Импорт США оборудования, связанного с ИИ, с 2019 года рос быстрее внутреннего производства по всем основным категориям, согласно данным, представленным венчурной фирмой a16z. Импорт компьютеров за этот период вырос на 366%, тогда как производство в США увеличилось на 46%, что подчеркивает, насколько сильно расширение ИИ-инфраструктуры страны зависит от зарубежных поставок.

Показатели были опубликованы 25 октября 2026 года в рамках серии a16z "Charts of the Week" и охватывают четыре категории, центральные для строительства ИИ-инфраструктуры: компьютеры, телекоммуникационное оборудование, полупроводники, а также сетевое и электрооборудование.

Импорт опережает производство по всем направлениям

Импорт телекоммуникационного оборудования увеличился на 175%, при том что внутренний выпуск вырос на 87%. Импорт полупроводников вырос на 131% против роста производства на 76%. Наиболее резкое расхождение показало сетевое и электрооборудование: импорт вырос на 69%, тогда как производство в США сократилось на 7%.

Эти цифры выявляют неравномерность внутренних реакций в категориях оборудования, поддерживающих расширение ИИ. Сравнение измеряет изменения в денежном выражении, а не прямой подсчет машин или компонентов. Поскольку показатели выражены в долларах, они могут меняться вместе с ценами, а также с объемами, поэтому данные показывают, как разошлись стоимости импорта и производства, не устанавливая их соответствующих долей в общем объеме предложения.

Откуда поступил прирост производства

Производители могут наращивать выпуск, увеличивая мощности или более интенсивно используя существующие объекты. По данным a16z, эти два типа реакции развивались по-разному в четырех категориях. Их разделение помогает понять, идет ли рост от вновь построенных мощностей или от существующих заводов, работающих ближе к пределу.

Производители компьютеров расширили мощности и повысили уровень загрузки, то есть использовали большую часть доступных производственных возможностей. Вместе эти изменения обеспечили более высокий выпуск.

Производители телекоммуникационного оборудования существенно нарастили мощности, однако загрузка снизилась. Такое сочетание говорит о том, что доступные производственные мощности росли быстрее их использования.

Производители полупроводников также расширили мощности, при этом уровень загрузки остался неизменным. Следовательно, рост их производства был обеспечен дополнительными мощностями, а не более интенсивным использованием существующих объектов.

Дефицит в электрооборудовании

Электрооборудование пошло иным путем. Мощности сократились, несмотря на более высокую загрузку, оставив внутреннее производство ниже уровня 2019 года — это единственная из четырех категорий, где выпуск уменьшился.

Эта слабость имеет значение, поскольку строительство ИИ-инфраструктуры требует электрической инфраструктуры наряду с вычислительным оборудованием. Распределительные устройства и сопутствующее оборудование поддерживают расширение энергосети, необходимое для питания GPU, а импорт помогает удовлетворять спрос, когда внутренний выпуск не успевает за ним. Это расхождение делает США более зависимыми от зарубежных поставщиков оборудования, лежащего в основе этого строительства.

Предоставленные данные не позволяют установить, почему производители воздержались от более масштабного расширения. По мнению a16z, это может объясняться стоимостью строительства, инвестиционными рисками или конкуренцией со стороны зарубежных поставщиков. Это возможные объяснения, а не подтвержденные причины.

a16z обобщил эту тенденцию в публикации на X:

Since 2019, imports of AI hardware have grown faster than US production in every category

US production vs. imports: – Computers: +46% vs. +366% – Comms equipment: +87% vs. +175% – Semis: +76% vs. +131% – Grid & electrical equipment: -7% vs. +69%

Charts of the:… pic.twitter.com/wJN2meTEdu

— a16z (@a16z) October 25, 2026

(a16z на X)

Аренда GPU и спрос на токены

Тем временем данные об аренде указывают на продолжающийся спрос на вычислительные ресурсы. По данным Ornn Data, каждая отслеживаемая модель GPU обходится в аренду дороже, чем в начале года, включая более старые чипы A100. Цены аренды находились на 9–143% выше ориентира, предполагающего линейную амортизацию в течение шести лет. Линейная амортизация равномерно распределяет потерю стоимости машины на протяжении предполагаемого срока службы, поэтому ставки выше этого ориентира указывают на то что цены аренды опережают уровень, который подразумевала бы только равномерная амортизация оборудования. a16z отмечает, что более старые A100 и H100 — чипы Nvidia для дата-центров, все еще широко используемые для ИИ-нагрузок, — ранее дольше находились ниже этого ориентира.

Данные OpenRouter также показывают рост потребления токенов в открытых и проприетарных моделях. Токены — это единицы текста, которые обрабатывают эти ИИ-системы. a16z предупреждает, что эти наборы данных дают неполную картину цен на GPU и расходов на токены.

Наращивается давление на рынок труда

Рынок труда добавляет еще одно ограничение. Со ссылкой на процессинговую компанию ADP a16z сообщает, что количество рабочих часов в неделю на одного работника существенно увеличилось в секторах, поддерживающих строительство ИИ-инфраструктуры, — это показатель интенсивности использования существующих сотрудников, отдельный от роста штата. Смена работы также дает надбавку к росту зарплаты в пять процентных пунктов по сравнению с работниками, остающимися у своих работодателей, то есть переход между работодателями в настоящее время приносит больший прирост зарплаты, чем сохранение текущего места.

В совокупности эти данные указывают на растущий спрос на оборудование, неравномерное расширение заводских мощностей и растущую нагрузку на работников в цепочке поставок ИИ. Импорт помогает закрыть этот разрыв, при этом электрооборудование остается наиболее явной слабостью внутреннего производства. Будущие выпуски еженедельной серии графиков a16z, а также обновленные данные Ornn Data, OpenRouter и ADP позволят отслеживать, сохранятся ли эти тенденции.