ИИ выходит из фазы хайпа. Как Goldman Sachs советует инвесторам на этом зарабатывать?

ИИ останется одним из ключевых технологических трендов ближайших лет, но вместо прямолинейного роста рынок вступает в фазу отбора, коррекции и политической волатильности, считают эксперты Goldman Sachs. По их мнению, для инвестора это время переосмыслить стратегию: вместо ставок на масштаб сфокусироваться на том, что работает уже сейчас.

О том, с какими трудностями сталкиваются крупнейшие технологические компании в разработке ИИ, как меняются их приоритеты и за чем следить инвесторам, они поговорили в недавнем подкасте Goldman Sachs Exchanges. Oninvest пересказывает разговор.

За два года крупнейшие технологические компании вложили более $250 млрд в развитие ИИ — от дата-центров и языковых моделей до облачных решений. Alphabet тратит на это $75 млрд в год, Meta — около $70 млрд, Amazon — от $100 до $110 млрд. «Мы можем пересчитать на пальцах одной руки компании в мире, которые вообще стоят столько — не говоря уже о том, чтобы потратить такие суммы на рост», — подчеркивает Эрик Шеридан, со-руководитель направления технологий, медиа и телекоммуникаций Goldman Sachs Research.

Такой масштаб вложений объясняется не только стремлением к лидерству на ИИ-рынке, но и опасениями оказаться на его обочине. В отличие от прежних технологических сдвигов, когда новые игроки быстро вытесняли старых, сегодня именно крупнейшие компании определяют правила игры.

Но при всей активности на стороне бизнеса, у инвесторов сохраняется скепсис. По словам Шеридана, компании пока не демонстрируют, как именно ИИ-инфраструктура превратится в масштабируемые прикладные решения. А инвесторы по-прежнему нетерпеливы, отмечает он: «Если прогресс занимает больше одного отчетного квартала или происходит хоть малейший сбой, рыночный нарратив может очень быстро потерять инерцию». По его словам, сегодня крайне мало кто готов смотреть на горизонт в три–пять лет, игнорируя краткосрочную волатильность.

Тем временем компании корректируют приоритеты. Meta повышает капитальные расходы, но одновременно сокращает операционные затраты, направляя ИИ прежде всего на повышение внутренней эффективности. По словам Шеридана, четыре из пяти приоритетов Meta в сфере ИИ касаются внутренних задач: автоматизации, персонализации и ускорения вывода продуктов. Alphabet интегрирует Gemini в поиск, но выручка по-прежнему зависит от классической рекламной модели. Amazon оценивает текущий этап развития ИИ как «первый страйк первого иннинга» — подчеркивая, что отрасль находится на самом начале пути и пока далека от зрелости.

В начале года аналитики Goldman Sachs ожидали, что в 2026 году капитальные расходы технологических компаний продолжат расти, но уже не такими темпами, как в 2024–2025. Прогнозировался умеренный прирост — на уровне 10–15% в год. Однако всего за несколько месяцев рынок трижды пересматривал ожидания по этим расходам: сначала они казались слишком заниженными, затем — завышенными, и снова были скорректированы после новостей о торговой политике США.

Особенно показателен пример Meta. По итогам последнего квартала компания одновременно повысила прогноз по капитальным вложениям и снизила ориентир по операционным расходам. Часть роста капзатрат, как отмечалось на конференц-колле связана с импортными пошлинами, которые увеличивают себестоимость комплектующих и оборудования, включая те, что используются в дата-центрах. Даже если объем инвестиций не меняется, их реализация становится дороже.

Шеридан подчеркивает, что инвесторы теперь ждут конкретных доказательств того, как эти вложения трансформируются в работающие решения. Объемы капвложений больше не воспринимаются как сигнал силы сами по себе — важнее, какие технологии действительно построены и как они масштабируются.

Инвесторы все активнее смотрят на облачные платформы — AWS, Azure, Google Cloud. Именно здесь пока видна обратная связь между инвестициями и доходами: по итогам последнего квартала AWS показал рост на 17%, Google Cloud — на 28%, Azure — свыше 30%. Однако даже на фоне этих цифр происходит постепенная переоценка перспектив. Интерес к ИИ остается, но становится более рациональным: инвесторы ждут конкретных приложений, устойчивых бизнес-моделей и понятных путей монетизации.

В потребительском сегменте — высокая конкуренция. ChatGPT, Gemini, Meta AI, Perplexity и другие проекты претендуют на роль универсального ИИ-ассистента. «Сейчас около шести приложений конкурируют за то, чтобы стать главным ИИ-ассистентом на телефоне. ChatGPT вырвался вперед, Meta представила отдельное приложение Meta AI… идет жесткая борьба за потребительский рынок. Но фокус инвесторов сейчас гораздо сильнее смещен в сторону корпоративных решений», — отмечает Эрик Шеридан.

Для частных инвесторов текущая стадия ИИ-цикла — не время отказа от темы, но и не повод для некритичного энтузиазма. Развитие продолжается, но в новых условиях — с ограничениями, задержками и ростом политических рисков. В Goldman Sachs выделяют несколько подходов, которые помогут адаптироваться к изменившемуся фону.

1. Следить за ростом выручки облачных платформ

Именно здесь, по словам Шеридана, наблюдается «прямая обратная связь между инвестициями и доходом». В последнем квартале выручка AWS выросла на 17%, Google Cloud — на 28%, Azure — более чем на 30%. Инвесторы обращают внимание именно на такие цифры, потому что они демонстрируют, как капитальные вложения начинают работать.

2. Не делать преждевременные ставки на потребительские ИИ-приложения

На потребительском уровне ИИ все еще находится в фазе становления. «Есть около шести приложений, которые конкурируют за то, чтобы стать главным ИИ-ассистентом на вашем телефоне», — говорит Шеридан. ChatGPT имеет преимущество, но Google, Meta и Amazon активно развивают собственные решения. Победитель этой гонки еще не определен.

3. Учитывать влияние торговой политики

Пошлины становятся фактором первого порядка. По словам со-руководителя Goldman Sachs Global Institute Джорджа Ли, в разговорах с инвесторами «тема пошлин вытеснила даже обсуждение AWS». Meta уже скорректировала капвложения из-за роста стоимости оборудования: даже если уровень инвестиций не меняется, их реализация обходится дороже. Шеридан подчеркивает, что в условиях нестабильной макросреды именно такие издержки влияют на бизнес-планы.

4. Оценивать масштабируемость, а не только инвестиции

Простые объемы инвестиций уже не убеждают. Как подчеркивает Шеридан, инвесторы все чаще задаются вопросами: «Что реально построено? Как это работает?» Компании, которым удается продемонстрировать прикладную ценность ИИ — например, автоматизацию процессов в рекламе, — получают явное преимущество в рыночной оценке.

5. Не упускать прикладной уровень — именно здесь рождаются прорывы

«Самая высокая доходность может возникать на уровне приложений», — отмечает Шеридан. Он сравнивает возможные ИИ-прорывы с тем, как Uber и Airbnb изменили поведение пользователей в эпоху Web 2.0. Прорыв не всегда приходит от крупных игроков — и именно в прикладной плоскости возникает наибольшая дифференциация.