Реальна економіка за побудовою інфраструктури ШІ: чому дешеві розмови про бульбашку — це не про суть

Скептики виступають активно. Статті від провідних фінансових видань — наприклад, Financial Times, що попереджає про «фантомні дата-центри», які завищують прогнози щодо енергоспоживання США, та стаття Wall Street Journal про «Гіпу AI проти Реальності» — продовжують ставити під сумнів доцільність великих витрат на інфраструктуру AI. Ці матеріали базуються на спокусливій передумові: капітал, необхідний для систем AI, навряд чи зможе генерувати достатньо прибутку, щоб виправдати інвестиції. Але ця критика глибоко неправильно розуміє, що відбувається в революції AI, і здебільшого є дешевою балаканиною, яка приховує справжню економічну трансформацію.

Проблема $650 Мільярдів Щорічного Дохід(, Яка Насправді Не Є Проблемою)

Ось основний аргумент скептиків: JPMorgan створив фінансову модель, припускаючи $5 трильйон у глобальних інвестиціях в інфраструктуру AI до 2030 року. Вони поставили просте питання: скільки додаткового щорічного доходу потрібно, щоб ця вся апаратура генерувала розумну 10% річну віддачу для інвесторів? Відповідь: приблизно $650 мільярдів на рік — більше ніж 150% від поточних річних продажів Apple і приблизно у 30 разів більше за поточний дохід OpenAI.

Це здається неможливим. Саме тому багато інвесторів і аналітиків сприймають це як доказ бульбашки. Дешева балаканина про ризики бульбашки отримує кліки і довіру на ринку, який нервово реагує на надмірність.

Але в цій постановці є критична помилка. Вона розглядає витрати на інфраструктуру AI як одноразові, статичні інвестиції — подібно до того, як ринки підходили до мобільних технологій, хмарних обчислень або широкосмугового з’єднання. Кожен з цих напрямків був важливим, але кожен працював на відносно передбачуваних, заздалегідь визначених циклах обчислень.

AI Кардинально Інший: Інтелектуальні Системи Потребують Реального Часу

Головна різниця полягає в тому, як працюють системи AI. Традиційне програмне забезпечення було попередньо скомпільованим. Ви написали код один раз, і обчислювальні вимоги були скромними і передбачуваними. AI-системи — особливо генеративний і агентний AI — працюють у реальному часі. Вони створюють нову інформацію, нові токени, нову цінність у кожен момент. Вони не можуть попередньо генерувати інтелект і потім його витягати. Інтелект має створюватися безперервно.

Генеральний директор NVIDIA Jensen Huang висловив цю зміну на конференції Financial Times Future of AI: «Раніше програмне забезпечення було попередньо скомпільованим. Щоб AI був ефективним, він має бути контекстуально обізнаним і створювати інтелект у моменті. Обчислювальні ресурси, необхідні для високонавантаженого AI, досить значні. Ми створили індустрію, яка вимагає фабрик — сотень мільярдів доларів у фабриках — для виробництва токенів і інтелекту, необхідних для обслуговування трильйонів доларів у галузях».

Це змінює все. Ми не будуємо склади для пасивного зберігання даних. Ми створюємо системи виробництва реального часу інтелекту. Обчислювальна потужність не сидить без діла між використаннями; вона працює безперервно, генеруючи цінність у кожному циклі. Це повністю змінює економіку одиниці.

Розглянемо наслідки: майже кожна галузь додаватиме працю і людські можливості за допомогою AI. Більшість людей сьогодні не використовують AI, але за кілька років майже кожна взаємодія і транзакція матиме справу з AI у тій чи іншій формі. Між низьким використанням AI сьогодні і безперервним розгортанням завтра попит на обчислювальні ресурси зростатиме експоненційно.

Виробники апаратного забезпечення, такі як NVIDIA і TSMC, Все ще Недооцінені

Аналізи Уолл-стріт постійно недооцінюють потенціал GPU-орієнтованих обчислювальних систем. Поточні прогнози від великих банків моделюють продажі NVIDIA приблизно у $275 мільярдів у фіскальному 2027 році (починаючи з лютого 2025 року). Але загальний ринковий потенціал компанії, що зростає з прискоренням, може підтримувати значно вищі показники доходів, оскільки глобальні витрати на інфраструктуру AI перевищать $1 трильйон до 2028 року (згідно з дослідженнями Goldman Sachs і Bank of America).

Taiwan Semiconductor — виробник чипів, що живлять революцію AI — стикається з подібною можливістю. Оскільки вимоги до AI inference і тренування зростають у всіх великих технологічних компаніях і підприємствах, виробничі потужності TSMC стають обмеженням, а не даністю. Ця динаміка сама по собі свідчить, що поточні оцінки акцій можуть недооцінювати багатодекадний потенціал.

Фізичний-AI Множник: Чому Це Лише Початок

Після того, як генеративний AI і агентний AI додадуть сотні базисних пунктів до ВВП за наступні п’ять років, поява Physical-AI ще більше посилить потребу в інфраструктурі. Автономні автомобілі, гуманоїдні роботи, автоматизовані фабрики і системи розумних міст вимагатимуть обчислювальні ресурси не лише у дата-центрах, а й розподілені на краях — резервні, надійні та здатні працювати офлайн для критичних операцій.

Інфраструктура, необхідна для тренування і inference Physical-AI, може перевищувати те, що більшість аналітиків здатні навіть спрогнозувати на цьому етапі. Якщо генеративний AI потребує «фабрик», то Physical-AI потребує цілком нової обчислювальної екосистеми, розподіленої по всьому фізичному світу.

Відокремлюємо Розумне Інвестування від Дешевої Балаканини

Фінансові заголовки процвітають на конфлікті наративів. Попередження про бульбашки генерують залучення. Але довгострокове багатство на ринках походить від інституційних інвесторів, які працюють на багатодекадних горизонтах — таких як Baillie Gifford, що підтримують «фактичне інвестування», вкладаючи у компанії, що найбільше сприяють прогресу протягом десятиліть, а не кварталів. Вони були ранніми інвесторами Tesla; NVIDIA тепер їхня найбільша позиція.

Це не сліпий ентузіазм або безрозсудна спекуляція. Це визнання того, що певні технологічні зрушення накопичуються з часом у несподіваних масштабах для тих, хто зосереджений на квартальних циклах і короткострокових настроях.

Основний Висновок: Спостерігайте за Циклом «Перевищення і Підвищення»

Очікуйте, що NVIDIA представить ще один квартал з перевищеннями і підвищеннями прогнозів, оскільки системи Blackwell rack-scale виходять на сильний попит. Уолл-стріт знову підвищить оцінки зростання і цільові ціни. Коли це станеться, пам’ятайте, що аналітики все ще наздоганяють реальний потенціал інвестицій у інфраструктуру AI — потенціал, який прискорюватиметься, а не сповільнюватиметься, по мірі масштабування галузі.

Дешева балаканина про бульбашки AI триватиме. Але справжня економіка — потреба у безперервному, реальному часі виробництві інтелекту у масштабі всіх галузей — веде до іншого висновку: ми ще на початкових етапах розгортання, і будівництво інфраструктури лише починається. Інвестори, які переступлять через скептичний шум і зосередяться на довгостроковому попиті на інфраструктуру, можуть знайти найкращі можливості ще попереду.