Не OpenAI, не Amazon: Nvidia — справжній переможець угоди на 38 мільярдів доларів.
Xpert попередня випуск
Вибір голосу 📢
Опубліковано: 6 листопада 2025 р. / Оновлено: 6 листопада 2025 р. – Автор: Konrad Wolfenstein
Не OpenAI, не Amazon: ось справжній переможець угоди на 38 мільярдів доларів: Nvidia – Зображення: Xpert.Digital
Більший за бульбашку доткомів? Ажіотаж навколо штучного інтелекту досягає нового рівня ірраціональності.
Спалювання грошей на майбутнє: Чому OpenAI втрачає ще більше мільярдів, незважаючи на мільярди доходів
Угода на 38 мільярдів доларів між OpenAI та Amazon Web Services – це набагато більше, ніж просто гігантське придбання інфраструктури, це стратегічний поворотний момент, який безжально викриває тектонічні зрушення та глибокі суперечності глобальної революції штучного інтелекту. За цією величезною сумою стоїть історія компанії, яка, незважаючи на астрономічну оцінку до 500 мільярдів доларів, потрапила в пастку економічного парадоксу: максимальна ринкова оцінка за мінімальної операційної прибутковості. Ця угода – розрахована спроба OpenAI звільнитися від ненадійної залежності від свого головного партнера, Microsoft, і одночасно відчайдушна спроба задовольнити експоненціально зростаючий попит на обчислювальну потужність, який загрожує поглинути всю її бізнес-модель.
Угода розкриває складну структуру влади, в якій кожен гравець переслідує власний порядок денний: Amazon запускає стратегічне наздоганяння в гонці хмарних обчислень, тоді як справжнім бенефіціаром цієї гонки озброєнь, схоже, є гігант чіпів Nvidia, чиї технології є основою всього. Однак у основі всього лежить фундаментальне питання, що нагадує ексцеси минулих технологічних бульбашок: чи можуть ці гігантські інвестиції — лише OpenAI планує витрати в розмірі 1,4 трильйона доларів — коли-небудь окупитися за рахунок реальних доходів? Аналіз цієї угоди, таким чином, дає змогу зазирнути в машинне відділення економіки штучного інтелекту, світу, що опинився між далекоглядними ставками на майбутнє, екзистенційними ризиками та логікою фінансування, яка, здається, випробовує межі раціональності.
Підходить для цього:
Стратегічна реорганізація економіки хмарної інфраструктури – Коли залежність стає стратегією: 38-мільярдний ризик на майбутнє штучного інтелекту
Угода на 38 мільярдів доларів між OpenAI та Amazon Web Services свідчить про набагато більше, ніж типовий контракт на закупівлю. Вона знаменує собою фундаментальний зсув в архітектурі потужностей світової технологічної галузі та розкриває ненадійну залежність, на якій базується вся революція штучного інтелекту. Хоча на перший погляд OpenAI здається лише забезпеченням доступу до сотень тисяч графічних процесорів Nvidia, при детальнішому розгляді виявляється складна мережа стратегічних розрахунків, екзистенційних ризиків та логіки фінансування, що нагадує ексцеси минулих технологічних бульбашок.
Ця угода демонструє крихке становище компанії, яка, незважаючи на свою оцінку в 300-500 мільярдів доларів та річний дохід приблизно в 12 мільярдів доларів, працює зі структурними збитками. З прогнозованим скороченням капіталу в 8 мільярдів доларів лише у 2025 році та сукупними збитками, які можуть досягти приблизно 44 мільярдів доларів до 2028 року, OpenAI опиняється в парадоксальній ситуації: максимальна ринкова оцінка за мінімальної операційної прибутковості.
Економічна анатомія інфраструктурної кризи
Фундаментальна проблема сучасного штучного інтелекту проявляється в простому, але фундаментальному дисбалансі: потреби в ресурсах для навчання та експлуатації великих мовних моделей зростають експоненціально, тоді як можливості монетизації є лінійними або навіть стагнуючими. OpenAI потребує обчислювальної потужності для поточного та запланованого поколінь моделей у масштабах, які не піддаються жодним історичним аналогіям. Керівництво компанії планує витратити загалом 1,4 трильйона доларів на процесори та інфраструктуру центрів обробки даних протягом наступних років.
Для порівняння: заплановані інвестиції перевищують валовий внутрішній продукт багатьох розвинених країн. Галузь оцінює вартість одного центру обробки даних потужністю один гігават приблизно в 50 мільярдів доларів, причому від 60 до 70 відсотків цієї цифри припадає на спеціалізовані напівпровідники. З цільовою цільовою потужністю в десять гігават загальної потужності OpenAI працює в масштабах, які перевершують навіть інвестиції в інфраструктуру таких відомих хмарних гігантів, як Microsoft та Google.
Структура витрат розкриває структурну ахіллесову п'яту бізнес-моделі: OpenAI витрачає приблизно від 60 до 80 відсотків свого доходу лише на обчислювальну потужність. З доходом у 13 мільярдів доларів це означає витрати на інфраструктуру в розмірі 10 мільярдів доларів, на додаток до значних подальших витрат на персонал, дослідження, розробки та операційні процеси. Навіть за оптимістичних прогнозів зростання залишається питанням, чи і коли така структура витрат забезпечить сталу прибутковість.
Підходить для цього:
Стратегія диверсифікації як екзистенційна необхідність
У цьому контексті партнерство з Amazon Web Services виглядає не як розширення, а як стратегія виживання. Донедавна OpenAI перебував у пастці безпрецедентної залежності від Microsoft. Софтверний гігант з Редмонда інвестував загалом 13 мільярдів доларів США в OpenAI з 2019 року та натомість отримав не лише значну частку доходу, але й фактично ексклюзивні права на хмарну інфраструктуру.
Ця ситуація поставила OpenAI перед подвійною вразливістю: технологічно компанія залежала від єдиного джерела інфраструктури, що спричиняло вузькі місця в масштабуванні. З економічної точки зору, значна частина доходів надходила безпосередньо до Microsoft — спочатку 75 відсотків, доки інвестиції повністю не окупилися, а згодом 49 відсотків прибутку. Така домовленість виявилася дедалі нестійкішою, оскільки плани зростання OpenAI ставали все амбітнішими.
Перегляд партнерства з Microsoft у жовтні 2025 року справді скасував ексклюзивність у сфері хмарних технологій, але також підкреслює напружені відносини між двома компаніями. Повідомлення ЗМІ про скарги на антимонопольне законодавство та розбіжності щодо інтелектуальної власності, обчислювальної потужності та структур управління підкреслюють крихкість цих симбіотичних відносин.
Нова стратегія спирається на радикальну диверсифікацію. Окрім Amazon як нового партнера, OpenAI тепер має угоди з Microsoft на 250 мільярдів доларів, Oracle на 300 мільярдів доларів, спеціалізованим постачальником CoreWeave на 22,4 мільярда доларів, а також співпрацює з Google Cloud, Nvidia, AMD та Broadcom. Хоча ця диверсифікація зменшує індивідуальну залежність, вона також створює нові складнощі в оркестрації різних інфраструктур та технологічних стеків.
Перспектива Amazon: Стратегічне наздоганяння в хмарній конкуренції
Для Amazon Web Services ця угода є стратегічним проривом на дедалі конкурентнішому ринку. Хоча AWS залишається світовим лідером у хмарних обчисленнях з часткою ринку від 29 до 32 відсотків, динаміка її зростання в останні роки демонструє тривожні тенденції. У той час як AWS зросла на 17 відсотків у другому кварталі 2025 року, Microsoft Azure збільшилася на 39 відсотків, а Google Cloud – на 34 відсотки. Основні угоди зі штучним інтелектом в останні роки були укладені переважно з конкурентами.
Частка ринку AWS впала з 50 відсотків у 2018 році до нинішніх нижче 30 відсотків. Це поступове зниження важливості парадоксально стало результатом раннього домінування Amazon: як визнаний постачальник інфраструктури, AWS бракувало тісної інтеграції з провідними розробниками штучного інтелекту, яку мала Microsoft завдяки своїм мільярдним інвестиціям в OpenAI та Google завдяки власним мовним моделям. Партнерство з менш позиціонованою Anthropic лише частково компенсувало цей недолік, хоча Amazon вже інвестував туди вісім мільярдів доларів США.
Оголошення про угоду з OpenAI збільшило ринкову капіталізацію Amazon на понад 100 мільярдів доларів, що підкреслює її значення для інвесторів. Для AWS угода означає не лише значний дохід, але й, що ще важливіше, потужний сигнал: найбільший у світі постачальник хмарних послуг тепер також є серйозним інфраструктурним партнером провідної компанії у сфері штучного інтелекту. 38 мільярдів доларів можуть здатися скромними порівняно із загальними зобов'язаннями OpenAI у розмірі 1,4 трильйона доларів, але це знаменує собою початок потенційно довгострокових відносин зі значними можливостями розширення до 2027 року і далі.
Amazon обіцяє надати всі обчислювальні потужності, узгоджені в угоді, до кінця 2026 року, надаючи OpenAI негайний доступ до сотень тисяч чіпів Nvidia в центрах обробки даних Amazon. Така швидка доступність вирішує ключову проблему для OpenAI: надзвичайно тривалий час, необхідний для побудови власної інфраструктури. Хоча проект Stargate з SoftBank та Oracle має на меті побудувати десять гігават потужностей у довгостроковій перспективі, OpenAI потребує ресурсів, доступних у короткостроковій перспективі, для навчання нових моделей та масштабування існуючих послуг.
Технологічний вимір: Nvidia як справжній бенефіціар
При детальнішому розгляді, можливо, найбільшим переможцем у цій ситуації виявляється третя сторона: Nvidia. Ця напівпровідникова компанія домінує на ринку прискорювачів штучного інтелекту з приблизно 80-відсотковою часткою ринку та встановила майже монополістичну позицію. Чіпи GB200 та GB300, які Amazon постачає для OpenAI, представляють собою останнє покоління Blackwell від Nvidia та пропонують значно підвищену продуктивність для навчання та логічного висновку ШІ.
Платформа GB300 NVL72 поєднує 72 графічних процесори Blackwell Ultra та 36 процесорів Grace на базі ARM у стійковій конструкції з рідинним охолодженням, яка працює як єдиний масивний графічний процесор. Порівняно з попереднім поколінням Hopper, Nvidia обіцяє 50-кратне збільшення продуктивності для завдань мислення на основі штучного інтелекту та десятикратне покращення швидкості реагування користувача. Ці технологічні досягнення є вирішальними для амбітних планів OpenAI щодо так званих агентних систем штучного інтелекту, які спрямовані на забезпечення автономного, багатоетапного вирішення проблем.
Робочі навантаження агентного ШІ принципово відрізняються від класичних завдань логічного висновку. У той час як традиційні мовні моделі відповідають на окремі запити окремими відповідями, агентні системи розроблені для розбиття складних завдань на підкроки, прийняття незалежних рішень та ітеративного пошуку шляхів вирішення. Ці можливості вимагають значно більшої обчислювальної потужності та тривалішого часу обробки, що ще більше підвищує попит на потужніші процесори.
Вартість цієї передової технології астрономічна. Один суперчіп GB300 оцінюється в 60 000–70 000 доларів. З огляду на необхідність сотень тисяч чіпів, витрати на їх придбання сягають десятків мільярдів доларів. Nvidia виграє від циклу самопідсилення: чим більше інвестується в інфраструктуру штучного інтелекту, тим вищий попит на чіпи Nvidia, що, своєю чергою, підвищує оцінку компанії та її фінансову стійкість, що дозволяє здійснювати нові інвестиції в стартапи у сфері штучного інтелекту, яким потім потрібні ще більше чіпів Nvidia.
Ця динаміка проявляється в нещодавній заяві Nvidia про інвестиції в OpenAI у розмірі 100 мільярдів доларів. Угода дотримується вражаючої логіки: Nvidia надає капітал, який OpenAI використовує для будівництва центрів обробки даних, які потім оснащуються чіпами Nvidia. Гроші по суті переходять з однієї кишені в іншу, а Nvidia одночасно фінансує попит на власні продукти. Аналітики Bank of America вказують на деякі проблеми з бухгалтерським обліком, але стратегія окупається: Nvidia досягла ринкової капіталізації понад 5 трильйонів доларів і є однією з найцінніших компаній у світі.
Архітектура фінансування: між інноваціями та ірраціональністю
Масштаби інвестицій в інфраструктуру штучного інтелекту настільки високі, що навіть досвідчених спостерігачів ринку спантеличають. Тільки великі технологічні компанії Meta, Microsoft, Google та Amazon планують капітальні витрати приблизно в 320 мільярдів доларів на 2025 рік, головним чином на центри обробки даних зі штучним інтелектом. Ця сума перевищує валовий внутрішній продукт Фінляндії та майже еквівалентна загальному доходу ExxonMobil у 2024 році.
Аналітики Bain & Company прогнозують, що індустрія штучного інтелекту повинна буде генерувати 2 трильйони доларів річного доходу до 2030 року, щоб виправдати заплановані інвестиції в інфраструктуру. Їхні розрахунки виявляють дефіцит фінансування у розмірі 800 мільярдів доларів між необхідними доходами та реалістичними очікуваннями. Morgan Stanley прогнозує дефіцит фінансування у розмірі 15 трильйонів доларів протягом наступних трьох років. Ці цифри викликають фундаментальні питання щодо сталості поточного інвестиційного циклу.
Проблема посилюється швидкістю, з якою споживається капітал. OpenAI приніс 4,3 мільярда доларів доходу у першій половині 2025 року, водночас витративши 2,5 мільярда доларів готівки за шість місяців. Це дорівнює темпам спалювання понад 8 мільярдів доларів на рік, які, за прогнозами, зростатимуть ще більше до 2028 року. Навіть за оптимістичних прогнозів доходу в 29,4 мільярда доларів на 2026 рік та 125 мільярдів доларів до 2029 року, OpenAI очікує продовження високих збитків та значних потреб у капіталі.
Цей дефіцит фінансується за рахунок постійних раундів фінансування за зростаючими оцінками. Раунд фінансування у березні 2025 року оцінив OpenAI у 300 мільярдів доларів; лише через сім місяців вторинний продаж акцій довів оцінку до 500 мільярдів доларів. Ця оцінка передбачає співвідношення ціни до обсягу продажів приблизно 38, виходячи з прогнозованого доходу в 13 мільярдів доларів на 2025 рік, тоді як типові компанії-розробники програмного забезпечення оцінюються в два-чотири рази більше, ніж їхній річний дохід.
OpenAI навмисно працює над тим, щоб обійти традиційні показники прибутковості. Компанія повідомляє інвесторам креативний показник під назвою «прибуток, скоригований за ШІ», який виключає значні блоки витрат, такі як мільярди, витрачені на навчання великих мовних моделей. Згідно з цим фіктивним показником, OpenAI має стати прибутковим у 2026 році, тоді як реальні цифри прогнозують збитки в розмірі 14 мільярдів доларів за 2026 рік, які, за прогнозами, накопичаться до 44 мільярдів доларів до 2028 року.
Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting
Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital
Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.
Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.
Основні переваги з першого погляду:
⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.
🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.
💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.
🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.
📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.
Детальніше про це тут:
Стрес монетизації: чому мільярдні інвестиції загрожують прибуткам
Проєкт «Зоряна брама»: Монументальна ініціатива між баченням та зарозумілістю
Найамбітнішим проявом цієї інвестиційної логіки є проект Stargate, спільне підприємство OpenAI, SoftBank та Oracle із запланованими інвестиціями до 500 мільярдів доларів протягом чотирьох років. Проект передбачає будівництво до 20 сучасних центрів обробки даних загальною потужністю десять гігават, що еквівалентно споживанню енергії приблизно десяти атомних електростанцій або електропостачанню чотирьох мільйонів домогосподарств.
Структура партнерства розкриває складність фінансування: SoftBank виступає основним інвестором з часткою приблизно 40%, OpenAI також вносить 40%, а Oracle та еміратський технологічний інвестор MGX спільно надають 20%. Перші 100 мільярдів доларів на перший рік вже значною мірою виділено; для решти 400 мільярдів доларів партнери шукають зовнішніх інвесторів для конкретних проектів, таких як Apollo Global Management та Brookfield Asset Management.
Перші центри обробки даних вже будуються. Oracle встановила перші стійки GB200 на своєму головному кампусі в Абіліні, штат Техас. Додаткові місця розташування визначено в Лордстауні, штат Огайо; окрузі Мілам та Шакелфорді, штат Техас; та окрузі Донья-Ана, штат Нью-Мексико. SoftBank планує створити об'єкти потужністю 1,5 гігавата в Огайо та Техасі, які, як очікується, запрацюють протягом 18 місяців.
Структура фінансування поєднує в собі акціонерний капітал, боргове фінансування, пов'язане з проектом, та інноваційні моделі лізингу. За повідомленнями ЗМІ, OpenAI та її партнери ведуть переговори щодо лізингу необхідних чіпів, що зменшить потребу в капіталі, але ще більше зв'яже OpenAI з Nvidia. Очікується, що майбутні користувачі центрів обробки даних візьмуть на себе приблизно десять відсотків витрат на проект.
Критики, такі як генеральний директор Tesla Ілон Маск, сумніваються в доцільності цих планів, стверджуючи, що SoftBank реально може залучити «значно менше 10 мільярдів доларів». Поки що фактично взяті зобов'язання спростовують цей скептицизм, але залишається фундаментальне питання: як ці гігантські інвестиції окупляться, якщо навіть оптимістичні прогнози доходів не покривають вартість капіталу?
Підходить для цього:
Макроекономічні наслідки: масштабування законів на межі їхніх можливостей
Уся інвестиційна логіка базується на фундаментальному припущенні: так званих законах масштабування штучного інтелекту. Вони стверджують, що більші моделі з більшою кількістю параметрів, навчені на більшій кількості даних з більшою обчислювальною потужністю, призводять до кращих результатів. Цей зв'язок виявився надзвичайно стабільним в останні роки, дозволяючи передбачуване покращення продуктивності просто шляхом масштабування ресурсів.
Однак, з'являється все більше ознак того, що цей лінійний підхід досягає своїх меж. Остання модель OpenAI, Orion, не виправдала очікувань і не змогла забезпечити бажаного зростання продуктивності, незважаючи на значне збільшення витрат ресурсів. Гері Маркус, професор психології та неврології Нью-Йоркського університету та відомий критик підходу Кремнієвої долини, стверджує, що фундаментальна теорія стратегії «чим більше, тим краще» є хибною.
Альтернативні підходи, такі як методи, продемонстровані DeepSeek, показують, що значне підвищення ефективності можливе завдяки вдосконаленим алгоритмам без масового масштабування. Якщо такі підходи переважатимуть, величезні інвестиції в традиційне масштабування втратять значну цінність. OpenAI та інші повинні будуть фундаментально переглянути свої стратегії та можуть втратити свої поточні переваги в цьому процесі.
Попит на енергію є ще одним фундаментальним обмеженням. Міжнародне енергетичне агентство оцінює, що на центри обробки даних припадало приблизно два відсотки світового споживання енергії у 2022 році. Ця частка може зрости більш ніж удвічі до 4,6 відсотка до 2026 року. Заплановані десять гігават лише для проекту OpenAI Stargate еквівалентні приблизно п'яти мільйонам спеціалізованих чіпів або потужності десяти атомних електростанцій. Ці масштаби викликають екзистенційні питання щодо сталого розвитку та соціального сприйняття.
Вже зараз проявляються проблеми з обмеженою потужністю. Наприклад, за прогнозами, Німеччина зможе збільшити потужність ІТ-підключень центрів обробки даних лише з 2,4 до 3,7 гігават до 2030 року, тоді як попит бізнесу оцінюється щонайменше у дванадцять гігават. США вже мають у 20 разів більшу потужність, ніж Німеччина, але навіть там стають очевидними проблеми.
Brookfield Asset Management прогнозує, що глобальна потужність центрів обробки даних на основі штучного інтелекту зросте приблизно з семи гігават наприкінці 2024 року до 15 гігават наприкінці 2025 року та до 82 гігават до 2034 року. Це більш ніж десятикратне збільшення протягом десятиліття вимагатиме інвестицій, що перевищують сім трильйонів доларів США, два трильйони з яких спеціально призначені для будівництва центрів обробки даних на основі штучного інтелекту. Фінансування цих сум докорінно змінить ринки капіталу та потенційно витіснить інші інвестиційні напрямки.
Підходить для цього:
Геополітичний вимір: Технологічний суверенітет як конкурентний фактор
Структури залежності в хмарній інфраструктурі дедалі більше набувають геополітичних вимірів. У Німеччині та Європі зростає занепокоєння щодо надмірної залежності від американських постачальників хмарних послуг. Згідно з опитуванням Bitkom, 78 відсотків німецьких компаній вважають, що Німеччина занадто залежить від американських постачальників хмарних послуг, тоді як 82 відсотки хочуть мати європейські гіперскейлери, які можуть конкурувати з лідерами неєвропейського ринку.
Три основні американські гіперскейлери, Amazon, Microsoft та Google, контролюють 65 відсотків світового ринку хмарних послуг. У сфері хмарних обчислень майже 40 відсотків німецьких компаній повідомляють про високу залежність від неєвропейських постачальників хмарних послуг, тоді як менше чверті використовують європейські хмарні сервіси. У сфері штучного інтелекту, хоча п'ята частина компаній знає про європейські пропозиції штучного інтелекту, лише близько десяти відсотків фактично їх використовують.
Ця залежність дедалі частіше сприймається як стратегічний ризик. Половина всіх компаній, які використовують хмарні обчислення, змушені переглянути свою хмарну стратегію через політику уряду США. Deutsche Telekom реагує, будуючи «Промислову хмару штучного інтелекту» в Мюнхені, багатомільярдний проект у співпраці з Nvidia, який складатиметься з понад 10 000 високопродуктивних чіпів і, як очікується, збільшить потужності німецьких обчислень на основі штучного інтелекту на 50 відсотків.
Європейський Союз планує програму вартістю 200 мільярдів євро, яка передбачає до п'яти гігафабрик штучного інтелекту, кожна з яких здатна виробляти понад 100 000 чіпів. ЄС покриє до 35 відсотків від очікуваних витрат у розмірі від 3 до 5 мільярдів євро на одну фабрику. Ці ініціативи є спробами відновити технологічний суверенітет, але їхній масштаб залишається значно меншим за інвестиції США.
Виклики для європейських альтернативних рішень величезні. Гіпермасштабовані компанії, такі як AWS, Azure та Google Cloud, пропонують прості, масштабовані рішення зі зрілими екосистемами, які європейські постачальники не можуть відтворити в короткостроковій перспективі. Малі та середні підприємства (МСП) особливо страждають від прив'язки до певного постачальника та залежності від нього, оскільки вони часто прив'язані до певних форматів та власницьких систем.
Динаміка ринку: Концентрація як системний ризик
Аналіз ринкових структур показує зростаючу концентрацію на кількох домінуючих гравцях, що створює системні ризики. На ринку хмарних технологій «Велика трійка» — AWS, Azure та Google Cloud — захоплює понад 60 відсотків ринку, а решта розподілена між численними меншими постачальниками. Nvidia домінує на ринку чіпів штучного інтелекту з приблизно 80-відсотковою часткою ринку.
Ця концентрація посилюється мережевими ефектами та самопідсилювальними циклами. Компанії з більшими центрами обробки даних можуть домовлятися про кращі умови з постачальниками обладнання, що ще більше збільшує їхні цінові переваги. Розробники, як правило, розробляють для платформ з найбільшою встановленою базою, що ще більше підвищує їхню привабливість. Інвестори надають перевагу відомим гравцям з перевіреними бізнес-моделями, що полегшує їхній доступ до капіталу.
Вертикальна інтеграція посилює цю динаміку. Google розробляє власні прискорювачі штучного інтелекту з TPU, що дозволяє їй створювати інфраструктуру штучного інтелекту за втричі меншою вартістю, ніж системи на базі Nvidia. Amazon розробляє власні чіпи з Trainium, які вже використовуються Anthropic і потенційно можуть стати актуальними для OpenAI. Microsoft інвестує значні кошти у власну розробку напівпровідників. Ця вертикальна інтеграція різко підвищує бар'єри для входу нових конкурентів.
Оцінки компаній, що беруть участь, відображають очікування щодо збереження домінування. Ринкова капіталізація Nvidia досягла понад п'ять трильйонів доларів США, а Microsoft та Google є одними з найцінніших компаній у світі. Вартість Amazon зросла на 100 мільярдів доларів США після оголошення угоди з OpenAI. Ці оцінки базуються на припущенні, що нинішні лідери ринку не лише збережуть свої позиції, а й розширять їх.
Питання управління: структури, що опинилися між інноваціями та контролем
Корпоративна структура OpenAI відображає притаманну суперечність між некомерційними цілями та комерційними потребами. Спочатку заснована як некомерційна організація з місією розробки штучного інтелекту на благо людства, OpenAI поступово перетворилася на гібридну конструкцію з комерційною дочірньою компанією, що забезпечила значний приплив капіталу.
Поточні плани реструктуризації спрямовані на повне перетворення на комерційну організацію, що є передумовою для запланованих раундів фінансування. Регулятори в Каліфорнії та Делавері схвалили ці кроки, але вони викликають фундаментальні питання: як початкова місія узгоджується з очікуваннями щодо прибутковості інвесторів, які ставлять на карту сотні мільярдів доларів?
Частка Microsoft ілюструє цю складність. Спочатку Microsoft отримує 75 відсотків доходів, доки її інвестиції повністю не окупляться, а згодом – 49 відсотків прибутку. Водночас Microsoft має ексклюзивні права інтелектуальної власності на певні технології та переважний доступ до нових моделей, доки не буде досягнуто загального штучного інтелекту. Ця структура тісно пов’язує OpenAI з Microsoft, навіть після скасування ексклюзивності для хмарних технологій.
Структура управління також повинна враховувати зростаючу напруженість між стратегічними партнерами. Microsoft та Amazon безпосередньо конкурують у хмарному бізнесі, тоді як OpenAI орієнтується між ними. Oracle, Google та інші партнери переслідують власні стратегічні інтереси. Координація цих різноманітних вимог вимагає дипломатичних навичок і може призвести до конфлікту інтересів, що знижує операційну ефективність.
Конкурентна динаміка: антропний як стратегічна противага
Партнерство Amazon-Anthropic утворює цікаву противагу сузір'ю Microsoft-OpenAI. Amazon вже інвестувала вісім мільярдів доларів США в Anthropic, конкурента, заснованого колишніми співробітниками OpenAI. Ця інвестиція ставить Amazon однією ногою в обидва табори: інфраструктурний партнер OpenAI та головний інвестор Anthropic.
Anthropic переважно використовує власні чіпи Amazon Trainium, тоді як OpenAI спирається на апаратне забезпечення Nvidia. Ця технологічна диференціація дозволяє Amazon паралельно застосовувати різні підходи та отримувати уявлення про ефективність і продуктивність різних архітектур. Якщо власні чіпи Amazon запропонують порівнянну продуктивність за нижчою ціною, це може зменшити її довгострокову залежність від Nvidia.
Моделі Claude від Anthropic є одними з найпотужніших чат-ботів, що є на ринку, і безпосередньо конкурують з моделями GPT від OpenAI. Anthropic вже використовується десятками тисяч компаній через хмарний сервіс штучного інтелекту Amazon Bedrock. Поточна ринкова вартість Anthropic становить 61,5 мільярда доларів, що значно нижче за 500 мільярдів доларів OpenAI, але все ж таки є значною оцінкою для компанії, заснованої у 2021 році.
Конкурентне середовище створює ризики для всіх учасників. Amazon розробляє власні моделі штучного інтелекту та може стати довгостроковим конкурентом для Anthropic, від якої вона залежить у залученні корпоративних клієнтів. OpenAI конкурує з Anthropic за таланти розробників, корпоративних клієнтів та увагу ЗМІ. Microsoft балансує між інвестиціями в OpenAI та розширенням власних можливостей ШІ. Ці багатосторонні конкурентні відносини створюють стратегічну невизначеність.
Проблема прибутковості: структурні дефіцити, незважаючи на зростання доходів
Фундаментальним викликом для всіх компаній, що займаються штучним інтелектом, залишається монетизація. OpenAI приніс 4,3 мільярда доларів доходу у першій половині 2025 року, що на 16 відсотків більше, ніж загальний дохід за попередній рік. Річний дохід сягнув приблизно 12 мільярдів доларів, а щотижнева аудиторія становила 700 мільйонів користувачів. Однак близько 75 відсотків доходу надходить від споживчих продуктів, переважно підписок ChatGPT, тоді як бізнес корпоративних клієнтів все ще відносно невеликий.
Конверсія користувачів залишається проблематичною. З 700 мільйонів користувачів щотижня лише близько п'яти відсотків платять за преміум-підписки. Темпи зростання ChatGPT демонструють ознаки насичення ринку, що створює тиск на пошук нових методів монетизації. OpenAI тестує рекламу та монетизацію свого додатка для створення відео Sora, але залишається питанням, чи буде цих заходів достатньо для покриття величезних витрат.
Незважаючи на технологічний прогрес, структура витрат залишається складною. Гранична вартість мільйона токенів ШІ, яку OpenAI стягує з розробників, знизилася на 99 відсотків лише за 18 місяців. Однак це різке зниження витрат парадоксально призводить до зростання загального попиту на обчислювальну потужність, явище, відоме як парадокс Джевонса. Оскільки моделі ШІ стають більш ефективними та дешевими, їх використання непропорційно зростає, збільшуючи загальні витрати, а не знижуючи їх.
Терміни окупності інвестицій в інфраструктуру незрозумілі. McKinsey попереджає, що як надмірне, так і недостатнє інвестування в інфраструктуру несуть значні ризики. Надмірне інвестування призводить до втрати активів, якщо попит не виправдовує очікувань. Недостатнє інвестування означає відставання від конкурентів і втрату частки ринку. Оптимізація цього компромісу вимагає точного прогнозування в надзвичайно нестабільному середовищі.
Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в США
Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в США - Зображення: Xpert.Digital
Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість
Детальніше про це тут:
Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:
- Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
- Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
- Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
- Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації
Наскільки реалістичні прогнози доходів? Хто виграє, хто програє? Боротьба за владу навколо інфраструктури штучного інтелекту.
Очікування інвесторів: між раціональним аналізом та спекулятивним надлишком
Оцінки компаній, що займаються штучним інтелектом, відображають надзвичайно високі очікування щодо майбутнього зростання. Оцінка OpenAI у 500 мільярдів доларів означає, що компанія стане однією з найцінніших у світі, порівнянною з Apple чи Saudi Aramco. Ця оцінка базується на припущенні, що OpenAI збільшить свій дохід з 13 мільярдів доларів у 2025 році до 100 мільярдів доларів до 2028 року та згодом працюватиме стабільно та прибутково.
Щоб досягти доходу в 100 мільярдів доларів, OpenAI повинен буде відповідати кільком умовам: кількість платних користувачів повинна збільшитися до 200-300 мільйонів з поточної цифри приблизно 35 мільйонів. Потрібно буде успішно розробити нові потоки доходів, такі як реклама, електронна комерція та дорогі корпоративні продукти. Витрати на логічний висновок повинні будуть значно зменшитися завдяки технологічному прогресу та масштабуванню. Кожне з цих припущень є дуже невизначеним.
Аналітики Epoch AI критично ставляться до ймовірності досягнення OpenAI своїх цільових показників доходів. За помірного сценарію, OpenAI може досягти від 40 до 60 мільярдів доларів доходу до 2028 року замість 100 мільярдів доларів, що все ще свідчитиме про виняткове зростання. Однак прибутковості буде важко досягти, оскільки витрати йтимуть в ногу зі зростанням. За цим сценарієм поточна оцінка в 500 мільярдів доларів буде значно завищена.
За песимістичним сценарієм зростання зупиниться раніше, ніж очікувалося, нові конкуренти знизять маржу, а технологічні прориви не відбудуться. OpenAI доведеться суттєво переглянути свою оцінку, що може спровокувати ланцюгову реакцію серед інвесторів. Високий рівень боргу та залежність від постійного припливу капіталу зроблять компанію вразливою.
Технологічний Nasdaq зріс на 19 відсотків у 2025 році, Nvidia – понад 25 відсотків, а Oracle – на 75 відсотків. Ці оцінки відображають надію на те, що революція штучного інтелекту дійсно забезпечить обіцяне зростання продуктивності та нові бізнес-моделі. Але вони також нагадують минулі технологічні бульбашки, коли завищені очікування призводили до масового руйнування вартості, коли реальність не виправдовувала прогнозів.
Підходить для цього:
Промислова трансформація: варіанти використання між обіцянкою та реальністю
Виправдання цих масштабних інвестицій зрештою залежить від конкретних випадків використання та вимірюваного підвищення продуктивності. Агентські системи штучного інтелекту обіцяють автоматизувати складні робочі процеси, які раніше вимагали людської експертизи. У логістичних платформах агенти могли б виявляти затримки доставки, змінювати маршрути доставки, повідомляти клієнтів та автоматично оновлювати рівень запасів. У корпоративному програмному забезпеченні вони могли б розуміти запити, приймати рішення та виконувати багатоетапні плани.
Поточні програми показують неоднозначні результати. Microsoft повідомляє про понад мільйон агентів штучного інтелекту, створених клієнтами за допомогою служб агентів Azure AI Foundry. Понад 14 000 клієнтів використовують Azure AI Foundry для складних завдань автоматизації. Ці цифри демонструють зростання впровадження, але фактичне підвищення продуктивності та економія коштів часто залишаються неофіційними.
Commerzbank за допомогою Microsoft протягом двох років розробляв клієнтського консультанта Ava на базі штучного інтелекту та високо оцінює цю співпрацю. Такі історії успіху ілюструють потенціал, але вони являють собою складні впровадження, які потребують значного часу, ресурсів та досвіду. Масштабування таких рішень у різних галузях та компаніях різного розміру залишається відкритим питанням.
Критики вказують на розбіжність між рекламою та реальністю. Bain & Company стверджує, що заплановані інвестиції можуть бути покриті недостатнім доходом. Консалтингова фірма оцінює, що постачальникам штучного інтелекту потрібно буде досягти річного доходу в два трильйони доларів США до 2030 року, але бачить розрив у 800 мільярдів доларів США порівняно з реалістичними очікуваннями. Ця розбіжність означатиме, що значні обсяги капіталу були розподілені неправильно, а інвестори зазнають суттєвих збитків.
Ризики бульбашок: паралелі з історичними технологічними циклами
Поточні події демонструють разючі паралелі з попередніми технологічними бульбашками. Наприкінці 1990-х років завищені очікування щодо Інтернету призвели до астрономічних висот у вартості дотком-компаній, перш ніж реальність змусила їх до жорсткої корекції. Багато інвесторів втратили весь свій капітал; усталені компанії вижили, але зі значними втратами у вартості.
Залізнична манія 19 століття пропонує ще одну історичну аналогію. Масштабні інвестиції в залізничну інфраструктуру призвели до перевантаження потужностей, банкрутств та фінансових криз. Хоча залізниця справді трансформувала економіку та суспільство в довгостроковій перспективі, ранні інвестори часто зазнавали нищівних збитків. Паралель очевидна: інвестиції в інфраструктуру можуть бути соціально цінними без отримання прибутку інвесторами.
Декілька попереджувальних ознак вказують на динаміку бульбашок. Кругові грошові потоки, за якими Nvidia фінансує OpenAI, який потім купує чіпи Nvidia, нагадують структури, подібні до Понці. Креативні показники оцінки, такі як «прибуток, скоригований на ШІ», нагадують проформні прибутки епохи доткомів. Постійно зростаючі оцінки, незважаючи на структурні втрати, повторюють моделі попередніх бульбашок.
Питання не в тому, чи відбудеться корекція, а в тому, коли вона відбудеться. Тригерами можуть бути: гучний провал проекту штучного інтелекту, технологічні прориви в альтернативних підходах, регуляторні втручання, дефіцит енергії або просто нездатність досягти обіцяного підвищення продуктивності. Така корекція, ймовірно, призведе до значної втрати вартості, але також може призвести до появи здоровіших, більш стійких бізнес-моделей.
Стратегічні наслідки: позиціонування в нестабільному середовищі
Це ставить складні стратегічні питання перед компаніями, інвесторами та політиками. Компанії повинні вирішити, скільки інвестувати в інфраструктуру штучного інтелекту та від яких постачальників вони хочуть стати залежними. Ефект прив'язки до певних пропрієтарних хмарних платформ ускладнює перехід пізніше та створює довгострокові зобов'язання.
Гібридні підходи, що поєднують локальну інфраструктуру з хмарними сервісами, пропонують більшу гнучкість ціною збільшення складності. Організації зберігають контроль над критичними робочими навантаженнями, використовуючи масштабованість хмари для змінних навантажень. Оптимізація цього балансу вимагає детального аналізу характеристик робочих навантажень, витрат, вимог безпеки та стратегічних пріоритетів.
Інвестори повинні вибирати між різними видами діяльності в ланцюжку створення вартості штучного інтелекту. Постачальники інфраструктури, такі як AWS, Azure та Google Cloud, пропонують відносно стабільні бізнес-моделі зі встановленими грошовими потоками. Виробники напівпровідників, такі як Nvidia, отримують вигоду від інвестиційного циклу незалежно від кінцевого успіху конкретних компаній, що займаються штучним інтелектом. Стартапи у сфері штучного інтелекту, такі як OpenAI або Anthropic, пропонують вищий потенціал зростання, але також значно вищий ризик.
Політики повинні створювати рамки, які сприятимуть інноваціям, не створюючи системних ризиків. Антимонопольні питання стають дедалі важливішими, коли кілька домінуючих гравців контролюють критичну інфраструктуру. Енергетична політика повинна враховувати масове зростання попиту на електроенергію в центрах обробки даних зі штучним інтелектом. Питання цифрового суверенітету вимагають стратегічних інвестицій у європейські альтернативи без створення протекціоністської неефективності.
Технологічна еволюція: ефективність як потенційний переломний фактор
Ключовою невизначеністю залишається технологічний розвиток. Якщо буде досягнуто значного підвищення ефективності, вся інвестиційна логіка може докорінно змінитися. Google демонструє, що інфраструктуру штучного інтелекту можна побудувати з власними чіпами TPU за втричі меншою вартістю, ніж у систем Nvidia. Якщо такі підходи переважатимуть, структура витрат значно знизиться, а прибутковість буде досягнута швидше.
Перехід від навчання на основі графічних процесорів до робочих навантажень логічного висновку на основі центральних процесорів також може мати трансформаційний характер. Графічні процесори цінуються за свої можливості навчання штучного інтелекту, але вони не є оптимальними для логічного висновку. Перехід на центральні процесори для логічного висновку може зменшити споживання енергії, покращити продуктивність і запропонувати більш економічно ефективне рішення. Прогноз Брукфілда про те, що до 2030 року логічний висновок становитиме приблизно 75 відсотків потреб у обчисленнях штучного інтелекту, підкреслює цей зсув.
Нові напівпровідникові архітектури, спеціально розроблені для робочих навантажень штучного інтелекту, можуть забезпечити подальший стрибок у ефективності. OpenAI розробляє власні чіпи разом з Broadcom та очікує економії коштів від 20 до 30 відсотків порівняно з технологією Nvidia. Amazon, Google та інші технологічні гіганти дотримуються аналогічних стратегій. Якщо ці зусилля виявляться успішними, домінування Nvidia буде послаблено, а структури залежностей докорінно зміняться.
Алгоритмічні інновації можуть мати аналогічний революційний ефект. Методи, продемонстровані DeepSeek, показують, що розумніші архітектури дозволяють значно економити ресурси. Моделі машинного навчання, які вивчають ефективніші представлення або краще фільтрують нерелевантну інформацію, можуть досягти порівнянної продуктивності з часткою обчислювальної потужності. Такі прориви зроблять масштабні інвестиції в інфраструктуру частково застарілими.
Майбутні сценарії: між консолідацією та дестабілізацією
Подальший розвиток може піти кількома шляхами. У сценарії консолідації поточні лідери ринку переважають і розширюють своє домінування. AWS, Azure та Google Cloud контролюють хмарну інфраструктуру, Nvidia домінує у напівпровідниках, а OpenAI та кілька конкурентів ділять ринок додатків штучного інтелекту. Масштабні інвестиції окупаються протягом тривалого часу, і прибутковість досягається, хоча й пізніше, ніж спочатку сподівалося.
За такого сценарію сформуються олігополістичні структури з високими бар'єрами входу для нових конкурентів. Суспільні переваги штучного інтелекту матеріалізуються, але створення вартості буде зосереджено в руках кількох компаній. Регуляторне втручання, ймовірно, посилиться, щоб запобігти зловживанню ринковою владою. Ранні інвестори досягнуть суттєвої, хоча, можливо, не такої, як очікувалося, прибутковості.
У сценарії перетворення з'являються альтернативні технології або бізнес-моделі, які роблять існуючі підходи застарілими. Моделі з відкритим кодом можуть запропонувати достатню продуктивність і підірвати монетизацію власницьких систем. Більш ефективні архітектури можуть знецінити величезні інвестиції в інфраструктуру. Можуть з'явитися нові парадигми додатків, що виходять за рамки моделей великих мов програмування. У цьому сценарії багато поточних інвестицій зазнають збитків, але демократизація ШІ прискориться.
Ймовірний середній сценарій поєднує елементи обох крайнощів. Поточні лідери ринку зберігають значні позиції, але маржа падає через конкуренцію. Нові спеціалізовані постачальники захоплюють нішеві ринки. Технологічний прогрес знижує витрати, але не так різко, як сподівалося. Прибутковість затримується, але бізнес стає стійким. Суспільні переваги поступово матеріалізуються у покращених показниках продуктивності та нових застосуваннях.
Підходить для цього:
Ставка на майбутнє в часи невизначеності
Угода на 38 мільярдів доларів між OpenAI та Amazon Web Services втілює амбівалентність сучасної революції штучного інтелекту. З одного боку, вона документує вражаючий динамізм галузі, готової інвестувати сотні мільярдів доларів США в технологічне бачення. Залучені гравці втілюють, здавалося б, раціональні стратегії для диверсифікації залежностей, забезпечення конкурентних позицій та участі в потенційно трансформаційних технологіях.
З іншого боку, угода розкриває хиткий фундамент, на якому ґрунтуються ці інвестиції. Розбіжність між гігантськими оцінками та структурними збитками, круговими грошовими потоками між інвесторами та одержувачами, креативними показниками оцінки та величезним масштабом розподілу капіталу нагадують історичні бульбашки. Фундаментальне питання залишається без відповіді: чи зможуть обіцяні застосування та підвищення продуктивності коли-небудь виправдати масштабні інвестиції?
Найближчі роки покажуть, чи увійде нинішня хвиля інвестицій в інфраструктуру в історію як далекоглядне позиціонування для ери штучного інтелекту, чи як нераціональна трата капіталу. Незалежно від результату, угода знаменує собою поворотний момент в архітектурі потужності технологічної галузі та ілюструє, що майбутнє штучного інтелекту визначатиметься не лише алгоритмічними проривами, а й економічними реаліями, стратегічними партнерствами та, зрештою, готовністю ринків робити ставки на невизначене майбутнє.
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Konrad Wolfenstein
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні
☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування
☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів
☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B
☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір
🎯🎯🎯 Скористайтеся перевагами великої, п'ятикратної експертизи Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | BD, R&D, XR, PR та оптимізація цифрової видимості
Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital
Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.
Детальніше про це тут:
