Долговая бомба ИИ: почему кремниевая лихорадка может обернуться новым 2008 годом

Технологические визионеры хотят, чтобы мы боялись искусственного интеллекта ^[1]. Они без устали твердят о том, что ИИ скоро оставит нас без работы, станет пугающе сверхразумным, но при этом уверяют, что эти системы жизненно необходимы для глобальной экономики. Конечно, многие из этих заявлений — не более чем манипуляция, о чем я и многие другие аналитики говорили уже не раз. Не стоит слепо верить маркетингу. Однако есть один аспект ИИ, который действительно должен вызывать тревогу: долги.

Сам по себе ИИ-пузырь не так страшен. Страшно то, что через долговые обязательства он намертво привязан к самому фундаменту нашей экономики. Другими словами, когда этот пузырь неизбежно лопнет, он почти наверняка потянет за собой всех остальных. Мы давно знали об этой бомбе замедленного действия, но по мере того, как накапливается «искусственный долг», она все больше напоминает бомбу ядерную. Позвольте мне объяснить.

Масштаб долга

Аналитики J.P. Morgan ^[2] подсчитали, что долги, связанные с ИИ, сейчас составляют 14,5% от их индекса корпоративных облигаций инвестиционного уровня объемом в $10 трлн. Это означает, что только у них на балансе находится $1,5 трлн «ИИ-долгов». Другие эксперты полагают, что на ИИ-долги приходится 15–20% большинства индексов корпоративных облигаций ^[3]. Это говорит о том, что общий объем таких долгов на рынке может быть гораздо выше $1,5 трлн. Некоторые аналитики даже обнаружили, что с ИИ связано больше долгов, чем с банками ^[4]! И это только начало. По оценкам Morgan Stanley ^[5], в одном только 2026 году ИИ-гиганты могут привлечь $400 млрд через корпоративные облигации для строительства дата-центров. А Gartner ^[6] прогнозирует, что в том же 2026 году эти компании потратят на ИИ-инфраструктуру колоссальные $690 млрд, причем большая часть этих средств будет заемной.

Цифры огромные, поэтому давайте поместим их в контекст.

Финансовый кризис 2008 года — не идеальная аналогия для ИИ-пузыря, но она помогает понять масштабы. Тот крах произошел, когда примерно $1,4 трлн ^[7] (около $2,1 трлн в сегодняшних деньгах), или около 40–45% ценных бумаг, обеспеченных субпрайм-ипотекой ^[8] (что это такое, можно прочитать здесь ^[9]), были списаны из-за дефолтов заемщиков. Это привело к тому, что рынок облигаций США понес рекордный убыток в 4,94% ^[10]. Эти цифры ясно показывают: те самые токсичные ипотечные бумаги составляли менее 10% рынка облигаций в момент его коллапса.

Поскольку современный финансовый ландшафт сильно изменился, мы не можем проводить прямые параллели. Но можно с уверенностью сказать: объем ИИ-долгов уже может быть сопоставим с объемом субпрайм-ипотек в 2008 году, и сегодня эти долги занимают значительно большую долю рынка облигаций. Проще говоря, долгов достаточно, чтобы вызвать серьезные проблемы в случае дефолта по этим бумагам, и вся финансовая система подвержена этому риску гораздо сильнее, чем ипотечному кризису 2008 года.

Это должно дать вам представление о масштабах. Но все эти долги становятся проблемой только в том случае, если у заемщиков нет прибыли, чтобы по ним расплатиться. Способна ли ИИ-индустрия покрыть эти расходы? И что будет, если нет?

Проблема ИИ-дата-центров

К сожалению, ИИ-дата-центры трудно назвать прибыльными.

По словам Харриса Куппермана ^[11], основателя хедж-фонда Praetorian, экономика этих дата-центров просто не сходится. Он подсчитал, что ИИ-центры, построенные в 2025 году, будут терять $40 млрд ежегодно из-за амортизации, генерируя при этом лишь от $15 до $20 млрд годовой выручки. Иными словами, в реальном мире они стремительно сжигают деньги.

Почему амортизация так высока? Дело в том, что чипы, используемые в этих дата-центрах, служат очень недолго.

Компания Meta обнаружила, что чипы в их ИИ-центрах выходят из строя с вероятностью 9% в год ^[12]. Это означает, что через три года работы дата-центр потеряет внушительные 27% своих мощностей, если не заменять эти безумно дорогие компоненты. Такого падения достаточно, чтобы сделать их эксплуатацию нерентабельной. Более того, компьютерные технологии продолжают стремительно развиваться. В результате всего через несколько лет становится дешевле и эффективнее просто заменить все чипы в дата-центре на новые. Таким образом, реальный срок службы ИИ-дата-центра составляет около трех лет.

Но, как отмечал Майкл Бьюрри ^[13], операторы дата-центров не отражают это в своей отчетности. Они заявляют, что срок службы их объектов составляет пять и более лет, что существенно занижает амортизацию и рисует гораздо более радужную картину, чем есть на самом деле. И даже при таких расчетах большинство ИИ-дата-центров не приносят прибыли.

В конечном итоге, эти объекты функционируют как машины по сжиганию наличности. Это удивительно, ведь сейчас спрос колоссально превышает предложение, и можно было бы ожидать, что они будут сверхприбыльными.

Отсутствие рентабельности — это серьезная проблема, поскольку подавляющее большинство ИИ-долгов и облигаций используется именно для строительства и эксплуатации дата-центров ^[14]. Это крайне шаткий финансовый фундамент для того, чтобы ссужать триллионы долларов, не говоря уже о том, чтобы продавать этот долг как облигации инвестиционного уровня.

Проблема самих ИИ-компаний

Хорошо, а как насчет самих ИИ-компаний, которые платят за использование этих дата-центров? Неужели они не могут вмешаться и поддержать операторов инфраструктуры?

Увы, нет. Их положение еще более сложное.

Проще говоря, ни у одной из них пока нет четкого пути к прибыльности. Считается, что лучше всех дела идут у Anthropic, но даже у нее, по оценкам, убыток по EBITDA в 2025 году составил $5,2 млрд ^[15]. EBITDA — это прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации, так что эта цифра даже не учитывает потери Anthropic от износа оборудования (а они появятся, когда компания перейдет к владению собственными дата-центрами). Так что их реальные убытки могут быть гораздо выше. Расходы OpenAI также растут экспоненциально быстрее доходов: по оценкам, в 2025 году их чистый убыток превысил $15,6 млрд ^[16].

Этим компаниям предстоит преодолеть гигантскую пропасть, прежде чем они смогут хотя бы начать работать в плюс.

Но обе компании все равно пытаются это делать, занимая десятки миллиардов долларов на инфраструктуру. Они оправдывают эти астрономические траты тем, что их доходы взлетят до небес, когда ИИ заменит «белых воротничков» по всему миру. Якобы это не только окупит дата-центры, но и наконец-то выведет их в плюс.

Звучит сомнительно.

Во-первых, даже в OpenAI признали, что простое вливание большего объема данных и вычислительных мощностей не сделает ИИ принципиально лучше (подробнее здесь ^[17]). Текущие модели все еще далеки от совершенства. Недавнее исследование показало, что самые передовые ИИ-модели не справляются с более чем 97% порученных им фриланс-задач ^[18]! ИИ пока просто недостаточно хорош, чтобы полностью автоматизировать рабочие места, а значит, массовые увольнения из-за ИИ — это пока миф ^[19].

Как извлекать реальную пользу из ИИ, пока корпорации считают убытки

Да, глобальные нейросети пока не способны полностью заменить целые профессии, а бизнес-модели бигтехов трещат по швам. Но это не значит, что технологии бесполезны. Проблема в том, как мы их применяем.

Если вы используете ИИ только для того, чтобы делать свою старую работу немного быстрее, вы все еще действуете как рядовой потребитель. Стать создателем — войти в те самые 5% людей, свободно владеющих ИИ, — требует фундаментального сдвига в мышлении ^[20]. Речь больше не идет о том, чтобы спрашивать: «Как этот инструмент может выполнить мою текущую задачу?». Речь идет о том, чтобы спросить: «Как этот инструмент может полностью автоматизировать, масштабировать или переизобрести всю мою операционную модель?»

И чтобы стать таким творцом, вам нужен правильный арсенал. Ограничиваться одним ChatGPT — значит добровольно сужать свои возможности.

Сервисы вроде BotHub дают доступ к целой экосистеме топовых нейросетей в одном окне (от генерации сложных текстов до глубокого анализа данных). Это позволяет вам экспериментировать, сравнивать результаты разных моделей и строить по-настоящему эффективные системы, не завися от одной конкретной корпорации.

Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.

По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов ^[21]  для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Кроме того, ИИ не так популярен в качестве платного продукта, как может показаться. Лишь 5% пользователей ChatGPT платят за сервис ^[22], что является крайне низким показателем конверсии. Вдобавок ко всему, как отметил Эд Зитрон ^[23], OpenAI, вероятно, манипулирует статистикой пользователей, что ставит под сомнение их заявления о 800 миллионах активных пользователей в неделю ^[24].

Суть в том, что модели недостаточно способны, чтобы массово заменять людей на рабочих местах — а именно это необходимо корпорациям, чтобы приносить достаточно денег для окупаемости инвестиций и обслуживания долгов. Эти компании рискуют никогда не достичь прибыльности.

Даже крупные СМИ начинают предсказывать их падение. Журналист New York Times Себастьян Маллаби ^[25] прогнозирует, что OpenAI может объявить о банкротстве в период до 2027 года, и с этим трудно поспорить.

Так что нет, эти ИИ-компании не смогут покрыть убытки дата-центров, поскольку сами тонут в долгах.

Все это говорит о том, что триллионы долларов долгов, связанных с ИИ, не так уж надежны и вряд ли заслуживают статуса «инвестиционного уровня». Они выданы рискованному бизнесу. И если эти дата-центры и компании потерпят крах, а вместе с ними рухнут и облигации, разве это не вызовет рецессию?

Аргумент о перепрофилировании

Есть один аргумент против идеи грядущей рецессии: сравнение ИИ-пузыря с пузырем доткомов. Дело в том, что значительная часть инвестиций времен доткомов пошла на создание интернет-инфраструктуры, например, оптоволоконных кабелей. Одной из причин, почему крах доткомов был таким болезненным, стало то, что эта инфраструктура была узкоспециализированной и не могла быть использована для других целей, что привело к тотальным списаниям. Некоторые аналитики предполагают, что даже если ИИ-пузырь лопнет, спрос на дата-центры останется — их будут использовать для облачных вычислений и менее масштабных ИИ-задач.

В ответ на это можно сказать лишь то, что эти люди не учитывают законы спроса и предложения. Сейчас эти дата-центры переживают пик спроса. Если ИИ-пузырь лопнет, этот спрос резко упадет, создав гигантский профицит предложения, что обрушит цены на облачные вычисления по всему рынку. В зависимости от того, сколько ИИ-центров будет построено и насколько сильно лопнет пузырь, это может отправить всю индустрию облачных вычислений в затяжные убытки на долгие годы.

Поэтому нельзя просто утверждать, что триллионы долларов в ИИ-облигациях переживут крах пузыря только потому, что дата-центрам найдут применение. Здесь нет надежной страховки. Если пузырь лопнет, этот колоссальный объем долга парализует финансовую систему.

Вместо итогов

Уверен, мне не нужно объяснять, почему повторение ^[26] 2008 года — особенно сейчас, в условиях нестабильной экономики — это последнее, что нам нужно. Как я уже сказал, ИИ-индустрия заложила в основу нашей экономики даже не бомбу замедленного действия, а бомбу ядерную. И тем не менее, мы, кажется, идем к этой катастрофе с закрытыми глазами, отказываясь даже признать, что у машины есть тормоза. Ситуация явно выходит из-под контроля.