Капітальні витрати на AI зростуть до 1,7 трильйона доларів — який рівень прибутку буде вважатися розумним? Goldman Sachs провів розрахунки

Американські надмасштабні провайдери хмарних сервісів здійснюють безпрецедентні капітальні витрати на AI, але чи отримають вони адекватні прибутки – це стало основною інвестиційною суперечкою на ринку. Новітня дослідницька модель Goldman Sachs дає конкретну цифру.

Згідно з новинами від Torgivlya, дослідницький звіт Goldman Sachs вказує, що за базової гіпотези 15% річної прибутковості капіталу (ROIC), Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, Oracle та SpaceX — шість найбільших американських провайдерів хмарних сервісів мають сумарно отримати близько 1,42 трильйона доларів доходу у 2028-2030 роках, щоб забезпечити адекватну віддачу інвестицій на "другий етап" (2026-2027) капітальних витрат на AI потужності. У перерахунку на одиницю потужності це відповідає середньорічному доходу на кожен гігават (GW) близько 11,6 мільярдів доларів.

Аналітики Goldman Sachs вважають, що останнє скорочення прибутковості — це природній результат циклу великих початкових інвестицій, а не доказ структурної низької прибутковості AI-економіки. У звіті зазначено: три основні провайдери публічних хмарних сервісів (AWS, Azure, Google Cloud) до другого кварталу 2026 року мають сумарно близько 1,69 трильйона доларів невиконаних контрактних замовлень, що значно перевищує необхідні 1,00 трильйона доларів, і забезпечує важливу підтримку майбутніх монетизаційних можливостей.

Американські надмасштабні хмарні провайдери переживають небачений стрибок капітальної інтенсивності. Goldman Sachs розділяє інвестиції у AI потужності на три етапи: "перший етап" (2023-2025) – сумарно близько 633 мільярдів доларів з середньорічною витратою 211 мільярдів; "другий етап" (2026-2027) – сумарно 1,73 трильйона доларів, приблизно 863 мільярди щороку; "третій етап" (2028-2030) прогнозує капітальні витрати до 4,14 трильйона доларів, або близько 1,38 трильйона доларів на рік.

Згідно з даними Visible Alpha, з початку 2026 року п'ять компаній, що вже торгуються на біржі (Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta та Oracle), сумарно підняли консенсусний прогноз по капітальних витратах на 2026-2027 роки приблизно на 66%, тобто на 750 мільярдів доларів за два роки. Goldman Sachs відзначає, що їхній прогноз на 2027 рік все ще перевищує ринкові очікування та ближчий до реальних очікувань інвесторів.

В міру того, як масштаб нещодавніх капітальних витрат поступово засвоюється ринком, нинішня дискусія інвесторів сфокусована на двох питаннях: якою буде віддача капіталу на витрати 2026-2027 років, і як розвиватиметься довгострокова капітальна інтенсивність після 2028 року.

Goldman Sachs незалежно оцінює масштаб капітальних витрат на AI інфраструктуру через нижню ланку напівпровідникового ланцюга поставок, і результати підтверджують спостереження з боку попиту.

Відповідно до прогнозів напівпровідникових компаній і власної оцінки Goldman Sachs, капітальні витрати на AI інфраструктуру у 2027 році становитимуть близько 1,3 трильйона доларів, зростання рік до року на 60%; у 2028 році — близько 2,0 трильйона доларів, що відповідає зростанню на 42%. За показником потужності, нові AI центри обробки даних складатимуть 20GW у 2026, 35GW у 2027 та 57GW у 2028 роках.

Детальніше: Broadcom очікує, що її клієнти розгорнуть 10GW та 20GW AI потужностей у 2027 і 2028 фінансових роках відповідно; Nvidia заявляє, що система Blackwell приносить близько 25 мільярдів доларів доходу на GW, а наступна архітектура Rubin – до 40 мільярдів; AMD оцінює доходи від GW у діапазоні 15-20 мільярдів. Goldman Sachs узагальнює ці дані та розраховує середню стартову вартість інвестицій на кожен GW у розмірі близько 42 мільярдів доларів — це ключова гіпотеза їхньої ROIC-моделі.

Суть моделі ROIC Goldman Sachs — визначити, який дохід мають отримати шість надмасштабних хмарних провайдерів, щоб забезпечити базову віддачу на капітал інвестицій у AI потужності на "другому етапі".

Серед ключових припущень: базова річна ROIC встановлена на рівні 15%, капітальні витрати 2026-2027 років беруться як основа, а повернення оцінюється за чистим операційним прибутком після оподаткування (NOPAT) у 2028-2030 роках. Інвестиції на кожен GW становлять близько 42 мільярдів доларів, з яких 70% — апаратна частина ("обчислювальна потужність": сервери, чипи, мережеве обладнання), 30% — інфраструктура ("корпус": земля, будівлі). Строк використання апаратної частини — 5 років, інфраструктури — 15 років; операційні та обслуговуючі витрати центрів (електроенергія, персонал тощо) оцінюються у 836 мільйонів доларів на GW щороку.

На основі цих гіпотез, результати моделі показують, що шестеро провайдерів мають сумарно отримати близько 1,42 трильйона доларів доходів у 2028-2030 роках, щоб досягти 15% ROIC. Goldman Sachs також надає аналіз чутливості: якщо ROIC встановлювати у діапазоні від 0% до 30%, відповідні доходи мають становити від 908 мільярдів до 1,89 трильйона, середньорічний дохід на GW — від 6,2 до 18,6 мільярдів доларів.

Goldman Sachs підкреслює, що поточна прибутковість ROIC на існуючих інвестиціях надмасштабних провайдерів практично напевно перевищує базову 15% планку, тому модель спрямована на заспокоєння інвесторів щодо ризику негативного ROIC.

Для прив’язки абстрактної порогової цифри доходу до реального попиту Goldman Sachs використовує дані про невиконані контрактні замовлення трьох найбільших публічних хмарних провайдерів.

Згідно зі звітом Goldman Sachs, до другого кварталу 2026 року сумарний обсяг замовлень AWS, Azure та Google Cloud досяг близько 1,69 трильйона доларів, зростаючи на 152% рік до року та майже у 1,5 рази у порівнянні з початком 2026-го. Керівництво всіх компаній відзначає, що дефіцит потужності обмежує можливості для задоволення AI-пов’язаного попиту, що є ключовою причиною збільшення капітальних витрат.

Goldman Sachs розраховує: за капітальних витрат у 1,22 трильйона доларів на 2026-2027 роки трьох компаній та 15% ROIC, у 2028-2030 роках потрібно забезпечити сумарний дохід у 1,0 трильйона доларів. Це складає лише близько 59% поточного обсягу невиконаних замовлень у 1,69 трильйона доларів. Goldman Sachs підкреслює: порівняння базується на консервативній гіпотезі про відсутність подальшого зростання замовлень, тоді як насправді їхній обсяг росте стабільно на двозначні відсотки.

Менеджмент багатьох надмасштабних хмарних провайдерів відкрито підтримує перспективу прибутковості інвестицій у AI.

За даними Goldman Sachs, Amazon на звітній конференції за другий квартал 2026 року заявила, що капітальні витрати AWS та AI мають чітку перспективу потужної віддачі: сервери та мережеве обладнання окупаються за три роки (термін служби — 5-6 років), тобто після окупності можна генерувати значний грошовий потік ще 2-3 роки; інфраструктура "корпус" слугує більше 30 років і витримує до 5-6 циклів оновлення серверної економіки. Oracle на конференції за четвертий квартал 2026 фінансового року розкрила, що стабільна ROIC їхніх великих інфраструктурних проектів становить 20-30%. SpaceX на Communacopia+ Tech Conference Goldman Sachs повідомила, що її інвестиції у AI потужності окупаються приблизно за рік.

Microsoft підкреслила, що одинична економіка AI перевершує аналогічну ринкову стадію хмарних обчислень, і вважає, що для AI немає структурних перешкод для високої маржі, у довгостроковій перспективі вона наближатиметься до маржі бізнесу хмарних обчислень. Компанії також наголосили на гнучкості інфраструктури центрів даних за географією, типом обладнання та адаптацією робочих навантажень, що оптимізує використання, знижує ризик технічної "зімкнутості".

Goldman Sachs вважає, що монетизація AI потужностей у майбутньому буде багатошаровою, а зростання попиту вже підтверджується конкретними кейсами.

У корпоративному секторі три публічні хмарні провайдери підвищують ціни на різні види робочих навантажень та сервісів, і подальший простір для підвищення залишається завдяки прискореному циклу перепідписання контрактів. Моделі монетизації для підприємств охоплюють від "bare metal" інфраструктури як сервісу (наприклад, нещодавня угода SpaceX про ліцензування потужностей) до повного стеку корпоративних програмних сервісів. У секторі споживачів найзрілішим шляхом монетизації залишається дохід від реклами (Meta, Alphabet, Amazon), але також активно розвиваються моделі підписки, комерціалізації агентів тощо. Особливо відзначено, що нещодавній реліз Meta продукту Muse для споживачів може стимулювати перехід парадигми AI з діалогового до дійового типу і на середньо-довгострокову перспективу забезпечити зростання попиту на AI потужності та супутні монетизаційні механізми.

З точки зору попиту, на недавній Communacopia+ Tech Conference Goldman Sachs спостерігала прискорення переходу корпоративних AI додатків від експериментального до реального впровадження, підвищення продуктивної віддачі, а також зміну стратегії корпоративних користувачів від "максимізації токенів" до "оптимізації токенів", що покращує структуру доходу і є раннім індикатором прискорення виручки надмасштабних провайдерів хмарних сервісів.