Капитальные расходы на ИИ приближаются к 1,7 триллиона долларов: какой уровень отдачи будет считаться разумным? Goldman Sachs провёл расчёты

AI-капитальные затраты американских гиперскейлеров на облачные сервисы беспрецедентны по масштабу, но сможет ли этот уровень инвестиций обеспечить адекватную отдачу — стал самым главным инвестиционным вопросом на рынке. Goldman Sachs в своей новой исследовательской модели предложил конкретную цифру.

По данным Zhui Feng Trading Desk, согласно отчету Goldman Sachs, при базовом предположении годовой доходности инвестированного капитала (ROIC) в 15%, шести ведущим американским гиперскейлерам — Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, Oracle и SpaceX — необходимо в период с 2028 по 2030 годы суммарно получить порядка 1,42 трлн долларов дохода, чтобы обеспечить разумную отдачу на их "второй фазе" (2026–2027 гг.) AI-инвестиций в вычислительные мощности. В пересчете на удельную мощность эта планка соответствует примерно 11,6 млрд долларов ежегодного дохода на каждый гигаватт (GW).

Аналитики Goldman Sachs считают, что недавнее снижение доходности — это естественный результат крупномасштабного инвестиционного цикла на ранних стадиях, а не свидетельство низкой структурной прибыльности экономики AI. В отчёте также отмечается, что три крупнейших публичных облачных провайдера (AWS, Azure, Google Cloud) на конец второго квартала 2026 года суммарно накопили невыполненные контрактные заказы примерно на 1,69 трлн долларов, что существенно превышает необходимый вышеозначенный порог в 1,00 трлн долларов и демонстрирует сильный потенциал монетизации в будущем.

Американские гиперскейлеры переживают беспрецедентный всплеск капиталоемкости. Goldman Sachs разделяет строительство AI-инфраструктуры на три этапа: "первый этап" с 2023 по 2025 годы — общий CAPEX около 633 млрд долларов, в среднем около 211 млрд долларов в год; "второй этап" 2026–2027 годов — общий CAPEX порядка 1,73 трлн долларов, в среднем 863 млрд долларов в год; "третий этап" 2028–2030 годов — ожидается общий CAPEX примерно 4,14 трлн долларов, в среднем 1,38 трлн долларов в год.

По данным консенсуса Visible Alpha, с начала 2026 года согласованные ожидания по CAPEX на 2026–2027 годы у пяти публичных гиперскейлеров (Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta и Oracle) суммарно выросли примерно на 66%, что в абсолютном выражении составляет прирост на 750 млрд долларов за два года. Goldman Sachs отмечает, что их собственный прогноз CAPEX на 2027 год еще выше рыночного консенсуса и, по их мнению, более реалистично отражает ожидания инвесторов.

По мере того, как рынок переваривает текущую волну CAPEX, фокус инвесторов смещается на два тесно связанных вопроса: какую отдачу принесет этот цикл вложений 2026–2027 годов и каковы перспективы капиталоемкости после 2028 года на длительном горизонте.

Goldman Sachs провел отдельную оценку объема AI-CAPEX снизу вверх, исходя из полупроводниковой цепочки поставок, и результаты подтвердили оценки спроса.

Согласно прогнозам самих производителей полупроводников и расчетам Goldman Sachs, капитальные затраты на AI-инфраструктуру в 2027 году оцениваются примерно в 1,3 трлн долларов, что означает рост примерно на 60% по сравнению с предыдущим годом; в 2028 году — до 2,0 трлн долларов, что подразумевает рост на 42%. Если оценивать в терминах мощности, то расширение AI-центров обработки данных ожидается на уровне 20GW в 2026 году, 35GW — в 2027-м и 57GW — в 2028-м.

Более детально: Broadcom уже дал ориентиры по своим клиентам по внедрению AI-мощностей на 10GW и 20GW в 2027 и 2028 фискальных годах соответственно; Nvidia отметила, что Blackwell-системы приносят примерно 25 млрд долларов дохода на каждый GW, а следующее поколение Rubin поднимет эту цифру до 40 млрд; AMD оценивает свой доход с каждого GW в диапазоне от 15 до 20 млрд долларов. Goldman Sachs на основе этих данных рассчитала, что средние авансовые инвестиции на каждый GW составляют около 42 млрд долларов, и этот показатель стал одним из главных параметров в ROIC-модели.

В центре ROIC-модели Goldman Sachs стоит расчет того, какое количество дохода должны создать шесть гиперскейлеров, чтобы выйти на базовую доходность по второй фазе AI-инвестиций.

Среди главных допущений: базовый порог ROIC — 15% годовых, база — средние годовые капитальные затраты 2026–2027 годов, расчет отдачи — по чистой операционной прибыли после налогообложения (NOPAT) в 2028–2030 годах. Единой оценкой установлены авансовые вложения на каждый GW на уровне 42 млрд долларов, из которых ~70% идут на "вычислительную" часть (серверы, чипы, сетевая инфраструктура и др.), ~30% — на "корпус" (земля, здания, инфраструктура). Срок службы вычислительных активов — 5 лет, корпуса — 15 лет; ежегодные расходы на эксплуатацию и обслуживание (электроэнергия, персонал и прочее) — ~836 млн долларов на каждый GW.

Исходя из этих параметров, модель показывает, что шести крупнейшим гиперскейлерам нужно получить кумулятивно около 1,42 трлн долларов дохода в 2028–2030 годах, чтобы достичь 15%-го порога ROIC. Goldman Sachs также приводит чувствительный анализ: если целевой диапазон ROIC задать 0–30%, то необходимый кумулятивный доход попадет в коридор от 908 млрд до 1,89 трлн долларов, а годовой доход на каждый GW — от 6,2 до 18,6 млрд долларов.

Goldman Sachs при этом четко указывает, что текущий ROIC по уже освоенным инвестициям у гиперскейлеров почти наверняка превышает рассматриваемый базовый порог 15%, а потому модель ориентирована на развенчание тревог части инвесторов о возможном отрицательном ROIC.

Чтобы привязать теоретический порог доходов к реальному спросу, Goldman Sachs использует данные по невыполненным контрактам трех крупнейших публичных облачных провайдеров как референс.

Как отмечает Goldman Sachs, на конец второго квартала 2026 года суммарный объем бэклога (неисполненных заказов) у AWS, Azure и Google Cloud достиг примерно 1,69 трлн долларов, увеличившись примерно на 152% за год и в 1,5 раза с начала 2026 года. Руководства всех компаний подчеркнули, что ограниченная доступность вычислительных мощностей мешает обслуживать растущий AI-спрос и является одной из ключевых причин увеличения CAPEX.

По расчетам Goldman Sachs, если взять суммарные капиталовложения этих трех компаний в 2026–2027 годах примерно на 1,22 трлн долларов и целевой ROIC 15%, то в 2028–2030 годах им потребуется заработать около 1,00 трлн долларов дохода. Эта сумма составляет лишь около 59% от текущего совокупного объема бэклога в 1,69 трлн. Goldman Sachs подчеркивает, что данный расчет исходит из консервативного допущения, что объем невыполненных заказов больше не будет расти, тогда как на практике он в последнее время показывает двузначную квартальную динамику.

Руководители ряда гиперскейлеров публично выразили уверенность в экономике AI-капитальных вложений.

Согласно отчету Goldman Sachs, Amazon на телефонной конференции по итогам второго квартала 2026 года отметила, что видит убедительную перспективу высокой прибыльности для капитальных вложений AWS и AI: окупаемость серверов и сетевого оборудования ~3 года (при сроке службы 5–6 лет), что обеспечивает существенный денежный поток еще 2–3 года после выхода на точку безубыточности; корпусные объекты служат более 30 лет и позволяют пройти 5–6 циклов обновления серверов. Oracle на итоговой конференции четвертого квартала 2026 финансового года раскрыла, что в её инфраструктурном бизнесе крупные проекты демонстрируют устойчивый ROIC на высоком уровне — 20–30%. SpaceX на конференции Goldman Sachs Communacopia+ Tech заявила, что срок окупаемости её капитальных вложений в AI-мощности — около одного года.

Microsoft выделила, что экономика в расчете на единицу мощности в AI лучше, чем на сопоставимой стадии развития облачного бизнеса, и считает, что у AI-бизнеса нет структурных препятствий для роста валовой маржи, а в долгосрочной перспективе их уровень сравняется с облачными сервисами. Руководства различных компаний также подчеркивают, что инфраструктура центров обработки данных гибка по географии, по типу оборудования и по поддерживаемым рабочим нагрузкам, что помогает повышать утилизацию и снижать риск технологической зависимости.

Goldman Sachs считает, что будущая монетизация AI-мощностей будет реализовываться по нескольким направлениям, а ускорение спроса подтверждается конкретными кейсами.

В корпоративном сегменте три крупнейших публичных провайдера уже подняли цены для ряда типов рабочих нагрузок и сервисов; по мере увеличения темпа переподписания контрактов пространство для новых повышений остается открытым. Модели монетизации в корпсекторе включают варианты от "bare metal" (размещение инфраструктуры, как в недавнем соглашении о предоставлении мощностей SpaceX) до полного стека корпоративных приложений. В потребительском сегменте наиболее проработан — путь монетизации через рекламу (Meta, Alphabet, Amazon), ускоряются эксперименты с подпиской, коммерциализацией интеллектуальных агентов и другими моделями. Особо выделено, что новый потребительский AI-продукт Meta — Muse и др. — может привести к трансформации потребления AI от диалоговых форм к активным действиям, а также в среднесрочной перспективе усилить спрос на вычислительные мощности и запустить новые механизмы монетизации.

В части спроса аналитики Goldman Sachs на своей недавней конференции Communacopia+ Tech зафиксировали, что внедрение AI-приложений компаниями ускоряется, инвестиции переходят из экспериментальной стадии к операционной, отдача становится прозрачнее, а смена стратегии с "максимизации токенов" на "оптимизацию токенов" улучшает структуру доходности и становится лидирующим индикатором ускорения выручки гиперскейлеров.