30 триллионов в знаниях и 30 триллионов на потребительском рынке — управление эрой AI-вычислений

Morgan Stanley считает, что индустрия искусственного интеллекта совершает крупный переход от этапа строительства инфраструктуры к «эпохе вывода (Inference Age)», и это технологическое развитие цифровизирует и трансформирует мировой рынок интеллектуального труда стоимостью от 20 до 30 трлн долларов, а также потребительский рынок почти на 30 трлн долларов, тем самым вызывая беспрецедентную по масштабам ротацию капитала на рынках.

По данным Trading Desk, 7 сентября исследовательский отчет под руководством Брайана Новака из Morgan Stanley «The Morgan Stanley AI Guidebook: Navigating the Age of Inference» отмечает, что по мере того, как рост капитальных затрат дата-центров облачных гигантов, вероятно, достигнет пика в 2027 году и существенно замедлится в 2028 году, потоки капитала в технологическом цикле приближаются к критической точке поворота.

(К 2027/2028 году капитальные затраты гипермасштабируемых облачных провайдеров, по прогнозу, составят около 1,5 трлн / 1,6 трлн долларов)

Ожидается, что средства инвесторов будут постепенно уходить с полупроводникового и аппаратного уровня и массово перейдут к программному обеспечению и AI-платформам, а такие технологические гиганты, как Amazon, Google, Microsoft и META, обладающие завершенной экосистемой и свободным денежным потоком, вступят в новый раунд роста оценочной стоимости.

(Ожидается, что AI-цикл бизнеса расширится на сферу софта и услуг, а также предприятия, применяющие искусственный интеллект)

В отчете подчеркивается, что внедрение искусственного интеллекта как на корпоративном, так и на потребительском уровне ускоряется и приобретает взрывной характер. По состоянию на второй квартал 2026 года около 25% компаний из индекса S&P 500 уже начали количественно оценивать финансовую отдачу от генеративного AI.

В то же время рынок кредитного финансирования инфраструктуры AI демонстрирует исключительно высокую устойчивость: с начала текущего года объем выпуска долговых обязательств, связанных с AI, уже достиг примерно 450 млрд долларов. Сильный операционный денежный поток гипермасштабируемых облачных провайдеров полностью покрывает будущие долговые потребности, что снимает опасения по поводу ограничений в финансировании.

В этот переходный период всё внимание рынка будет сосредоточено на возврате инвестиций от AI, конкурентной среде открытых моделей и все более выраженных узких местах — электроснабжении и регулировании. То, как удастся найти баланс между ростом вычислительной мощности и физическими ограничениями, определит, куда будут поступать триллионные расходы на вывод (inference) на следующем этапе.

Потоки капитала на развороте: замедление аппаратного уровня, взлет программного обеспечения и платформ

Morgan Stanley считает, что траектория капитальных затрат гипермасштабируемых облачных провайдеров — ключевой индикатор ротации рыночного капитала.

Ожидается, что к 2027 году капитальные затраты на дата-центры вырастут на 60% по сравнению с предыдущим годом и достигнут 1,5 трлн долларов. Однако из-за физических ограничений (трудовые ресурсы, материалы, электроэнергия), а также предварительного развертывания части мощностей с 2027 по 2029 годы, темпы роста капитальных затрат в 2028 году существенно снизятся — до примерно 12%.

Такое замедление в сочетании с ускоряющимся ростом выручки программного уровня знаменует собой типичный многолетний технологический цикл смены структуры вложений капитала. Это полностью соответствует закономерностям эпохи мобильного интернета: после первоначального взрыва в аппаратуре и полупроводниках ценность смещается к сервисам и программным приложениям.

(Относительная динамика акций в период мобильного интернета)

Хотя акции аппаратного сектора из-за невысокой оценки не переживут резкого падения, по мере того как сверхожидаемая прибыль поднимается на более высокий уровень стека, у софта и платформ появятся большие возможности для многократного роста.

Вместе с реализацией капитальных затрат общая вычислительная мощность в мире будет расти экспоненциально. К 2028 году ее суммарная величина увеличится с 35 ГВт в 2025 году примерно до 145 ГВт.

(Ожидаемая Morgan Stanley траектория роста вычислительной мощности к 2028 году примерно до 145 ГВт)

Доля специализированных ASIC-чипов в новой вычислительной мощности вырастет с 34% в 2025 году до 66% в 2028 году, и структуру этого перехода определят TPU от Google и Trainium от Amazon.

(В ближайшие годы доля новых мощностей, приходящаяся на ASICs, будет продолжать расти)

Покрытие рынка на 60 трлн: Технологии и финансы впереди

В эпоху вывода основной вызов для генеративного AI — коммерциализация.

Рынок стоит перед возможностью цифровизации глобального интеллектуального труда с оценкой 20–30 трлн долларов, а также примерно 30 трлн долларов потребительского сегмента, включающего ритейл, туризм, беспилотный транспорт, доставку еды и рекламу.

(По оценке исследования, около 30 трлн долларов потребительских расходов ждут дальнейшей цифровизации)

Скорость внедрения приложений на этом уровне ускоряется. С точки зрения макроэкономического распространения, технологическая отрасль лидирует в принятии и количественной оценке выгод от генеративного AI, за ней следуют финансы, здравоохранение и промышленность.

(Индустрии применения покрывают всю экономику)

Доля упоминаний выгод от AI на квартальных звонках технологических компаний выросла за год с 28% до нынешних 51%.

Исторические аналогии показывают, что текущий уровень проникновения AI, вероятно, сильно недооценен. Во второй год развития облачных сервисов (2014 год) доля публичных облаков в общем IT-бюджете достигла 4%. Если экстраполировать этот же темп, к 2027 году корпоративные расходы на AI достигнут около 800 млрд долларов.

(С корпоративной точки зрения, можно считать, что к 2014 году публичные облака занимали 4% IT-бюджета во второй год развития)

Поскольку для внедрения AI не требуется масштабная миграция инфраструктуры, а цикл возврата инвестиций короче, фактические темпы распространения AI, вероятно, превзойдут облачные технологии. На потребительском уровне платформы с крупными массивами собственных данных и каналами распространения займут абсолютное преимущество.

(Темпы развития генеративного AI должны быть быстрее — даже если его проникновение к 2027 году составит лишь 4%, на AI в корпоративном секторе будет приходиться около 800 млрд долларов расходов)

Доходность вычислений и открытые модели: Перестройка бизнес-моделей

Что касается вызывающего интерес рынка вопроса о возврате капитала — анализ показывает, что рентабельность инвестиций в генеративный AI крайне высока: по нескольким путям монетизации ROIC оценивается в 25–50%.

Самый высокий доход получают компании, запускающие модельные API на собственной инфраструктуре (например, META, Google, SpaceX), где возврат на капитал может достигать 46%. Даже чистое масштабное облачное арендуемое GPU-IaaS приносит ROIC на уровне 30%.

(25–50% доходности капитала в рамках трех сценариев генеративного AI)

На уровне моделей опенсорсные решения с более низкой себестоимостью обслуживания не снижают спрос на вычислительные мощности, напротив, они станут ключом к массовому распространению AI по всей экономике.

Открытые модели снизят среднюю стоимость токена, что может вызвать парадокс Джевонса (Jevons Paradox): снижение цены приведет к взрывному росту спроса на вывод (inference).

Такая конкуренция вынудит передовые AI-лаборатории непрерывно внедрять инновации в борьбе за долю рынка inference, а также усилит центральную роль облачных гигантов — «слоя хаба моделей» (Model Orchestration Layer) таких как AWS Bedrock, MSFT Foundry, GOOGL Vertex.

Эти облачные платформы предоставляют наиболее экономичные модели для разных задач, максимизируя как вычислительную эффективность, так и монетизацию.

Прорыв инфраструктурных ограничений: расширение кредитования и решение энергетических узких мест

Фундамент этого огромного рынка inference — непрерывное финансирование и масштабирование инфраструктуры.

Хотя выпуск AI-облигаций с начала года вырос примерно до 450 млрд долларов, у гипермасштабируемых облачных гигантов по-прежнему огромный потенциал для новых займов. На рынок это повлияет, прежде всего, через рост кредитных спредов.

Более того, операционные денежные потоки Amazon, Google, META и Microsoft растут ускоренными темпами. По прогнозу, к 2027 и 2028 году суммарный операционный денежный поток этих четырех гигантов составит 980 млрд и 1,2 трлн долларов соответственно, что в 7–8 раз превышает необходимые им 290 млрд долларов долгового финансирования на тот период и свидетельствует об исключительной устойчивости их балансов.

Однако физические ограничения остаются серьезным вызовом. Местные власти усиливают политический контроль над воздействием дата-центров на энергосистему и использование водных ресурсов.

Чтобы решить проблему подключения к энергосети, гипермасштабируемые дата-центры все чаще будут использовать onsite-генерацию (behind-the-meter); это приведет к дополнительным капиталовложениям примерно 3 млрд долларов на каждый ГВт мощности.

Жесткая потребность «вперед времени» в электроэнергии означает, что компании по onsite-генерации и владельцы энергетических активов, предоставляющих внешнее питание, будут иметь долгосрочную инвестиционную привлекательность.

(Энергетическая инфраструктура и стойки по-прежнему крупнейшие драйверы инвестиций в вычисления)