Пятёрка техногигантов США увеличит Capex до $1,4 трлн к 2028 году

Изображение: Tamim Ahmed/Pixabay

После недавнего падения акций компаний, занимающихся инфраструктурой для искусственного интеллекта, подразделение Morgan Stanley Research предлагает инвесторам способы сыграть на этом спаде. Так, снижение сектора на ~7 % связано не с ухудшением бизнеса, а с сомнениями инвесторов в окупаемости гигантских расходов на ИИ и опасениями «токенмаксинга». Однако аналитики Morgan Stanley считают опасения преувеличенными. Потребление токенов на сотрудника пока низкое, а спрос на вычислительные мощности будет опережать предложение ещё годы. Появление дешёвых и эффективных китайских моделей не убьёт рынок, а сработает по парадоксу Джевонса — удешевление технологии лишь подстегнёт общий спрос на вычисления. Доступность электроэнергии, нехватка рабочей силы и получение разрешений на строительство ЦОД могут замедлить развёртывание, но не остановят расширение ИИ-инфраструктуры. Morgan Stanley Research видит возможности в устранении «узких мест» ИИ-инфраструктуры, производстве вычислительных мощностей, обеспечении энергетической безопасности, а также в лидирующих китайских ИИ-компаниях и гиперскейлерах. Текущий откат рынка —благоприятная точка для входа.

Оценка капитальных затрат гиперскейлеров

Источник: данные компании, оценки Morgan Stanley Research

Акции компаний, связанных с инфраструктурой для искусственного интеллекта — от производителей полупроводников до разработчиков больших языковых моделей (LLM), — упали в среднем почти на 7 % за месяц, закончившийся 24 июля. Этот откат отражает растущие опасения инвесторов по поводу масштабов расходов на ИИ и того, принесут ли эти инвестиции достаточную прибыль.

В Morgan Stanley Research связывают недавнее снижение скорее с позиционированием краткосрочных инвесторов, чем с ухудшением фундаментальных показателей, и ожидают, что спрос на ИИ-вычисления будет существенно опережать предложение ещё долгие годы. Возможности ИИ должны продолжить совершенствоваться нелинейными темпами, повышая долгосрочную ценность инфраструктуры, поддерживающей эту технологию.

ИИ-инфраструктура со временем превратится в «супермагистраль интеллекта», которая принесёт значительную чистую выгоду экономикам по всему миру, — говорит Стивен Бёрд, глобальный руководитель отдела тематических исследований и исследований в области устойчивого развития Morgan Stanley. — Главный вывод: мы оптимистично смотрим на «супермагистраль интеллекта», но видим впереди ключевые «лежачие полицейские».

Опасения инвесторов сосредоточены на экономике ИИ

Одно из главных опасений инвесторов заключается в том, что компании могут начать ограничивать использование токенов ИИ на одного сотрудника для контроля расходов, что уменьшит потенциальную выручку разработчиков LLM. Введение подобных правил будет направлено на борьбу с «токенмаксингом» — практикой максимизации потребления ИИ-токенов для создания видимости более высокой продуктивности без реальных бизнес-результатов. В Morgan Stanley Research считают эти опасения преувеличенными.

Поскольку мы фундаментально оптимистичны в отношении темпов улучшения возможностей ИИ, преимуществ его внедрения и связанных с этим капитальных затрат — и учитывая недавний откат рынка, затронувший ряд акций ИИ-инфраструктуры, — данный момент представляет собой необычайно привлекательную возможность для покупок, — отметил Бёрд. — Данные показывают, что среднее потребление токенов на одного сотрудника на самом деле весьма низкое и имеет потенциал для значительного роста в ближайшие месяцы и годы.

Ещё один повод для беспокойства — растущая конкуренция со стороны китайских ИИ-моделей с открытыми весами. Некоторые небольшие китайские стартапы представили модели, которые соперничают с аналогичными американскими разработками при значительно меньших затратах на создание.

Хотя это и представляет собой реальную конкурентную угрозу, эффективная разработка моделей также может подкрепить парадокс Джевонса, при котором повышение эффективности снижает затраты и в конечном итоге увеличивает общий спрос.

Это целеустремлённое стремление к эффективности как со стороны китайских, так и со стороны американских разработчиков LLM подкрепляет наш фундаментальный взгляд: спрос на вычисления, скорее всего, будет значительно превышать предложение, — сказал Бёрд.

Инвесторы также следят за тем, сможет ли отрасль строить ИИ-инфраструктуру достаточно быстро. Развитие центров обработки данных сталкивается с трудностями, включая нехватку квалифицированной рабочей силы, ограничения по доступности электроэнергии и растущую политическую оппозицию в некоторых штатах США.

В целом мы считаем это обоснованной проблемой, хотя видим в этом скорее «лежачий полицейский», а не глухую стену, — добавил Бёрд.

Причины сохранять оптимизм

Morgan Stanley Research ожидает, что возможности ИИ могут потенциально ускориться за счёт использования рекурсивного самосовершенствования (RSI) ведущими лабораториями LLM. RSI позволит передовым моделям помогать улучшать будущие поколения ИИ-систем. Подобные достижения помогут способствовать развитию возможностей ИИ со скоростью машины, а не ограничиваться темпами развития человека, требуя при этом минимальных дополнительных вычислительных мощностей или не требуя их вовсе.

Крупные технологические компании, или гиперскейлеры, продолжают агрессивно инвестировать, потому что уверены: их беспрецедентные расходы на ИИ окупятся, — подчеркнул Бёрд.

По данным Morgan Stanley Research, капитальные затраты только пяти крупнейших технологических компаний США вырастут с почти $800 млрд в этом году до примерно $1,2 трлн в 2027 году и $1,4 трлн в 2028 году.

Несколько направлений могут оказаться в выигрыше по мере продолжения инвестиций в ИИ-инфраструктуру:

• «Узкие места» ИИ-инфраструктуры: компании, которые помогают решать проблему нехватки рабочей силы, сокращают время подключения к электросетям и расширяют доступность электроэнергии, окажутся в плюсе. Сюда входят поставщики топливных элементов, биткоин-операторы, переходящие в статус провайдеров инфраструктуры ЦОД с готовым энергоснабжением, производители турбин, компании по хранению энергии, девелоперы энергетики и инвестиционные фонды недвижимости (REIT), специализирующиеся на ЦОД с высокими перспективами роста.
• Экосистема производства вычислительных мощностей: компании, занимающие выгодное положение для получения прибыли от растущего спроса на ИИ-вычисления (например, производители полупроводников), так как ценность «интеллекта» растёт, а предложение остаётся ограниченным.
• Ведущие китайские провайдеры ИИ-решений: эти компании обладают ИИ-возможностями и ценовой конкурентоспособностью, которые, возможно, ещё не в полной мере отражены в их рыночной оценке.
• Активы энергетической безопасности: предприятия, поддерживающие надёжное энергоснабжение и хранение энергии, имеют решающее значение для развития ИИ-инфраструктуры.
• Гиперскейлеры: крупные технологические компании обладают масштабом, позволяющим получать высокую отдачу от капитальных затрат на ИИ и ускорять его внедрение.