Главный фактор бума — борьба за дефицитные вычислительные мощности, ускорители, память и электроэнергию. Крупнейшие технологические компании США потратили около 450 млрд долларов на инфраструктуру в 2025 году; в 2026 м расходы могут достичь 900 млрд долларов, а в 2027 м — 1,4 трлн долларов.
Ответ на исследование

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is driving the historic AI investment surge, how much are major U.S. technology companies—including Amazon, Google, and Microsoft—spend. Article summary: The surge is a race to secure scarce AI compute: hyperscalers are building data centres, buying accelerators and memory, and securing power capacity before rivals do. The investment case assumes that enterprise demand fo. Topic tags: general, general web, user generated, news, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermar
Нынешний инвестиционный бум — это прежде всего гонка за вычислительными ресурсами. Amazon, Google, Microsoft и другие гиперскейлеры — компании, управляющие крупнейшими облачными платформами, — строят дата-центры, закупают ускорители, сетевое оборудование и память, а также заранее резервируют энергетические мощности.
Причина проста: мощностей для обучения и работы современных ИИ-моделей не хватает, а поставки ключевых компонентов и подключение новых дата-центров требуют времени. Компании стремятся занять выгодные позиции раньше конкурентов — даже если сегодня часть этих ресурсов ещё не приносит заметной прибыли.
Инвестиционная ставка строится на предположении, что спрос со стороны бизнеса на ИИ-модели и облачные сервисы со временем вырастет настолько, чтобы окупить огромную капиталоёмкую базу. Однако эта база быстро устаревает: вычислительные чипы приходится регулярно обновлять, а дата-центры требуют всё больше электроэнергии.
По оценке The Economist, крупнейшие технологические компании США потратили около 450 млрд долларов на инфраструктуру в 2025 году. В 2026 году эта сумма может вырасти примерно до 900 млрд долларов, а в 2027-м — достичь 1,4 трлн долларов. Речь идёт о широких инфраструктурных расходах: чипах, дата-центрах, электроснабжении и сопутствующих мощностях, а не только о капитальных затратах непосредственно на ИИ.
Отдельные прогнозы по четырём крупнейшим компаниям — Amazon, Alphabet, Microsoft и Meta — оценивают их совокупные капитальные затраты в 2026 году примерно в 700–900 млрд долларов. Эти цифры нельзя считать полностью сопоставимыми: у компаний разные финансовые календари, а понятие капитальных затрат может включать разные категории расходов.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Studio Global AI
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Главный фактор бума — борьба за дефицитные вычислительные мощности, ускорители, память и электроэнергию.
Главный фактор бума — борьба за дефицитные вычислительные мощности, ускорители, память и электроэнергию. Крупнейшие технологические компании США потратили около 450 млрд долларов на инфраструктуру в 2025 году; в 2026 м расходы могут достичь 900 млрд долларов, а в 2027 м — 1,4 трлн долларов.
Amazon повысила прогноз денежных капитальных затрат на 2026 год примерно с 200 до 220 млрд долларов, отметив, что большая часть расходов связана с ИИ и AWS.