Инвесторы продолжают наращивать вложения в рынок искусственного интеллекта. Согласно данным Stanford Institute for Human Centered Artificial Intelligence, частные инвестиции в generative AI в 2024 году достигли $33.9 млрд, что заметно выше результата предыдущего года. Общий объем корпоративных вложений в ИИ, включая инфраструктуру, исследования и стартапы, оценивается в $252.3 млрд за тот же период. Масштаб впечатляет и создает ощущение, что отрасль уже стоит на пороге грандиозного экспоненциального роста.
Однако фактическая динамика рынка выглядит куда прозаичней. В отчете European Parliamentary Research Service за 2024 год глобальный рынок ИИ оценивался в €130 млрд по итогам 2023-го. Grand View Research оценивает объем рынка ИИ в 2024 году примерно в $279,22 млрд, с прогнозом роста до $390,91 млрд в 2025-м. Площадка Exploding Topics приводит похожие данные, и по их расчетам на 2025 год объем рынка составит $294,16 млрд, с горизонтом около $827 млрд к 2030-му. Прогнозы растут стремительно, но реальная выручка пока растет куда более спокойным темпом. Разрыв между ожиданиями и экономикой остается, и он даже увеличивается на фоне все более громких обещаний ключевых игроков рынка.
Эффект для бизнеса также пока не однозначен. По статистике Stanford HAI, доля компаний, которые используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, действительно поднялась до 78% в 2024 году. Но масштабируемая финансовая отдача остается редкостью. В совместном исследовании MIT SMR и BCG значимый экономический результат подтвердили лишь около 10% компаний. Большинство находится на стадии экспериментов, а пилоты не переходят в полноценные внедрения.
Так шаг за шагом формируется разрыв между тем, что ожидают инвесторы и тем, что показывает реальная отчетность компаний. Оценка растет быстрее выручки, а обещания обгоняют экономику внедрения. На этом фоне становится важным понять, что именно поддерживает уверенность рынка, если фактический масштаб влияния ИИ остается ограниченным.
Если взглянуть на рынок ИИ не через реальную отчетность компаний, то первое, что бросается в глаза, это разрыв между деньгами, которые в отрасль вливают, и деньгами, которые она пока зарабатывает. По данным AI Index Стэнфордского института HAI, глобальные инвестиции в ИИ в 2024 году достигли $252,3 млрд. Из них $33,9 млрд пришлись на generative AI, то есть на модели вроде ChatGPT и их прямых конкурентов.
Теперь посмотрим на выручку. Исследование Grand View Research оценивает глобальный рынок generative AI примерно в $16,9 млрд в 2024 году. Получается любопытная пропорция. Объем частных вложений в generative AI за один год почти вдвое превышает годовую выручку самого сегмента. Если смотреть на весь рынок ИИ, картина та же. Инвестиции растут быстрее, чем формируются устойчивые модели монетизации.
Инвестиции в generative AI за год почти вдвое превысили выручку всего сегмента.
Большая часть этих денег оседает у нескольких крупнейших игроков. Microsoft оценивает общий объем своих вложений в OpenAI примерно в $13 млрд. В 2024 году сама OpenAI привлекла еще $6,6 млрд при частной оценке компании около $157 млрд. Хотя чуть ранее, в сделке с Thrive Capital, компанию оценивали в $80 млрд. В итоге один частный стартап получил доступ к десяткам миллиардов финансирования и к капитализации на уровне крупного промышленного холдинга, хотя его выручка заметно меньше.
Anthropic идет тем же курсом, только быстрее. В сентябре 2025 года компания привлекла $13 млрд, после чего ее оценка поднялась до $183 млрд. Еще раньше Google и Amazon пообещали суммарно до $10 млрд инвестиций и облачной инфраструктуры. В одном из пакетов сделок компанию оценивали примерно в $60 млрд. Отдельно Anthropic договорилась с Google о доступе к масштабным ресурсам — до одного миллиона TPU и вычислительной мощности примерно в один гигаватт. Стоимость такого доступа оценивают в десятки миллиардов долларов. По сути, за короткий период компания получила инвестиции, инфраструктуру и контракты, которые по масштабу ближе к сделкам в энергетике или телеком-секторе, чем к обычному ИТ-стартапу.
OpenAI оценивается в $157 млрд, хотя вся отрасль пока зарабатывает всего десятки миллиардов.
На этом фоне выручка выглядит гораздо скромнее. Даже самые оптимистичные оценки показывают, что глобальный рынок generative AI пока укладывается в десятки миллиардов долларов. До сотен ему еще далеко. Зато частные оценки стартапов уже спокойно живут в диапазоне $60–180 млрд, а отдельные раунды по масштабу напоминают рекордные IPO из реального сектора. Получается не самый привычный контраст. Экономика сегмента растет медленно, а капитализация участников — очень быстро.
Есть и еще одна деталь, которая объясняет динамику. По данным AI Index, поток денег в generative AI продолжает расти, хотя частное финансирование ИИ в целом охлаждается. Капитал не просто идет в новую технологию. Он стекается в узкий круг самых модных моделей и почти не замечает все остальное. На практике это означает, что рынок охотнее поддерживает истории о будущем универсальном интеллекте, чем готовые продукты с понятной экономикой.
Так формируется характерный перекос. На презентациях звучит идея о «новой платформе роста», которая должна перестроить экономику. В отчетности виден рынок, где годовые вложения в инфраструктуру и стартапы уже сравнимы с половиной выручки всей отрасли. Крупнейшие игроки продолжают жить на венчурных и корпоративных деньгах и не спешат идти на публичный рынок, где пришлось бы регулярно объяснять свои цифры.
Если упростить, то инвестор сегодня чаще покупает не действующий бизнес, а ожидания, что выручка когда-нибудь догонит капитализацию. Такой режим работает, пока все верят в один и тот же сценарий будущего. Проблемы начнутся, когда внимание переключится на отчетность реального бизнеса.
Когда сегодня заявляют, что искусственный интеллект «переписывает правила экономики», возникает впечатление, что где-то это мы уже видели. В конце 1990-х годов индекс NASDAQ Composite вырос на ожиданиях в несколько раз. После чего произошло резкое падение более чем на 75% и инвесторы понеслиубытки на сумму более $5 трлн.
В те годы, похоже, никто не считал денег. Pets.com, например, заплатила около $1,2 млн за рекламу на Super Bowl XXXIV, но при этом не могла удержать даже базовый уровень продаж. Компания тратила быстрее, чем зарабатывала, а ее модель не выдерживала простейшей проверки экономикой. Контраст между шумом вокруг бренда и реальными показателями был слишком заметным, чтобы его не увидеть.
Вложения в ИИ выросли до $252,3 млрд. Экономический эффект ощутили только 10% компаний.
Параллели с нынешним рынком ИИ и блокчейна напрашиваются сами собой. В конце девяностых достаточно было добавить в название «.com», сегодня ту же роль играет приставка «AI». Тогда инвесторам объясняли, что прибыль перестает быть главным ориентиром, потому что будущую экономику будут определять клики и трафик. Сейчас на этот пьедестал подняли токены, вычислительную мощность и обещания будущего AGI. Тогда компании уверенно строили оптоволоконные магистрали и дата-центры заранее, рассчитывая, что спрос однажды появится. Сегодня индустрия делает то же самое, только в другом масштабе: создает ИИ-фабрики, наращивает гигаватты мощности и инвестирует вперед рынка в надежде, что эффект масштабирования рано или поздно оправдает эти вложения.
Но есть и важная разница. В эпоху доткомов стартапы стремились как можно быстрее выйти на биржу. Рынок проводил сотни IPO, и даже если оценки были завышены, компании все-таки жили в пространстве публичной отчетности. Сегодня картина изменилась. IPO стали редким исключением, а миллиарды уходят в закрытые раунды, условия которых почти не раскрываются. Инвесторы и стартапы договариваются между собой, и значительная часть движения капитала проходит вне поля публичного контроля.
Получается система, в которой выгодно расти без прибыли. Частные инвестиции позволяют годами не раскрывать экономику и подпитывают эффект привлекательного и оптимистичного будущего. Пока оценка строится на ожиданиях, вопросы о реальных доходах и сроках окупаемости не поднимаются. Ответственность перед широким кругом акционеров практически отсутствует. Основатели оказываются в безопасной зоне: даже если проект позже не выдержит проверку реальностью, свой выигрыш они получают в момент привлечения капитала, а основной риск переходит к инвесторам.
Отсюда возникает неудобный вопрос: Кто в такой конструкции вообще заинтересован в устойчивом бизнесе? Стартап ориентируется на продажу себя дороже на следующем витке. Венчур получает доход, когда выходит на пике оценки. Основатели фиксируют свою выгоду в момент сделки. На долгий горизонт смотрит только тот, кто входит последним, и именно он принимает на себя основную часть рисков.
И это касается уже не только стартапов. Финансовая инженерия стала обычной практикой и у крупных игроков. Когда две технологические компании заключают многолетний контракт и параллельно инвестируют друг в друга, рынок трактует это как сигнал устойчивого спроса. Хотя в реальности это лишь долгосрочные обещания, выполнять которые им еще предстоит. Но капитализация реагирует сразу, без ожидания фактических результатов.
Если в эпоху доткомов главным топливом были тысячи стартапов с идеями на салфетке, то сегодня роль насоса взяли на себя совсем другие игроки. Пузырь на рынке ИИ раздувают компании, которые действительно умеют зарабатывать и генерируют свободный денежный поток в масштабах отраслей. Именно они превратили ИИ-инфраструктуру в новый центр притяжения капитала. По данным IoT Analytics, расходы на оборудование и инфраструктуру дата-центров достигли $290 млрд в 2024 году, и подавляющая часть этих вложений — за счет гипермасштаберов. McKinsey оценивает, что до 2030 года на инфраструктуру, связанную с ИИ-нагрузками, потребуется порядка $5,2 трлн.
Топ-10 бигтехов уже тратят на дата-центры сотни миллиардов в год. Отдача от этих вложений остаётся неопределенной.
Технологические корпорации уже инвестируют сотни миллиардов долларов в год. Например, в третьем квартале 2025 года Microsoft потратила $34,9 млрд на капитальные расходы, что на 74 % выше аналогичного квартала предыдущего года. Хотя совсем недавно Microsoft, AWS и другие лидеры облачного рынка заявляли о приостановке развития инфраструктуры.
Между тем финансовые мультипликаторы этих гигантов уверенно ушли выше «нормы». P/S, P/E и особенно P/FCF приблизились к уровням, которые еще недавно считались пределом даже в эпоху монетарного стимулирования. И создается впечатление, что рынок платит авансом не за текущие продукты и выручку, а за предполагаемый взрывной эффект от ИИ, который должен наступить не через год-два, а через десять или даже никогда.
Парадокс в том, что фундамент этих компаний действительно прочный. Это не история типа Pets.com. У них огромные обороты, стабильная прибыль, мощный операционный денежный поток. Но пузырь остается пузырем, даже если он надут из честно заработанных денег. И если отдача от ИИ окажется значительно ниже заложенных ожиданий, риски будут не у экспериментальных стартапов, а у крупнейших корпораций мира и у тех, кто купился на их истории.
Есть еще одна деталь, характерная именно для текущего цикла. У крупных технологических компаний появился новый способ разгонять оценки через структурированные сделки внутри узкого круга партнеров. Внешне все выглядит как обычные стратегические соглашения. Один гигант покупает долю в перспективном ИИ-стартапе. Стартап почти сразу заключает контракт на миллиарды с другим крупным игроком. Капитализация всех участников растет, хотя новых денег в системе почти не прибавляется.
Три компании могут формировать рост капитализации всей отрасли, гоняя одни и те же обязательства по кругу.
Получается своеобразный механизм «умножения ожиданий», когда реальные расходы, даже огромные, становятся лишь стартовым импульсом для гораздо более раздутой оценки будущих доходов. Это и есть основной мотор сегодняшнего пузыря — не слабость технологий, а чрезмерная уверенность, что эти технологии принесут эффекты, которых пока даже не видно.
В новостях подобные истории обычно описывают как большие технологические шаги. Но если убрать слой маркетинга, картина получается куда прозаичнее. OpenAI, Oracle и Nvidia фактически выстроили замкнутый контур, который больше напоминает движение денег по кругу, чем появление новой экономики.
IT-World хорошо описывает этот эффект, когда сотни миллиардов между тремя компаниями «делают круг» и возвращаются туда, откуда пришли, но уже с прибавкой в виде новой капитализации.
Схема работает просто. Nvidia заявляет о готовности вложить до ста миллиардов долларов в инфраструктуру для OpenAI. Формально это планы по строительству дата-центров на десять гигаватт, хотя детали пока не раскрываются. Почти одновременно OpenAI подписывает с Oracle контракт на облачные мощности на триста миллиардов долларов. Это будущая выручка, растянутая на годы, но рынок реагирует на нее как на твердое обязательство. Чтобы выполнить контракт, Oracle размещает у Nvidia заказ примерно на сорок миллиардов чипов GB200. Nvidia получает крупнейший заказ в своей истории, ее акции растут, и часть этого роста возвращается в Orbit OpenAI уже в виде новых инвестиций.
Формально все выглядит логично. Oracle продает облако. Nvidia поставляет вычисления. OpenAI наращивает мощности. Но в сумме деньги выходят из одной точки, проходят по кругу между тремя компаниями и возвращаются обратно. Ликвидность в системе почти не меняется, а капитализация всех трех игроков растет. Рынок реагирует не на реальные денежные потоки, а на масштаб анонсов.
Отсюда и возникает первый вопрос. Мы видим развитие рынка или хорошо упакованную финансовую конструкцию, которую подают как рост ИИ. Второй вопрос не менее важен. Насколько можно доверять биржевым оценкам компаний, если значительная часть их «спроса» основана не на реальных клиентах, а на замкнутых сделках между несколькими игроками.
ИИ останется. Вопрос в другом — кто доживет до момента, когда отрасль наконец выйдет на плато продуктивности. Сегодняшние языковые модели часто воспринимают как нечто, что вот-вот «обретет разум» и начнет планировать, изобретать и принимать стратегические решения. Но если убрать рекламные обещания, остается довольно простая машина. LLM не понимает мир и не накапливает опыт. Она лишь предсказывает следующий токен на основе статистики всего, что уже написано до нее. Умение гладко формулировать мысли легко принимают за способность думать, отсюда и вечная путаница между речевой имитацией и реальным интеллектом.
У технологии есть фундаментальные ограничения. Модель не строит устойчивую картину реальности, не учится на собственных ошибках и не удерживает сложный контекст. Она работает в рамках того, что уже встречалось в данных. Там, где нужно спланировать цепочку действий, выбрать стратегию и оценить последствия, архитектура быстро выходит за пределы своих возможностей. Ян ЛеКун и другие исследователи открыто говорят, что нынешнее поколение языковых моделей не сможет эволюционировать в AGI в рамках текущего подхода. Они предлагают новые модели (подход JEPA и другие идеи) где ИИ учится структуре реальности, а не связям между токенами. Но такие системы требуют другого технологического цикла, и речь идет уже о горизонте после 2035 года.
И здесь возникает главный диссонанс между физикой процесса и ожиданиями рынка. Если сама архитектура не соответствует обещанному «универсальному разуму», то что именно капитализация компаний закладывает в цену? Чем оправданы триллионные эффекты, которые существует пока только в слайдах презентаций? Технология развивается, это факт, но траектория ее реального движения и траектория, которую рисуют инвесторы, идут по разным линиям.
Риск строить стратегию компании на обещаниях чьих-то моделей очевиден. Капитализация поставщиков растет быстрее, чем их способность гарантировать стабильность. Сегодня целые сегменты бизнеса зависят от инфраструктуры, решений и цен, которые определяют два-три глобальных игрока. Их экономика основана на ожиданиях, а не на подтвержденной прибыли.
Когда миллиарды ходят по одному и тому же кругу между ограниченным числом игроков, а капитализация растет быстрее, чем появляются реальные дата-центры и подтвержденные доходы, вопрос «что не так с рынком ИИ» перестает быть теоретическим.
Если свести все выводы в одну мысль, картина получается довольно простая. Сам по себе искусственный интеллект не является пузырем. Пузырем стало то, что выросло вокруг него — оценки, ожидания и обещания, которые живут в своей реальности. Мы снова наблюдаем продолжение знакомого сюжета. История с интернетом это уже показывала. После краха доткомов его тоже пытались списать, но он не только выжил, а стал фундаментом современной экономики. С ИИ, скорее всего, произойдет похожая ситуация. Технология останется, будет развиваться и займет свое место в операционных процессах.
Обсудить