В опубликованном в пятницу блоге главный экономист Apollo Торстен Слок обнажил поразительный структурный дисбаланс в цепочке создания стоимости искусственного интеллекта: сегменты с самой высокой маржой прибыли — производители чипов и поставщики оборудования — поддерживаются капиталом, привлеченным от инвесторов, а не выручкой от конечных клиентов. Этот вывод ставит под сомнение традиционную бизнес-логику, согласно которой компании, продающие готовую продукцию потребителям, должны получать наибольшую маржу.

Слок разделил компании ИИ на четыре группы: модели и приложения, облачные вычисления и вычислительные мощности, энергетику и электросети, а также кремний и оборудование. Используя данные Pitchbook и Bloomberg по компаниям, включая OpenAI, Anthropic, Microsoft, Amazon, Constellation Energy, Nvidia, AMD и Micron, он подсчитал, что фирмы из сегмента кремния и оборудования — такие как производители чипов — имеют самую высокую прибыльную маржу в цепочке ИИ, на уровне 41%. Компании из сегмента моделей и приложений — ближайшего к конечным пользователям, где конкурируют ChatGPT, Claude и другие потребительские продукты — показывают операционную маржу -59%. Этот разрыв подчеркивает реальность, которую часто скрывают заголовки о выручке в отрасли ИИ: деньги, направляемые далее к производителям полупроводников, в значительной степени поступают из венчурного финансирования, выпуска долговых обязательств и корпоративных бюджетов на капвложения, а не от платящих клиентов.

Слок предупредил, что такое резкое расхождение отражает тот факт, что деньги, поступающие в ИИ-бума, возникают не из органического спроса на ИИ-приложения, а из ставок инвесторов на следующую технологическую революцию.

«Прибыль ИИ-бума сейчас финансируется инвесторами, а не зарабатывается на клиентах», — сказал Слок в своем анализе Apollo. «Маржа на верхних уровнях цепочки реальна, но она оплачивается за счет капитала, привлеченного тем слоем, который теряет деньги, а не за счет денежных потоков, создаваемых конечным спросом».

Goldman Sachs теперь прогнозирует, что инвестиции в ИИ в 2026 году превысят $1 трлн — сумму, сопоставимую с общим объемом частных нефинансовых инвестиций США в оборудование для обработки информации и программное обеспечение в обычный год. Однако пока технология не дала значимого эффекта ни для производительности экономики, ни для роста маржи прибыли за пределами Magnificent Seven — Apple, Microsoft, Nvidia, Amazon, Alphabet, Meta и Tesla, на которые вместе приходится примерно треть рыночной капитализации S&P 500. Если финансирование ИИ замедлится, предупреждает Слок, такой перекошенный профиль маржи может дестабилизировать всю отрасль.

«Итог в том, что самая прибыльная часть цепочки создания стоимости ИИ зависит от того, продолжит ли наименее прибыльная часть наращивать выручку или привлекать капитал», — заключил он. «Капитал может какое-то время закрывать этот разрыв, но не бесконечно. И в этом заключается риск: появится ли ROI у конечных клиентов ИИ достаточно быстро, чтобы поддерживать расходы, которые и создают эту маржу на верхних уровнях?»

Более широкие опасения по поводу неустойчивого расширения ИИ

Слок не единственный, кто обращает внимание на сильную зависимость ИИ от инвестиционного капитала. В своем годовом отчете, опубликованном в июне, Bank for International Settlements — базирующееся в Базеле учреждение, выступающее как «центральный банк для центральных банков», — отметил, что расходы на ИИ, в первую очередь со стороны пяти крупнейших гиперскейлеров, растут быстрее, чем прибыль и свободный денежный поток, из-за чего этим компаниям приходится выпускать долг для привлечения дополнительного финансирования. Анализ Bank of America за прошлый ноябрь показал, что в 2025 году эти пять гиперскейлеров выпустили долговые обязательства на $121 млрд — в четыре раза больше их среднего годового объема долга за предыдущие пять лет.

«Разочарование в доходности может спровоцировать резкое сокращение финансирования и превратить бум капвложений в затяжной инвестиционный спад с потенциальными последствиями для финансовых условий», — говорится в отчете BIS. «Если гиперскейлеры замедлят или остановят агрессивный темп внедрения капвложений, многим заемщикам по всей цепочке поставок будет сложно заместить потерянную выручку и обслуживать свой долг».

Технологический обозреватель Эд Зитрон развил этот аргумент еще дальше, утверждая, что расходы на ИИ еще более уязвимы, чем кажется на первый взгляд. В посте Substack, опубликованном в июне, он привел Oracle в качестве примера: по состоянию на конец 2026 финансового года у компании был отрицательный денежный поток в размере $23.7 млрд, почти $130 млрд непогашенного долга и $260 млрд обязательств по аренде для проектов ИИ-инфраструктуры, которые еще не начались. Масштабная ставка Oracle на развитие ИИ направлена на OpenAI, с которой в сентябре прошлого года был подписан контракт на $300 млрд.

«Существование Oracle — и личное состояние Ларри Эллисона — зависит от того, сможет ли OpenAI выполнить свое обещание потратить $300bn на вычисления», — написал Зитрон.

Он назвал эту динамику «самой очевидной и при этом малообсуждаемой частью пузыря ИИ». Хотя капитальные затраты гиперскейлеров в 13-значных суммах подпитывают бум полупроводников, пока почти нет доказательств того, что текущий ИИ-бумажный рост выльется в широкое применение технологий, которое оправдает все эти расходы.

По мнению Зитрона, еще опаснее не только возможный срыв Oracle по выполнению обязательства на $300 млрд перед OpenAI, но и отказ других крупных технологических компаний от собственных чрезмерных расходов на ИИ.

«Если Microsoft, Google, Amazon и Meta решат, что пора перестать тратить по $30 млрд или больше в квартал на GPU, RAM, хранилища и строительство дата-центров», — сказал он, — «это пробьет дыру в том, что люди считают постоянным суперклоном».

Эта статья изначально была опубликована на Fortune.com