Oracle, предположительно, расторгает договор аренды чипов Tencent на сумму 7 миллиардов долларов под давлением США

Фондовый рынок демонстрирует отчуждение от крупных технологических компаний. Например, Google пережил худший день в своей истории, а акции Intel упали сильнее, чем в период администрации Никсона. Заметное снижение зафиксировано и у Amazon и Meta на этой неделе, что привело к падению индекса Nasdaq, который находится всего в одном процентном пункте от коррекции (снижения на 10% от исторического максимума).

Общая причина этого спада заключается в том, что создание инфраструктуры для поддержки искусственного интеллекта требует чрезвычайно больших затрат, и текущая прибыль гигантов Big Tech еще не оправдывает такие колоссальные расходы. Компании, занимающиеся ИИ, все чаще направляют больше средств на центры обработки данных, чем могут генерировать их собственные бизнес-операции.

Однако, если фондовый рынок пытается передать какое-либо послание, крупные технологические компании его игнорируют. Согласно данным JPMorgan, расходы на ИИ достигли 1,6 триллиона долларов с 2023 года и, по прогнозам, будут составлять 1 триллион долларов ежегодно в течение следующего десятилетия. При этом на этой неделе никаких изменений в этих показателях не произошло.

Причина кроется в том, что рынок, финансирующий эти траты — рынок облигаций — в основном остается пассивным, в то время как фондовый рынок переживает умеренную панику. Кредиторы готовы предоставлять долги крупным технологическим компаниям для оплаты технологий, которые трансформируют мировую экономику.

Таким образом, вопросы, которые, кажется, задает рынок об ИИ — будет ли Big Tech продолжать увеличивать расходы (что, безусловно, произойдет) и окупится ли ИИ в ближайшее время (похоже, что нет) — являются ошибочными. Настоящий вопрос, который следует задавать об ИИ, заключается в следующем: как долго рынок облигаций сможет поддерживать этот непрерывный всплеск расходов?

Это в конечном итоге определит, станет ли ИИ успехом или провалом.

Механизм расчетов ИИ

Принцип работы ИИ таков: сначала вкладываются значительные средства в необходимую инфраструктуру (серверы, чипы, центры обработки данных, электроэнергия, рабочая сила и строительные материалы). Затем, после запуска центра обработки данных, компании, занимающиеся ИИ, могут монетизировать эти инвестиции — примерно через три месяца или в течение двух лет, согласно Goldman Sachs.

Поскольку получение прибыли откладывается на такой длительный срок, гиперскейлерам (крупным технологическим игрокам вроде Google, Amazon, Microsoft и Meta) приходится привлекать огромное количество денег заранее и выплачивать их инвесторам позже. «Огромное количество» — это очень скромное описание. Только эти четыре гиперскейлера совокупно отвечают за более трети всех капитальных затрат из S&P 500 за последние 12 месяцев, отмечает Джон Хиггинс, главный экономический советник Capital Economics.

Поэтому ожидается, что треть капитальных затрат Big Tech в этом году будет финансироваться за счет долга — например, около 250 миллиардов долларов в виде облигаций только от гиперскейлеров, по оценкам Goldman Sachs. Этот показатель, как ожидается, достигнет пика в следующем году, составив около 35 процентов от расходов гиперскейлеров.

Однако у инвесторов рынка облигаций не бесконечные средства, и сейчас существует большая конкуренция за кредитование, особенно со стороны казначейских облигаций США, поскольку правительство одновременно пытается оплатить социальное обеспечение, медицинское обслуживание и дорогостоящую войну.

Это поднимает очевидный вопрос: сколько именно денег готовы предоставить инвесторы ИИ-компаниям? Более того, чем можно предположить.

Гипотетический максимальный объем долга, который может поглотить рынок, неизвестен, но Goldman Sachs провел расчеты и определил наличие 510 миллиардов доступных инвестиционных облигаций высшего уровня для крупнейших гиперскейлеров. Это более чем вдвое превышает то, что они, как ожидается, будут занимать к концу года.

Другими словами, у крупнейших ИИ-компаний остается значительный запас возможностей для привлечения заемных средств. Вопрос не в том, сколько, а в том, как долго.

Ответ зависит от двух факторов: кто платит и кто получает.

Аманда Линам, главный кредитный стратег Goldman Sachs, заявила на недавнем подкасте компании: «Мы не обеспокоены доступом к капиталу. Мы просто ожидаем более тонкого обсуждения того, где и по какой цене выпускать облигации».

Линам добавила, что частные инвестиционные фонды, венчурные фонды и частный капитал готовы взять на себя основную нагрузку по поддержке развития ИИ, располагая триллионами дополнительных средств «сухого пороха» для финансирования.

Но гиперскейлеры — не единственные участники рынка. В этом пространстве работают и другие компании, включая неооблачные сервисы. Это сильно закредитованные фирмы, которые сдают вычислительные мощности в аренду другим предприятиям, и их кредитная ситуация начинает выглядеть сомнительной. Их облигации низкого инвестиционного рейтинга обеспечивают высокую доходность, на которую готовы делать ставки инвесторы, готовые принять больший риск ради потенциально огромной награды.

Именно на таком рынке работает CoreWeave, чья доходность по облигациям выросла до 15 процентов в этом месяце на фоне накопления убытков. Илон Маск заявил, что индустрия неооблачных сервисов, куда входит CoreWeave, должна пройти через серьезную чистку (он назвал это «смертью уровня гуппи»).

Каждая новая технология имеет победителей и проигравших, и Маск может быть прав насчет неооблачных сервисов. Остается посмотреть.

Гиперскейлеры, напротив, выглядят как победители. Доход от облачных услуг (показатель, который использует Уолл-стрит для измерения спроса на ИИ) вырос на 50 процентов во втором квартале. Они обладают огромными портфелями контрактов и способностью поглощать более высокие затраты на заимствования.

Эти узкие места способствуют поддержанию высоких цен, что помогло выручке гиперскейлеров возрасти на 19 процентов за последние 12 месяцев, по словам Хиггинса. Появление агентского ИИ привело к взрывному росту спроса: запросы от агентов потребляют в 15 раз больше токенов, чем запросы, инициированные человеком, согласно OpenRouter.

Хиггинс отметил: «Перспективы этих вещей не выглядят явно мрачными, учитывая, что ИИ постепенно все шире используется в экономике».

Опасение заключается в том, что стоимость заимствований может стать неподъемной. И это может изменить экономику, которая пока работает для ИИ.

Негативные настроения, распространенные на фондовом рынке, могут начать просачиваться на рынок облигаций, вызывая рост доходности облигаций и повышение стоимости заимствований для ИИ-компаний.

Лиман отметила, что рынок облигаций функционирует наилучшим образом, когда виден конец пути. Каждый инвестор в ИИ верит, что в конце туннеля есть свет. Просто мы не знаем, насколько длинным этот туннель.

Неопределенность относительно того, когда компании начнут получать прибыль и зарабатывать на своих массивных инвестициях в ИИ, может заставить рынок облигаций замедлиться, сказала она. Тем временем, прогноз для самой технологии и финансового состояния крупных компаний выглядит довольно сильным, отметила Стефани Ариага, глобальный рыночный стратег JPMorgan, в недавней записке для инвесторов.

Тревожными знаками могут стать снижение использования ИИ бизнесами, удешевление ценообразования или уменьшение обязательств клиентов. Пока таких признаков не наблюдается.

Компания Lenovo продемонстрировала предварительную модель своего устройства AI Host P7 на мероприятии CSDN's 2026 1024 Programmers' Day and AI Builders Conference 24 октября. Кроме того, была запущена программа раннего доступа, которая приглашает первых пользователей протестировать устройство в реальных задачах кодирования и офисной работы до его выхода в широкую продажу. Ранее концепт этого портативного AI хоста был представлен Lenovo в мае, а данная предварительная версия включает более детальные технические характеристики и программные функции.

Устройство весит около 300 граммов и построено на базе двух отечественных чипов. Первый — это чип для инференса с вычислениями в памяти Houmo AI M50, который, по заявлению Houmo, обеспечивает производительность в 160 TOPS при потреблении 10 ватт. Второй чип — это агентный SoC от CIX Technology P1, изготовленный по 6-нм техпроцессу и оснащенный 12-ядерным процессором Armv9.2 и NPU мощностью 30 TOPS, что позволяет достигать 45 TOPS при гетерогенных вычислениях.

По информации от CIX, чип P1 отвечает за управление системой, выполнение задач и планирование, а также способен взаимодействовать с внешними ускорителями для запуска модели размером 122 миллиарда параметров с контекстом 128K при скорости 50 токенов в секунду. Lenovo утверждает, что предварительная версия P7 способна локально обрабатывать модели с параметрами до 125 миллиардов и контекстом 256K.

Устройство поставляется с локальной библиотекой моделей, куда входят Qwen3.8-Flash-Next, Qwen3.8-27B и Qwen3.6-35B-A3B, а также модели для распознавания речи, синтеза речи, обработки документов и дизайна изображений. Lenovo сообщает, что ее внутренняя архитектура ИИ-вычислений, использующая смешанную квантизацию INT4 и INT8, в среднем показывает 98,3% от базового уровня BF16 с полной точностью по четырем бенчмаркам. Следует отметить, что эти показатели являются данными компании и не проходили независимое тестирование.

Lenovo позиционирует P7 как персональный хаб токенов. Функция менеджера токенов позволяет пользователям направлять инструменты кодирования и приложения агентов на локальные модели через адрес API, тем самым сохраняя рутинные вызовы моделей на самом устройстве вместо использования платных облачных квот. Режим выполнения задач работает круглосуточно, а прогресс можно отслеживать с телефонов, планшетов и ПК. Встроенный ИИ Tianxi AI имеет режим Авто, который распределяет запросы между локальными и облачными моделями в зависимости от их сложности.

Сунь Ке, руководитель направления AI хостов, подчеркнул, что настоящая продуктивность не должна начинаться с подсчета стоимости токенов. Lenovo пока не раскрыла цену или дату выпуска, сообщив лишь, что P7 скоро поступит в продажу.