Либо акции компаний, занимающихся производством микросхем, невероятно дешевы, либо кто-то лжет — кейс инвестиций Amazon в ИИ на сумму более 100 миллионов долларов

6 февраля гигант электронной коммерции Amazon объявил об увеличении своих расходов в 2025 году, выделив на капитальные затраты (CapEx) 100 миллиардов долларов. Это объявление последовало за отчетом о доходах за четвертый квартал, который показал неоднозначные результаты для компании. 

Хотя Amazon превзошла ожидания как по выручке, так и по прибыли, более низкие, чем ожидалось, продажи в текущем квартале затмили положительные показатели. В результате, согласно графикам. 

«Амбициозный» план расходов ставит Amazon в один ряд с другими технологическими гигантами, такими как Meta, Alphabet и Microsoft, которые недавно предложили инвестиции в размере более 65 миллиардов долларов в центры обработки данных и инфраструктуру искусственного интеллекта. Однако аналитики ставят под сомнение целесообразность этих инвестиций, особенно в свете недавнего падения цен на акции производителей микросхем.

Капитальные затраты на внедрение ИИ резко возросли

Вчера генеральный директор Amazon Энди Джасси попытался заверить инвесторов, что увеличение расходов окупится в долгосрочной перспективе. 

финансовых результатов компании публикацииДжасси объяснил, что большая часть из 26,3 миллиардов долларов капитальных затрат, потраченных в четвертом квартале, была направлена ​​на разработку искусственного интеллекта для Amazon Web Services (AWS). Джасси спрогнозировал, что это будет хорошим отражением годового темпа капитальных затрат Amazon на 2025 год.

«Мы рассматриваем ИИ как уникальную возможность для бизнеса, которая выпадает раз в жизни», — сказал Джасси журналистам. «Эта возможность привлечения капитала принесет пользу как нашему бизнесу, так и акционерам в среднесрочной и долгосрочной перспективе» 

Amazon, как и её конкуренты, вкладывает значительные средства, чтобы не отставать от экспоненциального роста спроса на генеративный ИИ, который резко возрос после запуска ChatGPT от OpenAI в конце 2022 года. Компания представила ряд продуктов на основе ИИ, включая собственные модели Nova, чипы Trainium и торговую площадку для сторонних моделей под названием Bedrock.

Действительно ли эти траты оправданы?

Однако остаются вопросы о том, оправданы ли такие масштабные капитальные затраты, особенно в компании, занимающиеся искусственным интеллектом и производством микросхем. В откровенном посте на X аналитики рынка капитала The Kobeissi Letter выразили недоумение по поводу обещаний четырех технологических стартапов инвестировать 320 миллиардов долларов в капитальные затраты.  

«Либо акции компаний, занимающихся производством микросхем, невероятно дешевы, либо кто-то лжет», — расспрашивали.

Например, китайский стартап DeepSeek, занимающийся разработкой искусственного интеллекта, заявил, что на создание своей модели R1 ушло всего два месяца и менее 6 миллионов долларов, и что она, по его утверждению, конкурирует с популярной моделью GPT-3 от OpenAI. 

Краткосрочный «успех» DeepSeek привел к падению стоимости производителей чипов Nvidia и Broadcom на 800 миллиардов долларов в совокупности, и если заявления стартапа о возможности обучения моделей при гораздо меньшем финансировании верны, то американские компании могут оказаться в затруднительном положении.

Более того, инфраструктура, которая могла бы реально производить чипы, в которые инвестируют эти компании, оставляет желать лучшего. Центры обработки данных в США едва справляются с растущим спросом на услуги искусственного интеллекта из-за ограничений в электроснабжении.

Согласно недавнему исследованию RAND, глобальный спрос на электроэнергию для центров обработки данных может увеличиться на 68 гигаватт (ГВт) к 2027 году. Это почти вдвое превысит глобальные потребности центров обработки данных в энергии по сравнению с уровнем 2022 года и приблизится к общей мощности электросетей Калифорнии, составляющей 86 ГВт.

Ситуация особенно критична для центров обработки данных, занимающихся масштабными операциями по обучению искусственного интеллекта. Согласно исследованию, к 2028 году этим центрам может потребоваться до 1 ГВт электроэнергии, а к 2030 году — до 8 ГВт. 

В настоящее время США лидируют в мире как по центрам обработки данных, так и по вычислительным мощностям для искусственного интеллекта, но поскольку спрос превышает предложение, существуют опасения, что компании, находящиеся в этой юрисдикции, могут быть вынуждены перенести часть своей инфраструктуры за границу. Это может иметь серьезные последствия как для конкурентоспособности американской технологической индустрии, так и для безопасности интеллектуальной собственности.