Кто сегодня зарабатывает на буме ИИ

Пока рынок спорит, какая модель ИИ умнее, деньги уходят в куда более прозаичные места: серверные стойки, линии электропередачи и системы охлаждения. Самые известные продукты искусственного интеллекта пока не стали его самым прибыльным бизнесом. Основной денежный поток забирают компании, без которых эти продукты просто не запустятся, говорится в отчете Freedom Finance Global.

NVIDIA в 2026 финансовом году отчиталась о рекордной выручке в 215,9 миллиарда долларов США, что на 65% больше, чем годом ранее, при этом выручка дата-центров достигла 193,7 миллиарда долларов США. В первом квартале 2026 года выручка компании составила 81,6 миллиарда долларов США, увеличившись на 85% в годовом исчислении. Высокая маржа NVIDIA держится не на одном дефиците: ускорители работают вместе с сетевым оборудованием, библиотеками и CUDA. Сменить поставщика можно, но это потребует переделать часть программной среды и заново настроить рабочие нагрузки.

TSMC зарабатывает спокойнее и почти не участвует в споре об архитектурах. Крупнейший в мире контрактный производитель чипов, по прогнозам, получит более 40 миллиардов долларов США от AI-чипов в 2026 году. Компания производит чипы и для NVIDIA, и для компаний, которые пытаются заменить ее собственными разработками. Если рынок уйдет от универсальных ускорителей к заказным, значительная часть производства все равно останется на ее фабриках.

Broadcom уже получает заказы от облачных компаний, которым нужна альтернатива универсальным ускорителям. Во втором квартале 2026 года выручка компании от AI-полупроводников составила 10,8 миллиарда долларов США, увеличившись на 143% в годовом исчислении. По прогнозам Goldman Sachs, годовая выручка Broadcom от AI в 2026 году может достичь 57 миллиардов долларов США.

Вслед за ускорителями подорожали соседние компоненты. Выручка Micron от HBM, высокоемких DIMM и серверной LP DRAM достигла 10 миллиардов долларов США в 2025 финансовом году, увеличившись более чем в пять раз. Современные модели постоянно перегоняют огромные объемы данных между памятью и процессором. Без быстрой памяти дорогой ускоритель будет простаивать, поэтому экономить на ней не получается.

Дальше идет менее заметная часть рынка. Arista продает сети, Vertiv строит системы питания и охлаждения, Eaton поставляет электротехническое оборудование. GE Vernova в первом квартале 2026 года получила 2,4 миллиарда долларов США заказов от дата-центров — больше, чем за весь 2025 год. В этой группе меньше громких презентаций, зато спрос напрямую связан со строительством новых площадок.

Электричество

Самым неудобным ограничением становится электричество. Международное энергетическое агентство ожидает роста потребления дата-центрами с 415 ТВт·ч в 2024 году примерно до 945 ТВт·ч в 2030 году. Электроэнергии в мире достаточно, но не всегда там, где собираются строить новый дата-центр. В перегруженном регионе готовое подключение к сети уже ценится почти так же, как удачный участок земли.

Электрическая инфраструктура стареет медленнее серверов. Ускоритель через несколько лет уступит новому поколению, а подстанция, линия передачи и система охлаждения смогут обслуживать несколько поколений машин. Для поставщиков такого оборудования это удобная позиция. Им не нужно угадывать, чья модель победит. Достаточно, чтобы общий объем вычислений продолжал расти.

Облачные компании

Облачные компании стоят по другую сторону этих заказов. Они тоже продают ИИ и быстро наращивают выручку. Годовой темп выручки ИИ-бизнеса Microsoft в третьем квартале 2026 года превысил 37 миллиардов долларов США, увеличившись на 123% в годовом исчислении. Amazon сообщила, что годовой темп бизнеса собственных чипов, включая Graviton, Trainium и Nitro, превысил 25 миллиардов долларов США. Продажи продуктов Google Cloud, связанных с генеративными моделями, в одном из последних отчетных кварталов выросли почти на 800%. Но облачная выручка растет вместе с расходами на ее создание.

Экономику облаков решит загрузка. Дата-центр с очередью клиентов может приносить хорошую отдачу даже при больших первоначальных затратах. Пустующие ускорители быстро превращаются в дорогой металл, который продолжает амортизироваться и потреблять капитал. Облачным компаниям приходится строить заранее, поскольку подключение и монтаж занимают годы. В результате они одновременно боятся нехватки мощностей и риска построить слишком много.

Amazon, Google и Microsoft пытаются снизить расходы с помощью собственных процессоров. При их масштабе это имеет смысл. Но вместе с независимостью они получают расходы на проектирование, программную поддержку и недозагруженные мощности. Заказной чип хорошо работает на огромном потоке похожих задач. Для небольшого клиента универсальный ускоритель часто остается удобнее и дешевле.

Разработчики моделей

Разработчики моделей находятся в еще более сложном положении. Выручка OpenAI и Anthropic растет, но растут и счета за обучение, исследователей и обслуживание пользователей. Бесплатная аудитория помогает быстро распространять продукт, хотя каждый ее запрос требует вычислений. Большая база пользователей здесь может одновременно быть преимуществом и источником расходов.

Ценовую дисциплину удерживать трудно. Новая модель быстро становится ориентиром для конкурентов, а открытые разработки сокращают разрыв в качестве. Корпоративный клиент может перенести часть задач на более дешевую модель и оставить дорогой только сложные запросы. Разработчикам приходится регулярно улучшать продукт, чтобы оправдать цену, хотя каждое новое поколение требует очередного раунда вычислений и исследований.

Удешевление одного запроса не всегда спасает экономику. Как только модель становится доступнее, люди начинают использовать длинный контекст, рассуждение и агентные сценарии. Одна задача распадается на серию обращений к модели. Цена отдельного вычисления снижается, но вычислений становится больше. Итоговый счет может продолжать расти.

Прикладное ПО

Первые крупные суммы уже появились в прикладном программном обеспечении. Accenture получила 2,7 миллиарда долларов США выручки от генеративного и агентного ИИ за 2025 финансовый год. Новые заказы достигли 5,9 миллиарда долларов США. Palantir удвоила американскую коммерческую выручку, а повторяющаяся выручка Salesforce Agentforce превысила 1 миллиард долларов США.

Однако сравнивать эти показатели напрямую трудно. Один корпоративный проект приносит выручку облаку, поставщику программы и консультанту по внедрению. Каждый может назвать ее связанной с ИИ. Для акционера важнее другое: стал ли продукт дороже, пришел ли новый клиент, снизились ли расходы на обслуживание. Без этого ИИ помогает удержать существующую подписку, но не обязательно создает новый источник прибыли.

У покупателя редко появляется отдельный безразмерный бюджет на ИИ. Расходы обычно забирают деньги у других программ, консалтинга или найма. Поставщик может показать быстрый рост ИИ-продаж, а весь его контракт с клиентом почти не изменится. Поэтому рынок постепенно будет отличать компании, которые просто переименовали часть существующей выручки, от тех, кто действительно смог поднять цену или расширить объем работы.

Где реальная ценность

Самые убедительные проекты дают результат, который виден в деньгах. Банк теряет меньше на мошенничестве. Завод реже останавливает оборудование. Оператор быстрее закрывает обращение. Здесь ценность создает не сама модель, а ее место в рабочем процессе. Поэтому часть прибыли может достаться владельцу данных и отношений с клиентом, а не разработчику универсального помощника.

Лабораторные показатели производительности уже выглядят сильно. Stanford AI Index приводит прирост на 14–15% в клиентской поддержке, 26% в разработке программного обеспечения и 50% в отдельных маркетинговых задачах. На уровне всей компании картина скромнее. По оценкам McKinsey, только около 6% организаций одновременно связывали с ИИ более 5% прибыли до процентов и налогов и сообщали о значимой ценности.

Причина проста. Сэкономленные минуты еще нужно превратить в деньги. Если сотрудник выполняет прежнюю работу быстрее, но его загрузка и обязанности не меняются, компания получает удобный инструмент, а не новую прибыль. Дополнительно приходится оплачивать интеграцию, очистку данных, контроль доступа и проверку ответов. Именно на этом этапе многие эффектные пилоты теряют первоначальный блеск.

Сегодня больше всего на ИИ зарабатывают NVIDIA, TSMC и Broadcom. Следом идут поставщики памяти, сетей, питания, охлаждения и энергетического оборудования. Облака уже продают ИИ-сервисы, но пока тратят на инфраструктуру огромные суммы. Разработчики моделей обеспечили спрос всей цепочке, хотя собственную устойчивую маржу еще должны доказать. Пока все устроено просто: продавцы дефицитного оборудования получают деньги при поставке, остальные покупают возможность заработать позже.

Фото из открытых источников