Silikon vodiysi nimaga e’tibor qaratmoqda? AI ikkinchi bosqichi boshlandi! Goldman Sachs TMT anjumanida texnologiya gigantlarining fikrlari (chuqur tahlil)

Goldman Sachs Communacopia + TMT konferensiyasi 2026-yilgi eng aniq signalni uzatdi: AI investitsiyalarining asosiy yo‘nalishi “hisoblash quvvatini qurish”dan “hisoblash quvvatini ishlatish”ga o‘tmoqda, biroq hisoblash quvati o‘zini hanuz jiddiy yetarli emasligicha qolmoqda. Bu ikki holat bir vaqtda amal qilmoqda va bu Silikon vodiysining bugungi eng asosiy ziddiyatini shakllantiradi.

Goldman Sachs bosh iqtisodchisi Jan Hatzius konferensiyada asosiy ohangni belgilab berdi: “AI investitsiyalari buma-besh davom etmaydi.” Lekin Nvidia bosh direktori Jensen Huang hamkor konferensiyada boshqacha shoshilinchlik muhitini yaratdi: “O‘sishning 70 foizi – bu ta’minot chegarasi, ehtiyoj chegarasi emas.” Bu kelishmovchilik aynan AI-ning “ikkinchi yarim” davriga xos holat — yo‘nalishda bahs yo‘q, muammo temp va taqsimotda.

Silikon vodiy nimani muhokama qilmoqda: Olti asosiy mavzu

Mavzu 1: Hisoblash quvvatining “fizik to‘siqlari” yangi narativga aylandi

Jensen Huang konferensiyada AI infratuzilmasi haqidagi narativ ramkasini tizimli ravishda qayta aniqladi. U asosiy drayverlarni ikki qatlamli sanoat o‘zgarishi sifatida ta’rifladi: “Qidiruv asosidagi hisoblashdan generativ hisoblashga siljish va Mur qonunining yakunlanishi.”

O‘tgan 60 yil ichida kompyuterlar mohiyatan “oldindan yozilgan” bo‘lib kelgan — foydalanuvchi bosganda ma’lumotlar xotiradan chiqariladi. Ammo generativ AI kontekst asosida real vaqtda javob yaratishni talab qiladi, ya’ni butunlay yangi, doimiy ishlaydigan hisoblash qatlami qurilishi shart. Shu bilan birga, tranzistorlarning kichrayish bonusi yo‘q oldi, unum oshishi endi texnologiyaning miniatyuralashuviga bog‘liq emas. Jensen Huang buni CoWoS ko‘p chipli qadoqlash va NVLink vertikal kengaytirish orqali maxsus kooperativ dizayn qilish bilan yengilmoqchi, va ochiq aytdi: “Agar sizda NVLink bo‘lmasa, haqiqiy zo‘r vertikal kengaytmani eplay olmasangiz, demak o‘lgan bo‘lasiz, chunki Mur qonuni sizning dushingiz.”

Ushbu narativdagi eng asosiy burilish: AI o‘sishining asosiy to‘siqlari endi “talab bormi”dan “fizik dunyo yetib ololadimi”gacha siljidi. Jensen Huang iqrordan oldi: yuqori oqimda chip qadoqlash, plastina, xotira va pastki oqimda ma’lumot markazi elektr quvvati hamda joylashuvi keng ko‘lamli to‘siqlarga ega, va 2027 yildagi 70% yillik o‘sish prognozini saqlab qolmoqda. SpaceX Moliya direktori Bret Johnsen esa ancha radikal kengayish rejasini ochiqladi: 2027 yilga kelib yer ustidagi AI hisoblash quvvatini 2 gigavattdan 5–10 gigavattgacha oshirish, hamda orbitadagi AI sun’iy yo‘ldoshlarini joylashtirib, ulardagi hisoblash narxini yer bilan tenglashtirish.

Mavzu 2: AI ilovalari qatlamida “yutuq yo‘li” aniq bo‘lib bormoqda

Broadcom bosh direktori Hock Tan konferensiyada shov-shuvli iqtisodiy modelni tahlil qildi: 1 GW Frontier hisoblash quvvati 30 milliard dollar ARR beradi, shundan 10 milliard – xarajat, 20 milliard esa model va ilova qatlamiga o‘tadi, 10 milliard esa Cloud+Chip+Memory+Power tarmog‘idagi raqobat orqali taqsimlanadi.

Bu shuni anglatadiki, AI sanoat zanjiridagi qiymat taqsimoti endi aniq raqamlanmoqda. Goldman Sachsning ushbu asosdagi “yutuq yo‘li” tartiblashi: Yopiq model qatlami > o‘z chiplariga ega kompaniyalar > Hyperscaler > elektr+suvi sovitish > tarmoq > ilova qatlami.

Lekin Goldman Sachs shuni ham aytadi: bozor sarmoyasi birinchi bosqichdan (GPU/HBM/ma’lumot markazi uskunalari) ikkinchi bosqichga (Tokenlarni korxona samaradorligi, daromad va naqd oqimiga aylantira oladigan ilova qatlamidagi g‘oliblarga) ko‘chmoqda. Kelajakda qiymatni baholash tafovuti “aksincha, keskinlashishi” mumkin: o‘ziga xos ma’lumotlar, murakkab jarayonlar va aniq ROIga ega dasturiy kompaniyalar yangidan baholanadi, asosiy model orqali tez commoditylasha oladigan an’anaviy SaaS esa bosim ostida qoladi.

Databricks bosh direktori Ali Ghodsi bu fikrni quvvatlaydi: AI dasturiy ilovalari sohasidagi raqobat markazi tobora korxona miqiyosida joriy etishga o‘tmoqda, ya’ni model imkoniyatlarini eng samarali va aniq korxona ishiga aylantira oladigan platformalar yangi o‘sish imkoniyatiga ega bo‘ladi.

Mavzu 3: Agentic AI “g‘oya”dan “tashkiliy qayta qurilish”ga o‘tdi

Ushbu konferensiyada Agentic AI endi shunchaki funksiya deonstratsiyasi emas, balki korxona ichki tuzilishini qayta belgilash sari yurmoqda.

CHYM 10% qisqartirish amalga oshirganini ma’lum qildi, maqsad: “yanada silliq va tezkor tashkilot” yaratish; mahsulot va muhandislik jamoalari soni avvalgiga nisbatan yarmigacha qisqardi, biroq “vazifalar aniqroq, faoliyat soddaroq bo‘lgani uchun hosildorlik o‘zgarmadi.” Block esa yil boshida asosiy tarkibiy qayta tashkilot (qaror qabul qiluvchilar va bajaruvchilar orasidagi qatlamlarni kamaytirish) orqali doimiy xarajatlarda sezilarli koeffitsiyentga erishmoqda.

Texnik tarafda esa, AMD Agentic AI-ni yangi ish yuklamasi deb ta’riflab, u nafaqat GPU, balki turli CPU turlari uchun ham talab ortishini bildiradi. SailPoint aniq maqsad keltirdi: agentic AI 2029-moliya yilida 800 million dollar daromad keltirishi mumkin.

Microsoft moliya direktori Amy Hood’ning izohi eng tizimli: Microsoft prognoz qilinadigan foydalanuvchi litsenziyalari va iste’mol asosida AI xizmatlari narxlashni birlashtirib, bir paytda Agent 365 va Copilot kabi agent mahsulotlarini kengaytirmoqda. U aniq ta’kidladi: “Xavfsiz va regulyatsiyalashtirilgan agentic ish jarayonlari” o‘sishni harakatga keltirishi mumkin, chunki agentlar, ilovalar va insonlar tobora ko‘proq hamkorlikda ishlamoqda.

Mavzu 4: Kiberxavfsizlik – eng ko‘p muhokama qilinayotgan mavzu

Kiberxavfsizlik ushbu konferensiyaning eng ko‘p tilga olingan ilova sohasi bo‘ldi. Jensen Huang uni AI uchun keyingi asosiy ishlanma sohasi deb belgilab, aniq iqtisodiy mantig‘ini ko‘rsatdi:

“Kodlashning ajralmas qismi, tabiiyki, xato topish, uning esa ulkan bozori bor – bu kiberxavfsizlik. Kod yordamchisi so‘rov kelganda javob beradi va to‘xtaydi; xavfsizlik agenti esa tarmoqni uzluksiz kuzatadi, bu esa mijozlarning inference uchun 7x24 soat to‘lashi degani, birdan to‘lanadigan tarzda emas.”

Palo Alto Networks bosh direktori shunday dedi: “AI xavfsizlik sohasining o‘zi hali shakllanmagan”, CrowdStrike va Palo Alto kompaniyalari umumiy qiymati taxminan 490 milliard dollar, bu trillion dollarlik AI kompaniyalari bilan solishtirganda bozor yana o‘zgarishdan umidli ekanini bildiradi.

CrowdStrike bosh direktori George Kurtz yonma-yon konferensiyada real raqamlarni aytib, asabbuzarlik asosini yaratdi: AI yordamida amalga oshiriladigan kiberhujumlar o‘tgan yilda 89%ga oshgan, tezkor joylashtirish vaqti 27 soniyagacha qisqargan. 27 soniya ko‘pchilik inson xavfsizlik jamoalari signal differensiyalash vaqtidan qisqa – bu mustaqil agentlar tahlilchilar jamoasini to‘liq almashtirishi mumkinligi haqidagi asosiy dalil.

Jensen Huang CrowdStrike-ni Nvidia’ning “birinchi raqamli kiberxavfsizlik hamkori” deb atadi va SafeMind chiqarilishi “kiberxavfsizlikda burilish nuqtasi” deb bildirdi.

Mavzu 5: OpenAI’ning “natija asosida haq to‘lash” modeli va ishlatish intensivligi iqtisodiyoti

OpenAI Moliya direktori Sarah Friar konferensiyada AI tijoriylashtirish bo‘yicha eng ilg‘or ishorani taqdim etdi.

Korxona biznesi endi teng ulushga ega: Iste’molchi va korxona daromadlari nisbati yil boshidagi 60:40dan kutilmaganda yil o‘rtasida 50:50ga yetdi. Iyulda yillik daromad 20%ga o‘sdi, korxona yo‘nalishi 32%ga o‘sdi va bazasi ham katta.

Yangi asosiy ko‘rsatkich – ishlatish intensivligi: Eng oldi 10% korxona mijozlarining token ishlatishi oddiy mijozdan 8 baravar (ilgari 3 baravar), OpenAI ichida esa 33 baravar. Friar bu 33 baravar ko‘rsatkichni “mijozlarning keyingi bosqichiga qarash” deb ta’rifladi, bu esa yangi mijozlar keltirish emas, mijoz boshiga ishlatish ko‘payishi kerakligini anglatadi.

Narxlash yo‘li aniq: Obuna → Foydalanishga ko‘ra haq → Natija asosida haq to‘lash. Friar token hisobiga haq olishdan qutulib, vertikal ulushga o‘tmoqchi ekanini aytdi. Model raqobatining mantig‘i ham o‘zgarmoqda: Har-token xarajati emas, balki har-vazifa xarajati, bir xil natija uchun talab qilinadigan token raqobatchilardan 68% kam.

Mavzu 6: Saqlash tizimi, iste’mol va tashkiliy samaradorlikning “ta’minot tomoni signallari”

SanDisk konferensiyada bozor kam baholagan tahlilni keltirdi: NAND ta’minoti o‘sishi yaqin kelajakda cheklangan bo‘lib qoladi, AI inference ommalashuvi esa talabni o‘sib borayotganini ko‘rsatadi. Bu holat NAND narxi uchun asos bo‘lishi mumkin.

Iste’molchi jihatdan signallar bir xilda: Block “ikkinchi chorakda iste’mol harakatlari juda barqaror bo‘ldi, bu tendensiya iyul va avgustda ham mustahkam” deydi; Toast ham iste’mol barqarorligini tasdiqlaydi; Booking.com esa sayohatga talab hanuz yuqori ekanini bildiradi. Bu Visa-ning oldingi konferensiyadagi bayonotlari bilan mos keladi.

AI ichki samaradorlikni qayta shakllantirishda ham oshkora: Booking.com mijoz hizmati va dasturiy ta’minot ishlab chiqishda generativ AI’ni qo‘llamoqda va “aniq foyda ko‘rmoqda”; Etsy esa AI “inventar, xaridor va sotib olish niyatini chuqur anglash imkonini berdi” deydi.

Goldman Sachs hisobotidagi “AI ikkinchi yarim” ramkasi

Goldman Sachs konferensiya oldi va undan keyingi hisobotlari ushbu konferensiyani chuqur tahlil qilish ramkasini taqdim etdi.

Birinchi qatlam: “Hisoblash quvvatini kengaytirish”dan “Tokenni monetizatsiya qilish”ga siljish. Goldman Sachs tahlilchilari aniq ko‘rsatadiki, global kapital AI investitsiyalarning birinchi bosqichidagi texnik to‘siqlardan, Tokenlarni korxona samaradorligi, daromadi va naqd oqimiga aylantira oladigan ilova qatlamidagi g‘oliblarga ko‘chmoqda. Ilova kompaniyasini baholash mezoni: katta va eksklyuziv ma’lumotlar bazasi, kuchli ish jarayonlari ustunligi, Agentli ish jarayonlari yopiq sikli, hamda aniq ROI.

Ikkinchi qatlam: “Ikkita gigant”dan “ko‘ppol raqobat”ga o‘tish. Goldman Sachs One-Delta trading boshlig‘i Rich Privorotsky: “AI narativi ‘Nvidia va Google texnologik raqobati’dan kuchli raqobatli va ko‘ppol tuzilmaga o‘tmoqda.” Meta va xAI ancha arzon narxda yuqori darajadagi API xizmatini bera olishini isbotladi. Raqobat kuchaysa Token narxi tushishi mumkin, lekin “arzon Token eksponensial talabni paydo qiladi” degan apparat tarafdorlari pozitsiyasi amaliyotda har doim ham to‘g‘ri bo‘lmaydi. Korxona AI haq to‘lov dasturlarining qabul darajasi 50%dan oshdi, narx tashlashi darhol yangi kuchli talab to‘lqinini bermasligi mumkin.

Uchinchi qatlam: “Katta model”dan “maxsus kichik model”ga o‘tish. Korxona ish yuklamalari tezlik bilan ixcham maxsus modellarga o‘tmoqda — hujjatlarni qayta ishlash, ish jarayonini yo‘naltirish, muvofiqlik tekshiruvi, mijozlarga xizmat va boshqalar. Ushbu modellar ishga tushirish narxi past, tez ishlaydi va edge qurilmalarida lokal ishlashi mumkin. Hugging Face bosh direktori fikri: korxonalar “oldinga yopiq API ijarasi”dan “o‘zining ochiq kodi modelini boshqarish va ishlatish”ga tuzilmaviy o‘tishni boshdan kechirmoqda. Bu fikrni Goldman Sachs keltirib o‘tdi.

To‘rtinchi qatlam: Kapital samaradorligi so‘nggi sinovga aylanadi. Goldman Sachs asosiy savoli bulki: “Bulut gigantlari investitsiyalardan to‘xtaydi” emas, aksiyadorlar qachon yuqori kapital samaradorligi talab qiladi? Agar bulut gigantlari aksiyadorlar bosimi ostida kapital xarajatlarini qisqartirse, apparat sohasining ma’lum daromadi qanchalik zo‘r bo‘lmasin, kompaniya bahosi saqlanib qolmaydi.

Silikon vodiysi hozirgi holatini bitta gapda yig‘sak

AI ikkinchi yarmining mohiyati “AI sekinlashayotganida” emas, balki “AI kamyoblik naratividan taqsimot narativiga o‘tgani”da. Hisoblash quvati hanuz yetishmayapti, ammo bozor so‘ray boshladi: bu hisoblash quvati kimning naqd oqimiga aylanadi? Jensen Huang: “1 dollar tashlasam, 100 dollar qaytadi.” OpenAI: “Natija asosida haq to‘lash.” Goldman Sachs: “Har dollar AI investitsiyadan olinadigan foydali mahsulot.” Kim Tokenlarni ishonchli korxona natijasiga aylantira olsa, AI ikkinchi davrasi qoidalarini shu belgilaydi.