Citadel: нехватка вычислительной мощности по-прежнему является основным узким местом для AI, гиперскейлеры могут стать главными победителями

Конкуренция в сфере AI стремительно дифференцируется, и ключевым фактором победы становится не столько способность моделей, сколько доступность физических вычислительных мощностей.

По последнему анализу Citadel Securities, спрос на вычислительные ресурсы стабильно опережает рост предложения, по-настоящему дефицитным активом являются не чипы, пылящиеся на складе, а уже подключённые к электросети и готовые к немедленному использованию вычислительные мощности.

Этот структурный瓶窭难но устранить в краткосрочной перспективе — подключение к электросети и этапы утверждения проекта нередко длятся годами, и даже масштабные инвестиционные программы не могут быстро ликвидировать этот разрыв. Это свидетельствует о том, что текущий денежный поток гиперскейлеров (hyperscaler) может занижать реальный потенциал прибыли их уже развернутой инфраструктуры.

Судя по рыночным сигналам, стоимость аренды вычислительной мощности, включая GPU предыдущих поколений, остаётся высокой, что свидетельствует о продолжении поглощения существующих мощностей, а дисбаланс спроса и предложения не был явно смягчён даже благодаря масштабным инвестициям в строительство. Тем временем, распространение AI-агентов (agent) наращивает масштабы потребления вычислительных ресурсов — одна человеческая команда может вызвать десятки, а то и сотни обращений к модели, вследствие чего ресурсы, требуемые для одной задачи, увеличиваются, что еще более стимулирует спрос.

Суть瓶窭计算能力: не только чипы

Аналитик Citadel Securities Ношад Шах отметил: "Вычислительная мощность" — это не только GPU, а совокупность GPU, электроэнергии, площади дата-центров, памяти, сетей, систем охлаждения и профессиональных компетенций по эксплуатации. По-настоящему редким становится "готовая к работе, уже подключённая вычислительная мощность", а не просто оборудование на складе.

Динамика форвардных кривых по вычислительным ресурсам показывает: предложение растёт, но спрос увеличивается быстрее. Из-за подключения к сетям и согласования проектов, которые измеряются годами, даже самые масштабные инвестиции не смогут быстро ликвидировать этот разрыв. Главная проблема AI сегодня — не отсутствие пользователей, а нехватка реально функционирующих вычислительных мощностей.

Стоит отметить, что значительная часть возможностей вычислительных мощностей закреплена за контрактами 2024–2025 гг., когда сила спроса ещё не была полностью осознана рынком. По мере истечения этих контрактов существующая инфраструктура получит возможность переоценки за счёт повышения коэффициента использования, а себестоимость останется почти неизменной, что позволит извлекать всё больший операционный рычаг. По мнению аналитиков, рынок склонен моментально учитывать капитальные затраты, но может недооценивать будущий потенциал роста прибыли.

Кроме того, снижение стоимости token не обязательно негативно. Более низкая стоимость делает новые сценарии использования экономически оправданными, а в совокупности с ростом потребления вычислительных ресурсов из-за AI-агентов, общий спрос на вычислительную мощность будет расти. Ключевым фактором станет эластичность спроса: если скорость роста использования превысит снижение цен, удешевление расширит рынок, а не сократит его. Реально негативный сценарий — если token подешевеют, но объёмы реального применения существенно не вырастут.

Усиление дифференциации рынка: гиперскейлеры в двойном выигрыше

Анализ Citadel Securities формирует всё более чёткую поляризацию AI-индустрии: с одной стороны работают фронтирные лаборатории типа OpenAI и Anthropic, выпускающие собственно "интеллект" как продукт, с другой — диверсифицированные гиперскейлеры вроде Google и Microsoft, которые смогут извлекать прибыль вне зависимости от того, какая модель в итоге окажется лучшей, за счёт охвата всей технологической цепочки.

В рамках этой модели фронтирные модели сосредоточатся на задачах с высокой добавленной стоимостью — планирование, рассуждение, программирование, оркестрация задач — получая премиальный доход с меньшего объёма token; тогда как более дешёвые либо открытые модели возьмут на себя высокопараллельную исполнительскую часть. Фронтирные лаборатории могут сохранять ценовую власть в сегменте сложных задач, однако гиперскейлеры и провайдеры inference-сервисов получат выгоду сразу с двух уровней — ведь любая нагрузка не может обойтись без чипов, памяти, сетей и электричества.

Суть логики — фронтирные модели планируют, дешёвые модели реализуют, а владельцы "подключённых вычислительных мощностей" извлекают выгоду с обеих сторон. Для инвесторов, на фоне сохраняющейся неопределённости в путях коммерциализации AI, очевидным бенефициаром становятся гиперскейлеры, контролирующие инфраструктуру физических вычислительных мощностей — возможно, это наиболее чёткая ставка с точки зрения соотношения риска и доходности во всей гонке.