Момент азартных ставок на вычислительные мощности: кто платит, а кто остается без защиты?
Здравствуйте, друзья, я ваш финансовый журналист. Недавно в мире ИИ произошло важное событие: все перестали говорить о экономии средств и начали говорить о займах и инвестициях в технологии.
Компания JD.com заявила о планах по созданию суперкластера из ста тысяч видеокарт, ByteDance получила огромный кредит в размере 29,6 миллиардов долларов (около 210 миллиардов юаней), бюджеты компаний Alibaba и Tencent удвоились, а на другом конце света OpenAI и Anthropic подписали контракты на астрономические суммы.
Многие не понимают: ведь ИИ ещё не начал приносить больших доходов, почему же все с таким энтузиазмом покупают оборудование, строят 데이터-центры и берут высокопроцентные займы?
Сегодня я объясню в простых словах суть этой новости, расскажу, какова логика за этой гонкой вооружений в области вычислительных мощностей и в чем заключаются риски.
---
Где тратятся деньги? От рассказов о потенциале к покупке необходимого оборудования
Раньше крупные компании говорили о размерах моделей ИИ, количестве пользователей и сроках начала прибыльности. Но теперь всё изменилось.
Сейчас деньги тратятся на то, что невидно глазу: видеокарты (GPU), 데이터-центры, электроэнергию, а также на вычислительные ресурсы, которые необходимо зарезервировать заранее на несколько лет вперед.
Это похоже на ситуацию, когда люди обсуждали, где находятся золотые рудники, а теперь они сначала с ума сходят, покупая лопаты, грузовики и строя дороги.
- Логика JD.com: прагматизм. Цао Пэнг прямо сказал, что ИИ компании используется не для публикации научных статей, а для работы на складах, в точках доставки и с роботами. Они планируют приобрести 3 миллиона роботов и 1 миллион беспилотных автомобилей. Создание суперкластера из ста тысяч карт нужно для того, чтобы ИИ мог управлять этим оборудованием. Это значит: сначала измеряем потребности, а затем покупаем необходимое оборудование.
- Логика Alibaba: долгосрочный подход. У Юн Минга планы инвестировать 380 миллиардов в течение трёх лет, что больше, чем все предыдущие инвестиции компании за десять лет. Цель — полностью перестроить инфраструктуру облачных сервисов и ИИ, полагаясь на то, что в будущем все компании будут работать с помощью ИИ.
- Логика ByteDance: агрессивное расширение. В этом году ByteDance планирует инвестировать более 200 миллиардов, половина из которых пойдёт на покупку чипов. Компания получила кредит на такую сумму по очень низкой процентной ставке, что говорит о доверии банков к её будущим возможностям. ByteDance рискует, но верит, что с самыми мощными вычислительными ресурсами их приложения (например, DouBao и JianYing) будут работать быстрее и лучше.
- Логика Tencent: стабильная прибыльность. Tencent инвестирует меньше, но уже получает доходы от своих облачных сервисов. Они используют прибыль от существующих бизнесов для финансирования развития ИИ.
В общем, раньше все стремились заработать на ИИ, а теперь главное — иметь необходимую инфраструктуру, иначе останешься позади.
---
Различия в подходах Китая и США: США предпочитают предоплату, Китай тщательно расчитывает каждый шаг
Подходы Китая и США к этой гонке сильно отличаются, и это влияет на риски, с которыми сталкиваются каждая из сторон.
США: агрессивные предоплаты ради уверенности в будущем
Крупные американские компании (Microsoft, Amazon, Meta) и ИИ-стартапы (OpenAI, Anthropic) выбирают стратегию, направленную на фиксацию ресурсов на будущее.
- Пример Anthropic: за последние 11 месяцев компания подписала контракты на сумму 51,7 миллиарда долларов, что в 8 раз превышает её годовой доход! Многие из этих контрактов предусматривают обязательные платежи независимо от реального использования ресурсов.
- Почему так? Потому что у США достаточно капитала, и они боятся, что если не зарезервировать вычислительные мощности сейчас, в будущем не смогут приобрести необходимые чипы и электроэнергию. Поэтому они предпочитают платить большие суммы заранее, чтобы гарантировать доступ к ресурсам в ближайшие годы.
Риск: Если спрос на ИИ не увеличится, эти огромные контракты превратятся в огромные долги, что может привести к банкротству компаний.
Китай: осторожный подход с учётом ограничений
Китайские компании сталкиваются с двумя основными проблемами:
1. Недостаток денежных средств по сравнению с США: по данным Moody’s, в ближайшие два года свободные денежные средства ведущих китайских компаний могут стать отрицательными, а финансовая гибкость китайских компаний ограничена.
2. Ограничения на импорт чипов: китайские компании не могут или могут покупать только ограниченное количество высококлассных чипов от NVIDIA.
Поэтому китайские компании выбирают подход, основанный на соединении инвестиций с конкретными бизнес-проектами: каждая инвестиция в вычислительные мощности должна быть направлена на реализацию конкретных бизнес-задач. Например, вычислительные мощности JD.com используются на складах и в системах доставки, у Baidu — в поисковых системах и сервисах, у Alibaba — в облачных услугах.
Кредит ByteDance в 29,6 миллиардов долларов и контракты с Anthropic имеют разный характер: деньги ByteDance — это заем, основанный на кредитоспособности компании; контракты с Anthropic — это предоплата, свидетельствующая о вере в будущий успех.
Проще говоря: США рискуют, полагаясь на будущий рост спроса на ИИ, а Китай ищет баланс между инвестициями и реальными бизнес-результатами.**
---
Развитие китайской индустрии чипов: бум и скрытые риски
В этом буме ИИ одними из главных победителей стали производители китайских видеокарт.
Почему китайские чипы стали популярными?
1. Резкий рост спроса: в первом квартале этого года спрос на вычислительные мощности в Китае увеличился на 417%, в то время как предложение выросло всего на 128%. Высококлассные чипы стали востребованы.
2. Вынужденный выбор: из-за экспортных ограничений китайские компании вынуждены использовать собственные чипы вместо импортных.
Что происходит на финансовом рынке?
- Резкий рост оценок компаний: компания Suoyuan Technologies выросла в цене на 188% в день выхода на биржу, её рыночная капитализация составила 170 миллиардов юаней; другие китайские производители чипов (MoorThread, Musi, WallRun) также вышли на биржу с резким ростом цен.
- Стратегия Huawei: хотя по отдельной мощности чипов Huawei уступает NVIDIA, компания объединяет несколько тысяч карт в единые системы (например, Atlas 950), что увеличивает их производительность в 6,7 раз по сравнению с аналогичными продуктами NVIDIA. Это пример использования системных преимуществ для компенсации недостатков в отдельных компонентах.
- Смена подхода к продажам: раньше продавались отдельные видеокарты, теперь предлагаются комплексные решения (чипы + интерфейсы + программное обеспечение).
Но есть и риски:
- Переоценка компаний: большинство китайских производителей чипов всё ещё несут убытки. Например, оценка компании Suoyuan на момент выхода на биржу составляла 171 раз их годовых продаж, что говорит о высоких ожиданиях рынка, которые пока не оправдались.
- Риск снятия ограничений на акции: компании, такие как MoorThread, скоро столкнутся с снятием ограничений на продажу акций, что может привести к снижению их цен.
- Риск циклических инвестиций: в Кремниевой долине существует цикл инвестиций (например, инвестиции Tencent в OpenAI и покупки чипов от NVIDIA); аналогичные ситуации возникают и в Китае (например, Tencent одновременно является акционером и клиентом Suoyuan). Такая связь может быть стабильной, но в случае спада рынка риски могут передаваться друг другу.
В общем, китайские производители чипов сейчас в центре внимания, но чтобы превратить высокие оценки в реальную прибыль, им предстоит доказать эффективность своих продуктов.
---
Самый большой парадокс: самые агрессивные участники советуют быть осторожными
Интересный факт: Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, недавно начал призывать индустрию к осторожности в своих подкастах.
Ранее он подписывал большинство контрактов, способствуя росту инвестиций в вычислительные мощности. Теперь он говорит: множество новых облачных компаний заявляют о планах по созданию огромных вычислительных мощностей на следующий год, но у них нет доходов и нет покупателей для этих ресурсов.
Anthropic также сталкивается с серьёзными проблемами перед IPO: компания подписала контракты на сумму 51,7 миллиарда долларов, но большая часть ресурсов будет использоваться только в 2027 году. Если спрос на ИИ не оправдает ожиданий, эти контракты могут стать обременительными.
Почему самые агрессивные участники советуют быть осторожными?
1. Риски, связанные с новыми компаниями: многие из них являются фиктивными и финансируются за счёт обещаний о будущем успехе. Если эти компании обанкротятся, это повлияет на производителей чипов и операторов данных-центров.
2. Физические ограничения: количество электроэнергии и земли ограничено. Когда объём инвестиций становится слишком велик, начинаются проблемы с их эффективным использованием (например, необходимость использования ог