Оценка окупаемости ИИ-инфраструктуры выросла до 3 трлн $

Партнёр Sequoia Дэвид Канн пересмотрел оценку выручки, которая, по его мнению, понадобится индустрии ИИ, чтобы окупить вложения в вычислительную инфраструктуру. В 2023 году он исходил из того, что годовая выручка Nvidia от GPU составляет 50 млрд $, и тогда оценивал необходимую отдачу примерно в 200 млрд $. Теперь прогноз по расходам на ИИ-инфраструктуру к 2026 году вырос до 1,5 трлн $. Это означает, что отрасли потребуется около 3 трлн $ выручки, чтобы оправдать затраты на чипы и дата-центры.

Как пишет TechCrunch, Канн допускает, что итоговая сумма может быть ещё выше. Причина в росте цен на память и более активном использовании специализированных чипов для инференса. Кроме того, по его словам, увеличилась необходимая выручка на каждый гигаватт капитальных затрат: на это повлияли дефициты в цепочке поставок и подорожание строительства.

На фоне этих расчётов в индустрии продолжают спорить о том, насколько оправданы инвестиции в ИИ. По данным материала, Anthropic могла достичь 60 млрд $ ARR. OpenAI, как сообщалось, заработала 13 млрд $ в 2025 году, а в ноябре того же года заявляла о 20 млрд $ ARR.

Главный экономист Apollo Торстен Слок считает, что риски есть и для крупнейших облачных компаний. Google, Meta (деятельность Meta признана экстремистской и запрещена в РФ), Microsoft и Amazon рассчитывают на резкий рост свободного денежного потока в 2028 году. Однако этому, по мнению Слока, могут помешать переход организаций на более дешёвые open weight-модели и общее снижение цен на токены.

Слок также указывает на рост эффективности моделей. По словам Сэма Альтмана, последняя модель OpenAI стала на 54% эффективнее по использованию токенов в задачах программирования. Для пользователей это означает снижение расходов, но для компаний, вложившихся в масштабную ИИ-инфраструктуру, такая динамика может ухудшить экономику бизнеса, если потребление токенов не будет расти достаточно быстро.