AI-агенти запалюють другу хвилю зростання хмарних обчислень! Великі банки з Волл-стріт аналізують хвилю розширення IaaS та переоцінку цінності PaaS: хто заробляє справжні гроші на шаленні токенів?

За інформацією з Ukrainian Бізнес-Ділової Газети, останній дослідницький звіт фінансового гіганта Уолл-Стріту Bernstein показує, що сфера AI хмарних обчислень входить у нову фазу, де одночасно відбувається "вибухове зростання попиту на обчислювальну потужність під впливом AI агентів, збільшення навантажень AI інференції, перерозподіл цінностей платформ", а інвестиційні можливості розширюються від забезпечення GPU-потужності до лідерів хмарних обчислень, які керують операціями корпоративних даних, основними бізнес-процесами, інтеграцією робочих потоків і комплексними платформами для розробки, впровадження й запуску AI агентів.

Bernstein зазначає, що світова індустрія хмарних обчислень зараз переживає найважливішу конкурентну зміну з часів появи Microsoft Azure як конкурента Amazon AWS: потреби в тренуванні приводять до розширення дата-центрів з фокусом на GPU, відкриваючи ринок інфраструктури IaaS для нових хмарних провайдерів, таких як CoreWeave; з переходом інференційних AI навантажень у корпоративне виробниче середовище, зростає попит на оперативну співпрацю CPU, GPU, баз даних, сховищ і програмних платформ; OpenAI та Anthropic поступово трансформуються з постачальників AI моделей у постачальників платформ для розробки AI агентів, приносячи більші інфраструктурні замовлення партнерам-хмарним провайдерам, а також починають боротися за доступ до програмного забезпечення, клієнтів і прибутків PaaS-платформ.

Аналітична команда Bernstein тому більше віддає перевагу Microsoft, Oracle та MongoDB, але більш обережна щодо довгострокової конкурентоспроможності нових хмарних компаній, які просто здають в оренду AI GPU-інфраструктуру. Головна інвестиційна ідея полягає в тому, що зростання попиту на AI-потужності збільшує хмарний ринок AI оренди, але не кожна хмарна компанія отримує однакову цінову владу і капіталовіддачу епохи AI. Це підтверджують останні галузеві дані: Microsoft у липневому звіті показала квартальний ріст доходів Azure і інших хмарних сервісів на 43%, попит ще перевищує пропозицію; Oracle у вересневому квартальному звіті показала ріст доходів IaaS на 121% до $7,4 млрд, а залишкові зобов'язання склали $664 млрд, що свідчить про перетворення попиту на доходи та довгострокові контракти.

Як AI агенти масштабують попит на хмарні обчислення? Виходячи з дослідження Bernstein і AI інженерних моделей інференції, зміни, які символізують Muse та Astra, означають розширення одноразового питання до повного процесу завдань, що включає планування, пошук, виклики інструментів, виконання, перевірку й повторну спробу: Meta розкрила, що Muse працює у спеціальній захищеній віртуальній машині з браузером й здатна виконувати завдання після закриття користувачем додатку; OpenAI заявила, що Astra покращує можливості комп'ютерних операцій та виконання багатоступеневих професійних завдань, і сам цей прогрес не означає підтвердження AGI.

Зі збільшенням використання і кількості моделей, GPU підвищують навантаження для інференції, браузер, код та інструменти підвищують попит на CPU, довгі контексти й паралельні сесії підвищують вимоги до пам'яті та кешу, постійний стан і корпоративний доступ до знань збільшують вимоги до баз даних та сховищ, виробниче впровадження посилює попит на PaaS-сервіси ідентифікації, безпеки, моніторингу й оркестрації робочих потоків. Договір Anthropic з Akamai на $11,6 млрд на 7 років однозначно адресований CPU-навантасженням і є прикладом розширення AI попиту за межі GPU; співпраця Anthropic із Amazon AWS, Google Cloud / Broadcom, Microsoft Azure Cloud і SpaceX AI Cloud-rental platforms показує мультиплатформене конфігурування інфраструктури.

Щодо потенційних переможців IaaS/PaaS в сфері AI Cloud з огляду на сильний прорив CoreWeave та інших нових хмарних гравців, Bernstein присуджує Microsoft (MSFT.US), Oracle (ORCL.US) та MongoDB (MDB.US) рейтинг "випереджають ринок", із відповідними новими цільовими цінами, що означають потенціал зростання на 28,7%, 135% і 35% у наступні 12 місяців; для Snowflake (SNOW.US)—лідера хмарних сховищ і корпоративних баз даних—рейтинг "відповідає ринку", що означає близько 10% потенціалу зростання.

Безсумнівно, AI Cloud залишається ключовим напрямком для інвестиційного капіталу та очікувань прибутків, а інвестори вибирають сегменти, здатні утримувати прибутки. OpenAI із оцінкою майже $1,4 трлн шукає нове фінансування, а Anthropic прагне IPO-оцінки понад $2 трлн—це відображає дуже високі очікування світового ринку капіталу щодо просторів для доходу від AI. На відміну від оцінкових наративів AI-застосувань, ланцюг поставок AI-обчислювальних потужностей вже має конкретний стійкий попит: ЗМІ повідомляють, що основні інфраструктурні плани Anthropic на наступні десять років складають $518 млрд, 80% це невідмовні або гарантовані платежі, дохід Anthropic у 2025 році зросте вп'ятнадцятеро до $4,6 млрд, операційний збиток перевищить $8 млрд, витрати на потужності та інфраструктуру складуть $7,33 млрд—утричі більше, ніж у 2024 році й близько 58% з $12,65 млрд загальних операційних витрат; у вересні експорт напівпровідників Південної Кореї склав $6,03 млрд із річним зростанням на 262,8%, влада відзначає також зростання обсягів та цін експортованої пам'яті.

Рахунок за потужності зростає: зростання та диференціація в хвилі розширення IaaS

Bernstein вважає, що логіка інвестицій в епоху AI для IaaS полягає у накладанні вибухового зростання потреб AI на стабільне зростання традиційних хмарних обчислень; за прогнозами Gartner, світовий ринок IaaS виросте з $223 млрд у 2025 році до $287 млрд у 2026 і $662 млрд у 2030; з них традиційний IaaS збільшиться з $201 млрд до $488 млрд, а AI-оптимізований IaaS з $22 млрд до $174 млрд.

Згідно з Bernstein, складний річний темп зростання ринку в 2025-2030 складає 24,3%, AI-оптимізованого сегменту — 51,2%, а його частка зростає з 9,9% до 26,3%. Аналітична команда Bernstein підкреслює, що це означає створення AI нового швидкозростаючого ринку хмарних інфраструктур, при цьому традиційна міграція бізнесу до хмари все ще забезпечує значний абсолютний приріст.

У структурі конкуренції, за даними Gartner на 2025 рік, частка AWS, Microsoft, Google, Alibaba в IaaS складає 35%, 24%, 10%, 8%; за даними IDC — 41%, 16%, 8%, 4%, причому обидва згадують CoreWeave із ~2%. Різниця пов'язана із розподілом доходів між IaaS і PaaS, наприклад, IDC більше доходів Oracle зараховує до PaaS, тому дані різних дослідників не можна з'єднувати в одну конкурентну карту.

Дослідження Bernstein також ставить питання для відстежування: як $174 млрд доходу від AI-оптимізованого IaaS у 2030 співвідносяться з трильйонними інвестиціями в GPU, які обговорює ринок? Це може включати корпоративне самостійне будівництво, частину реалізовану через PaaS, завищені галузеві прогнози чи занижені оцінки Gartner та інших аналітиків.

Поточна перевага нових хмарних гравців—дефіцит потужності; але для довгострокової конкурентоспроможності корпоративної інференції потрібна повна програмна та даних інфраструктура. Bernstein розділяє еволюцію галузі на три взаємопов'язані зміни: по-перше, GPU-кластери тренування потребують вдосконаленого живлення, охолодження, високошвидкісної низьколатентної мережі, чому традиційні дата-центри повинні реконструюватись або будуватись заново, дефіцит стає шансом для нових хмарних гравців і Oracle; по-друге, витрати AI переміщуються від тренування до інференції—Bernstein оцінює, що річні витрати на інференцію зрештою можуть у 5–20 разів перевищити тренування, але не дає точну дату; по-третє, корпоративна інференція повинна інтегруватись у реальний бізнес, інфраструктура має підтримувати обчислення моделей, виконання CPU-додатків та доступ до корпоративних даних.

Bernstein зазначає, що тенденція "гравітації даних" буде частково притягувати AI-навантаження до платформ із розгорнутими базами даних, правами доступу та додатками. Звіт виділяє п'ять обмежень для нових хмар: важко перевершити GPU-IaaS; великі корпоративні клієнти можуть повернути навантаження на власні потужності після достатньої пропозиції; використання відкритих баз даних і розробницьких інструментів не автоматично створює диференціацію; міграція корпоративних даних має опір; теперішній дисбаланс пропозиції й попиту може виправитись за два роки.

Bernstein зазначає, що справжньою довгостроковою логікою для інвесторів є те, чи можуть нові хмарні гравці перетворити короткострокову перевагу поставки у довгострокове утримання клієнтів, використання й грошові потоки; водночас Oracle завдяки суверенним, приватним хмарам і AI-датацентрам має динаміку зростання і шанс наблизитися до першого ешелону AI Cloud—Microsoft, Amazon і Google.

Хто контролює доступ до AI агентів — той отримує частку хмарних прибутків: PaaS чекає на переоцінку

AI-лабораторії стають важливими конкурентами PaaS, але класифікація доходів ще формується. Bernstein цитує дані: у 2025 році за Gartner обсяг світового ринку PaaS—$225,2 млрд, за IDC—$227,5 млрд; порівняно з 2024, зростання відповідно 25,8% і 42,3%. За IDC Microsoft лідирує (21%), далі AWS (12%), Google (9%), OpenAI (6%), Salesforce (5%), Oracle (4%), Anthropic, Snowflake, Databricks — по 2%; за Gartner після об'єднання традиційного і AI PaaS лідирує AWS (19%), Microsoft (15%), Google (10%), OpenAI (2%), Anthropic менше ніж 2%.

Більш значущим є зростання частки AI лабораторій за всією методологією: за IDC частка OpenAI збільшиться з 2,1% у 2024 до 5,7% у 2025, Anthropic з 0,4% до 1,9%; за Gartner відповідно з 1,0% до 1,7% і з 0,3% до 1,1%.

Розмежування доходів між API моделей, розробницькими інструментами, продуктами для кодування та софтом AI агентів ще не стало стандартом, проте напрям розширення платформної діяльності обох AI лабораторій вже чіткий. Bernstein прогнозує, що до 2026 їх частка може стати вищою—до високих одиничних чи низьких двозначних значень, залежно від класифікації та загальних темпів зростання ринку PaaS, це ще прогноз.

Перехід від моделі до платформи означає, що AI лабораторії починають боротися за місце розробки й запуску корпоративного софту. Bernstein зазначає, що Anthropic розширює Claude Model до Claude Code і входить в автоматизацію й розробку AI агентів; OpenAI крім ChatGPT, пошуку та дослідницьких продуктів, прискорює поширення Codex і агентних розробок. Ці інструменти дозволяють не лише створювати AI-застосування, але й підвищити ефективність традиційної розробки, тестування й обслуговування ПО. Платформізація зміцнює інтеграцію робочих потоків і клієнтську лояльність, що компенсує тиск конкуренції від відкритих моделей або падіння Token-вартості для бізнесу на моделях.

Bernstein цитує дані Gartner: у 2025 році корпоративний дохід OpenAI близько $5 млрд—57% від базових генеративних моделей, 4% від спеціалізованих моделей, 15% від платформ розробки AI, 24% від іншого програмного забезпечення; Anthropic—$3,3 млрд: 70% базові моделі, 7% спеціалізовані, 23% інше ПО. Але це оцінка корпоративних доходів, не еквівалентна всім доходам або річному доходу.

У той же час ринок платформ для розробки AI застосувань — близько $6,8 млрд: Microsoft, AWS, Google займають 24%, 14%, 14% відповідно, OpenAI—11% (близько $750 млн); на ринку базових генеративних моделей—OpenAI, Anthropic, Google мають 25%, 20% і 18%, разом 63%. Це підтверджує одночасну конкуренцію на рівні моделей і платформ. Bernstein навіть прогнозує, що 2026 року дохід від платформ може перевищити дохід від моделей, але чи віднести кодувальні продукти до PaaS чи SaaS ще невідомо; стратегічна перспектива—бути базовою платформою для інших софт-компаній, замість прямого виходу на вертикальні ринки CRM, HCM тощо. AI-лабораторії мають перевагу розуміння моделей, хмарні гіганти і SaaS-компанії—інфраструктуру даних, бізнес-семантику, впровадження, безпеку й управління, тому конкуренція виходить на весь цикл корпоративного софту.

Bernstein обирає в AI Cloud компанії, що можуть перетворити використання AI на постійний дохід, утримання клієнтів і прибуток. Microsoft має перевагу завдяки можливості комбінувати OpenAI, Anthropic, численні сторонні й власні моделі, а також залучати нові AI-навантаження через розробницькі інструменти і корпоративні дані; Oracle охоплює AI датацентри, OCI Gen2 публічну хмару, приватну хмару, Alloy white-label IaaS/PaaS й суверенні хмари, платформа OpenAI посилить попит ключових клієнтів, і наразі не замінює основні бази даних Oracle. Звіт підкреслює, що мультихмарна співпраця стимулює трицифровий ріст хмарних баз даних за кілька кварталів.

Bernstein відзначає—логіка MongoDB більш пряма, адже великі AI-застосування чи наскрізне проникнення AI агентів у різні галузі потребують довготривалих даних, запитів і управління станом; збільшення AI-застосувань розширює використання баз даних, AI-лабораторії й нові хмарні гравці поки не претендують на їх ринок баз даних. Натомість Snowflake, розвиваючи AI-платформу, стикається з подвійною конкуренцією від AI лабораторій і надвеликого хмарного бізнесу.

Bernstein підкреслює, що інвесторам слід шукати отримання доходу по ланцюгу: потужності IaaS, точки розробки PaaS та корпоративні дані, а також перевіряти cash flow після амортизації, електроенергії, фінансування й конкурентних витрат; щодо ризиків: Microsoft ризикує через ціни на хмару й безпеку, Oracle—за концентрацією клієнтів, реалізацією AI-попиту і ростом хмарного бізнесу, MongoDB—з приводу уповільнення хмарного зростання, витрат на інфраструктуру й обслуговування.