Bain & Company выставила мировой индустрии искусственного интеллекта счёт, который, по расчётам самой консалтинговой компании, в основном можно оплатить только продуктами, которых пока не существует. Недавно опубликованный седьмой Global Technology Report приходит к выводу, что индустрия должна генерировать 6 трлн долларов годовой выручки к 2031 году, чтобы оправдать капитал, который сейчас направляется в дата-центры, — и примерно 70% этой суммы зависят от ещё не созданных источников дохода.

Согласно отчёту, существующие потребительские и корпоративные ИИ-сервисы могут обеспечить до 1,8 трлн долларов от общей суммы, а оставшиеся 4,2 трлн долларов новой выручки ещё предстоит создать. Всё, что технология продаёт сегодня — от чат-ботов до рабочих копилотов, — покрывает менее трети прогнозируемой суммы.

Bain ожидает, что дефицит закроют новые сегменты — автономные машины и робототехника, разработка лекарств, ментальное здравоохранение и энергетика. Эти отрасли остаются небольшими, жёстко регулируемыми или по-прежнему существуют только в лабораториях, и индустрия рассчитывает, что они произведут триллионы за пять лет.

Дэвид Кроуфорд, ведущий автор отчёта, признал масштаб требований. Он заявил, что индустрии нужна волна инноваций более масштабная, чем всё, что дали мобильные и облачные технологии, и что устойчивое финансирование строительства потребует прибавки примерно 1% к темпам роста мирового ВВП — ускорения, которого экономики редко достигают лишь потому, что того требует какая-то индустрия.

Это не первая оценка разрыва от Bain. В сентябре прошлого года компания подсчитала, что компаниям в сфере ИИ потребуется 2 трлн долларов годовой выручки к 2030 году, и прогнозировала дефицит в 800 млрд долларов. Новая цель втрое больше и сдвинута на год позже. Хотя два отчёта могут определять охват по-разному, направление одно: стоимость строительства растёт быстрее, чем доказательства того, что кто-то готов за это платить.

Ситуация с расходами сурова. Bain прогнозирует 5–6,5 трлн долларов расходов на дата-центры к 2030 году с добавлением как минимум 150 гигаватт мощностей. Размеры и стоимость дата-центров удваиваются примерно каждые 12–16 месяцев, отчасти из-за непрывного роста цен на чипы. Финансирование организовать можно, но трансформаторы, воду и подключение к электросетям на том же графике обеспечить нельзя. Дефицит всего трёх этих ресурсов в сочетании с жёстким местным сопротивлением привёл к блокировке или задержке американских проектов на 68 млрд долларов во втором квартале.

Другие аналитики пришли к схожим выводам. Goldman Sachs на этой неделе оценил точку безубыточности пяти крупнейших американских гипермасштабных операторов — гигантских облачных провайдеров — примерно в 300 млрд долларов годовой выручки от ИИ при 800 млрд долларов расходов на инфраструктуру в 2026 году. С учётом того, что облачная выручка от ИИ превышает до-ИИ тренд примерно на 70 млрд долларов, Goldman оценивает разрыв примерно в 230 млрд долларов в год.

Критерии Goldman уже, чем у Bain, — охватываются только гипермасштабные операторы и только стройка этого года, — но указывают они в ту же сторону. Дэвид Кан из Sequoia подсчитал разрыв около 600 млрд долларов в год, а Allianz Research оценивает расхождение между капитальными расходами на ИИ и ростом выручки примерно в 46% — выше 32%, зафиксированных во время телекоммуникационного пузыря 2001 года, когда операторы строили волоконно-оптические сети гораздо быстрее, чем спрос мог их поглотить.

У обеих оценок есть оговорки. Сам Goldman предупреждает о риске двойного учёта и исходит из того, что практически все капитальные расходы выше уровня 2022 года связаны с ИИ, поскольку фактически каждый доллар капзатрат гипермасштабных операторов теперь считается ИИ-расходами. Показатель Bain, со своей стороны, — это требуемая ставка доходности, а не прогноз: он описывает, что должно произойти, а не то, что произойдёт.

Более тревожная динамика в том, что ни один гипермасштабный оператор вряд ли в одностороннем порядке сократит расходы и уступит позиции конкурентам, что делает цикл капитальных затрат самоусиливающимся независимо от краткосрочной доходности. Гонка, в которой остановиться невозможно, — это именно та ситуация, где слабая доходность незаметно накапливается, поскольку решение о расходах больше не зависит от отдачи.

Bain превратил настроение в измеримый тест. Вопрос о том, полезен ли ИИ, перестал быть актуальным уже давно; вопрос теперь в том, можно ли оценить эту полезность в масштабе, превышающем экономику смартфонов, на рынках, которые едва существуют, — прежде чем электросети и рынок облигй потеряют терпение.

Два индикатора покажут, как развивается это уравнение до 2027 года. Первый — начнут ли компании в сфере робототехники и разработки лекарств отчитываться о реальной выручке. Второй — продолжат ли расти прогнозы капзатрат без них. Если произойдёт второе без первого, индустрия будет инвестировать уже не в доказанный рынок, а делать ставку на то, что он появится.