- Скільки технологічні гіганти інвестують у штучний інтелект? Meta планує витратити 600 мільярдів доларів до 2028 року, Microsoft виділяє 80 мільярдів доларів лише на 2025 рік, а Alphabet — 75 мільярдів. OpenAI та партнери зобов’язалися інвестувати 500 мільярдів доларів у будівництво дата-центрів у США. (CNBC)
- Чому це викликає занепокоєння економістів? OpenAI зафіксувала операційні збитки у 8 мільярдів доларів за перше півріччя 2025 року, незважаючи на подвоєння річних доходів. Аналітики попереджають про «циркулярне фінансування», коли Nvidia інвестує в OpenAI, яка потім купує чіпи у Nvidiaю. (Fortune)
- Що кажуть про ризики фінансової бульбашки? Ринкова капіталізація Nvidia перевищила 4,5 трильйона доларів. (CNBC) що більше за всю фондову біржу будь-якої країни, окрім США, Китаю, Японії та Індії. (Fortune) МВФ попередив про ризик «різкої переоцінки технологічних активів» у разі розчарування результатами ШІ.
Як Марк Цукерберг випадково пообіцяв 600 мільярдів доларів
На обіді в Білому домі Дональд Трамп несподівано запитав Марка Цукерберга про майбутні інвестиції Meta. Засновник Facebook розгублено відповів:
«Напевно, щось близько 600 мільярдів доларів до 2028 року в США».
Президент сухо зауважив:
«Це багато».
Через кілька секунд Цукерберг нахилився до Трампа і пробурмотів:
«Вибачте, я не був готовий, не був упевнений у цифрі, яку ви хотіли оголосити».
Ця сума у 24 рази перевищує річний бюджет NASA. І Цукерберг не єдиний, хто захопився лихоманкою ШІ.
Скільки насправді коштує гонка за штучним інтелектом
Microsoft заплановує витратити 80 мільярдів доларів лише на 2025 рік для будівництва дата-центрів, Alphabet виділяє 75 мільярдів. Але справжнім каталізатором божевілля став Сам Альтман, співзасновник OpenAI.
У січні 2025 року Альтман разом із Oracle, SoftBank та MGX зобов’язався інвестувати 500 мільярдів доларів у будівництво гігантських дата-центрів у США. (CNBC) Пізніше з’явилися повідомлення про угоду на 300 мільярдів доларів із Oracle та 10 мільярдів із Broadcom. (Startup News)
За підрахунками експертів, для реалізації всіх проєктів OpenAI знадобиться енергія, еквівалентна 20 французьким атомним реакторам. У графстві Прінс-Вільямс у Вірджинії шум птахів змінився на дзижчання серверів американських технологічних гігантів — там уже функціонує понад 60 дата-центрів розміром із супермаркет кожен.
Що саме хочуть отримати від таких інвестицій
Великі мовні моделі вже поглинули всі доступні текстові дані в інтернеті. Тепер американські компанії націлилися на відео — зображення, які постійно фіксують камери спостереження, автомобілі, розумні окуляри та роботи.
Це набагато важчі файли, ніж тексти, які потребують колосальної обчислювальної потужності. Але саме вони можуть допомогти ШІ подолати найсоромнішу прогалину — розуміння фізичного світу та законів, які ним керують.
Альтман та його колеги сподіваються, що цей фундамент знань виведе ШІ на шлях великих наукових відкриттів, а можливо, навіть до AGI — загального штучного інтелекту, такого ж універсального, як людина.
Чому інвестиції в чипи можуть стати пасткою
Американські гіганти ризикують, купуючи гори чипів. Хоча надлишок телекомунікаційних кабелів, прокладених під час інтернет-бульбашки, знайшов застосування кілька років по тому — саме завдяки йому з’явилися Netflix та відеодзвінки — чипи ШІ від Nvidia мають набагато коротший термін служби, ніж кабелі (20-30 років) чи залізничні колії XIX століття.
У своїх звітах американські гіганти розраховують на термін служби серверів п’ять-шість років. Але деякі експерти сумніваються, чи не надто вони оптимістичні.
«Чипи, які інтенсивно використовуються для навчання ШІ, можуть стикатися з тепловими проблемами та досить швидко деградувати»,
— зазначає Пол Кедроскі, впливовий інвестор Кремнієвої долини, який консультує великі банки та фонди.
Крім того, кожні 12-24 місяці на ринку з’являються нові чипи, які перевершуватимуть попередні. Компанії можуть зберігати старі моделі, але платитимуть більший рахунок за електроенергію, ніж конкуренти з новішими версіями.
Скільки коштує одна відповідь ChatGPT
Економіка великих мовних моделей катастрофічна. Відповідь на один запит може коштувати 15-20 центів проти частки цента для пошуку в Google.
Нові моделі з функцією «міркування» ще більше погіршують ситуацію: замість миттєвої відповіді вони «думають» довше — від 30 секунд до двох хвилин — що збільшує витрати. Вони можуть втрачати долар на одній відповіді, — підкреслює Кедроскі.
OpenAI швидко перейшла до монетизації — запустила перші платні підписки всього через два місяці після запуску ChatGPT, тоді як Facebook чекав три роки перед серйозною рекламою. Зараз компанія пропонує кілька тарифів, включно з Pro за 200 доларів на місяць.
Проте OpenAI фіксує величезні операційні збитки: 8 мільярдів доларів за перше півріччя 2025 року, незважаючи на те що дохід більш ніж подвоївся за рік.
Що турбує аналітиків найбільше
Nvidia оголосила про інвестиції до 100 мільярдів доларів у OpenAI, яка зобов’язується купувати у неї мільйони графічних процесорів. Схожу схему побудували з AMD: OpenAI домовляється про поступове збільшення частки в компанії (до 10%) в обмін на масові замовлення чипів.
«Платити своїм клієнтам, щоб вони купували ваші продукти, — це не дуже добрий знак», — іронізує один з експертів сектору.
Ще більше турбує інвестора Пола Кедроскі приховування реальних боргів. Технологічні гіганти дедалі частіше використовують Special Vehicle Purpose (SPV) — спеціальні юридичні структури для володіння активами. У такі SPV виносять проєкти будівництва дата-центрів, через що вони не відображаються в балансах компаній при оцінці платоспроможності.
«Обережні інвестори, які надають перевагу фондам нерухомості перед ризикованими технологічними акціями, навіть не здогадуються: частина цих “безпечних” фондів тепер прив’язана до дата-центрів штучного інтелекту», — попереджає Кедроскі.
Скільки важать три найбільші стартапи ШІ
До кінця 2025 року венчурні капіталісти вкладуть у ШІ в п’ять разів більше, ніж вони інвестували в інтернет-стартапи в 2000 році. Три найвідоміші стартапи штучного інтелекту — OpenAI, xAI та Anthropic — самі демонструють оцінку в 750 мільярдів доларів, хоча всі вони збиткові.
Капіталізація Nvidia досягла 4,5 трильйона доларів (CNBC), що значно більше за весь французький фондовий індекс CAC40.
Deutsche Bank застерігає: капіталізація Nvidia тепер більша за всю фондову біржу кожної країни, окрім США, Китаю, Японії та Індії. П’ять компаній — Nvidia, Microsoft, Alphabet, Apple та Amazon — складають 30% вартості індексу S&P 500, тоді як під час інтернет-бульбашки 2000 року концентрація топ-5 була менш ніж удвічі. (Fortune)
Що кажуть фінансові установи про ризики
Міжнародний валютний фонд (МВФ) у жовтні попередив про ризик того, що «розчарування результатами ШІ щодо доходів і зростання продуктивності» може в майбутньому спричинити «різку переоцінку технологічних активів». Аналогічно висловилися Bank of England та Morgan Stanley.
Волл-стріт стежить за постачальниками промислових кондиціонерів, споживанням енергії та вартістю страхування від дефолту окремих компаній. Ці менш медійні показники є «канарками в шахті» — якщо є проблема, саме там це буде помітно першим.
Чи є шанс, що інвестиції виправдаються
Деякі експерти намагаються заспокоїти песимістів.
«У цифровій економіці переможець зазвичай забирає левову частку ринку. Тому компанії змушені рухатися максимально швидко», — пояснює Річард Нгуєн, аналітик Bernstein Société Générale.
Щодо астрономічних сум інвестицій, аналітик зауважує:
«Цифри справді вражають, але важливо розуміти — закупівлі чипів розподілені на кілька років. До того ж, компанії, які інвестують найактивніше, мають потужні фінансові резерви».
Експерти також очікують посилення конкуренції на ринку чипів. Nvidia може втратити монополію в сегменті інференсу — застосування вже навчених моделей ШІ, що вимагає менш потужного обладнання. Це природно знизить витрати.
Крім того, рентабельність зросте завдяки спеціалізованим B2B-рішенням — моделям штучного інтелекту, розробленим під конкретні галузі чи навіть окремі компанії.
«У цьому напрямку ми лише на початку шляху», — підсумовує Нгуєн.
Чому AGI досі не з’явився
Рік тому дослідник OpenAI Ноам Браун захоплено писав у соцмережі X:
«Ми розглядаємо майбутні версії, де ШІ міркуватиме годинами, днями, навіть тижнями. Витрати на інференс будуть набагато вищими. Але скільки ми готові заплатити за нове лікування раку? За революційні батареї?»
Якщо гравці ШІ здійснять такі відкриття, економічне рівняння, безумовно, буде вирішено. Але модель GPT-5, представлена влітку, не принесла очікуваного прориву. Якщо OpenAI та її конкуренти найближчим часом не покажуть щось радикально нове, температура впаде, і їм доведеться економити.
Як ШІ-бум маскує реальний стан економіки
Лихоманка ШІ прикрашає стан американської економіки. Спостерігачі дивуються, що вона почуває себе так добре під час торговельної війни. Але:
«92% зростання в першому півріччі пов’язані з одним фактором: інвестиціями в обладнання та програмне забезпечення для обробки інформації», — зазначає в X професор економіки Гарварду Джейсон Фурман.
Найголовніше, попереджає Кедроскі, бум ШІ позбавляє інші сектори фінансування. Це може підірвати всю стратегію промислової релокалізації Дональда Трампа.
«Ми спостерігали подібне явище близько 2000 року, коли борг хлинув у телекомунікації, позбавивши малих виробників капіталу — саме тоді, коли Китай з’являвся як виробнича держава. Це прискорило його підйом і посилило занепад американської промисловості»,
— жаліється Кедроскі. Він побоюється, що історія повторюється.
Чому це важливо знати
Інвестиції Кремнієвої долини у штучний інтелект — це найбільша технологічна ставка в історії людства. Сам Альтман відкрито заявляє, що OpenAI планує витратити «трильйони доларів» на інфраструктуру ШІ в «недалекому майбутньому». (Bloomberg)
Для України, яка активно розвиває власну ШІ-індустрію та залучає інвестиції в технологічний сектор, важливо розуміти ризики глобальної фінансової бульбашки. MIT виявив, що 95% пілотних проєктів генеративного ШІ у корпоративному секторі провалюються з нульовою віддачею від інвестицій. (Fortune)
Водночас масові інвестиції в ШІ створюють попит на українських розробників, дослідників та стартапи. Питання в тому, чи встигнуть вони скористатися цим вікном можливостей до можливого колапсу оцінок технологічних компаній.
