Падение индекса Nasdaq на фоне опасений по поводу расходов на ИИ и расширения центров обработки данных

Несмотря на растущую доступность моделей искусственного интеллекта, превращение их в надежные коммерческие продукты остается сложной задачей, особенно когда предприятия сталкиваются с разрозненной инфраструктурой данных.

На мероприятии TechSparks 2026 Майкл Кронин, вице-президент по продажам в Азиатско-Тихоокеанском регионе, Японии и Индии компании Couchbase, принял участие в дискуссии с Шивани Мутанной, старшим директором по стратегическому контенту и видео YourStory. Они обсуждали переход ИИ от стадии экспериментов к полноценному производству, проблемы управления, клиентский опыт и возрастающую роль Индии в инновациях ИИ.

На протяжении десятилетий крупные корпорации внедряли различные базы данных и узкоспециализированные решения для решения конкретных задач. Хотя каждое из них решало насущную проблему, результатом часто становился фрагментированный уровень данных, состоящий из множества систем, которые плохо взаимодействуют друг с другом.

Кронин считает эту фрагментацию серьезным препятствием для внедрения ИИ. Он приводит отраслевые оценки, согласно которым 70–80% проектов по разработке ИИ никогда не достигают стадии производства, а исследование MIT показало, что 95% таких проектов не становятся прибыльными.

Операционная платформа данных Couchbase разработана для устранения этой проблемы, помогая компаниям консолидировать свою инфраструктуру данных. Вместо попытки исправить все сразу, Кронин посоветовал компаниям начинать с малого, советуя основателям и предприятиям, борющимся с фрагментацией уровня данных, сначала выбирать наиболее критичные сценарии использования.

Он привел в пример розничного продавца Tesco из Великобритании, который имеет крупный глобальный центр компетенций (GCC) в Бенгалуру. Множество систем этого ритейлера негативно влияло на клиентский опыт, особенно во время напряженных периодов покупок, таких как Черная пятница и выходные. Tesco начал консолидировать свой уровень данных, начав с одного экземпляра и одного сценария использования, прежде чем распространить усилия на весь свой технологический стек. Эта консолидация позволила ритейлеру обрабатывать миллионы транзакций в секунду с задержкой менее миллисекунды. По мнению Кронина, этот пример демонстрирует, как компании могут начать решать проблему фрагментации через один сценарий использования, прежде чем расширять изменения на всю свою деятельность.

Давление, связанное с разработкой продуктов ИИ, побудило многие предприятия уделять первоочередное внимание моделям и приложениям. Однако пилотные проекты часто проводятся на небольших наборах данных в контролируемых средах, что не готовит организации к требованиям реального производства. Кронин обратил внимание на растущий масштаб машинного трафика. Он заявил: «За восемнадцать месяцев до графика машинный трафик обогнал человеческий трафик в интернете. Это масштаб ИИ. Это масштаб машинной скорости, на котором должны работать предприятия».

Когда приложения ИИ сталкиваются с рабочими нагрузками реального мира, фрагментированные системы данных могут помешать им надежно функционировать в масштабе. Растущее использование агентов ИИ усугубляет эту проблему. Поскольку агенты становятся более автономными и берут на себя функции принятия решений, предприятия должны гарантировать, что они могут получать доступ к нужным данным в рамках соответствующих структур управления.

Фрагментированные системы могут затруднять коммуникацию и управление, ограничивая способность агентов действовать автономно. Кронин также призвал предприятия пересмотреть подход к распределению инвестиций в ИИ. Хотя модели быстро развиваются, корпоративные данные остаются важнейшим активом. Он подчеркнул: «Модели можно арендовать. Лучшая модель сегодня — это вчерашняя газета. Истинный актив для предприятия — это данные».

По мере того как предприятия начали осознавать, что фрагментированные данные тормозят их инициативы в области ИИ, многие из них отреагировали добавлением API и коннекторов для связи существующих систем. Однако Кронин предупредил, что такой метод может создать дополнительную сложность вместо решения основной проблемы. Каждое дополнительное соединение увеличивает задержку, риск и создает еще одну потенциальную точку отказа.

Вместо этого он рекомендовал консолидировать уровень данных, чтобы приложения и агенты ИИ могли взаимодействовать с ним более напрямую, приближая данные к клиентам. По словам Кронина, многие предприятия, включая крупные GCC в Индии, сейчас пересматривают свою архитектуру для устранения фрагментации данных. Без этих изменений дальнейшие инвестиции в разработку ИИ могут привести к тем же проблемам.

Консолидация данных также может улучшить клиентский опыт, помогая системам справляться с растущим спросом, оставаться доступными и быстро реагировать. Поскольку клиенты ожидают большего от сервисов на базе ИИ, наличие данных на периферии становится все более важным.

Кронин отметил, что деловые культуры различаются в Азиатско-Тихоокеанском регионе, но фрагментированная инфраструктура данных остается общей проблемой для внедрения ИИ. В то же время Индия становится важным центром инноваций и принятия решений в сфере ИИ. Он отметил, что 80% из топ-50 глобальных клиентов Couchbase имеют значительное присутствие в Индии, причем большая часть их инноваций и лидерства в области ИИ базируется в этой стране. Couchbase также расширяет свое присутствие в Индии, перемещая свою штаб-квартиру в Азиатско-Тихоокеанском регионе в Бенгалуру. Среди корпоративных клиентов Couchbase в Индии — Air India, Airtel, BigBasket и Mahindra Finance. По мнению Кронина, роль Индии в мировом бизнесе вышла за рамки экономии затрат; здесь все чаще происходят инновации, лидерство и принятие важных бизнес-решений. Он упомянул платформу развлечений нового поколения Air India, которая строится на Couchbase. Эта платформа призвана обеспечивать пассажирам персонализированный опыт покупок и развлечений даже при отсутствии подключения к сети на борту самолета. Для Кронина этот проект показывает, как индийские предприятия используют технологии для улучшения клиентского опыта в условиях реальной эксплуатации.

Фондовый рынок демонстрирует отчуждение от крупных технологических компаний. Например, Google пережил худший день в своей истории, а акции Intel упали сильнее, чем в период администрации Никсона. Заметное снижение зафиксировано и у Amazon и Meta на этой неделе, что привело к падению индекса Nasdaq, который находится всего в одном процентном пункте от коррекции (снижения на 10% от исторического максимума).

Общая причина этого спада заключается в том, что создание инфраструктуры для поддержки искусственного интеллекта требует чрезвычайно больших затрат, и текущая прибыль гигантов Big Tech еще не оправдывает такие колоссальные расходы. Компании, занимающиеся ИИ, все чаще направляют больше средств на центры обработки данных, чем могут генерировать их собственные бизнес-операции.

Однако, если фондовый рынок пытается передать какое-либо послание, крупные технологические компании его игнорируют. Согласно данным JPMorgan, расходы на ИИ достигли 1,6 триллиона долларов с 2023 года и, по прогнозам, будут составлять 1 триллион долларов ежегодно в течение следующего десятилетия. При этом на этой неделе никаких изменений в этих показателях не произошло.

Причина кроется в том, что рынок, финансирующий эти траты — рынок облигаций — в основном остается пассивным, в то время как фондовый рынок переживает умеренную панику. Кредиторы готовы предоставлять долги крупным технологическим компаниям для оплаты технологий, которые трансформируют мировую экономику.

Таким образом, вопросы, которые, кажется, задает рынок об ИИ — будет ли Big Tech продолжать увеличивать расходы (что, безусловно, произойдет) и окупится ли ИИ в ближайшее время (похоже, что нет) — являются ошибочными. Настоящий вопрос, который следует задавать об ИИ, заключается в следующем: как долго рынок облигаций сможет поддерживать этот непрерывный всплеск расходов?

Это в конечном итоге определит, станет ли ИИ успехом или провалом.

Механизм расчетов ИИ

Принцип работы ИИ таков: сначала вкладываются значительные средства в необходимую инфраструктуру (серверы, чипы, центры обработки данных, электроэнергия, рабочая сила и строительные материалы). Затем, после запуска центра обработки данных, компании, занимающиеся ИИ, могут монетизировать эти инвестиции — примерно через три месяца или в течение двух лет, согласно Goldman Sachs.

Поскольку получение прибыли откладывается на такой длительный срок, гиперскейлерам (крупным технологическим игрокам вроде Google, Amazon, Microsoft и Meta) приходится привлекать огромное количество денег заранее и выплачивать их инвесторам позже. «Огромное количество» — это очень скромное описание. Только эти четыре гиперскейлера совокупно отвечают за более трети всех капитальных затрат из S&P 500 за последние 12 месяцев, отмечает Джон Хиггинс, главный экономический советник Capital Economics.

Поэтому ожидается, что треть капитальных затрат Big Tech в этом году будет финансироваться за счет долга — например, около 250 миллиардов долларов в виде облигаций только от гиперскейлеров, по оценкам Goldman Sachs. Этот показатель, как ожидается, достигнет пика в следующем году, составив около 35 процентов от расходов гиперскейлеров.

Однако у инвесторов рынка облигаций не бесконечные средства, и сейчас существует большая конкуренция за кредитование, особенно со стороны казначейских облигаций США, поскольку правительство одновременно пытается оплатить социальное обеспечение, медицинское обслуживание и дорогостоящую войну.

Это поднимает очевидный вопрос: сколько именно денег готовы предоставить инвесторы ИИ-компаниям? Более того, чем можно предположить.

Гипотетический максимальный объем долга, который может поглотить рынок, неизвестен, но Goldman Sachs провел расчеты и определил наличие 510 миллиардов доступных инвестиционных облигаций высшего уровня для крупнейших гиперскейлеров. Это более чем вдвое превышает то, что они, как ожидается, будут занимать к концу года.

Другими словами, у крупнейших ИИ-компаний остается значительный запас возможностей для привлечения заемных средств. Вопрос не в том, сколько, а в том, как долго.

Ответ зависит от двух факторов: кто платит и кто получает.

Аманда Линам, главный кредитный стратег Goldman Sachs, заявила на недавнем подкасте компании: «Мы не обеспокоены доступом к капиталу. Мы просто ожидаем более тонкого обсуждения того, где и по какой цене выпускать облигации».

Линам добавила, что частные инвестиционные фонды, венчурные фонды и частный капитал готовы взять на себя основную нагрузку по поддержке развития ИИ, располагая триллионами дополнительных средств «сухого пороха» для финансирования.

Но гиперскейлеры — не единственные участники рынка. В этом пространстве работают и другие компании, включая неооблачные сервисы. Это сильно закредитованные фирмы, которые сдают вычислительные мощности в аренду другим предприятиям, и их кредитная ситуация начинает выглядеть сомнительной. Их облигации низкого инвестиционного рейтинга обеспечивают высокую доходность, на которую готовы делать ставки инвесторы, готовые принять больший риск ради потенциально огромной награды.

Именно на таком рынке работает CoreWeave, чья доходность по облигациям выросла до 15 процентов в этом месяце на фоне накопления убытков. Илон Маск заявил, что индустрия неооблачных сервисов, куда входит CoreWeave, должна пройти через серьезную чистку (он назвал это «смертью уровня гуппи»).

Каждая новая технология имеет победителей и проигравших, и Маск может быть прав насчет неооблачных сервисов. Остается посмотреть.

Гиперскейлеры, напротив, выглядят как победители. Доход от облачных услуг (показатель, который использует Уолл-стрит для измерения спроса на ИИ) вырос на 50 процентов во втором квартале. Они обладают огромными портфелями контрактов и способностью поглощать более высокие затраты на заимствования.

Эти узкие места способствуют поддержанию высоких цен, что помогло выручке гиперскейлеров возрасти на 19 процентов за последние 12 месяцев, по словам Хиггинса. Появление агентского ИИ привело к взрывному росту спроса: запросы от агентов потребляют в 15 раз больше токенов, чем запросы, инициированные человеком, согласно OpenRouter.

Хиггинс отметил: «Перспективы этих вещей не выглядят явно мрачными, учитывая, что ИИ постепенно все шире используется в экономике».

Опасение заключается в том, что стоимость заимствований может стать неподъемной. И это может изменить экономику, которая пока работает для ИИ.

Негативные настроения, распространенные на фондовом рынке, могут начать просачиваться на рынок облигаций, вызывая рост доходности облигаций и повышение стоимости заимствований для ИИ-компаний.

Лиман отметила, что рынок облигаций функционирует наилучшим образом, когда виден конец пути. Каждый инвестор в ИИ верит, что в конце туннеля есть свет. Просто мы не знаем, насколько длинным этот туннель.

Неопределенность относительно того, когда компании начнут получать прибыль и зарабатывать на своих массивных инвестициях в ИИ, может заставить рынок облигаций замедлиться, сказала она. Тем временем, прогноз для самой технологии и финансового состояния крупных компаний выглядит довольно сильным, отметила Стефани Ариага, глобальный рыночный стратег JPMorgan, в недавней записке для инвесторов.

Тревожными знаками могут стать снижение использования ИИ бизнесами, удешевление ценообразования или уменьшение обязательств клиентов. Пока таких признаков не наблюдается.

Основные направления деятельности технологических гигантов Америки — рекламные, потребительские и розничные сервисы, которые поддерживают общие расходы на ИИ в размере 750 миллиардов долларов в этом году — начинают демонстрировать признаки замедления. В некоторых случаях сама технология, на которую компании делают большие ставки, начинает вытеснять их традиционные бизнес-модели.

Ранее на этой неделе компания Alphabet Inc., владеющая Google, сообщила, что продажи рекламы через поиск и другие каналы — сегмент, составляющий около половины общего дохода — росли медленнее всего за последние пять кварталов. Тем не менее, компания сохранила прогноз капитальных расходов на уровне до 205 миллиардов долларов в текущем году.

Amazon.com Inc. заявила в четверг, что рост как ее основного интернет-магазина, так и рекламного бизнеса замедлился в прошлом квартале, однако компания подтвердила свой план по капитальным затратам в размере примерно 220 миллиардов долларов на этот год. Microsoft Corp. и Meta Platforms Inc. также сохранили свои прогнозы по расходам, представив результаты, которые в конечном итоге не оправдали ожиданий инвесторов.

Отчеты о прибылях и последующие распродажи акций обнажают растущее напряжение вокруг перехода крупных технологических компаний к новым продуктам на базе искусственного интеллекта и связанных с этим затрат. Компании привлекают беспрецедентные объемы долга, продают акционерный капитал, заключают многомиллиардные сделки по центрам обработки данных и берут на себя триллионы будущих обязательств для создания глобальной инфраструктуры ИИ. При этом новые продукты снижают прибыльность и отвлекают внимание от некоторых устаревших предложений.

Терпение инвесторов истощается. Акции Alphabet рухнули на рекордную величину в четверг, потеряв почти 500 миллиардов долларов рыночной стоимости. Акции Amazon снизились на 7% в ходе торгов, а Meta упала на 10% после публикации отчетности на прошлой неделе, когда компания предупредила инвесторов, что новый агентный ИИ-приложение Muse требует огромных вычислительных мощностей, несмотря на планы более агрессивно инвестировать в ИИ.

Дэн Морган, старший портфельный менеджер Synovus Trust, прокомментировал ситуацию после отчета Alphabet: «Рынок недоумевает: как все это окупится?»

Даже Microsoft, которая продемонстрировала сильный рост облачного бизнеса и контролировала расходы, не избежала негативных последствий. Изначально акции компании выросли после сообщения о том, что продажи в Azure, внимательно отслеживаемом подразделении облачных вычислений, увеличились на 48%, достигнув 33,2 миллиарда долларов в квартале, закончившимся в сентябре. Однако к закрытию торгов в четверг акции стерли весь прирост и упали на 0,2%.

Результаты Amazon оказались более неоднозначными. Компания перенесла ежегодный Prime Day с третьего квартала прошлого года на второй квартал этого года, что объяснило часть замедления. Но аналитики уже скорректировали свои оценки с учетом этого, и результаты все равно оказались ниже ожиданий. Подразделение рекламных услуг коммерческого гиганта показало рост на 11%, что является самым медленным темпом с момента, когда Amazon впервые выделила эту категорию в 2022 году. Бизнес онлайн-магазинов вырос всего на 2%, что не наблюдалось более трех лет, когда люди возобновили допандемийные привычки потребления, а онлайн-торговля замедлилась.

Эти результаты затмили рост сегмента облачных вычислений Amazon и усилили сомнения инвесторов относительно ее агрессивных инвестиций в ИИ. Облачные вычисления также стали светлым пятном для Google: продажи в этом подразделении более чем удвоились по сравнению с годом ранее, а операционный доход утроился. Генеральный директор подразделения, Томас Куриан, впервые присоединился к звонку по итогам отчетности, подчеркнув важность этого бизнеса для Google в будущем.

Однако инвесторы больше сосредоточились на проблемах, возникающих в Google Search, который остается жизненной силой компании. Чтобы оставаться актуальной на фоне популярности чат-ботов вроде ChatGPT, Google интегрировала больше ИИ в поисковую систему, включая специальную вкладку под названием AI Mode. Но растущая популярность этой функции негативно сказалась на прибыльности Google Search. Филлип Шинцлер, директор по коммерческому развитию, признал в среду, что фирма наблюдает «снижение монетизации» запросов с использованием AI Mode, что привело к дальнейшему падению акций. Шинцлер заявил, что компания работает над привлечением большего количества рекламы в AI Mode и оптимистично оценивает траекторию продукта.

В этом году Google испытывает трудности в гонке ИИ против стартапов Anthropic и OpenAI. Аналитик Bloomberg Intelligence Мандип Сингх считает, что если компания сможет восстановить позиции в разработке моделей ИИ, она, вероятно, возобновит предоставление доходов, которых ожидали инвесторы. Сингх отметил: «При всех этих переходах иногда мы слишком фокусируемся на бизнесе-доноре. Учитывая расширение маржи в облачном бизнесе, я считаю, что сочетание облачного бизнеса и поиска, когда они достигнут передовой, вернет их прибыльность к прежнему уровню».

Джин Манстер, управляющий партнер Deepwater Asset Management, прокомментировал снижение монетизации AI Mode в Google, отметив, что запуск новых форматов рекламы часто происходит с низкой маржой, которая со временем постепенно возрастает. Более сложная задача для фирмы заключается в создании агентов, способных совершать покупки от имени пользователей и получать комиссию с этих транзакций — бизнес-модель, которую многие в Кремниевой долине считают достижимой после успеха личного помощника Muse от Meta. Манстер заключил: «Старый способ работы заключался в использовании синих ссылок или дисплейной рекламы для влияния на поведение потребителей. Новый способ — как повлиять на бота».