Экономика нейросетей: монополия NVIDIA, финансовый пузырь ИИ и геополитические риски

В широком смысле на YouTube, в отдельных статьях и по телевизору про нейросети (с точки зрения проблем, которые они несут) говорят следующее:

— Они заменят некоторые профессии.

— Они создают качественные фейки и используются мошенниками.

— Люди деградируют, используя нейросети, и т. д.

И рисовали нам примерно такие картинки:

Вектор обсуждения проблем понятен, и тут мне нечего обсуждать (думаю, вы и так в контексте и порой крутите эти мысли).

Ещё менее масштабно (по крайне мере сейчас) говорят про «пузырь ИИ» и пророчат ему скорейшее схлопывание, ссылаясь при этом на перегретость рынка и низкую или отсутствующую маржу у компаний, разрабатывающих ИИ.

В целом их аргументы понятны. Например, можно сравнить оценочную стоимость OpenAI (владелец Chat GPT и Sora) по новостям и слухам, она составляет около 500 млрд $. Компания имеет около 4 млрд выручки за первое полугодие 2025 года, имея при этом чистый убыток в 2,5 млрд $. И такое можно сказать про все большие компании этой сферы, например, про аналогичную xAI (владелец Grok).

Перейдём к действительно важному.

Нейросети практически всегда не запускаются на вашем ПК (если это не локальная версия, что встречается нечасто на общем фоне). Основная часть вычислений происходит на мощных серверах, а мы как пользователи получаем только результаты генерации.

Серверы не сильно отличаются от персональных компьютеров с той лишь поправкой, что они носят промышленный характер: они большие, мощные и потребляют много электроэнергии.

Основные компоненты таких серверов — это процессоры.

CPU (центральный процессор) — управляет всем устройством («мозг» устройства, если говорить очень грубо). У него много задач, но основная — это осуществление общих вычислений, необходимых для того, чтобы программы просто запускались и могли выполнять свои функции.

GPU (графический процессор) — отдельный элемент устройства, отвечающий за обработку графики, а также необходимый для параллельных вычислений. Его главная задача — выполнение множества параллельных операций для решения одной крупной задачи, например генерации изображений.

Также здесь задействованы оперативная и постоянная память, системы питания и охлаждения (серверы потребляют много электричества и очень сильно греются).

Итак, ключевую роль в работе нейросетей выполняет графический процессор.

Крупных производителей видеокарт не так много. Ключевую роль здесь играет NVIDIA (их также производит другой гигант — AMD, но, как говорят, лучше себя показывают именно NVIDIA)

В итоге мы имеем отраслевой стандарт в виде чипов NVIDIA, чья доля составляет около 90% (де-факто это монополия, несмотря на конкуренцию со стороны AMD, Google и Apple).

Но NVIDIA — лишь обладатель и разработчик технологии. У неё нет заводов по производству чипов и нет дочерних компаний, которые их производят. Она просто заказывает контрактное производство по своим чертежам у TSMC (тайваньский производитель полупроводников), и по названию понятно, где она находится (это пригодится далее).

Если коротко, то она производит чипы с 3-нанометровыми транзисторами (штука, которая в 20 тыс. раз меньше толщины человеческого волоса), и у неё есть только один конкурент — Samsung.

Здесь понадобится упомянуть ещё одну компанию — производителя оборудования для создания таких чипов: ASML. Она расположена в Нидерландах, и у неё нет конкурентов — это монополист.

Отчёта за весь 2025 год ещё не было, но на основе данных за I–III кварталы 2025 года можно сказать следующее:

— Капитализация: около 4,5 трлн $.

— Выручка: 147,8 млрд $.

— Свободный денежный поток: 34,3 млрд $ (за вычетом выплаченных дивидендов и выкупа акций).

— Чистая задолженность: 49.8 млрд

При этом только продажа чипов для дата-центров принесла 131,4 млрд $ выручки за 9 месяцев 2025 года.

За всю историю существования компании можно выделить, грубо говоря, два значимых этапа в жизни:

1. Бум криптовалют (из-за которого видеокарты, используемые для майнинга, подорожали в несколько раз). Этот этап длился примерно с середины 2016 по середину 2018 года. Стоимость компании выросла в 6 раз — до 170 млрд $.

2. Бум ИИ (как упомянуто выше, ключевую роль здесь играют чипы NVIDIA). Он начался примерно с запуска ChatGPT в конце 2022 года и продолжается до сих пор. Стоимость компании выросла в 14 раз — примерно до 4,5 трлн $.

Все нейросети в основе своей держатся на серверных мощностях, которые обеспечены чипами NVIDIA. Что происходит с самой NVIDIA и откуда появился этот бешеный рост? Я нашёл одну любопытную инфографику о том, что происходит с индустрией (по крайней мере, в публичном поле).

Признаюсь, это легло в основу этого текста, просто к нему нужно было сделать подводку, чтобы всё выглядело структурно и логично.

Поначалу тут ничего не понятно, но надо только начать откуда-нибудь смотреть и понять, откуда деньги уходят, куда приходят и где оседают.

Итак, в центре — NVIDIA, и почти все компании из инфографики закупают у неё чипы (фиолетовые стрелочки). NVIDIA инвестирует почти во все эти компании (зелёные и голубые стрелочки). И получается, что часть денег, которые получает NVIDIA, уходит обратно в те же компании, что платят ей, в формате покупки чипов (ближайшая аналогия — это кэшбэк, только здесь он выплачивается вперёд). За это компании-разработчики ИИ обязуются приобрести чипы NVIDIA. Как правило, в них инвестирует множество компаний и фондов в рамках раундов привлечения капитала (инвестиционного и долгового). Но в последний год почти весь привлечённый капитал уходит на покупку чипов для серверов. И всё это благоприятно сказывается на капитализации как стартапов, так и гигантов индустрии.

Как это выглядит на примере сделок между NVIDIA и небольшими стартапами? В качестве такого примера возьму xAI (Grok):

«В последнем раунде привлечено около 20 млрд $, из них: — 7,5 млрд $ — доля в компании xAI (из них 2 млрд $ — от NVIDIA); — 12,5 млрд $ — долговые обязательства (в залоге — чипы NVIDIA).

По слухам (это именно слухи, потому что ссылаются на «источника, знакомого с ситуацией»), компанию оценивают в 230 млрд $. Суммарно на чипы потрачено 3-4 млрд (ещё в 2024 году) и планируют потратить 18 млрд (ради этого в основном и нужен был последний раунд). Кстати, 18 млрд $, возможно, уже выплачены NVIDIA, так как раунд привлечения средств был нужен для закупки чипов для нового суперкомпьютера Colossus 2 (запущен 17 января 2026)».

Если говорить про большую сделку между NVIDIA и OpenAI, то тут пока туманно. Если коротко, то в сентябре 2025 было объявлено о планах инвестировать до 100 млрд в OpenAI (снова большая часть пойдёт на чипы, кажется, уже понятно, к чему я клоню). При этом OpenAI уже набрал обязательств на 1.4 трл, значимая часть которых (подсчитать почти невозможно, опираясь на публичную информацию) приходится на ближайшие несколько лет.

Но я не думаю, что это главная проблема хайпа вокруг ИИ. В этом разделе для нас важно то, что все компании, которые создают ИИ, убыточны. Они не имеют чистой прибыли и живут за счёт инвестиций (не только от NVIDIA — это лишь небольшая часть в общем круге) и долгов (почти всегда взятых под залог чипов NVIDIA). А поскольку по большей части ИИ ориентирован на массового потребителя, то, вероятно, он и оплатит мягкую посадку перегретого ИИ через рост стоимости подписки (он точно будет, и в разы выше инфляции, даже долларовой).

Об этом, кстати, говорит Сэм Альтман (глава OpenAI):

«OpenAI теряет деньги на подписке ChatGPT Pro стоимостью 200 долларов в месяц из-за более высокого, чем ожидалось, уровня использования», — а также: «Сообщается, что OpenAI рассматривает возможность повышения цен на подписку».

Нужно ли что-то говорить про остальные нейросети? Я думаю, вопрос риторический.

Получается, что почти весь рост ИИ как сферы (по объёму долгов и инвестиций) в первую очередь основан на том, что для развития технологии они вынуждены закупать чипы у NVIDIA на значимую часть (а скорее всего, более половины) средств, привлечённых в рамках очередного раунда привлечения капитала. И во вторую очередь — на том, что это передовые технологии (пусть и с отсутствующей чистой прибылью у разработчика ИИ).

Когда речь идёт о влиянии ИИ на весь мир, мы не сможем обойти стороной геополитику. Сверхдержавы (это важно: я намеренно отделяю их от обычных стран) прикладывают большие усилия, чтобы установить или удержать своё влияние на другие страны и сверхдержавы. Ключевыми в контексте ИИ здесь являются США, Китай и ЕС как три самые сильные экономики мира. Политика — это большая и сложная тема, которую лучше разбирать отдельно и в рамках этой статьи мы лишь касаемся ее наиболее явных пересечений с индустрией ИИ, чтобы понять потенциальные риски

Вспомним про главного для NVIDIA (и почти всего рынка ИИ) производителя чипов — TSMC на острове Тайвань. Я сейчас не буду описывать хронологию конфликта между США и Китаем вокруг этого острова, потому что конфликт длится ещё с середины прошлого века (если интересны новости по Тайваню, можно почитать тут, но не забудьте сделать скидку на то, что это проамериканский ресурс).

Какие возможны сценарии:

1. Околонулевая вероятность (Прямое столкновение). При этом утверждать, что конфликт обязательно перерастёт в боевую фазу, будет глупо (Китай обладает ядерным оружием; Тайвань очень проамериканский и стратегически важен для США). Плюс опыт боевых действий России и Украины показывает, что лёгкой прогулки тут не будет (даже учитывая разницу в военной и экономической мощи). Это ещё не говоря о том что Китай и США имеют самое большое экономическое проникновение друг в друга (с точки зрения экспорта и импорта) в мире.

2. Оптимистичный сценарий (вероятность чуть выше, чем в первом варианте). Статус-кво: Тайвань не объявляет себя независимым (юридически), США не поддерживают независимость Тайваня (юридически), Китай не стремится к воссоединению (снова юридически).

3. Реалистичный, но негативный сценарий. Эскалация конфликта через тарифы, эмбарго на редкоземельные металлы (ключевые для высокотехнологичного производства, Китай контролирует значительную часть мирового рынка редкоземельных металлов, что дает ему мощный рычаг воздействия) и санкции. Всё это может быть как угодно представлено, но главная суть — это попытка пошатнуть экономику конкурента и вынудить его на приемлемые для себя условия.

Не собираюсь гадать, кто тут победит, а кто проиграет, поскольку может произойти что угодно и баланс сил может сместиться в любую сторону. У каждой заинтересованной стороны есть свои болевые точки, но это отдельная тема.

Противостояние требует больших денег. Точно можно сказать, что эмиссия денег во всех валютах будет расти и как следствие будет рост инфляции. За геополитические амбиции каждого государства (или союза, если речь про Европу) будут платить граждане этих государств. Прежде всего инфляцией, а также тарифами и ограничениями прав и свобод.

1. Реалистичный сценарий. Объём инвестиций скорее всего будет ниже уровня 2025 года. В контексте ИИ при реалистичном сценарии мы увидим рост стоимости подписок, ухудшение скорости и/или качества генераций. Компании будут вынуждены сокращать расходы и наращивать доходы, поэтому не нужно питать иллюзий, что нейросети будут становиться только лучше и дешевле.

2. Оптимистичный и маловероятный сценарий. Инвестиции в ИИ сохранятся на уровне 2025 года или незначительно снизятся Для потребителя цены останутся примерно на текущих уровнях. Такое возможно лишь в случае реализации оптимистичного сценария в геополитике.

3. Околонулевые шансы на глобальную рецессию. Если этот сценарий всё же реализуется (в нашем мире может произойти что угодно), прогнозы о схлопывании «пузыря ИИ» окажутся верными. Однако лучше от этого никому не станет: по своей сути это будет кризис, сопоставимый с событиями 2008 года.

Телеграм канал про аналитику