Amazon уже повысила собственный прогноз денежных капитальных затрат на 2026 год примерно с 200 до 220 млрд долларов. Руководство компании заявило, что большая часть этой суммы будет направлена на поддержку ИИ и облачного подразделения AWS. Среди причин повышения прогноза отдельно назывался рост стоимости памяти.

Инвестиции всё чаще финансируются долгом

Внутреннего денежного потока технологических компаний уже недостаточно, чтобы единолично финансировать строительство всей необходимой инфраструктуры. Согласно оценкам, связанным с Goldman Sachs, совокупные капитальные затраты гиперскейлеров составляли около 405 млрд долларов в 2025 году, могут достичь 750 млрд долларов в 2026-м и приблизиться к 1,2 трлн долларов в 2027 году.

Выпуск облигаций инвестиционного класса гиперскейлерами достиг 108 млрд долларов в 2025 году. Это показывает, что долговое финансирование становится существенной частью ИИ-гонки: компании занимают средства, чтобы быстрее строить мощности и не откладывать проекты до момента, когда вся инфраструктура будет оплачена из текущей прибыли.

Доходы от ИИ растут, но не теми же темпами

Сервисы на базе ИИ действительно приносят всё больше выручки. Но главный вопрос для инвесторов заключается в том, успевает ли эта выручка за темпами расходов на инфраструктуру. По оценке The Economist, пока — нет.

Проблема ещё и в том, что ИИ-доходы часто не выделяются в отчётности отдельной строкой. Они могут быть скрыты внутри облачного потребления, корпоративных подписок на инструменты для повышения производительности, рекламных улучшений или первых пилотных проектов клиентов. Поэтому оценить рентабельность именно ИИ-бизнеса сегодня непросто.

Иными словами, компания может сообщать о сильном росте облачного подразделения или подписочного продукта, но это ещё не означает, что вся стоимость построенных под них ИИ-мощностей уже окупается.

Почему оценки рынка так сильно различаются

В публичных прогнозах встречаются разные суммы, поскольку аналитики считают разные показатели.

Goldman Sachs оценивает глобальные инвестиции, связанные с ИИ, примерно в 1 трлн долларов в 2026 году. На США, по этой оценке, приходится около 581 млрд долларов. В расчёт входят более широкие категории инвестиций, включая частные и международные расходы.

Оценка в 900 млрд долларов, напротив, относится к расходам крупнейших американских технологических компаний на физическую ИИ-инфраструктуру в 2026 году. Это не то же самое, что общий объём мировых инвестиций в ИИ или совокупные расходы компаний на информационные технологии.

Поэтому эти показатели нельзя механически складывать или сравнивать как одну статистику. Различия в определениях особенно важны, когда речь идёт о прогнозах на триллионы долларов.

ИИ разгоняет рынок полупроводников

Инфраструктурный бум напрямую увеличивает спрос на ускорители ИИ, сетевое оборудование, системы хранения данных и память. Особенно важны высокоскоростная HBM-память, используемая в ускоренных вычислительных системах, а также обычные микросхемы DRAM и NAND.

В весеннем прогнозе WSTS — организации, отслеживающей мировую статистику полупроводниковой отрасли, — ожидался рост глобального рынка чипов на 90% в 2026 году, до 1,51 трлн долларов. Основным источником роста называлась память: её выручка могла увеличиться примерно на 250%, превысив 800 млрд долларов.

Отдельно Omdia прогнозировала рост выручки полупроводниковой отрасли на 94,1% в 2026 году, поскольку спрос со стороны ИИ опережает предложение DRAM и NAND.

Позднее появились сообщения о пересмотренной оценке WSTS: 1,65 трлн долларов на 2026 год и около 2,1 трлн долларов на 2027-й. Однако более ранний прогноз самой организации составлял 1,51 трлн долларов и предполагал рост на 90%. Эти значения относятся к разным версиям прогноза и методикам расчёта, поэтому их не следует объединять в один показатель.

Главный риск — не сам спрос, а его окупаемость

Реальность спроса на ИИ-инфраструктуру уже очевидна: компании бронируют мощности, производители чипов расширяют выпуск, а дата-центры становятся одним из главных объектов капитального строительства технологического сектора.

Но триллионный вопрос звучит иначе: смогут ли ИИ-приложения достаточно быстро создать устойчивую выручку, высокую маржу и измеримый рост производительности, чтобы оправдать постоянное расширение и обновление инфраструктуры?

Если монетизация догонит инвестиции, нынешний цикл окажется рациональным долгосрочным вложением. Если же доходы будут расти медленнее, отрасль может столкнуться с более низкой отдачей облачного бизнеса, избытком мощностей, ростом долговой нагрузки и переоценкой активов, связанных с ИИ.

Amazon уже повысила собственный прогноз денежных капитальных затрат на 2026 год примерно с 200 до 220 млрд долларов. Руководство компании заявило, что большая часть этой суммы будет направлена на поддержку ИИ и облачного подразделения AWS. Среди причин повышения прогноза отдельно назывался рост стоимости памяти.

Инвестиции всё чаще финансируются долгом

Внутреннего денежного потока технологических компаний уже недостаточно, чтобы единолично финансировать строительство всей необходимой инфраструктуры. Согласно оценкам, связанным с Goldman Sachs, совокупные капитальные затраты гиперскейлеров составляли около 405 млрд долларов в 2025 году, могут достичь 750 млрд долларов в 2026-м и приблизиться к 1,2 трлн долларов в 2027 году.

Выпуск облигаций инвестиционного класса гиперскейлерами достиг 108 млрд долларов в 2025 году. Это показывает, что долговое финансирование становится существенной частью ИИ-гонки: компании занимают средства, чтобы быстрее строить мощности и не откладывать проекты до момента, когда вся инфраструктура будет оплачена из текущей прибыли.

Доходы от ИИ растут, но не теми же темпами

Сервисы на базе ИИ действительно приносят всё больше выручки. Но главный вопрос для инвесторов заключается в том, успевает ли эта выручка за темпами расходов на инфраструктуру. По оценке The Economist, пока — нет.

Проблема ещё и в том, что ИИ-доходы часто не выделяются в отчётности отдельной строкой. Они могут быть скрыты внутри облачного потребления, корпоративных подписок на инструменты для повышения производительности, рекламных улучшений или первых пилотных проектов клиентов. Поэтому оценить рентабельность именно ИИ-бизнеса сегодня непросто.

Иными словами, компания может сообщать о сильном росте облачного подразделения или подписочного продукта, но это ещё не означает, что вся стоимость построенных под них ИИ-мощностей уже окупается.

Почему оценки рынка так сильно различаются

В публичных прогнозах встречаются разные суммы, поскольку аналитики считают разные показатели.

Goldman Sachs оценивает глобальные инвестиции, связанные с ИИ, примерно в 1 трлн долларов в 2026 году. На США, по этой оценке, приходится около 581 млрд долларов. В расчёт входят более широкие категории инвестиций, включая частные и международные расходы.

Оценка в 900 млрд долларов, напротив, относится к расходам крупнейших американских технологических компаний на физическую ИИ-инфраструктуру в 2026 году. Это не то же самое, что общий объём мировых инвестиций в ИИ или совокупные расходы компаний на информационные технологии.

Поэтому эти показатели нельзя механически складывать или сравнивать как одну статистику. Различия в определениях особенно важны, когда речь идёт о прогнозах на триллионы долларов.

ИИ разгоняет рынок полупроводников

Инфраструктурный бум напрямую увеличивает спрос на ускорители ИИ, сетевое оборудование, системы хранения данных и память. Особенно важны высокоскоростная HBM-память, используемая в ускоренных вычислительных системах, а также обычные микросхемы DRAM и NAND.

В весеннем прогнозе WSTS — организации, отслеживающей мировую статистику полупроводниковой отрасли, — ожидался рост глобального рынка чипов на 90% в 2026 году, до 1,51 трлн долларов. Основным источником роста называлась память: её выручка могла увеличиться примерно на 250%, превысив 800 млрд долларов.

Отдельно Omdia прогнозировала рост выручки полупроводниковой отрасли на 94,1% в 2026 году, поскольку спрос со стороны ИИ опережает предложение DRAM и NAND.

Позднее появились сообщения о пересмотренной оценке WSTS: 1,65 трлн долларов на 2026 год и около 2,1 трлн долларов на 2027-й. Однако более ранний прогноз самой организации составлял 1,51 трлн долларов и предполагал рост на 90%. Эти значения относятся к разным версиям прогноза и методикам расчёта, поэтому их не следует объединять в один показатель.

Главный риск — не сам спрос, а его окупаемость

Реальность спроса на ИИ-инфраструктуру уже очевидна: компании бронируют мощности, производители чипов расширяют выпуск, а дата-центры становятся одним из главных объектов капитального строительства технологического сектора.

Но триллионный вопрос звучит иначе: смогут ли ИИ-приложения достаточно быстро создать устойчивую выручку, высокую маржу и измеримый рост производительности, чтобы оправдать постоянное расширение и обновление инфраструктуры?

Если монетизация догонит инвестиции, нынешний цикл окажется рациональным долгосрочным вложением. Если же доходы будут расти медленнее, отрасль может столкнуться с более низкой отдачей облачного бизнеса, избытком мощностей, ростом долговой нагрузки и переоценкой активов, связанных с ИИ.