрос на вычисления; сопутствующие модели монетизации тоже будут последовательно реализованы, включая подписки, рекламу, электронную коммерцию и другие каналы. Причём границы между этими бизнес-моделями продолжают размываться, что станет ключевым драйвером роста доходов в будущем.