Привет! С вами Марина Ермак, старший аналитик Futureproof. Каждый раз, когда вы открываете ChatGPT, где-то в мире жужжит дата-центр, построенный на кредитные деньги. Вокруг этой инфраструктуры уже сложилась сложная финансовая конструкция — и в последние месяцы всё чаще звучит вопрос: а не надуваем ли мы новый пузырь?
Давайте аккуратно разберёмся, что происходит с рынком, почему аналитики спорят о пузыре вокруг AI-инфраструктуры, и главное — что это может означать для бизнеса, в том числе в России. И в конце рассмотрим три возможных сценария развития событий и no-regret-moves.
Почему вообще говорят про пузырь AI
Если смотреть на макро-данные и свежие оценки аналитиков, инвестиционный импульс от AI-инфраструктуры уже стал заметен на уровне экономики США, а не только на уровне отдельных компаний. S&P Global, например, оценивал, что вклад «дата-центрового» блока мог объяснять значимую долю роста общей суммы расходов частного сектора в Q1 2025 и добавить порядка 0,5 п.п. к росту ВВП в Q2 2025 относительно тренда прошлых лет. Отдельный маркер масштаба — BEA (Бюро экономического анализа США) начала отдел��но выделять дата-центры в составе инвестиций в структуры. Если ожидания по AI-выручке окажутся завышены, «пузырь» будет не только на фондовом рынке — он ударит по инвестиционному циклу.
Важно, что разговор о перегреве всё чаще идёт не только про акции “великолепной семёрки”, но и про то, как финансируется физическая часть AI-гонки. Банк Англии в своём обзоре финансовой стабильности прямо указывал на рост рисков, связанных с завышенными оценками в AI-секторе и усилением связей между AI-историей и рынками кредитования/частного кредита. А Reuters в конце 2025 подробно показывал, как именно долг (включая private credit и даже секьюритизацию рент дата-центров) становится всё более важным топливом для этого цикла.
Источники
https://www.businessinsider.com/ai‑spending‑capex‑tech‑tariffs‑gdp‑growth‑data‑centers-2025-10
https://www.bea.gov/information‑updates‑national‑regional‑economic‑accounts
https://www.ianwelsh.net/ai-bubble-burry-altman-friar-huang-karp/
https://www.reuters.com/business/finance/five-debt-hotspots-ai-data-centre-boom-2025-11-05/
Схематично конструкция выглядит так. Есть клуб крупных международных игроков с базой в США:
Nvidia делает чипы для ИИ.
OpenAI — один из самых известных AI-стартапов, который эти чипы потребляет.
Microsoft, Oracle и другие облачные провайдеры и фонды кредитуют AI-компании и параллельно сами закупают мощности у Nvidia.
Приблизительный механизм:
Nvidia даёт OpenAI около $10 млрд — условно как инвестицию/финансирование под будущее развитие.
OpenAI тратит эти же $10 млрд на закупку чипов Nvidia — напрямую или через облака Microsoft/Oracle/CoreWeave, но «сердце» инфраструктуры остаётся тем же.
Nvidia отражает эти $10 млрд как «выручку от продаж». Для внешнего инвестора это выглядит как мощный рыночный спрос.
Это работает как связка инвестиций, долей и обязательств по закупке вычислений, которые затем превращаются в CAPEX-заказы по всей цепочке. Хороший пример — обновлённые условия Microsoft–OpenAI: по опубликованным деталям сделки Microsoft сохраняет крупную долю, продолжает получать долю выручки, а OpenAI обязалась закупить у Microsoft Azure-вычислений на сумму порядка $250 млрд.
Параллельно гонка инфраструктуры продолжает раздувать планку ожиданий: OpenAI и партнёры развивают Stargate (в публичных материалах фигурирует масштаб до $500 млрд), а Nvidia подписывала письмо о намерениях инвестировать в OpenAI до $100 млрд по мере ввода 10 ГВт мощностей под её системы.
Дальше включается хорошо знакомая логика: выру��ка растёт, акции растут, капитализация увеличивается → привлекать новый капитал легче → появляется ещё больше денег на новые дата-центры и «раунды развития».
На этом фоне OpenAI оценивают примерно в $500 млрд при выручке около $12 млрд. То есть оценка компании в десятки раз выше годовой выручки — это не обязательно плохо, но явно повод смотреть внимательнее на ожидания.
Одновременно рынок реальных AI-приложений пока меньше рынка чипов. Продажи железа растут быстрее, чем тот бизнес, который должен его окупать. В классической логике пузырей это тревожный сигнал: инфраструктура обгоняет реальный спрос.
Отдельная проблема — реальное внедрение ИИ в процессы. Для многих компаний это д��лгий, дорогой и не всегда благодарный путь, особенно если нет чёткой постановки задач. Уже появляются работы, где эффект от использования ИИ неоднозначен: например, есть исследование о том, что разработчики в некоторых командах не ускорились, а местами даже замедлились из-за интеграции новых инструментов
Важно: всё это не значит, что AI «плохой» или «обречён». Скорее, мы видим знакомый паттерн — ожидания и объём вложений растут быстрее, чем реально измеримый экономический эффект.
И свежие новости эту картину скорее подтверждают, чем опровергают: в январе 2026 xAI объявила о раунде на $20 млрд — деньги идут прежде всего на модели и вычислительную инфраструктуру. Почти одновременно Alphabet на фоне “AI-перезапуска” и новостей вокруг Gemini на короткое время доходила до капитализации $4 трлн.
Источники
Немного истории — зачем нам вообще примеры прошлых пузырей
В 21 веке мы уже проходили через несколько похожих сюжетов.
Доткомы
В конце 1990-х интернет казался ответом на все вопросы. Любой сайт и любая точка доступа в сеть воспринимались как будущий золотой рудник. Инфраструктуру строили с большим запасом, а акции росли в основном на ожиданиях, а не на стабильной прибыли.
Кризис начался, когда выяснилось, что:
реальный спрос на услуги растёт медленнее, чем инфраструктура;
часть компаний не в состоянии обслуживать долги.
Технология при этом никуда не делась — пострадали завышенные ожидания и финансовые конструкции вокруг неё. Интернет по-прежнему с нами.
Ипотечный кризис
В 2000-х новой «вечной ценностью» стала недвижимость. Банки выдавали ипотеку очень широкому кругу заёмщиков, уверенные, что «цены на жильё всё равно растут». Кредиты упаковывали в сложные ценные бумаги и раскладывали по миру.
Кризис начался, когда одновременно:
заёмщики массово перестали обслуживать кредиты;
рост цен на жильё остановился.
Сама ипотека при этом не исчезла — изменилась регулировка, аппетит к риску и подход к оценке активов.
Зачем это важно бизнесу сегодня? Потому что паттерн похож:
есть новая технология, в потенциал которой многие искренне верят;
есть стремительный рост инфраструктуры, который опережает реальный, оцифровываемый спрос;
есть круг компаний, которые кредитуют своих же клиентов, чтобы поддерживать продажи.
Сейчас роль «инфраструктуры будущего» играют GPU и дата-центры, а роль сложных финансовых конструкций — инвестиции, залоговые схемы и SPV вокруг AI-активов.
Где здесь Россия и обычный бизнес
На первый взгляд всё это похоже на «дальний Запад»: крупные американские корпорации, их взаимные инвестиции, пенсионные фонды США и индексы типа S&P 500. Но через глобальную инфраструктуру и финансовые инструменты эта история уже затрагивает и российские компании, и частных инвесторов.
Несколько практических точек:
Любой бизнес, который завязан на западные облака и крупные AI-провайдеры, уже сидит на этой инфраструктуре. Если модели дорожают или меняются условия лицензий, это напрямую попадает в P&L.
Для IT и продуктовых команд, которые строят сервисы поверх внешних LLM, ключевой риск — не «исчезновение» технологии, а резкая смена цен и доступности ресурсов.
Кто держит риск: не только корпорации, но и домохозяйства
В Nvidia, Microsoft, Meta (запрещенная на территории РФ организация) и Google инвестируют крупнейшие пенсионные фонды США. Аналогичная логика была и в ипотечный кризис: казалось, что ставка на ипотеку — гарантированно надёжна.
Фактически для любого владельца S&P-ETF ставка на AI-пузырь уже сделана автоматически: домохозяйства могут не покупать акции Nvidia напрямую, но их пенсии и долгосрочные накопления завязаны на динамику нескольких ключевых компаний. BIS в январе 2026 отдельно подчеркнул сдвиг: текущий AI-инвестцикл в большей степени опирается на долг, чем многие прошлые технологические волны; а Банк Англии параллельно фиксирует, что именно AI-фокусированные технологические оценки выглядят растянутыми. В такой конструкции просадка может передаваться шире — через кредитные портфели и небанковские структуры.
Отдельная, мало обсуждаемая деталь — энергия. Вслед за OpenAI другой AI-стартап Anthropic объя��ил о планах инвестировать $50 млрд в дата-центры в США совместно с Fluidstack / Microsoft & AWS-экосистемой. Meta 12 января 2026 запустила инициативу “Meta Compute” и прямо говорит о планах строить десятки гигаватт в этом десятилетии и сотни гигаватт со временем.
Даже если все эти дата-центры построят, вопрос «кто и по какой цене будет обеспечивать энергией кластеры такого масштаба» остаётся открытым. В какой-то момент именно энергетика может стать триггером для пересмотра оценок AI-инфраструктуры.
Источники
Три сценария, если AI действительно окажется пузырём
Сейчас можно аккуратно выделить три базовых ветки развития событий. Это не прогноз, а удобный способ обсуждать риски и готовность к ним.
Сценарий «сдутый пузырь»
Что происходит на глобальном уровне:
компании постепенно сокращают капитальные затраты на дата-центры;
часть проектов замораживается или переупаковывается (тут уже есть сигналы: Microsoft откатывала назад часть планов по аренде/сделкам на мощности дата-центров в США и Европе);
остаётся несколько глобальных игроков, которые контролируют основную инфраструктуру;
SPV и компании с «GPU-залоговым» долгом частично реструктурируют обязательства, часть структур закрывается, но без системного кризиса.
Что это может означать для бизнеса и инвесторов:
Цены на AI-сервисы перестают субсидироваться ростом рынка и становятся ближе к «нормальной» себестоимости.
Доступ к самым мощным моделям сохраняется, но премиальные возможности уходят в верхний ценовой сегмент.
Для продуктов, где AI уже вшит в ядро, становится важна реальная отдача — сокращаются эксперименты «ради хайпа».
Исходя из этого мы в Futureproof советуем клиентам:
считать юнит-экономику AI-функций в сценарии более дорогих моделей и меньшего числа грантов/кредитов;
минимизировать vendor lock-in: архитектура, при которой вы можете сменить AI-провайдера без переделки всего продукта;
в России и СНГ — заранее понимать, какие процессы можно перевести на локальные модели, если доступ к отдельным международным сервисам окажется ограничен или сильно подорожает.
Сценарий «цепочка дефолтов»
В более жёсткой версии к снижению ожиданий добавляется энергетический кризис. Возможная логика:
растут цены на энергию → растёт себестоимость вычислений;
часть игроков с большими залогами под GPU перестаёт обслуживать долги;
резко падают котировки компаний из AI-клуба → проседают индексы S&P 500 и портфели домохозяйств → усиливается давление на финансовый сектор.
Для рынка это может быть не «конец света», а цепочка локальных кризисов, но для конкретных компаний всё будет довольно приземлённо: кассовые разрывы, пересмотр инвестпрограмм, пауза в проектах.
В этом сценарии одними из первых страдают стартапы и малый/средний бизнес, которые:
привязались к одной модели или одному поставщику;
не закладывали в расчёты вариант резкого роста стоимости токена и инфраструктуры;
не успели встроить AI в операционные процессы так, чтобы его вклад был измерим и защищаем при оптимизации бюджета.
Исходя из этого мы в Futureproof советуем:
иметь «план Б» — представление, как выглядит ваш продукт без AI-функций или с их серьёзным упрощением;
в стратегиях на 3–5 лет моделировать не только рост эффективности от AI, но и шоковый рост цены на вычисления;
при работе в России трезво оценивать валютный риск: резкий рост стоимости зарубежных облаков автоматически усиливается колебаниями курсов.
Сценарий «государственный bailout AI-индустрии»
Есть и третий, политически более чувствительный вариант. Если доля AI-гигантов в рынках капитала и пенсионных портфелях станет слишком велика, у США может возникнуть мотивация поддерживать инфраструктуру:
через субсидии и налоговые льготы;
через госзаказы на AI-инфраструктуру;
через регуляторные послабления и программы поддержки «слишком больших, чтобы упасть» (too big to fail).
В этом случае часть рисков переезжает в плоскость налогов и регулирования. Это особенно важно для международных компаний и тех, кто строит бизнес поверх американских провайдеров.
Пример того, как “поддержка инфраструктуры” может выглядеть на практике, уже есть: я уже упоминала, что OpenAI в январе 2025 объявили Stargate как проект, который “намерен инвестировать” $500 млрд за четыре года в AI-инфраструктуру в США (с намерением начать с $100 млрд сразу), а дальше регулярно публиковала апдейты по расширению площадок. И уже 9 января 2026 Reuters писал о вложениях OpenAI и SoftBank в энергетическую/дата-центровую инфраструктуру Stargate через инвестиции в SB Energy — то есть “bailout” в реальности может идти через связку вычислений + энергия + крупные партнёры, а не через прямое спасение одной компании.
Для российского и регионального бизнеса это может означать:
усиление регуляторных требований к работе с данными, алгоритмами и прозрачностью моделей;
необходимость синхронизировать свою AI-стратегию с возможными санкционными и регуляторными рамками.
Исходя из этого мы в Futureproof советуем:
следить не только за новостями продуктов, но и за регуляторной повесткой вокруг AI;
встраивать в стратегию сценарий, при котором ключевые AI-активы фактически оказываются под контролем государства другой юрисдикции;
учитывать возможные «перетечки» технологий и капитала между США, Европой и Азией при выборе, на чьей инфраструктуре вы строите долгосрочные продукты.
А как же Китай и «альтернативный» AI-центр?
Отдельный сюжет — Китай. Важно, что Китай практически не участвует в описанных выше AI-финансовых конструкциях США.
У того же DeepSeek нет проблемы с инвестициями «в пустоту» в американском стиле, но есть ограничения, связанные с санкциями. США обсуждают дополнительные меры, чтобы ограничить доступ DeepSeek к американским технологиям.
Если американский AI-пузырь лопнет или серьёзно сдуется, DeepSeek становится одним из кандидатов на ведущую GPT-модель в мире. При этом надо учитывать, что компания тесно связана с китайским государством, например, в СМИ писали о сдаче паспортов разработчиками в первые недели после успеха DeepSeek R1
Есть и вопросы к цензурированию и модерации ответов.
Для бизнеса это означает не столько «выбор лучшей модели», сколько стратегическое решение: где вы готовы держать критически важный слой своей инфраструктуры — в американской, европейской или китайской экосистеме, и какие компромиссы по данным и регулированию вы готовы принять.
Что будет после пузыря и что можно сделать на практике
Первое и, наверное, самое важное — пузырь не отменяет достижения AI-индустрии. После кризиса доткомов интернет не исчез. После ипотечного кризиса не исчезла ипотека.
С высокой вероятностью что-то похожее произойдёт и здесь:
AI перестанет быть «магической палочкой» и будет восприниматься как ещё один слой инфраструктуры — как интернет или облачные хранилища;
часть завышенных ожиданий уйдёт, а вместе с ними — и проекты «ради слайдов»;
останутся те внедрения, которые дают понятный, измеримый эффект для процессов и клиентов.
С моей точки зрения, ключевой практический вывод для компаний в России и за её пределами такой:
строить AI-стратегию лучше не вокруг цен текущего пузыря и не вокруг хайпа, а вокруг реальных задач бизнеса;
в долгосрочных планах важно держать в голове все три сценария — от мягкого «сдувания» до цепочки дефолтов — и заранее понимать, какие решения вы будете пересматривать в каждом из них;
инвесторам — частным и институциональным — важно смотреть не только на рост котировок, но и на структуру рисков: какую долю портфеля уже занимают компании из AI-клуба и что с этим будет в каждом сценарии.
если вы работаете с европейским рынком, добавляется ещё один слой риска — регуляторный. Еврокомиссия фиксирует поэтапное применение EU AI Act: запреты и AI-literacy начали применяться с 2 февраля 2025, правила для general-purpose AI — с 2 августа 2025, а “полная применимость” для большинства требований — с 2 августа 2026 (с отдельными исключениями/более длинными переходными периодами для части high-risk систем). Для бизнеса это означает, что vendor lock-in и комплаенс начинают идти в одной связке: важно заранее понимать, на каких моделях/провайдерах вы строите, и как вы докажете соответствие требованиям.
И, наконец, вопросы ко всем, кто осилил и дочитал статью:
Насколько сильно вы уже завязаны на внешние AI-сервисы в ключевых процессах (не только в экспериментах)?
Какой из трёх сценариев кажется вам наиболее реалистичным сегодня и почему?
Что для вас главный риск: стоимость токенов, зависимость от конкретного провайдера, регуляторика или что-то ещё?
Какие решения в вашей компании вы бы точно не хотели строить поверх потенциального пузыря?
Напишите в комментариях, как вы это видите)
Ермак Марина
Старший аналитик, Futureproof
