Goldman Sachs подсчитал расходы на ИИ: сколько нужно заработать, чтобы вернуть инвестиции в триллионы?

TL;DR · AI Trade переходит от "капитальных затрат" к "возврату инвестиций", доходы и денежные потоки начинают иметь большее значение, чем объемы инвестиций. · Капитальные затраты на ИИ еще не достигли пика, но самый быстрый этап роста уже проходит, после 2027 года темпы роста значительно замедлятся. · 300 миллиардов долларов — это лишь "точка безубыточности" для крупных технологических компаний, для получения разумной прибыли потребуется значительно больше доходов. · Настоящее давление на уровне приложений: текущие инвестиции в конечном итоге должны поддерживаться доходами от ИИ на уровне триллиона долларов. · Ключевым моментом следующего этапа AI Trade станет то, кто сможет действительно превратить потребность в вычислительных мощностях в доходы и денежные потоки.

За последние два года наиболее четкой линией AI Trade стали капитальные затраты.

Крупные технологические компании, такие как Amazon, Google, Meta, Microsoft и Oracle, постоянно увеличивают инвестиции в центры обработки данных и инфраструктуру вычислительных мощностей, деньги направляются по цепочке поставок на GPU, хранилища, оптическую связь, электроэнергию и жидкостное охлаждение, в результате чего инфраструктура ИИ стала одним из самых важных направлений торговли на фондовом рынке США.

Примечание: гиперскейлеры, упомянутые далее, в основном относятся к вышеупомянутым технологическим гигантам, то есть компаниям, обладающим крупными центрами обработки данных и облачными вычислительными платформами, которые ежегодно вкладывают огромные капитальные средства в строительство инфраструктуры вычислительных мощностей для ИИ.

Однако, когда этот цикл строительства достигает триллионного уровня, вопросы, на которые рынок должен ответить, начинают меняться.

Goldman Sachs в последнем выпуске US Equity Views поставил три ключевых вопроса: как долго еще могут расти капитальные затраты на ИИ? Сколько доходов необходимо создать, чтобы получить разумную прибыль? Насколько текущие акции ИИ уже учли будущий рост?

Goldman Sachs не считает, что инвестиционный цикл в ИИ скоро закончится. Напротив, капитальные затраты продолжат расти. Настоящее изменение заключается в том, что этап, когда капитальные затраты росли быстрее и рынок постоянно повышал ожидания, возможно, уже проходит, и ключевым моментом следующего этапа станет то, смогут ли эти инвестиции превратиться в достаточные доходы и денежные потоки.

Триллионные капитальные затраты продолжают расти, но самый быстрый этап проходит

Согласно текущим единодушным ожиданиям рынка, капитальные затраты крупных технологических компаний США в 2026 году составят около 806 миллиардов долларов, что на 96% больше по сравнению с предыдущим годом; в 2027 году они вырастут до примерно 1,1 триллиона долларов.

Только с начала сезона отчетности за второй квартал этого года единодушные ожидания по капитальным затратам на 2027 год уже были повышены на 175 миллиардов долларов. Поставки вычислительных мощностей по-прежнему остаются напряженными, у облачных провайдеров есть большие запасы заказов, и эти факторы продолжают поддерживать расширение инвестиций со стороны технологических гигантов.

Прогноз Goldman Sachs даже выше рыночного консенсуса: капитальные затраты гиперскейлеров достигнут примерно 1,2 триллиона долларов в 2027 году и 1,4 триллиона долларов в 2028 году, что на 130 миллиардов и 100 миллиардов долларов соответственно выше текущих единодушных ожиданий рынка.

Но по сравнению с абсолютным масштабом более важен темп роста.

Goldman Sachs ожидает, что темпы роста капитальных затрат гиперскейлеров упадут с почти 100% в 2026 году до 54% в 2027 году и далее до 12% в 2028 году. Иными словами, капитальные затраты на ИИ еще не достигли пика, но постепенно переходят от взрывного роста к нормализации темпов роста.

На левом графике показано, как капитальные затраты гиперскейлеров увеличиваются с 154 миллиардов долларов в 2023 году до более чем триллиона долларов; на правом графике видно, что единодушные ожидания по капитальным затратам на 2026 и 2027 годы продолжают повышаться с начала этого года.

В то же время факторы, ограничивающие дальнейший быстрый рост капитальных затрат, также начинают увеличиваться.

Капитальные затраты технологических гигантов в настоящее время превышают операционные денежные потоки, что означает, что дальнейшее расширение будет все больше зависеть от долгового и акционерного финансирования. Goldman Sachs считает, что балансы крупных технологических компаний по-прежнему остаются здоровыми, но реальными ограничениями для скорости инвестиций могут стать емкость финансового рынка, а также реальные узкие места в электроэнергии, памяти, рабочей силе и строительстве центров обработки данных.

Это означает для компаний, занимающихся инфраструктурой ИИ: капитальные затраты все еще могут поддерживать прибыль, но с замедлением темпов роста инвестиций пространство для дальнейшего значительного повышения EPS может начать сокращаться.

Следующий вопрос, на который должна ответить инфраструктура ИИ, уже не просто "остались ли инвестиции", а сможет ли текущая прибыль сохраняться после замедления темпов роста инвестиций.

300 миллиардов долларов — это лишь "точка безубыточности", уровень приложений должен преодолеть триллион

Когда капитальные затраты входят в триллионный век, возникает более прямой вопрос: сколько денег нужно заработать технологическим гигантам, чтобы покрыть эти инвестиции?

Согласно расчетам среднегодовых капитальных затрат на ИИ в 2026-2027 годах, Goldman Sachs оценивает, что технологические гиганты, включая Amazon, Google, Meta, Microsoft и Oracle, в ближайшие годы должны создавать около 300 миллиардов долларов доходов от ИИ ежегодно, чтобы покрыть амортизацию и связанные с ней операционные расходы и достичь базового уровня безубыточности.

Если требуется не просто вернуть инвестиции, а получить нормальную доходность капитала, порог доходов будет продолжать расти.

Чувствительный анализ Goldman Sachs показывает, что при 0% ROIC, то есть только для достижения безубыточности, необходимый ежегодный доход от ИИ составляет около 308 миллиардов долларов; если требуется 10% ROIC (возврат на вложенный капитал), эта цифра возрастает до 417 миллиардов долларов; 20% соответствует примерно 526 миллиардов долларов; 30% достигает около 636 миллиардов долларов.

Иными словами, 300 миллиардов долларов не является оптимистичным сценарием, а ближе к минимальному экономическому порогу для текущих инвестиций в ИИ.

В настоящее время доходы от ИИ у технологических гигантов все еще ниже этого уровня, но доходы уже начинают догонять.

Облачные бизнесы Amazon, Google, Microsoft и Oracle увеличили темпы роста по сравнению с прошлым годом с 25% в 2024 году до 48% во втором квартале 2026 года. Если использовать темпы роста 2024 года в качестве базового уровня, Goldman Sachs оценивает, что в этом году во втором квартале годовой доход облачного бизнеса уже превышает исходный тренд примерно на 67 миллиардов долларов.

В то же время совокупный объем Revenue Backlog (подписанных, но еще не подтвержденных будущих доходов) облачных бизнесов Amazon, Google и Microsoft достиг примерно 1,7 триллиона долларов.

На левом графике видно, что доходы четырех крупных облачных провайдеров значительно ускорились по сравнению с исходным трендом; на правом графике видно, что Backlog облачных бизнесов Amazon, Google и Microsoft уже близок к 1,7 триллиона долларов.

Эти данные показывают, что спрос на ИИ продолжает быстро расти, но до доказательства того, что текущие капитальные затраты могут обеспечить достаточную отдачу, еще предстоит пройти определенный путь. Настоящей задачей является то, смогут ли доходы продолжать догонять базу затрат, сформированную капитальными затратами.

Кроме того, 300 миллиардов долларов — это лишь "точка безубыточности" для самих технологических гигантов.

Облачные провайдеры в конечном итоге должны продавать вычислительные мощности компаниям, занимающимся моделями и приложениями ИИ, и эти компании, помимо оплаты затрат на вычисления, также должны нести расходы на исследования и разработки, рабочую силу, продажи и оставлять достаточную прибыль. Это означает, что уровень доходов, который необходимо создать на уровне приложений, должен значительно превышать точку безубыточности самих облачных провайдеров.

Goldman Sachs далее оценивает, что если компании на уровне приложений сохранят примерно 30% EBIT Margin (маржа до уплаты налогов и процентов), а технологические гиганты получат 10%-20% ROIC, необходимый ежегодный доход на уровне приложений составит примерно от 925 миллиардов до 1,3 триллиона долларов.

Таким образом, так называемый "триллион долларов" не является прогнозом Goldman Sachs по будущим доходам от приложений ИИ, а представляет собой объем доходов, соответствующий экономической целесообразности текущих инвестиций в ИИ при определенных предположениях о марже и возврате капитала.

На графике показаны пороговые значения годового дохода на уровне приложений в зависимости от различных предположений о ROIC гиперскейлеров и EBIT Margin приложений.

Для справки, в 2026 году объем глобальных расходов на рекламу и программное обеспечение составит примерно 1,5 триллиона долларов. Экономисты Goldman Sachs также оценивают, что ИИ в конечном итоге может принести США примерно 1,8 триллиона долларов в год в виде прироста производительности труда, относящегося к капиталу.

С точки зрения общей экономики, триллионные доходы от ИИ не являются полностью невообразимыми. Настоящая проблема заключается в том, что экономическая ценность, создаваемая ИИ, не равна доходам, которые могут получить компании ИИ.

Повышение производительности может перейти к потребителям, традиционным предприятиям и другим участникам цепочки поставок, и не все будет преобразовано в доходы облачных провайдеров, компаний моделей и приложений. Таким образом, "ИИ может создать огромную экономическую ценность" и "текущие капитальные затраты могут обеспечить достаточную отдачу на инвестиции" на самом деле являются двумя разными вопросами.

После замедления капитальных затрат AI Trade начинает переоценку

Если триллионные капитальные затраты в конечном итоге требуют такого огромного дохода, следующий вопрос заключается в том, сколько роста уже учтено в текущих акциях ИИ?

Goldman Sachs обнаружил, что оценки инфраструктуры ИИ на самом деле уже значительно сократились. Медиана P/E этого сектора снизилась с примерно 32 раз в апреле 2026 года до примерно 22 раз в настоящее время.

Что более важно, внутри инфраструктуры больше не существует единой оценки.

Ожидания устойчивости прибыли в секторах оптической связи, электросетей и жидкостного охлаждения остаются высокими, в то время как рыночные оценки полупроводников, коммунальных услуг и памяти относительно консервативны. Рынок начинает различать, какие компании могут преодолеть снижение темпов роста капитальных затрат, а какие компании имеют высокую прибыль, в основном благодаря сильному этапу инвестиционного цикла.

Память является типичным примером. В настоящее время коэффициент P/E акций памяти на два года вперед составляет около 4 раз, что составляет лишь половину среднего уровня за последние 15 лет; но в то же время текущая валовая маржа компаний памяти составляет около 80%, что также в два раза превышает исторический средний уровень. Goldman Sachs оценивает, что для того, чтобы текущий P/E вернулся к долгосрочному среднему уровню, прибыль компаний памяти должна снизиться примерно на 50% в ближайшие годы.

В то же время Goldman Sachs считает, что акции безполупроводниковых (Fabless) чипов более привлекательны. Хотя их маржа также выше исторического уровня, степень отклонения ниже; Goldman Sachs оценивает, что если прибыль Fabless компаний снизится примерно на 10%, их оценки могут вернуться к историческому среднему уровню.

Это означает, что торговая логика инфраструктуры ИИ меняется: ранее искали, кто больше всего выиграет от роста капитальных затрат, теперь нужно оценить, чья прибыль может быть наиболее устойчивой.

Это изменение также открывает возможность для технологических гигантов, которые ранее страдали от капитальных затрат.

Рынок ранее беспокоился о том, что Microsoft, Amazon, Google, Meta и другие компании постоянно увеличивают инвестиции в ИИ, что подрывает свободный денежный поток, в то время как доходность инвестиций остается неопределенной. Но с ростом доходов от ИИ и постепенным снижением темпов роста капитальных затрат эта логика может начать меняться.

В настоящее время коэффициент Forward P/E технологических гигантов снизился до самого низкого уровня за последние 10 лет, а премия к медиане S&P 500 составляет всего около 4 P/E. Если в будущем доходы продолжат расти, а темпы роста капитальных затрат снизятся, свободный денеж поток может постепенно улучшиться.

В последние два года рынок в основном торговал: рост капитальных затрат ↑ → рост прибыли инфраструктуры ИИ ↑

Следующий этап, который необходимо проверить: рост доходов от ИИ ↑ + снижение темпов роста капитальных затрат → рост свободного денежного потока гиперскейлеров ↑

Коэффициент Forward P/E гиперскейлеров снизился до самого низкого уровня за десять лет, а премия к медиане S&P 500 значительно сократилась.

Это не результат, который уже был достигнут, а новое логическое направление, которое рынок может начать учитывать по мере перехода цикла капитальных затрат на следующий этап.

Вопрос следующего этапа ИИ: кто сможет действительно превратить вычислительные мощности в доходы?

Далее Goldman Sachs считает, что AI Trade постепенно перейдет от Infrastructure Build-out (строительство инфраструктуры) к Application Roll-out (внедрение приложений).

Но уровень приложений не будет таким простым, как рынок инфраструктуры за последние два года.

Когда технологические гиганты увеличивают капитальные затраты, GPU, сети, электроэнергия и центры обработки данных могут получить относительно четкое увеличение спроса; на уровне приложений, однако, то, сможет ли компания извлечь выгоду, зависит от принятия продукта, способности к ценообразованию, структуры затрат, а также от того, изменяет ли ИИ существующие бизнес-модели, что может привести к более выраженной дифференциации между акциями.

В настоящее время в программной отрасли не наблюдается всеобъемлющего удара ИИ, о котором ранее беспокоился рынок. Среди компаний, покрываемых Goldman Sachs, темпы роста годового регулярного дохода (ARR) недавно даже немного ускорились, причем наибольший рост наблюдается в области ИТ-инфраструктуры и кибербезопасности, в то время как программное обеспечение для управления предприятием отстает.

ИИ-агенты могут оказать другое влияние. Goldman Sachs создал корзину акций Consumer Inertia (потребительская инерция), включая страхование, телекоммуникации, туризм, подписки, маркетплейсы и финтех. Часть клиентской привязанности этих компаний обусловлена временем и затратами на смену услуг. Если агент сможет автоматически искать, сравнивать цены и даже выполнять транзакции, это трение теоретически может снизиться.

С середины сентября эта корзина уже отстает от нейтрального хеджевого портфеля на рынке примерно на 5 процентных пунктов. Однако это лишь указывает на то, что рынок начинает учитывать этот потенциальный риск и не доказывает, что соответствующие бизнес-модели уже подверглись существенному воздействию.

В конечном итоге ключом к проверке этого инвестиционного цикла в ИИ остается доход компаний.

По данным Бюро переписи населения США, около 40% крупных компаний в США уже используют ИИ в производстве товаров и услуг; анализ Goldman Sachs телефонных конференций по отчетам за второй квартал показывает, что около половины компаний из S&P 500 уже упоминали о применении ИИ в повышении производительности, но на самом деле лишь немногие компании могут количественно оценить повышение производительности.

Ожидаемая долгосрочная темп роста S&P 500 составляет около 12%, что выше исторического среднего, но все еще ниже пикового значения около 16% в период интернет-пузыря.

В то же время Goldman Sachs считает, что текущий рынок акций США не учитывает экстремальные долгосрочные ожидания роста производительности. Их расчеты показывают, что подразумеваемые долгосрочные ожидания роста EPS для S&P 500 лишь немного превышают историческое среднее, и все еще существует значительная разница по сравнению с периодом интернет-бума.

Таким образом, на следующем этапе действительно необходимо наблюдать не только за тем, сколько капитальных затрат снова увеличили технологические гиганты в каком-либо квартале, но и за тремя более прямыми показателями: сможет ли доход от ИИ продолжать догонять капитальные затраты, сможет ли свободный денежный поток технологических гигантов улучшиться после снижения темпов роста капитальных затрат, и сможет ли уровень приложений создать достаточно большой реальный доход, чтобы превратить ценность производительности ИИ в прибыль компаний.

За последние два года AI Trade отвечал на вопрос, кто сможет получить больше капитальных затрат. После триллионных вложений вопрос начинает меняться: кто сможет действительно превратить вычислительные мощности в денежные потоки.

Этот контент предоставляется исключительно в общих информационных целях и не является финансовым, инвестиционным, юридическим или налоговым советом. Любые мероприятия, вознаграждения, онлайн-акции или связанная с ними информация, упомянутые в настоящем документе, не должны рассматриваться как рекомендация, приглашение к покупке, продаже, торговле или иной сделке с какими-либо криптоактивами. Криптоактивы очень волатильны и могут привести к убыткам. Доступность услуг, продуктов WEEX и связанных с ними событий может варьироваться в зависимости от региона. Вы несете ответственность за обеспечение того, чтобы ваше участие соответствовало применимым местным законам и нормативным актам.