Игра на $1,4 трлн: бычий сценарий Goldman Sachs для ИИ и скрытые долговые риски

Почему Goldman считает консенсус слишком низким

Основа аргументации Goldman заключается в том, что текущие оценки Уолл-стрит подразумевают неправдоподобное замедление роста расходов. Консенсус-прогноз по капзатратам гиперскейлеров на 2027 год составляет около $920 млрд, что означало бы резкое торможение после головокружительных темпов 2025 и 2026 годов . Goldman оспаривает это допущение, моделируя сценарий, при котором инвестиции в ИИ продолжат поглощать от 2% до 3% ВВП — это приводит к базовому уровню ежегодных расходов в $1,1 трлн и достигает $1,4 трлн в оптимистичном варианте .

За этими моделями стоит ставка на агентный ИИ. В отличие от простых чат-ботов, которые отвечают на запрос и останавливаются, ИИ-агенты действуют непрерывно — выполняют многошаговые задачи, обращаются к API и рассуждают в рамках протяженных цепочек логических выводов. Goldman ожидает, что такое поведение в режиме «всегда включен» приведет к 24-кратному росту потребления токенов к 2030 году . Каждое взаимодействие агента потребляет значительно больше вычислительных ресурсов, и по мере того как предприятия начинают развертывать агентов в промышленных масштабах, траектория спроса выглядит совершенно не похожей на линейные кривые роста, лежащие в основе консенсусных моделей.

Реальные узкие места: энергия, кадры и физические ограничения

Goldman Sachs на удивление откровенен в отношении того, где лежат истинные пределы. В своем докладе об энергоснабжении эры ИИ банк прямо заявляет: «нехватка капитала — не самое острое узкое место, главная проблема — это энергия, необходимая для его питания» . После десятилетия стагнации спроса на электроэнергию ожидается, что глобальное энергопотребление центров обработки данных (ЦОД) вырастет на 160% к 2030 году . Только перед Соединенными Штатами стоит проблема прогнозируемого дефицита в 45 гигаватт для ЦОД к 2028 году, что потребует ввода 72 гигаватт новых мощностей до 2030 года — это эквивалент приблизительно 72 крупных атомных электростанций .

Энергосистема не проектировалась для такого будущего. Сроки строительства и получения разрешений для новых газовых электростанций растягиваются на пять-семь лет, ветер и солнце обеспечивают лишь прерывистую генерацию, а атомная энергетика остается долгосрочным решением . Новые газотурбинные установки, рабочие лошадки надежной электрогенерации, фактически распроданы до 2030 года .

Кадры могут оказаться самым трудноразрешимым ограничением. Goldman оценивает, что для создания физической инфраструктуры, которую требует ИИ, необходимо около 760 000 дополнительных электриков, монтажников ЛЭП и квалифицированных рабочих, включая 207 000 специалистов узкого профиля, подготовка которых занимает от трех до четырех лет . Это не те рабочие места, которые Кремниевая долина может автоматизировать или вывести в офшор — здесь нужны люди на местах, и их нехватка означает, что сроки проектов будут удлиняться с каждым новым гигаваттом спроса .

В документе банка «Tracking Trillions» вводится понятие «риск удлинения сроков» (elongation risk): очереди на технологическое присоединение к сетям, задержки с выдачей разрешений и дефицит критически важного оборудования — трансформаторов, распределительных устройств — могут растягивать сроки строительства далеко за первоначальные планы. В стрессовых сценариях эти задержки по принципу обратной связи усиливают сомнения на стороне спроса, создавая самоусиливающийся цикл, в котором проекты занимают больше времени, а основания для нового строительства ослабевают . Несмотря на это, базовый прогноз Goldman предполагает примерно $7,6 трлн совокупных капитальных расходов на ИИ в период с 2026 по 2031 год .

Сравнение с оценками Morgan Stanley

Прогнозы Morgan Stanley также пережили кардинальный пересмотр в сторону повышения. Год назад компания оценивала совокупные капзатраты гиперскейлеров примерно в $450 млрд как на 2026, так и на 2027 год. После публикации отчетности за первый квартал 2026 года аналитики во главе с Брайаном Новаком повысили эти цифры до приблизительно $800 млрд на 2026 год и $1,2 трлн на 2027 год .

Morgan Stanley теперь прогнозирует капзатраты гиперскейлеров в размере $1,16 трлн в 2027 году — это выше базового сценария Goldman в $1,1 трлн, но ниже верхней границы Goldman в $1,4 трлн . До 2028 года Morgan Stanley ожидает совокупные глобальные расходы на дата-центры в размере $2,9 трлн, при этом $1,4 трлн покрываются денежными потоками гиперскейлеров, а оставшийся дефицит финансирования в $1,5 трлн должен быть закрыт за счет долгов, лизинга и совместных предприятий .

Оба банка сходятся во мнении, что соотношение капзатрат к выручке вышло на неизведанную территорию. Morgan Stanley прогнозирует коэффициенты от 34% до 39% на 2026–2028 годы, что превышает пик примерно в 32%, зафиксированный в эпоху доткомов. С учетом корректировки на лизинг коэффициенты могут подняться до 44–45% .

Теневая бухгалтерия: забалансовый лизинг и долги SPV

За громкими цифрами расходов скрывается более тревожный уровень финансового инжиниринга. По оценкам Moody’s Ratings, пять крупнейших американских гиперскейлеров — Amazon, Meta, Alphabet, Microsoft и Oracle — имеют $662 млрд будущих обязательств по аренде центров обработки данных, строительство которых еще не началось . Согласно Общепринятым принципам бухгалтерского учета (GAAP), эти обязательства не отражаются как текущие пассивы, поскольку услуги еще не начали оказываться. Они остаются за балансом, видимые в основном в примечаниях к отчетности .

При суммировании всех недисконтированных будущих арендных обязательств цифра достигает оценочных $969 млрд — примерно 113% от совокупного скорректированного долга этих пяти компаний . По мере того как эти договоры аренды вступят в силу в ближайшие годы, они начнут проходить через отчеты о прибылях и убытках как операционные расходы, потенциально сокращая свободный денежный поток, который корпорации сейчас активно направляют на обратный выкуп акций .

Параллельным поводом для беспокойства является растущее использование специализированных юридических лиц (SPV) для финансирования ИИ-инфраструктуры. Крупные технологические компании структурировали более $120 млрд долга через защищенные от банкротства SPV, которые находятся за пределами консолидированных балансов . Morgan Stanley прогнозирует, что этот механизм забалансового финансирования может достичь $800 млрд к 2028 году . Подобные структуры обычно работают с тонкой подушкой собственного капитала в 8–10%, опираются на залог в виде графических процессоров (GPU), которые быстро амортизируются, и предполагают сроки аренды всего в четыре года по сравнению с традиционными десятью и более годами .

Предупреждение от Oracle и расширение кредитных спредов

Oracle стала показательным примером того, как быстро могут разрушиться предположения о финансировании ИИ. В конце 2025 года компания разорвала партнерство с Blue Owl Capital по финансированию центра обработки данных в Мичигане, обнажив хрупкость забалансовой модели. Oracle несет на себе $124 млрд долга и $248 млрд арендных обязательств, и реакция рынка была молниеносной — стоимость заимствований была переоценена «с жестокой скоростью», даже для эмитента инвестиционного уровня .

Банк международных расчетов (BIS) отметил, что спреды по кредитно-дефолтным свопам (CDS) для гиперскейлеров с более низкими кредитными рейтингами уже выросли, отражая как огромный объем предложения долга, так и растущую неопределенность относительно того, принесут ли проекты в сфере ИИ адекватную отдачу . Совет по надзору за финансовой стабильностью США (FSOC) и Банк Англии прямо отметили накопление забалансового долга инфраструктуры ИИ как потенциальную системную уязвимость .

Риск концентрации усугубляет проблему. Значительная часть долга, размещенного через SPV, привязана к отдельным активам или отдельным арендаторам в одном дата-центре. В случае дефолта арендатора или падения спроса структура SPV предлагает ограниченное право регресса к балансу материнской компании, создавая потенциал для каскадных убытков . PIMCO также указывает на циркулярный характер ИИ-финансирования, при котором поставщики, например производители GPU, предоставляют кредиты или приобретают доли в тех самых SPV, которые они снабжают, подвергая себя рискам рефинансирования в случае ужесточения условий на рынках капитала .

Бум с двумя сюжетными линиями

Строительство ИИ-инфраструктуры беспрецедентно по масштабу и скорости. Пять крупнейших гиперскейлеров готовы потратить в совокупности $755 млрд только в 2026 году — это рост на 83% в годовом исчислении . Morgan Stanley отмечает, что цифра в $800 млрд на 2026 год примерно соответствует тому, что вся остальная совокупность не-технологических компаний из индекса S&P 500 потратила на капзатраты в предыдущем году .

Однако финансовые структуры, делающие это возможным, порождают собственные риски. Бычий нарратив опирается на 24-кратный рост спроса на токены со стороны ИИ-агентов, которые еще не развернуты в промышленных масштабах. Медвежий контраргумент, озвученный в том числе внутри самого Goldman Sachs, заключается в том, что текущая отдача не оправдывает таких инвестиций . Между этими двумя полюсами находятся физические реалии: энергосистема, которая не успевает за спросом, квалифицированная рабочая сила, которой нет в достаточном количестве, и теневая бухгалтерия почти на триллион долларов обязательств, которые скоро начнут действовать с последствиями, выходящими далеко за пределы технологического сектора.