Платформа Exponential View, которая занимается технологическими исследованиями и анализом, недавно опубликовала отчёт «Состояние экономики искусственного интеллекта в 2026 году» (The State of the AI Economy). В нём указано, что текущий годовой доход экосистемы генеративного искусственного интеллекта достиг 1175 миллиардов долларов США, а темпы роста в три раза выше, чем в прошлом году. При этом на долю искусственного интеллекта приходится всего 0,42 % от общего ВВП Соединённых Штатов (согласно данным: статистический объём годового дохода — это мировой рынок, за исключением Китая).
Этот пробел в данных отражает текущую структуру развития рынка: значительные капитальные затраты способствовали быстрому росту вычислительной мощности и спроса на электроэнергию. Однако преимущества терминальных приложений по‑прежнему в основном сводятся к внутренней экономии средств предприятий, а некоторые технические дивиденды преобразуются в потребительский профицит, который не учитывается в финансовой отчётности. В то же время растущий износ аппаратного обеспечения создаёт реальное давление на краткосрочную прибыль операторов облачных вычислений и инфраструктуры.
В следующем обзоре рассматриваются причины разрыва в макроэкономических показателях, текущая ситуация с капитальными затратами на инфраструктуру и амортизацией, эволюция механизма ценообразования на токены и структура операционных расходов, а также тенденция передачи стоимости в производственной цепочке и предложения по соответствующим направлениям корректировки.
📎 Кому стоит прочитать этот отчёт?
В отчёте, в частности, даётся количественная оценка износа и амортизационных отчислений от строительства инфраструктуры, операционных расходов, выраженных в токенах, и передачи стоимости по производственной цепочке. Это напрямую соответствует потребностям в объективной оценке на уровне принятия решений предприятием — в области финансового бюджета, контроля затрат на ИТ, планирования защиты продукта и распределения капитала. Отчёт будет полезен следующим специалистам:
- финансовому директору и группе по принятию финансовых решений;
- генеральному директору и члену правления;
- техническому директору, директору по информационным технологиям и менеджеру ИТ‑инфраструктуры;
- главному специалисту по продуктам, руководителю отдела прикладных услуг и развития бизнеса;
- представителям венчурного капитала, институциональным инвесторам и аналитикам технологической отрасли.
Доходы от искусственного интеллекта превысили 175 миллиардов долларов США, но составили всего 0,42 % ВВП.
В последнее время внимание мирового рынка капитала было слишком сосредоточено на «стороне предложения» — то есть на впечатляющих отчётах о доходах от инфраструктуры основных производителей чипов и облачных гигантов. При этом реальная «сторона спроса» в экономике искусственного интеллекта долгое время оставалась неясной.
Чтобы устранить это «слепое пятно», в отчёте «Состояние экономики ИИ в 2026 году» используется восходящая финансовая модель. Она позволяет раскрыть истинный облик экономики ИИ после устранения двойных расчётов на разных уровнях: речь идёт о волне технологий, полностью основанной на реальных платежах внешних клиентов, и годовом доходе. Выручка экосистемы генеративного искусственного интеллекта официально превысила отметку в 175 миллиардов долларов США.
Однако в связи с этим возникает ключевой вопрос, который вызывает глубокую озабоченность у лиц, принимающих решения, и совета директоров: поскольку реальный спрос настолько велик и растёт чрезвычайно быстро, почему эта сила кажется «невидимой» в общих макроэкономических данных и итоговых отчётах о прибылях большинства компаний? Ответ зависит от скорости и масштаба этого расширения.
Спрос на вычислительные мощности вырос в 9 раз, а заказы NVIDIA за год выросли в 3 раза.
Чтобы понять текущую ситуацию в экономике искусственного интеллекта, мы должны сначала признать очевидный факт её стремительного роста. Данные показывают, что индустрия искусственного интеллекта развивается в три раза быстрее, чем любая предыдущая ИТ‑волна (включая интернет, мобильные устройства и облачные вычисления).
Судя по микропоказателям роста выручки, в 2023 году индустрии искусственного интеллекта требовалось 180 дней, чтобы увеличить совокупную выручку на 11 миллиардов долларов. Сейчас этот срок резко сократился — стал меньше двух дней, а темпы роста увеличились в 90 раз.
Такой высокий спрос на терминалы привёл к «суперциклу» строительства базовых вычислительных мощностей и энергетической инфраструктуры. Согласно прогнозам, в период с 2026 по 2027 год глобальные вычислительные мощности вырастут почти в 9 раз. Объём поставок NVIDIA, которая является ядром вычислительной техники, за последний год вырос с 331 миллиарда долларов США до 995 миллиардов долларов США.
Ещё более удивительно то, насколько ИИ зависит от физической энергии. Спрос на электроэнергию в США с 2008 по 2024 год практически не рос, однако его подстегнуло строительство центров обработки данных с искусственным интеллектом. Сейчас ежемесячный спрос на электроэнергию стремительно растёт и достигает 9 ТВт·ч (тераватт‑часов).
В структуре капитальных затрат центров обработки данных доля чипов и памяти резко возросла — с 40 % в прошлом до 60 % на каждый вложенный доллар, в то время как доля затрат на физические здания постоянно снижалась.
Общая прибыль компании в 32 раза превышает выручку от искусственного интеллекта, и большинство людей недооценивают, что отрасль всё ещё находится на ранней стадии.
Поскольку отрасль растёт втрое, почему в отчётах о доходах большинства корпораций и в экономике в целом по‑прежнему не видно реального всплеска? Ответ кроется в «сравнении абсолютных масштабов» и «белых пятнах в экономических измерениях».
Прежде всего, с точки зрения абсолютного масштаба, хотя экономика искусственного интеллекта огромна, она всё ещё находится на очень ранней стадии. В настоящее время общий доход от искусственного интеллекта составляет всего 0,42 % ВВП США. Хотя этот показатель увеличился в десять раз по сравнению с 0,04 % в первом квартале 2024 года, по сравнению с общей шкалой прибыли американских компаний общая прибыль по‑прежнему в 32 раза превышает общую выручку от ИИ.
С точки зрения микрокорпорации, если взять в качестве примера Uber — ведущую технологическую компанию, — то её лимит расходов на искусственный интеллект составляет 11 500 долларов США на одного инженера. Эта компания входит в топ‑10 % рынка с высокой инвестиционной активностью, но такие расходы по‑прежнему составляют лишь незначительную долю в огромном отчёте о прибылях и убытках корпорации, и они вряд ли существенно повлияют на общий отчёт о прибылях и убытках.
Во‑вторых, большая часть огромной ценности, создаваемой ИИ, в настоящее время преобразуется в «потребительский излишек», который не отражается в традиционном ВВП. Большинство преимуществ, которые даёт ИИ, предоставляются пользователям бесплатно или по низким ценам и не учитываются в показателях доходов корпораций или ВВП.
Точно так же, как революция в области электрического освещения в 1880‑х годах или бесплатные цифровые поисковые системы в 2000‑х (стоимость одних только поисковых сервисов составляет около 117 500 долларов США на человека в год, но прямой вклад в ВВП равен нулю), эффективное обучение с помощью искусственного интеллекта и бесплатная замена программных сервисов «ускользнули» от оценки в системе финансовой отчётности из‑за ценообразования, близкого к нулевым предельным издержкам.
Наконец, что касается корпоративных приложений, то до 70 % положительных отзывов компаний из списка S&P 500 о генеративном ИИ в настоящее время касаются «экономии затрат и повышения эффективности», а не получения новых доходов.
Это означает, что в настоящее время искусственный интеллект по-прежнему рассматривается как инструмент регулирования, а не как движок с открытым исходным кодом.
Капитальные затраты составляют 2 трлн долларов США, при этом остаётся лишь 19 % амортизационного резерва.
В то время как прибыль со стороны спроса неочевидна, поставщик инфраструктуры со стороны предложения сталкивается с крупнейшими строительными и финансовыми трудностями в истории науки и техники.
К 2026 году совокупные капитальные затраты сверхкрупных облачных операторов и новых облачных операторов с формирующимся рынком достигнут 22 трлн долларов США. Среди них капитальные затраты на искусственный интеллект, которые превзошли традиционную историческую тенденцию, достигли 5535 млрд долларов США.
Что ещё более тревожно, источник финансирования этого масштабного строительства постепенно переходит от внутреннего операционного денежного потока компании к привлечению внешнего долгового финансирования, что напрямую переносит финансовые риски с компании на внешний рынок капитала.
Поскольку капитальные затраты должны быть списаны на амортизацию, ожидается, что к 2026 году общие расходы на амортизацию оборудования приблизятся к 1111 млрд долларов США. Несмотря на то что текущая выручка от инфраструктуры искусственного интеллекта едва превысила квартальный порог амортизации, рентабельность крайне невелика.
По состоянию на первый квартал 2026 года у сверхкрупных облачных операторов остаётся лишь около 19 % резерва для получения дохода (запаса прочности — то есть объёма прибыли, который может быть сохранён после вычета амортизации).
По мере того как в будущем будет вводиться в эксплуатацию всё больше перспективного вычислительного оборудования, базовый период амортизации будет ещё больше увеличиваться. Если рост выручки и цен не сможет поддерживать совокупный рост, этот скудный запас прибыли снова сильно сократится. Первопричина такого давления на прибыль должна исходить из реальной единицы оценки ИИ.
Потребление токенов увеличилось в 14 раз по сравнению с предыдущим годом, а стоимость прокси‑задач в 1200 раз превышает стоимость чата.
Чтобы точно предсказать будущее направление роста стоимости ИИ, необходимо понимать экономику токенов. В эпоху искусственного интеллекта токен становится «платой за клик» — единицей базовой стоимости, которая точно измеряется.
За прошедший период благодаря внедрению моделей с открытым исходным кодом и повышению эффективности логического вывода моделей цены на токены значительно снизились (снижение составило от 90 % до 97 %).
Однако спрос на искусственный интеллект продемонстрировал большую ценовую эластичность. Резкое падение цен не только не разрушило рынок, но, напротив, привело к резкому росту спроса — в 14 или даже в 50 раз.
Сегодня ежемесячное потребление токенов в мире официально превысило 30 триллионов и по‑прежнему растёт со скоростью, в 14 раз превышающей показатель прошлого года.
Следующий шаг, который приведёт к безумному потреблению, — это переход от простых чат‑ботов к «прокси‑задачам». Данные показывают, что потребление токенов при выполнении одной многоступенчатой задачи кодирования прокси‑сервера достигает 4,17 миллиона — это в 1200 раз больше, чем при выполнении обычной диалоговой задачи с использованием примерно 3390 токенов.
Несмотря на то что цена за единицу продолжает падать, базовая годовая стоимость владения и эксплуатации центра обработки данных искусственного интеллекта мощностью 1 ГВт (миллиард ватт) достигает 77,9 млрд долларов США. Эта огромная стоимость базового оборудования определит конечную цель снижения цен на токены в будущем. Борьба между этими издержками и ценообразованием в конечном счёте определяет, кому достанется прибыль от всей производственной цепочки.
Прибыль Wukong растёт — как компании могут удерживать свои позиции?
В связи с резким ростом вычислительной мощности и быстрым развитием технологий распределение прибыли в отрасли искусственного интеллекта претерпевает кардинальные изменения. Всего за один год стоимость существенно выросла по сравнению со стеком, а доля доходов от прикладного уровня и уровня базовой модели увеличилась в 2,95 раза. В ответ на эту тенденцию уровни принятия решений в различных подразделениях предприятия могут предпринять следующие стратегические действия:
- Уровень инфраструктуры и принятия финансовых решений: продлеваем срок службы активов искусственного интеллекта, чтобы они могли пережить цунами обесценивания.
Учитывая, что в 2026 году стоимость чипов может вырасти до 1111 миллиардов долларов США, главным приоритетом финансовой защиты является переоценка жизненного цикла чипов.
В прошлом традиционный срок амортизации часто устанавливался на уровне 6 лет. Если срок амортизации старых графических процессоров (таких как чипы T4) удастся увеличить до 8 лет, то резерв прибыли инфраструктуры может резко вырасти с опасных 19 % до 36 %.
Чрезмерное наращивание вычислительной мощности не является абсолютным тупиком. Если срок службы старого чипа удастся продлить и постоянно находить сценарии получения дохода, то недавние финансовые последствия можно будет значительно снизить.
- Разработчики прикладного уровня и сотрудники, принимающие бизнес‑решения: откажитесь от оболочечного мышления и углубите эксклюзивный ров.
Коммерциализация базовой модели — дело предрешённое. Несмотря на то что передовые модели (такие как GPT‑4 и т. д.) могут по‑прежнему оставаться популярными в краткосрочной перспективе, поддержка открытого исходного кода, возглавляемая китайскими научно‑техническими кругами (например, DeepSeek), и лежащие в их основе альтернативные вычислительные мощности (такие как Huawei) способствуют быстрому внедрению моделей с открытым исходным кодом. Это приводит к использованию технологий предыдущего поколения и резкому снижению стоимости простых вызовов API.
Кроме того, в целях повышения прибыльности ведущие лаборатории лично предоставляют услуги по интеграции на корпоративном уровне — например, корпоративную компоновку OpenAI и Anthropic. Это означает, что универсальные приложения‑оболочки (относящиеся к простой упаковке и другим технологиям), которые полагаются только на API серийных моделей, столкнутся с двусторонней атакой, не оценивая силу.
Предприятия должны немедленно изменить свою стратегическую направленность, использовать внутренние эксклюзивные личные данные и глубоко адаптированные рабочие процессы для конкретных областей, чтобы создать надёжный защитный ров и надёжно удерживать конечную прибыль от применения в условиях этой волны неизбежной коммерциализации базовых технологий.
Чтобы ознакомиться с полным отчётом, пожалуйста, ознакомьтесь с разделом: «Состояние экономики искусственного интеллекта».
Дополнительные отчёты по отраслевым исследованиям:
◆ [Отчёт McKinsey о мониторинге человеческих ресурсов] «Переломный момент в выживании HR‑функций: лидерство в области искусственного интеллекта и взаимодействия человека и компьютера или полная замена».
◆ [Тенденции венчурного капитала в области кибербезопасности 2026 года] «Попрощайтесь с одноточечными инструментами защиты: „архитектура информационной безопасности, основанная на искусственном интеллекте“, переписывает логику оценки».
◆ [Искусственный интеллект поглощает мир] «Искусственный интеллект — это новый виток перестановок на низовом уровне после появления Интернета и смартфонов. Ваш ров всё ещё там?»
➡️ Другие отчёты по отраслевым исследованиям.
Первый черновик координируется искусственным интеллектом, источник первой картинки: Unsplash
Подписаться в Макс
