Не OpenAI, не Amazon: вот настоящий победитель сделки на 38 миллиардов долларов: Nvidia

Деньги на ветер ради будущего: почему OpenAI теряет ещё больше миллиардов, несмотря на миллиардные доходы

Сделка на 38 миллиардов долларов между OpenAI и Amazon Web Services — это гораздо больше, чем просто гигантское приобретение инфраструктуры. Это стратегический поворотный момент, безжалостно обнажающий тектонические сдвиги и глубокие противоречия глобальной революции искусственного интеллекта. За этой огромной суммой скрывается история компании, которая, несмотря на астрономическую оценку в 500 миллиардов долларов, оказалась в ловушке экономического парадокса: максимальная рыночная стоимость при минимальной операционной рентабельности. Эта сделка — продуманная попытка OpenAI освободиться от шаткой зависимости от своего основного партнера, Microsoft, и одновременно отчаянная попытка удовлетворить экспоненциально растущий спрос на вычислительные мощности, который грозит поглотить всю ее бизнес-модель.

Соглашение раскрывает сложную структуру власти, в которой каждый игрок преследует собственные цели: Amazon запускает стратегическое наверстывание в гонке облачных вычислений, в то время как реальным бенефициаром этой гонки вооружений, по всей видимости, является чип-гигант Nvidia, чьи технологии лежат в основе всего. Однако в основе всего лежит фундаментальный вопрос, напоминающий о крайностях прошлых технологических пузырей: смогут ли эти гигантские инвестиции — только OpenAI планирует расходы в размере 1,4 триллиона долларов — когда-либо окупиться за счёт реальных доходов? Таким образом, анализ этой сделки позволяет заглянуть в машинное отделение экономики ИИ, мир, зажатый между визионерскими ставками на будущее, экзистенциальными рисками и финансовой логикой, которая, кажется, испытывает границы рациональности.

Подходит для:

• Мания величия? Гиперрост в кредит: ставка OpenAI (ChatGPT) на 100 миллиардов долларов против экономической истории

Стратегическая реорганизация экономики облачной инфраструктуры – Когда зависимость становится стратегией: ставка в 38 миллиардов долларов на будущее искусственного интеллекта

Соглашение на 38 миллиардов долларов между OpenAI и Amazon Web Services означает нечто гораздо большее, чем просто контракт на закупки. Оно знаменует собой фундаментальный сдвиг в архитектуре глобальной технологической индустрии и обнажает шаткие зависимости, на которых зиждется вся революция искусственного интеллекта. Хотя на первый взгляд кажется, что OpenAI просто обеспечивает доступ к сотням тысяч графических процессоров Nvidia, при более внимательном рассмотрении обнаруживается сложная сеть стратегических расчётов, экзистенциальных рисков и финансовая логика, напоминающая о крайностях прошлых технологических пузырей.

Сделка раскрывает хрупкое положение компании, которая, несмотря на свою оценку в 300–500 млрд долларов и годовую выручку около 12 млрд долларов, работает со структурными убытками. С прогнозируемым сокращением капитала в размере 8 млрд долларов только в 2025 году и совокупными убытками, которые к 2028 году могут достичь, по оценкам, 44 млрд долларов, OpenAI оказывается в парадоксальной ситуации: максимальная рыночная оценка при минимальной операционной рентабельности.

Экономическая анатомия инфраструктурного кризиса

Фундаментальная проблема современного искусственного интеллекта проявляется в простом, но фундаментальном дисбалансе: потребности в ресурсах для обучения и эксплуатации больших языковых моделей растут экспоненциально, в то время как возможности монетизации растут линейно или даже остаются на прежнем уровне. OpenAI требует вычислительных мощностей для текущих и планируемых поколений моделей в масштабах, не поддающихся никакой исторической аналогии. Руководство компании планирует потратить в ближайшие годы в общей сложности 1,4 триллиона долларов на процессоры и инфраструктуру центров обработки данных.

Для наглядности: планируемые инвестиции превышают валовой внутренний продукт многих развитых стран. В отрасли оценивают стоимость одного центра обработки данных мощностью в один гигаватт примерно в 50 миллиардов долларов, причём 60–70% этой суммы приходится на специализированные полупроводники. OpenAI, имея целевую мощность в десять гигаватт, работает в масштабах, которые затмевают даже инвестиции в инфраструктуру таких признанных облачных гигантов, как Microsoft и Google.

Структура затрат выявляет ахиллесову пяту бизнес-модели: OpenAI тратит, по оценкам, от 60 до 80% своей выручки только на вычислительные мощности. При выручке в 13 миллиардов долларов это означает расходы на инфраструктуру в размере 10 миллиардов долларов, не говоря уже о значительных дополнительных расходах на персонал, исследования, разработки и операционные процессы. Даже при оптимистичных прогнозах роста остаётся под вопросом, обеспечит ли такая структура затрат устойчивую рентабельность и когда это произойдёт.

Подходит для:

• Стратегический экстренный вызов Nvidia – телефонный звонок на триллион долларов: ставка Nvidia на будущее OpenAI

Стратегия диверсификации как экзистенциальная необходимость

В этом контексте партнёрство с Amazon Web Services представляется не расширением, а стратегией выживания. До недавнего времени OpenAI находилась в тисках беспрецедентной зависимости от Microsoft. Редмондский софтверный гигант инвестировал в OpenAI в общей сложности 13 миллиардов долларов США с 2019 года, получив взамен не только значительную долю выручки, но и фактически исключительные права на облачную инфраструктуру.

Эта ситуация создала для OpenAI двойную уязвимость: с технологической точки зрения компания зависела от единственного источника инфраструктуры, что создавало узкие места при масштабировании. С экономической точки зрения, значительная часть выручки напрямую возвращалась Microsoft — первоначально 75% до полной окупаемости инвестиций, а впоследствии и 49% прибыли. Такая схема становилась всё более неустойчивой по мере того, как планы роста OpenAI становились всё более амбициозными.

Пересмотр условий партнёрства с Microsoft в октябре 2025 года действительно снял ограничения на облачные технологии, но также подчеркнул напряжённость отношений между двумя компаниями. Сообщения в СМИ о жалобах на антимонопольное законодательство и разногласиях по вопросам интеллектуальной собственности, вычислительных мощностей и структур управления подчёркивают хрупкость этих симбиотических отношений.

Новая стратегия основана на радикальной диверсификации. Помимо Amazon в качестве нового партнёра, OpenAI теперь имеет соглашения с Microsoft на 250 млрд долларов, Oracle на 300 млрд долларов, специализированным поставщиком CoreWeave на 22,4 млрд долларов, а также сотрудничает с Google Cloud, Nvidia, AMD и Broadcom. Хотя такая диверсификация снижает зависимость от отдельных компаний, она также создаёт новые сложности в организации различных инфраструктур и технологических стеков.

Перспектива Amazon: стратегическое преодоление отставания в облачной конкуренции

Для Amazon Web Services эта сделка представляет собой стратегический прорыв на всё более конкурентном рынке. Хотя AWS остаётся мировым лидером в области облачных вычислений с долей рынка от 29 до 32%, динамика её роста в последние годы демонстрирует тревожные тенденции. В то время как AWS выросла на 17% во втором квартале 2025 года, Microsoft Azure увеличилась на 39%, а Google Cloud — на 34%. Крупнейшие сделки в сфере ИИ в последние годы в основном заключались с конкурентами.

Доля AWS на рынке упала с 50% в 2018 году до нынешних менее 30%. Это постепенное снижение значимости парадоксальным образом стало следствием доминирования Amazon на раннем этапе: будучи признанным поставщиком инфраструктуры, AWS не обладала такой тесной интеграцией с ведущими разработчиками ИИ, какой обладала Microsoft благодаря своим миллиардным инвестициям в OpenAI, и Google благодаря собственным языковым моделям. Партнёрство с менее успешной компанией Anthropic лишь отчасти компенсировало этот недостаток, хотя Amazon уже инвестировала в эту компанию восемь миллиардов долларов США.

Объявление о сделке с OpenAI увеличило рыночную капитализацию Amazon более чем на 100 миллиардов долларов, что подчеркивает ее значимость для инвесторов. Для AWS это соглашение означает не только существенный доход, но, что более важно, мощный сигнал: крупнейший в мире поставщик облачных услуг теперь также является серьезным инфраструктурным партнером ведущей компании в области ИИ. Сумма в 38 миллиардов долларов может показаться скромной по сравнению с общим объемом инвестиций OpenAI в 1,4 триллиона долларов, но это знаменует начало потенциально долгосрочных отношений со значительными возможностями расширения до 2027 года и далее.

Amazon обещает предоставить все вычислительные мощности, согласованные в соглашении, к концу 2026 года, что предоставит OpenAI немедленный доступ к сотням тысяч процессоров Nvidia в дата-центрах Amazon. Эта быстрая доступность решает ключевую проблему OpenAI: чрезвычайно длительные сроки создания собственной инфраструктуры. В то время как проект Stargate с SoftBank и Oracle нацелен на создание десяти гигаватт вычислительной мощности в долгосрочной перспективе, OpenAI нужны ресурсы, доступные в краткосрочной перспективе, для обучения новых моделей и масштабирования существующих сервисов.

Технологический аспект: Nvidia как реальный бенефициар

При ближайшем рассмотрении становится ясно, что, пожалуй, главным победителем в этой ситуации оказывается третья сторона: Nvidia. Эта полупроводниковая компания доминирует на рынке ускорителей ИИ, занимая, по оценкам, 80% рынка и практически занимая монопольное положение. Чипы GB200 и GB300, предоставляемые Amazon для OpenAI, представляют собой новейшее поколение чипов Blackwell от Nvidia и обеспечивают значительно более высокую производительность обучения и вывода ИИ.

Платформа GB300 NVL72 объединяет 72 графических процессора Blackwell Ultra и 36 процессоров Grace на базе ARM в стоечном исполнении с жидкостным охлаждением, работающем как один массивный графический процессор. По сравнению с предыдущим поколением Hopper, Nvidia обещает 50-кратный рост производительности при выполнении задач ИИ-анализа и десятикратное улучшение скорости отклика пользователя. Эти технологические достижения имеют решающее значение для амбициозных планов OpenAI по созданию так называемых систем агентного ИИ, призванных обеспечить автономное многоэтапное решение задач.

Рабочие нагрузки агентного ИИ принципиально отличаются от классических задач логического вывода. В то время как традиционные языковые модели отвечают на отдельные запросы индивидуальными ответами, агентные системы предназначены для разбиения сложных задач на подэтапы, принятия независимых решений и итеративного поиска решений. Эти возможности требуют значительно большей вычислительной мощности и более длительного времени обработки, что дополнительно повышает спрос на более мощные процессоры.

Стоимость этой передовой технологии астрономическая. Стоимость одного суперчипа GB300 оценивается в 60 000–70 000 долларов. Учитывая, что требуются сотни тысяч чипов, расходы на их приобретение составляют десятки миллиардов долларов. Nvidia выигрывает от самоподдерживающегося цикла: чем больше инвестиций в инфраструктуру ИИ, тем выше спрос на чипы Nvidia, что, в свою очередь, повышает оценочную стоимость и финансовую устойчивость компании, позволяя инвестировать в стартапы в области ИИ, которым затем потребуется ещё больше чипов Nvidia.

Эта динамика наглядно продемонстрирована в недавнем объявлении Nvidia об инвестициях в OpenAI в размере 100 миллиардов долларов. Сделка следует примечательной логике: Nvidia предоставляет капитал, который OpenAI использует для создания центров обработки данных, которые затем оснащаются чипами Nvidia. Деньги, по сути, перетекают из одного кармана в другой, при этом Nvidia одновременно финансирует спрос на собственную продукцию. Аналитики Bank of America указывают на некоторые бухгалтерские проблемы, но стратегия оправдывает себя: Nvidia достигла рыночной капитализации более 5 триллионов долларов и входит в число самых дорогих компаний в мире.

Архитектура финансирования: между инновациями и иррациональностью

Масштабы всей волны инвестиций в инфраструктуру ИИ озадачивают даже опытных рыночных наблюдателей. Только такие крупные технологические компании, как Meta, Microsoft, Google и Amazon, планируют капитальные вложения в размере около 320 миллиардов долларов на 2025 год, в первую очередь в центры обработки данных для ИИ. Эта сумма превышает валовой внутренний продукт Финляндии и практически эквивалентна совокупной выручке ExxonMobil в 2024 году.

Аналитики Bain & Company прогнозируют, что к 2030 году индустрия ИИ должна будет генерировать 2 триллиона долларов годового дохода, чтобы оправдать запланированные инвестиции в инфраструктуру. Их расчёты показывают, что дефицит финансирования между необходимыми доходами и реалистичными ожиданиями составляет 800 миллиардов долларов. Morgan Stanley прогнозирует дефицит финансирования в размере 15 триллионов долларов в течение следующих трёх лет. Эти цифры поднимают фундаментальные вопросы об устойчивости текущего инвестиционного цикла.

Проблема усугубляется скоростью потребления капитала. OpenAI получила 4,3 млрд долларов дохода в первой половине 2025 года, при этом за шесть месяцев было потрачено 2,5 млрд долларов. Это соответствует ежегодному темпу расходования средств более 8 млрд долларов, который, по прогнозам, будет увеличиваться до 2028 года. Даже при оптимистичном прогнозе выручки в 29,4 млрд долларов к 2026 году и 125 млрд долларов к 2029 году OpenAI ожидает сохранения высоких убытков и значительных потребностей в капитале.

Этот дефицит финансируется за счёт непрерывных раундов финансирования с растущей оценкой стоимости. В ходе раунда финансирования в марте 2025 года компания OpenAI была оценена в 300 миллиардов долларов; всего семь месяцев спустя, благодаря вторичной продаже акций, оценка достигла 500 миллиардов долларов. Эта оценка предполагает коэффициент цена/продажа примерно 38, исходя из прогнозируемой выручки в 13 миллиардов долларов к 2025 году, в то время как обычные компании-разработчики программного обеспечения оцениваются в два-четыре раза больше их годовой выручки.

OpenAI намеренно пытается обойти традиционные показатели прибыльности. Компания предлагает инвесторам творческую метрику под названием «прибыль с поправкой на ИИ», которая не учитывает значительные статьи расходов, такие как миллиарды долларов, потраченные на обучение крупных языковых моделей. Согласно этой фиктивной метрике, OpenAI должна выйти на прибыль в 2026 году, в то время как реальные цифры предсказывают убытки в размере 14 миллиардов долларов в 2026 году, которые, по прогнозам, достигнут 44 миллиардов долларов к 2028 году.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Проект «Звездные врата»: монументальное начинание между видением и высокомерием

Наиболее амбициозным проявлением этой инвестиционной логики является проект Stargate, совместное предприятие OpenAI, SoftBank и Oracle с планируемыми инвестициями до 500 миллиардов долларов в течение четырёх лет. Проект предусматривает строительство до 20 современных центров обработки данных общей мощностью десять гигаватт, что эквивалентно энергопотреблению примерно десяти атомных электростанций или электроснабжению четырёх миллионов домохозяйств.

Структура партнёров раскрывает сложность финансирования: SoftBank выступает основным инвестором с долей около 40%, OpenAI также вносит 40%, а Oracle и эмиратский технологический инвестор MGX совместно предоставляют 20%. Первые 100 миллиардов долларов на первый год уже в основном выделены; для оставшихся 400 миллиардов долларов партнёры ищут внешних инвесторов для конкретных проектов, таких как Apollo Global Management и Brookfield Asset Management.

Первые центры обработки данных уже строятся. Oracle установила первые стойки GB200 в своём главном кампусе в Абилине, штат Техас. Дополнительные площадки уже определены в Лордстауне, штат Огайо; округах Милам и Шакелфорд, штат Техас; и округе Донья-Ана, штат Нью-Мексико. SoftBank планирует создать объекты мощностью 1,5 гигаватта в Огайо и Техасе, которые, как ожидается, будут введены в эксплуатацию в течение 18 месяцев.

Структура финансирования сочетает в себе акционерный капитал, проектное долговое финансирование и инновационные модели лизинга. По сообщениям СМИ, OpenAI и её партнёры ведут переговоры о лизинге необходимых чипов, что снизит требования к капиталу, но ещё больше привяжет OpenAI к Nvidia. Ожидается, что будущие пользователи дата-центров внесут около 10% стоимости проекта.

Критики, такие как генеральный директор Tesla Илон Маск, сомневаются в осуществимости этих планов, утверждая, что SoftBank реально может собрать «значительно меньше 10 миллиардов долларов». Пока что фактические обязательства опровергают этот скептицизм, но остаётся фундаментальный вопрос: как эти гигантские инвестиции когда-либо окупятся, если даже оптимистичные прогнозы доходов не покрывают стоимость капитала?

Подходит для:

• Развивает ли искусственный интеллект (ИИ) Старгейт до флопа на миллиард долларов? Проект не начинается

Макроэкономические последствия: законы масштабирования на пределе своих возможностей

Вся инвестиционная логика основана на фундаментальном предположении: так называемых законах масштабирования искусственного интеллекта. Они гласят, что более крупные модели с большим количеством параметров, обученные на большем количестве данных и с большей вычислительной мощностью, приводят к лучшим результатам. Эта зависимость в последние годы оказалась удивительно стабильной, позволяя предсказуемо повышать производительность просто за счёт масштабирования ресурсов.

Однако появляется всё больше признаков того, что этот линейный подход достигает своего предела. Последняя модель OpenAI, Orion, не оправдала ожиданий и не смогла обеспечить ожидаемого прироста производительности, несмотря на значительное увеличение затрат ресурсов. Гэри Маркус, профессор психологии и нейробиологии Нью-Йоркского университета и известный критик подхода Кремниевой долины, утверждает, что фундаментальная теория, лежащая в основе стратегии «чем больше, тем лучше», ошибочна.

Альтернативные подходы, такие как продемонстрированные DeepSeek, показывают, что значительное повышение эффективности возможно благодаря улучшенным алгоритмам без масштабирования. Если такие подходы возобладают, огромные инвестиции в традиционное масштабирование значительно потеряют свою ценность. OpenAI и другим компаниям придётся кардинально пересмотреть свои стратегии, что может привести к потере текущих преимуществ.

Энергопотребление представляет собой ещё одно фундаментальное ограничение. По оценкам Международного энергетического агентства, в 2022 году на центры обработки данных приходилось около двух процентов мирового потребления энергии. К 2026 году эта доля может более чем удвоиться, достигнув 4,6 процента. Только запланированные десять гигаватт для проекта OpenAI Stargate эквивалентны примерно пяти миллионам специализированных чипов или мощности десяти атомных электростанций. Эти масштабы поднимают экзистенциальные вопросы об устойчивом развитии и общественном принятии.

Узкие места в мощности уже дают о себе знать. Например, согласно прогнозам, Германия сможет увеличить мощность подключения к ИТ-центрам только с 2,4 до 3,7 гигаватт к 2030 году, в то время как бизнес-потребность оценивается как минимум в двенадцать гигаватт. Мощность США уже в 20 раз превышает мощность Германии, но даже там узкие места становятся очевидными.

Компания Brookfield Asset Management прогнозирует, что глобальная мощность центров обработки данных для ИИ увеличится примерно с семи гигаватт в конце 2024 года до 15 гигаватт к концу 2025 года и до 82 гигаватт к 2034 году. Более чем десятикратное увеличение в течение десятилетия потребует инвестиций в размере более семи триллионов долларов США, два триллиона из которых будут специально выделены на строительство центров обработки данных для ИИ. Финансирование этих сумм коренным образом изменит рынки капитала и потенциально вытеснит другие сферы инвестиций.

Подходит для:

• Кризис инфраструктуры искусственного интеллекта в Америке: когда завышенные ожидания сталкиваются со структурными реалиями

 

• Дилемма ИИ в Германии: когда линия электропередачи становится узким местом цифрового будущего

Геополитическое измерение: технологический суверенитет как фактор конкурентоспособности

Структуры зависимости в облачной инфраструктуре всё больше приобретают геополитическое измерение. В Германии и Европе растёт обеспокоенность чрезмерной зависимостью от американских облачных провайдеров. Согласно опросу Bitkom, 78% немецких компаний считают, что Германия слишком зависима от американских облачных провайдеров, в то время как 82% хотят, чтобы европейские гиперскейлеры могли конкурировать с лидерами неевропейского рынка.

Три крупнейших американских гиперскейлерных оператора, Amazon, Microsoft и Google, контролируют 65% мирового рынка облачных вычислений. В сфере облачных вычислений почти 40% немецких компаний сообщают о высокой зависимости от неевропейских облачных провайдеров, в то время как менее четверти используют европейские облачные сервисы. Что касается искусственного интеллекта, то, хотя пятая часть компаний знает о европейских решениях в области ИИ, лишь около десяти процентов фактически их используют.

Эта зависимость всё чаще воспринимается как стратегический риск. Половина всех компаний, использующих облачные вычисления, вынуждена пересмотреть свою стратегию в связи с политикой правительства США. Deutsche Telekom отвечает на это созданием «Промышленного ИИ-облака» в Мюнхене. Это многомиллиардный проект в сотрудничестве с Nvidia, который будет включать более 10 000 высокопроизводительных чипов и, как ожидается, увеличит вычислительные мощности ИИ в Германии на 50%.

Европейский союз планирует программу стоимостью 200 миллиардов евро, предусматривающую строительство до пяти гигантских фабрик искусственного интеллекта, каждая из которых сможет производить более 100 000 чипов. ЕС покроет до 35% предполагаемых расходов на каждую фабрику, которые составят от 3 до 5 миллиардов евро. Эти инициативы представляют собой попытки восстановить технологический суверенитет, но их масштабы значительно уступают инвестициям США.

Проблемы, с которыми сталкиваются европейские альтернативные решения, колоссальны. Гипермасштабируемые решения, такие как AWS, Azure и Google Cloud, предлагают простые, масштабируемые решения со зрелыми экосистемами, которые европейские поставщики не могут воспроизвести в краткосрочной перспективе. Малые и средние предприятия (МСП) особенно страдают от привязки к поставщику и его зависимости, поскольку они часто привязаны к определённым форматам и проприетарным системам.

Динамика рынка: концентрация как системный риск

Анализ структуры рынка выявляет растущую концентрацию на нескольких доминирующих игроках, что создаёт системные риски. На рынке облачных технологий «большая тройка» — AWS, Azure и Google Cloud — занимает более 60% рынка, а остальная часть распределена между многочисленными более мелкими поставщиками. Nvidia доминирует на рынке чипов для ИИ, занимая, по оценкам, 80% рынка.

Эта концентрация усиливается сетевыми эффектами и самоусиливающимися циклами. Компании с крупными центрами обработки данных могут договариваться с поставщиками оборудования на более выгодных условиях, что ещё больше увеличивает их ценовые преимущества. Разработчики, как правило, разрабатывают решения для платформ с самой большой установленной базой, что ещё больше повышает их привлекательность. Инвесторы отдают предпочтение проверенным игрокам с проверенными бизнес-моделями, что облегчает им доступ к капиталу.

Вертикальная интеграция усиливает эту динамику. Google разрабатывает собственные ускорители искусственного интеллекта на базе TPU, что позволяет ей создавать ИИ-инфраструктуру в три раза дешевле систем на базе Nvidia. Amazon разрабатывает собственные чипы с Trainium, которые уже используются компанией Anthropic и потенциально могут быть актуальны и для OpenAI. Microsoft вкладывает значительные средства в собственные разработки полупроводниковых технологий. Эта вертикальная интеграция значительно повышает барьеры для выхода на рынок для новых конкурентов.

Оценки компаний, участвующих в сделке, отражают ожидание дальнейшего доминирования. Рыночная капитализация Nvidia превысила пять триллионов долларов США, а Microsoft и Google входят в число самых дорогих компаний в мире. Стоимость Amazon выросла на 100 миллиардов долларов США после объявления о сделке с OpenAI. Эти оценки основаны на предположении, что нынешние лидеры рынка не только сохранят свои позиции, но и укрепят их.

Вопрос управления: структуры, застрявшие между инновациями и контролем

Корпоративная структура OpenAI отражает внутреннее противоречие между некоммерческими целями и коммерческими потребностями. Изначально основанная как некоммерческая организация с миссией разработки искусственного интеллекта на благо человечества, OpenAI постепенно трансформировалась в гибридную структуру с коммерческой дочерней компанией, что обеспечило значительный приток капитала.

Текущие планы реструктуризации направлены на полную трансформацию в коммерческую организацию, что является обязательным условием для запланированных раундов финансирования. Регулирующие органы Калифорнии и Делавэра одобрили эти шаги, но они поднимают фундаментальные вопросы: как первоначальная миссия соотносится с ожиданиями инвесторов, которые вкладывают сотни миллиардов долларов в доходность?

Доля Microsoft иллюстрирует эту сложность. Изначально Microsoft получает 75% выручки до полной окупаемости инвестиций, а затем — 49% прибыли. При этом Microsoft сохраняет исключительные права интеллектуальной собственности на определённые технологии и имеет преимущественный доступ к новым моделям до тех пор, пока не будет реализован искусственный интеллект общего назначения. Такая структура тесно связывает OpenAI с Microsoft даже после отмены эксклюзивности облачных технологий.

Структура управления также должна справляться с растущей напряженностью между стратегическими партнерами. Microsoft и Amazon напрямую конкурируют в облачном бизнесе, в то время как OpenAI лавирует между ними. Oracle, Google и другие партнеры преследуют собственные стратегические интересы. Координация этих разнородных требований требует дипломатического мастерства и может привести к конфликтам интересов, снижающим эффективность работы.

Конкурентная динамика: антропология как стратегический противовес

Партнёрство Amazon и Anthropic представляет собой интересный противовес альянсу Microsoft и OpenAI. Amazon уже инвестировала восемь миллиардов долларов США в Anthropic, конкурента, основанного бывшими сотрудниками OpenAI. Эти инвестиции позиционируют Amazon как инфраструктурного партнёра OpenAI и основного инвестора Anthropic.

Anthropic в основном использует собственные чипы Trainium от Amazon, в то время как OpenAI опирается на оборудование Nvidia. Эта технологическая дифференциация позволяет Amazon параллельно реализовывать различные подходы и получать представление об эффективности и производительности различных архитектур. Если собственные чипы Amazon обеспечат сопоставимую производительность по более низкой цене, это может снизить долгосрочную зависимость компании от Nvidia.

Модели Claude от Anthropic — одни из самых мощных чат-ботов на рынке и напрямую конкурируют с моделями GPT от OpenAI. Anthropic уже используется десятками тысяч компаний через облачный сервис Amazon для искусственного интеллекта Bedrock. Текущая рыночная стоимость Anthropic составляет 61,5 млрд долларов, что значительно меньше 500 млрд долларов у OpenAI, но всё же это существенная оценка для компании, основанной в 2021 году.

Конкурентная среда создаёт риски для всех участников. Amazon разрабатывает собственные модели искусственного интеллекта и может стать долгосрочным конкурентом Anthropic, от которой зависит привлечение корпоративных клиентов. OpenAI конкурирует с Anthropic за талантливых разработчиков, корпоративных клиентов и внимание СМИ. Microsoft балансирует между инвестициями в OpenAI и расширением собственных возможностей в области искусственного интеллекта. Эти многосторонние конкурентные отношения создают стратегическую неопределённость.

Проблема рентабельности: структурный дефицит, несмотря на рост доходов

Фундаментальной проблемой для всех компаний, занимающихся ИИ, остаётся монетизация. Выручка OpenAI в первой половине 2025 года составила 4,3 млрд долларов, что на 16% больше, чем общая выручка за предыдущий год. Годовая выручка достигла примерно 12 млрд долларов при 700 млн пользователей в неделю. Однако около 75% выручки приходится на потребительские продукты, в основном на подписки на ChatGPT, в то время как объём бизнеса корпоративных клиентов по-прежнему относительно невелик.

Конверсия пользователей остаётся проблематичной. Из 700 миллионов еженедельных пользователей лишь около пяти процентов платят за премиум-подписки. Темпы роста ChatGPT свидетельствуют о насыщении рынка, что создаёт необходимость поиска новых методов монетизации. OpenAI тестирует рекламу и монетизацию своего приложения для генерации видео Sora, но пока неясно, будут ли эти меры достаточными для покрытия огромных расходов.

Несмотря на технологический прогресс, структура затрат остаётся сложной. Предельная стоимость миллиона токенов ИИ, которую OpenAI взимает с разработчиков, снизилась на 99% всего за 18 месяцев. Однако это резкое снижение затрат парадоксальным образом приводит к росту общего спроса на вычислительные мощности — феномену, известному как парадокс Джевонса. По мере повышения эффективности и удешевления моделей ИИ их использование непропорционально растёт, что приводит к увеличению общих затрат, а не к их снижению.

Сроки окупаемости инвестиций в инфраструктуру неясны. McKinsey предупреждает, что как избыточные, так и недостаточные инвестиции в инфраструктуру несут в себе значительные риски. Избыточные инвестиции приводят к потере активов, если спрос не оправдывает ожиданий. Недостаточные инвестиции означают отставание от конкурентов и потерю доли рынка. Оптимизация этого компромисса требует точного прогнозирования в условиях чрезвычайно нестабильной среды.

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Ожидания инвесторов: между рациональным анализом и спекулятивным излишеством

Оценки компаний, занимающихся разработкой ИИ, отражают завышенные ожидания будущего роста. Оценка OpenAI в 500 миллиардов долларов означает, что компания станет одной из самых дорогих в мире, сравнимой с Apple или Saudi Aramco. Эта оценка основана на предположении, что OpenAI увеличит свою выручку с 13 миллиардов долларов в 2025 году до 100 миллиардов долларов к 2028 году и впоследствии будет работать с устойчивой прибылью.

Чтобы достичь выручки в 100 миллиардов долларов, OpenAI должна будет выполнить несколько условий: число платящих пользователей должно увеличиться с нынешних примерно 35 миллионов до 200–300 миллионов. Необходимо будет успешно развивать новые источники дохода, такие как реклама, электронная коммерция и дорогостоящие корпоративные продукты. Необходимо будет значительно снизить затраты на вывод данных за счёт технологического прогресса и масштабирования. Каждое из этих предположений крайне неопределённо.

Аналитики Epoch AI критически оценивают вероятность достижения OpenAI целевых показателей выручки. В умеренном сценарии выручка OpenAI к 2028 году может составить от 40 до 60 миллиардов долларов вместо 100 миллиардов, что всё равно будет означать исключительный рост. Однако достичь рентабельности будет сложно, поскольку затраты будут соответствовать темпам роста. В этом случае текущая оценка в 500 миллиардов долларов будет значительно завышена.

В пессимистичном сценарии рост компании стагнирует раньше ожидаемого, новые конкуренты снижают рентабельность, а технологические прорывы не материализуются. OpenAI придётся существенно пересмотреть свою оценку, что может вызвать цепную реакцию среди инвесторов. Высокий уровень задолженности и зависимость от постоянного притока капитала сделают компанию уязвимой.

Технологический индекс Nasdaq вырос на 19% в 2025 году, акции Nvidia прибавили более 25%, а акции Oracle — 75%. Эти оценки отражают надежду на то, что революция в области искусственного интеллекта действительно обеспечит обещанный рост производительности и новые бизнес-модели. Но они также напоминают о прошлых технологических пузырях, когда завышенные ожидания приводили к масштабному падению стоимости, когда реальность не совпадала с прогнозами.

Подходит для:

• Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан раскрывает две простые причины (энергия и регулирование), по которым Китай почти выиграл гонку в области ИИ.

Промышленная трансформация: варианты использования между обещаниями и реальностью

Обоснованность этих масштабных инвестиций в конечном итоге зависит от конкретных вариантов использования и измеримого роста производительности. Системы агентского ИИ обещают автоматизировать сложные рабочие процессы, ранее требовавшие человеческого опыта. В логистических платформах агенты могут обнаруживать задержки поставок, перенаправлять их, уведомлять клиентов и автоматически обновлять уровни запасов. В корпоративном программном обеспечении они могут понимать запросы, принимать решения и выполнять многоэтапные планы.

Текущие приложения показывают неоднозначные результаты. Microsoft сообщает о более чем миллионе ИИ-агентов, созданных клиентами с помощью сервисов Azure AI Foundry Agent. Более 14 000 клиентов используют Azure AI Foundry для решения сложных задач автоматизации. Эти цифры демонстрируют растущее внедрение, но фактический рост производительности и экономия средств зачастую остаются незначительными.

Commerzbank при поддержке Microsoft за два года разработал ИИ-консультанта клиентов Ava и высоко оценивает это сотрудничество. Такие успешные примеры иллюстрируют потенциал, но они представляют собой сложные внедрения, требующие значительного времени, ресурсов и опыта. Масштабирование таких решений для разных отраслей и размеров компаний остаётся открытым вопросом.

Критики указывают на несоответствие между рекламой и реальностью. Bain & Company утверждает, что запланированные инвестиции могут быть покрыты недостаточной выручкой. Консалтинговая компания подсчитала, что к 2030 году поставщикам решений на базе искусственного интеллекта необходимо будет достичь годовой выручки в два триллиона долларов США, но видит разрыв в 800 миллиардов долларов США по сравнению с реалистичными ожиданиями. Это несоответствие означает, что значительные объёмы капитала были распределены неэффективно, и инвесторы несут существенные убытки.

Риски пузырей: параллели с историческими технологическими циклами

Текущие события демонстрируют поразительные параллели с предыдущими технологическими пузырями. В конце 1990-х годов завышенные ожидания, связанные с интернетом, взвинтили стоимость дотком-компаний до астрономических высот, прежде чем реальность вынудила их резко скорректировать свои активы. Многие инвесторы потеряли весь свой капитал; устоявшиеся компании выжили, но со значительными потерями в стоимости.

Железнодорожная лихорадка XIX века предлагает ещё одну историческую аналогию. Масштабные инвестиции в железнодорожную инфраструктуру привели к переизбытку мощностей, банкротствам и финансовым кризисам. Хотя железные дороги действительно преобразовали экономику и общество в долгосрочной перспективе, первые инвесторы часто несли катастрофические убытки. Параллель очевидна: инвестиции в инфраструктуру могут быть социально значимыми, не принося инвесторам прибыли.

Несколько тревожных сигналов указывают на динамику пузыря. Круговорот денежных потоков, в котором Nvidia финансирует OpenAI, а затем покупает чипы Nvidia, напоминает пирамиды Понци. Креативные метрики оценки, такие как «прибыль с поправкой на ИИ», напоминают условную прибыль эпохи доткомов. Постоянный рост оценок, несмотря на структурные потери, повторяет закономерности предыдущих пузырей.

Вопрос не в том, произойдет ли коррекция, а в том, когда она произойдет. Триггерами могут стать: громкий провал проекта ИИ, технологические прорывы в альтернативных подходах, вмешательство регулирующих органов, дефицит энергии или просто неспособность обеспечить обещанный рост производительности. Такая коррекция, вероятно, повлечет за собой значительное снижение стоимости, но также может привести к появлению более здоровых и устойчивых бизнес-моделей.

Стратегические последствия: позиционирование в нестабильной среде

Это ставит сложные стратегические вопросы перед компаниями, инвесторами и политиками. Компании должны решить, сколько инвестировать в инфраструктуру ИИ и от каких поставщиков они хотят зависеть. Эффект привязки к проприетарным облачным платформам затрудняет переход на новые технологии в будущем и создает долгосрочные обязательства.

Гибридные подходы, сочетающие локальную инфраструктуру с облачными сервисами, обеспечивают большую гибкость за счёт повышения сложности. Организации сохраняют контроль над критически важными рабочими нагрузками, используя при этом масштабируемость облака для переменных нагрузок. Оптимизация этого баланса требует детального анализа характеристик рабочих нагрузок, затрат, требований безопасности и стратегических приоритетов.

Инвесторам приходится выбирать между различными вариантами инвестирования в цепочку создания стоимости ИИ. Поставщики инфраструктуры, такие как AWS, Azure и Google Cloud, предлагают относительно стабильные бизнес-модели с устойчивыми денежными потоками. Производители полупроводников, такие как Nvidia, получают выгоду от инвестиционного цикла независимо от конечного успеха конкретных компаний в сфере ИИ. Стартапы в области ИИ, такие как OpenAI или Anthropic, обладают более высоким потенциалом роста, но и значительно более высоким риском.

Политики должны создать условия, способствующие инновациям, не создавая системных рисков. Антимонопольные вопросы становятся всё более важными, когда несколько доминирующих игроков контролируют критически важную инфраструктуру. Энергетическая политика должна учитывать стремительно растущий спрос на электроэнергию для центров обработки данных ИИ. Вопросы цифрового суверенитета требуют стратегических инвестиций в европейские альтернативы, не создавая при этом протекционистских неэффективных решений.

Технологическая эволюция: эффективность как потенциальный фактор перемен

Ключевой неопределенностью остается технологическое развитие. В случае достижения значительного повышения эффективности вся инвестиционная логика может кардинально измениться. Google демонстрирует, что инфраструктуру ИИ можно построить на базе собственных TPU-чипов, что обойдется в треть стоимости систем Nvidia. Если такой подход будет принят, структура затрат значительно снизится, а рентабельность будет достигнута быстрее.

Переход от обучения на основе графических процессоров к вычислительным нагрузкам на основе центральных процессоров также может иметь преобразующее значение. Графические процессоры ценятся за свои возможности обучения ИИ, но не оптимальны для вывода. Переход на центральные процессоры для вывода может снизить энергопотребление, повысить производительность и предложить более экономичное решение. Прогноз Брукфилда о том, что к 2030 году на вычислительные потребности ИИ будет приходиться примерно 75% вычислительных потребностей, подчёркивает этот сдвиг.

Новые полупроводниковые архитектуры, специально разработанные для задач ИИ, могут обеспечить дальнейший скачок эффективности. OpenAI разрабатывает собственные чипы совместно с Broadcom и ожидает экономии средств на 20–30% по сравнению с технологиями Nvidia. Amazon, Google и другие технологические гиганты используют аналогичные стратегии. Если эти усилия окажутся успешными, доминирование Nvidia ослабнет, а структура зависимости коренным образом изменится.

Алгоритмические инновации могут иметь аналогичный революционный эффект. Методы, продемонстрированные DeepSeek, показывают, что более интеллектуальные архитектуры обеспечивают существенную экономию ресурсов. Модели машинного обучения, которые усваивают более эффективные представления или лучше отфильтровывают нерелевантную информацию, могут достичь сопоставимой производительности, используя лишь малую долю вычислительной мощности. Такие прорывы могут сделать масштабные инвестиции в инфраструктуру частично ненужными.

Будущие сценарии: между консолидацией и разрушением

Дальнейшее развитие может пойти по нескольким путям. В сценарии консолидации нынешние лидеры рынка одержат верх и расширят своё доминирование. AWS, Azure и Google Cloud контролируют облачную инфраструктуру, Nvidia доминирует на рынке полупроводников, а OpenAI и несколько конкурентов делят рынок приложений ИИ. Масштабные инвестиции окупаются в течение длительного времени, и прибыльность достигается, хотя и позже, чем изначально предполагалось.

В этом сценарии возникнут олигополистические структуры с высокими барьерами для входа новых конкурентов. Общественные преимущества ИИ будут реализованы, но создание стоимости будет сосредоточено в руках нескольких компаний. Вмешательство регулирующих органов, вероятно, усилится, чтобы предотвратить злоупотребление рыночной властью. Первые инвесторы получат значительную, хотя, возможно, и не такую, на которую рассчитывали, прибыль.

В сценарии «перелома» появляются альтернативные технологии или бизнес-модели, которые делают текущие подходы устаревшими. Модели с открытым исходным кодом могут обеспечить достаточную производительность и подорвать монетизацию проприетарных систем. Более эффективные архитектуры могут обесценить масштабные инвестиции в инфраструктуру. Могут появиться новые парадигмы приложений, выходящие за рамки крупных языковых моделей. В этом сценарии многие текущие инвестиции понесут убытки, но демократизация ИИ ускорится.

Вероятный средний сценарий сочетает в себе элементы обеих крайностей. Текущие лидеры рынка сохраняют существенные позиции, но маржа снижается из-за конкуренции. Новые специализированные поставщики захватывают нишевые рынки. Технологический прогресс снижает издержки, но не так радикально, как ожидалось. Рентабельность откладывается, но бизнес становится устойчивым. Социальные выгоды постепенно материализуются в виде повышения производительности и появления новых приложений.

Подходит для:

• Грязная правда о битве экономических гигантов в сфере искусственного интеллекта: стабильная модель Германии против рискованной ставки Америки на технологии

Ставка на будущее в эпоху неопределенности

Сделка на 38 миллиардов долларов между OpenAI и Amazon Web Services воплощает противоречивость современной революции искусственного интеллекта. С одной стороны, она подтверждает впечатляющую динамику отрасли, готовой инвестировать сотни миллиардов долларов США в технологическое видение. Участники сделки реализуют, казалось бы, рациональные стратегии диверсификации зависимостей, укрепления конкурентных позиций и участия в развитии потенциально революционных технологий.

С другой стороны, соглашение обнажает шаткость фундамента, на котором покоятся эти инвестиции. Разница между гигантскими оценками и структурными потерями, круговорот денежных потоков между инвесторами и получателями, креативные методы оценки и масштабы распределения капитала напоминают об исторических пузырях. Фундаментальный вопрос остаётся без ответа: смогут ли обещанные приложения и рост производительности когда-либо оправдать масштабные инвестиции?

Ближайшие годы покажут, войдёт ли нынешняя волна инвестиций в инфраструктуру в историю как дальновидный подход к эпохе искусственного интеллекта или как нерациональная трата капитала. Независимо от исхода, эта сделка знаменует собой поворотный момент в архитектуре власти технологической отрасли и демонстрирует, что будущее искусственного интеллекта будет определяться не только алгоритмическими прорывами, но и экономическими реалиями, стратегическими партнёрствами и, в конечном счёте, готовностью рынков делать ставку на неопределённое будущее.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц