ИИ-ставка Big Tech на $1,46 трлн: скрытые обязательства на $1,65 трлн и проверка окупаемости

$170 млрд за квартал и до $733 млрд за год

Темпы расходов растут быстрее, чем большинство инвесторов привыкло видеть в технологическом секторе.

• Во втором квартале 2026 года четыре компании вместе потратили на капитальные расходы $170,1 млрд — на 72% больше, чем годом ранее. Это примерно 36% их совокупной квартальной выручки в $471,2 млрд .
• Ориентиры на весь 2026 год дают суммарно около $725–733 млрд в зависимости от методики подсчёта и выбранных прогнозов. Amazon планирует около $200 млрд, Microsoft — примерно $190 млрд, Alphabet — $175–205 млрд, а Meta — $115–135 млрд .
• CreditSights оценивает расходы пяти крупнейших гиперскейлеров, включая Oracle, примерно в $750 млрд. Это на 67% больше, чем годом ранее, и уже третий подряд год роста более чем на 60% .
• Goldman Sachs прогнозирует совокупные капитальные расходы гиперскейлеров в $5,3 трлн с 2025 по 2030 финансовый год. Bloomberg, в свою очередь, пишет, что четыре крупнейшие компании уже заявили о почти $2,4 трлн будущих расходов на аренду, здания и оборудование .

Иными словами, речь идёт не о краткосрочном всплеске закупок чипов, а о многолетней ставке на то, что спрос на вычисления для ИИ будет продолжать опережать предложение.

Что скрывается за $1,65 трлн обязательств

Расследование Nikkei Asia на основе документов, поданных в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC), выявило у Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta и Oracle около $1,65 трлн внебалансовых обязательств. В основном это будущие платежи по аренде дата-центров и долгосрочным договорам на закупку серверов, ускорителей, оборудования и инфраструктурных услуг .

Эта сумма:

• увеличилась примерно в восемь раз за четыре года;
• превысила $1,35 трлн официального долга, отражённого в балансах тех же компаний ;
• включает около $420 млрд обязательств Meta, что примерно втрое больше её заявленного долга ;
• у Oracle выросла примерно в 30 раз за последний год .

Термин «скрытый долг» в данном случае требует оговорки. Эти обязательства не являются незаконными и не обязательно полностью сопоставимы с банковским кредитом. Они раскрываются в сносках к финансовой отчётности, но до наступления определённых условий не отражаются в основной строке баланса как долг. Именно поэтому инвестору приходится изучать не только заголовочные показатели задолженности, но и будущие договорные платежи .

«Стена» амортизации ещё впереди

Капитальные расходы не полностью уменьшают прибыль в момент покупки оборудования. Сначала актив появляется на балансе, а затем его стоимость постепенно списывается через амортизацию в течение предполагаемого срока службы.

По одной из оценок, за четыре квартала по март 2026 года четыре гиперскейлера приобрели основных средств на $433,9 млрд, но признали лишь около $149 млрд амортизации . Разница не исчезает: она переносится на последующие периоды.

Другая оценка предполагает, что пять крупнейших гиперскейлеров в 2026 году потратят около $760 млрд на инфраструктуру, но признают лишь примерно $211 млрд амортизации. Это оставляет около $549 млрд отложенных затрат, которые могут давить на прибыль в 2027–2029 годах .

Серверное оборудование обычно списывается за несколько лет, а здания и отдельные элементы дата-центров — за гораздо более длительный срок. Поэтому деньги уходят сразу, а бухгалтерская нагрузка на прибыль распределяется во времени .

Положительный сигнал для отрасли тоже есть: по данным Bloomberg, мировые продажи ИИ за пределами Китая достигли $25 млрд в первом квартале 2026 года, превысив оценочные амортизационные расходы отрасли в $21 млрд. Это произошло второй квартал подряд и указывает на то, что доходы от ИИ начинают покрывать стоимость уже созданной инфраструктуры .

Почему инвесторы начинают проявлять осторожность

Денежный поток почти исчерпан

Совокупный свободный денежный поток четырёх крупнейших компаний к середине 2026 года приблизился к нулю. Это означает, что операционные денежные поступления практически полностью направляются на капитальные расходы — а иногда расходов оказывается больше .

Alphabet во втором квартале 2026 года впервые показала отрицательный свободный денежный поток: капитальные расходы на ИИ удвоились до $44,9 млрд, превысив $39,1 млрд денежных средств, полученных от операционной деятельности .

Рост расходов может замедлиться — но не обязательно в абсолютном выражении

UBS ожидает, что рост capex гиперскейлеров замедлится с 76% в 2026 году до 25% в 2027-м и всего 6% в 2028-м . Для рынка это важный сигнал: даже если расходы продолжат расти, прежняя скорость наращивания инвестиций может оказаться неустойчивой.

Однако прогнозы регулярно пересматриваются вверх. Morgan Stanley считает, что даже обновлённый консенсус по капитальным расходам облачного сектора в 2027 году всё ещё примерно на $200 млрд ниже реального уровня. Сам консенсус за один квартал уже был увеличен на $170 млрд .

Два сценария для окупаемости ИИ

Оптимистичный сценарий. Доходы от ИИ уже начали покрывать амортизационные расходы, а спрос на вычислительные мощности остаётся выше предложения . Компании утверждают, что находятся в фазе расширения мощностей как минимум до 2027 года . Microsoft рассчитывает выйти на положительный свободный денежный поток в 2027 финансовом году; годовая выручка Azure уже превысила $100 млрд .

Негативный сценарий. Основная амортизационная нагрузка ещё не достигла пика. Сегодняшние расходы станут завтрашними затратами в отчёте о прибылях и убытках, причём около $549 млрд отложенной амортизации придётся признать независимо от того, успеет ли спрос на ИИ материализоваться в ожидаемые сроки .

Внебалансовые обязательства на $1,65 трлн также означают, что реальный масштаб будущих платежей заметно выше, чем можно предположить по одной строке официального долга . При свободном денежном потоке около нуля запас прочности компаний сокращается: любое существенное замедление роста ИИ-выручки может усилить давление на прибыль и оценку акций .

Главный вопрос для рынка

Большинство аналитиков по-прежнему сохраняют позитивный взгляд на Big Tech. Но всё больше инвесторов готовятся к замедлению роста расходов и внимательнее оценивают сроки окупаемости дата-центров, серверов и энергетической инфраструктуры .

Теперь ключевой вопрос звучит не так: «Кто построит больше мощностей для ИИ?» Он звучит жёстче: сможет ли ИИ принести достаточно выручки и прибыли, чтобы оправдать более $5,3 трлн будущих капитальных расходов до 2030 года? Именно от ответа на него зависит, станет ли нынешний инфраструктурный бум фундаментом новой технологической экономики — или слишком дорогой ставкой на спрос, который ещё предстоит доказать .