Пол Кедроски, венчурный инвестор, аналитик и научный сотрудник Массачусетского технологического института (MIT), является одним из главных скептиков в отношении текущего ажиотажа вокруг ИИ, который он рассматривает как масштабный экономический пузырь, основанный на чрезмерных расходах и технологических ограничениях. Он подробно раскрывает, как работает ИИ, почему его успехи преувеличены, и как колоссальные капитальные затраты искажают макроэкономические данные США. И он всех бесит. Он портит красивую историю.
Кедроски раздражает сторонников нынешнего бума ИИ не просто тем, что он скептик, а тем, что он пытается перевести разговор из плоскости технологического восторга в плоскость экономики, капитальных затрат и реальной отдачи на инвестиции. Т.е. он то сам не против ИИ как такового, а лишь обратил внимание на то, как финансирование дата-центров постепенно перемещается с балансов технологических корпораций в сложные кредитные структуры. Что раздражает «апологетов и евангелистов» еще больше.
Об идеях Пола на FST рассказывали еще год назад задолго до текущих споров вокруг дата-центров, а недавно он дал еще одно замечательное интервью.
Что говорит?
Пересечение четырех разрушительных сил: почему текущий экономический пузырь уникален
В истории мировой экономики крупные финансовые пузыри и периоды гигантских капитальных затрат практически всегда подпитывались лишь одним или двумя ключевыми факторами. Если оглянуться на последние 200 лет развития Запада — от грандиозного строительства железных дорог и электрификации сельских районов в 1920-х годах до ипотечного кризиса 2008 года — за каждым взлетом и падением стояла понятная комбинация условий. Обычно это были либо сверхдешевые кредиты, либо спекуляции с недвижимостью, либо прорывные технологии вроде волоконно-оптических сетей и автоматизации, либо прямая государственная политика. Однако уникальность текущего момента вокруг искусственного интеллекта заключается в том, что впервые в истории мы находимся в самой точке пересечения всех четырех сил одновременно.
Первая сила — это невероятно доступный и мягкий кредит, который массированно выделяется под строительство инфраструктуры.
Вторая — масштабная технологическая идея, меняющая представления о будущем. Третья сила — это фактор недвижимости, ведь центры обработки данных по своей финансовой природе являются обычными объектами коммерческой застройки. Четвертая сила — государственная политика, которая рассматривает технологическую гонку как экзистенциальную битву за выживание и лидерство перед лицом конкуренции с Китаем. Каждая из этих четырех групп инвесторов, регуляторов и финансистов действует абсолютно рационально в рамках своей логики, но на стыке их совместных действий возникает хаотичная и перегретая система.
Когда четыре независимых фактора сходятся в одной точке, количество потенциальных уязвимостей растет не линейно, а экспоненциально. Каждая из систем — кредитная, государственная, технологическая и девелоперская — имеет собственные риски, но их взаимное наложение создает ситуацию, где сбой в одном звене мгновенно провоцирует цепную реакцию во всех остальных. Это означает, что масштабный финансовый и структурный излом становится математически неизбежным.
Дата-центры как коммерческая недвижимость: жильцы в виде графических процессоров
Финансовый мир относится к дата-центрам не как к высокотехнологичным лабораториям будущего, а как к самым обыкновенным многоквартирным домам. Единственная разница заключается в том, что вместо людей из плоти и крови «жильцами», снимающими квадратные метры, выступают графические процессоры. Инвесторы, которые выдают гигантские кредиты и собирают сложные финансовые пакеты под эти стройки, смотрят исключительно на доходность. Им важен лишь доход от арендной платы и его привлекательный спрэд по сравнению с доходностью государственных облигаций США.
Большинству крупных инвесторов в недвижимость абсолютно безразлично, что именно происходит внутри построенных зданий. До тех пор пока они получают согласованные проценты по кредиту, внутри дата-центров с таким же успехом можно было бы проводить состязания по игре в прятки. Это приводит к формированию колоссального спекулятивного рынка. Появляются так называемые компании «запитанной земли» (powered land companies), которые скупают права на земельные участки с подведенным электричеством и возводят пустые стойки, даже не имея конечных арендаторов.
Подобный ажиотаж полностью повторяет классические спекулятивные земельные лихорадки прошлого. Однако опасный изъян этой модели кроется в надежности самого «арендатора»: в отличие от стабильных компаний или жильцов, арендный поток которых понятен на десятилетия вперед, экономика сервисов искусственного интеллекта крайне нестабильна. Когда доходы от продаж виртуальных услуг не смогут покрывать обязательства по аренде зданий, рухнет вся цепочка коммерческой недвижимости.
Математика неизбежного сбоя: почему система обречена на слом
При оценке рисков сложных систем люди часто совершают фундаментальную математическую ошибку: рассматривают каждый негативный сценарий отдельно, вместо того чтобы оценивать их совокупную вероятность. Кажется, что система вполне безопасна, если существует шесть различных вариантов аварии и вероятность каждого из них составляет всего 5%. Но если эти события независимы, вероятность того, что не произойдет ни одного из них, равна 0,95 в шестой степени, или примерно 73,5%. Иными словами, совокупная вероятность хотя бы одного неблагоприятного события составляет уже 26,5%. Небольшие риски, которые по отдельности выглядят несущественными, в масштабных системах способны складываться в весьма значительную вероятность сбоя.
Если же мы берем текущую ситуацию в сфере искусственного интеллекта, где число независимых факторов риска гораздо выше, математика становится еще более суровой. Даже если мы выделим 20 абсолютно невероятных сценариев — от масштабной кибератаки и дефолтов по долгам до резких изменений в законодательстве — с вероятностью всего 1% на каждый, их суммарный шанс реализоваться в ближайшие пять лет превышает 50%. Система перегружена точками отказа, и надеяться на то, что ни одна из них не сработает, абсолютно наивно.
Пытаться точно угадать, какой именно триггер сработает первым, — бессмысленное занятие. Главный излом может прийти оттуда, откуда его ждут меньше всего. Например, из-за геополитической паники государство может внезапно потребовать принудительно национализировать 25% акций ключевых разработчиков нейросетей, признав их оборонными объектами. Подобное решение мгновенно перечеркнет их рыночные оценки, лишит их возможности экспорта и сделает невозможным обслуживание накопившихся долгов.
Конкуренция за капитал: как долговые обязательства дата-центров расшатывают госдолг США
Развитие инфраструктуры искусственного интеллекта натолкнулось на неожиданное противостояние с рынком государственных облигаций США. Доходность 10-летних американских казначейских бумаг перешагнула отметку в 5%, и одной из скрытых причин этого стала прямая конкуренция с гигантскими объемами корпоративных облигаций, выпускаемых технологическими гигантами под постройку дата-центров. Рынок государственного долга больше не работает по старым правилам, когда покупатели брали облигации неглядя.
Раньше центральные банки стран мира покупали американские гособлигации вынужденно, чтобы связать поступающие доллары от торговли, и их не волновал конкретный процент доходности. Сегодня на рынке доминируют частные институциональные инвесторы и фонды, которые крайне чувствительны к размеру процента. Когда доходность высокорискованных пакетов долга под дата-центры начинает конкурировать с государственными бумагами США, капитал перетекает из одного сектора в другой, вызывая сильную нестабильность.
Первые трещины на долговом рынке уже видны невооруженным глазом. Один из крупнейших долговых проектов в сфере дата-центров, Project Hyperion, всего через 18 месяцев после запуска торгуется с огромной скидкой в 89 центов на доллар и спрэдом под 10%. В это же время крупная корпорация Oracle уже начала вставлять в свои контракты пункты о форс-мажоре, пытаясь переписать условия на случай, если запланированные дата-центры так и не будут построены.
Ловушка дефляции токенов: экономический тупик виртуального товара
Передовые компании оказались в тяжелейшей экономической кабале из-за специфики товара, который они производят. Токены — единицы вычислений искусственного интеллекта — являются катастрофически дефляционным продуктом. На протяжении последних 4–5 лет стоимость токенов падала со скоростью от 70% до 80% ежегодно, и этот процесс продолжается.
Такое падение цен создает жесткую математическую ловушку. Чтобы просто сохранить выручку на прежнем уровне при падении цен на 70–80%, компания должна наращивать объемы продаж токенов более чем на 400% каждый год. Если же компания вроде OpenAI или Anthropic готовится к выходу на биржу и должна демонстрировать инвесторам быстрый рост, ей необходимо наращивать физические объемы вычислений более чем на 1000% в год. В истории технологий не было ни одного товара, который мог бы выдерживать такой темп роста долгое время.
Ситуацию усугубляет Китай, который превратился в мощную фабрику по промышленному производству дешевых токенов. Точно так же, как китайские производители в свое время обрушили мировые цены на солнечные батареи, а сейчас завоевывают рынок электромобилей, они выходят на рынок вычислений с минимальной себестоимостью. Это полностью уничтожает ценовую маржу западных компаний, оставляя их с гигантскими долгами, но без премиальной наценки на услугу.
Ошибка аналогии с железными дорогами: почему чипы устареют быстрее, чем окупятся
Сторонники технологического бума любят сравнивать текущие капитальные затраты со строительством железных дорог или прокладкой волоконно-оптических кабелей в XIX и XX веках. Их главный аргумент заключается в том, что даже если обанкротятся первые компании-застройщики, сама физическая инфраструктура останется и будет служить людям десятилетиями.
Однако эта аналогия абсолютно ложна и опасна.
Развертывание сети железных дорог растянулось на 40 лет и за это время спровоцировало как минимум три крупнейших финансовых кризиса с массовыми банкротствами банков и строителей. Сегодняшний технологический рывок пытается спрессовать 40-летний объем работ всего в 4 года, лишая экономику возможности постепенно переваривать и очищать накопившиеся ошибки. Но главное отличие — в самом характере создаваемых активов.
Заброшенный рельс или неактивный оптоволоконный кабель в земле сохраняют свою полезность и через 10–20 лет. Графический процессор же через 5 лет теряет большую часть ценности, а через 10 лет превращается в абсолютно бесполезный электронный мусор. Затраты на покупку чипов не имеют второго шанса: они обязаны окупить себя «здесь и сейчас», так как никакого отдаленного будущего для этого оборудования просто не существует.
Энергетический тупик: автономная генерация и «острова Пасхи» из газовых турбин
Главным узким местом на пути гигантских дата-центров стало электричество. Обычные электрические сети не способны выдерживать колоссальные нагрузки от новых построек, а подключение к общей сети вызывает бурю негодования у рядовых жителей, сталкивающихся с ростом тарифов и отключениями.
Понимая, что регулярные жалобы избирателей вынуждают политиков вмешиваться в процесс, застройщики нашли обходной путь — так называемую генерацию «за счетчиком».
Компании начали ставить собственные газовые турбины прямо рядом со строящимися дата-центрами, чтобы не зависеть от общей энергосети. Однако это временное решение породило сразу две серьезные проблемы.
Во-первых, новые постоянные покупатели природного газа начали скупать топливо в огромных объемах, что приводит к прямому скачку цен на отопление для населения в зимний период.
Во-вторых, страна покрывается тысячами автономных газовых установок.
Через 10 лет, когда волна использования текущего поколения чипов спадет, а экологические нормы ужесточатся, эти турбины окажутся ненужными. Территория превратится в своеобразный остров Пасхи, где вместо каменных голов по всей стране будут стоять брошенные и никому не нужные газовые турбины. Это яркий пример того, как безумная скорость строительства приводит к колоссальному неэффективному расходованию ресурсов.
Дилемма заключенного в технологической гонке США и Китая
Современные языковые модели не являются программами в привычном смысле слова: они не создаются детерминированно, как таблица Excel, где результат каждого шага строго предсказуем. Это вероятностные, стохастические системы, которые буквально «выращивают», из-за чего даже их создатели не могут на 100% контролировать их поведение и возможные побочные эффекты. В идеальном мире логично было бы временно замедлить темпы их внедрения, чтобы изучить опасности.
Однако на практике это невозможно из-за классической игровой дилеммы заключенного. Если американские разработчики договорятся о паузе ради безопасности, а их китайские конкуренты откажутся снижать темп, США мгновенно потеряют лидерство. Поскольку Китай прямо заявляет, что не собирается тормозить исследования, любой компромисс рассыпается, не успев начаться.
В результате возникает безумная гонка вооружений, где страх отстать вынуждает стороны вливать все больше капиталов и снимать защитные барьеры. Это напоминает соревнование за то, кто первым создаст опаснейший вирус, оправдывая свои действия тем, что противник сделает это быстрее. Паника и страх проиграть полностью заслоняют собой финансовую и технологическую здравомысленность.
Ликвидный шок на фондовом рынке: как супер-IPO высасывают деньги из экономики
Среди инвесторов бытует заблуждение, будто крупные финансовые фонды держат в запасе сотни миллиардов свободных наличных денег, ожидая первичного размещения акций компаний вроде Anthropic или OpenAI. В реальности у фондов нет свободных средств, так как хранение наличности снижает общую доходность. Чтобы принять участие в гигантском IPO объемом в десятки миллиардов долларов, менеджеры обязаны продавать самые ликвидные и успешные акции из своих текущих портфелей.
Это создает жесткий эффект вытеснения на всем финансовом рынке. Появление одного-двух гигантских размещений полностью забирает на себя всю ликвидность. В результате другие перспективные технологические компании — такие как производитель умных колец Oura или строители дата-центров — вынуждены отменять или переносить свои выходы на биржу, ссылаясь на якобы «неблагоприятную рыночную конъюнктуру».
Ситуация создает тяжелые финансовые риски и для рядовых сотрудников таких компаний. Накануне ожидавшегося вывода акций на биржу работники массово исполняют свои опционы, берет под это огромные кредиты и сталкиваются с гигантскими налоговыми обязательствами по альтернативному минимальному налогу (AMT) за 2026 год. Если из-за рыночного или политического хаоса IPO откладывается на следующий год, люди остаются с многомиллионными долгами по налогам за акции, которые они даже не могут продать.
Психологическая слепота рынков и недооценка масштаба изменений
Финансовая система и общество страдают от глубокой психологической склонности переоценивать нормальность. Инвесторы и аналитики судорожно верят в то, что экономика всегда возвращается к некому балансу и привычному порядку. Из-за этого они упорно игнорируют явные сигналы катастрофических отклонений, утешая себя мыслию, что все обойдется.
Меж тем реальные цифры показывают невероятную степень диспропорции. Капитальные затраты в сферу искусственного интеллекта сегодня обеспечивают 50% всего прироста валового внутреннего продукта США и 65% всего роста мировой торговли. Готовящиеся первичные размещения акций обещают стать крупнейшими в истории мирового рынка, превосходя по объемам все IPO, проходившие с момента окончания Второй мировой войны.
Пока рынки пребывают в иллюзии стабильности, самые консервативные институты уже начинают действовать. Крупнейшие страховые и перестраховочные гиганты — такие как Swiss Re и Munich Re — практически отказываются от продаж полисов кибер-страхования. Они осознают, что возможный масштаб ущерба от сбоев непредсказуемых систем станет настолько огромным, что ни одна частная компания не сможет выплатить компенсации, оставляя государство единственным страховщиком последнего рубежа.
Передел бизнес-моделей: снятие непрозрачности и падение фальшивых защитных барьеров
В условиях текущего бума инвесторам стоит держаться как можно дальше от самих создателей базовых нейросетей, так как их бизнес превратился в убыточную гонку на выживание. Вместо этого рынок делится на две четкие категории компаний, и ключевым фактором здесь выступает прозрачность их услуг.
Первая группа — это компании с полезными, но сложными и непрозрачными продуктами. До появления новых инструментов клиентам приходилось нанимать дорогих специалистов, чтобы разобраться в настройках таких платформ, как Cloudflare, Roblox или Okta. Появление умных помощников снимает этот барьер: клиенты наконец понимают, как использовать полный спектр функций, что приводит к взрывному росту продаж у владельцев этих платформ.
Вторая группа — это компании, весь «защитный вал» которых держался исключительно на искусственной непрозрачности и сложности. Традиционный доверительный менеджмент, дорогие консалтинговые агентства вроде McKinsey или Deloitte сталкиваются с огромными проблемами. Люди осознают, что за высокой стоимостью услуг скрывалась банальная перепродажа стандартной информации. Среди гигантов устойчивыми выйдут лишь Microsoft и Google, обладающие развитыми экосистемами приложений, в то время как компании вроде Oracle, пытающиеся перестроиться на заемные деньги и подставившие свои балансы под риск (их спрэды дефолтных свопов выросли на 300%), окажутся в крайне уязвимом положении.