Инвесторы сомневаются в ROI от AI по мере нарастания страхов пузыря

Эпоха безудержного оптимизма вокруг искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) сталкивается с самым значительным испытанием на прочность на сегодняшний день. После лет экспоненциального роста и скачков оценок до триллионов долларов нарратив на Уолл‑стрит смещается от «страха упустить» к «страху переплатить». 2 февраля 2026 года обеспокоенность устойчивостью бума вокруг AI оформилась в конкретные претензии, когда венчурные капиталисты и отраслевые аналитики резко раскритиковали огромные инфраструктурные затраты сектора относительно его фактической генерации дохода.

«AI Gold Rush», характеризовавшийся бесконечными вливаниями капитала в графические процессоры (Graphics Processing Units, GPUs) и дата‑центры, теперь сталкивается с холодной реальностью юнит‑экономики (unit economics). Лидеры отрасли, такие как OpenAI, подвергаются внимательному изучению касательно операционной устойчивости, а крупные венчурные фонды предупреждают о «циркулярной» экономике, когда рынок требует конкретных доказательств того, что сотни миллиардов долларов в капитальных расходах (capital expenditure, CapEx) принесут обещанную отдачу.

Предупреждение о «циркулярных тратах»

Ведущим голосом предостережения выступил Брэдли Таск (Bradley Tusk), генеральный директор Tusk Ventures, который появился на CNBC, чтобы подчеркнуть растущий структурный риск в экосистеме AI. Таск указал на то, что он называет «циркулярными тратами» — феномен, при котором доходы, которые сообщают AI‑компании, в значительной степени формируются за счет венчурного капитала, возвращающегося в экосистему, а не от подлинной корпоративной или потребительской полезности.

«Мы видим замкнутый цикл, где стартапы привлекают деньги, чтобы покупать облачные кредиты у тех же гигантов технологий, которые в них инвестируют», — отметил Таск. Эта динамика создает иллюзию рыночного спроса, который может не существовать вне субсидированного окружения Силиконовой долины. Когда венчурный капитал, субсидирующий эти затраты на вычисления, ужесточится, показатели выручки для крупных облачных провайдеров могут столкнуться с внезапной корректировкой.

Комментарий Таска подчеркивает более широкую тревогу: что базовые бизнес‑модели многих компаний уровня «слоя приложений» (application layer) пока не жизнеспособны без массовых внешних субсидий. Если «слой приложений» не создаст прибыльные кейсы использования, огромная инфраструктура, построенная для его поддержки, может превратиться в дорогое бремя.

Загадка CapEx: инфраструктура против реальности

Суть беспокойства инвесторов заключается в растущем разрыве между расходами на инфраструктуру и доходами, генерируемыми AI. Технологические гиганты, часто называемые «hyperscalers», обязались на капитальные расходы, сопоставимые с ВВП небольших стран. Хотя эти траты закладывают прочную основу для будущих технологий, срок окупаемости инвестиций (ROI) растягивается дальше, чем комфортно многим акционерам.

Следующая таблица иллюстрирует несоответствие, вызывающее тревогу на Уолл‑стрит, сравнивая прогнозируемые инфраструктурные расходы с доходами, необходимыми для их оправдания.

Table: The AI Infrastructure vs. Revenue Gap (2026 Estimates)

Этот «разрыв ROI» предполагает, что на каждый доллар, потраченный на Nvidia H100s или Blackwell chips, рынок в настоящее время генерирует лишь центы в виде прибыльной выручки от ПО. В то время как оптимисты утверждают, что инфраструктура всегда предшествует слою приложений (сравнивая это с развёртыванием волоконно‑оптических сетей в 1990‑е), пессимисты напоминают, что бум на волокно закончился впечатляющим крахом до того, как интернет в конечном итоге созрел.

OpenAI и вопрос устойчивости

В центре нарратива о пузыре находятся опасения вокруг OpenAI, флагмана отрасли. Несмотря на доминирование в узнаваемости бренда и базе пользователей, появились сообщения, ставящие под сомнение путь компании к прибыльности. Стоимость обучения передовых моделей в сочетании с колоссальными вычислительными ресурсами, необходимыми для обслуживания миллионов пользователей, создала темп сжигания капитала, который некоторые аналитики называют «неустойчивым».

Проблема «устойчивости» имеет два аспекта:

1. Финансовый: стоимость привлечения и обслуживания клиента часто превышает доход от подписки, особенно для пользователей бесплатного уровня или при обработке сложных запросов.
2. Ресурсный: потребление энергии и воды, необходимое для питания этих моделей, привлекает внимание регуляторов и увеличивает операционные расходы.

Если лидер рынка испытывает трудности с юнит‑экономикой, это бросает тень на тысячи меньших стартапов, пытающихся конкурировать с долей ресурсов. Инвесторы теперь тщательно изучают, не имеют ли «законы масштабирования» — идея о том, что больше вычислений всегда равняется лучшей производительности и большему доходу — убывающую отдачу.

Реакция рынка: бегство в качество

Реакция на фондовом рынке была быстрой. Инвесторы начинают перераспределять капитал от чистых хайп‑акций AI в пользу компаний, которые могут продемонстрировать немедленную полезность и сохранение маржи. Этот сдвиг был очевиден в недавних отчетах по прибылям, где компании, превысившие ожидания по выручке, но объявившие о масштабных увеличениях CapEx на AI, были наказаны акционерами.

Рынок фактически говорит: «Перестаньте рассказывать нам, что вы построите, и покажите, как это приносит деньги уже сегодня».

• Defensive Positioning: Институциональные инвесторы хеджируют свои ставки, переходя в сектора вроде коммунальных услуг (которые питают дата‑центры), а не в софтверные компании, арендаторы этих мощностей.
• Demand for Dividends: Усиливается давление на Big Tech, чтобы возвращать средства акционерам через выкуп акций и дивиденды, а не вкладывать каждый свободный доллар в кластеры GPU.

Путь вперед: полезность превыше хайпа

С точки зрения Creati.ai, эта корректировка сентимента — здоровая, пусть и болезненная, фаза взросления для отрасли. Технология остается трансформирующей; способность генерировать код, изображения и текст в масштабе — фундаментальный сдвиг в вычислениях. Однако экономическая модель вокруг неё должна эволюционировать.

Компании, которые переживут это «испытание пузырем», будут те, кто сфокусируется на:

• Вертикальной интеграции: владении проприетарными данными, которые общие модели не могут воспроизвести.
• Эффективности: переходе от грубой силы больших моделей к меньшим, специализированным моделям задач (SLMs), которые дешевле в эксплуатации.
• Осязаемом ROI: предоставлении инструментов, которые напрямую сокращают затраты или увеличивают выручку для корпоративных клиентов, а не экспериментальным «копилотам» с расплывчатыми ценностными предложениями.

По мере развития 2026 года обсуждение «пузыря AI» вероятно послужит фильтром, отделяя инфраструктурные тяжеловесы и полезные приложения от пустышек. Инвесторы, ставящие под вопрос отдачу от массовых трат, не сигнализируют об окончании AI, а скорее об окончании эпохи «легких денег».