Три года назад партнёр Sequoia Дэвид Кан одним из первых подсчитал последствия колоссальных инвестиций Кремниевой долины в AI-инфраструктуру.
В 2023 году, отталкиваясь от выручки Nvidia в $50 млрд, он вывел: индустрия должна заработать $200 млрд, чтобы окупить вложения в GPU и дата-центры.
Сегодня, после трёх лет гиперскейлинга, Кан называет новую цифру расходов на AI-инфраструктуру в 2026 году — $1,5 трлн. Для окупаемости потребуется уже $3 трлн выручки.
При этом $3 трлн — вероятно, заниженная оценка. Рост стоимости памяти и специализированных чипов для инференса продолжает увеличивать порог окупаемости.
Пока Anthropic достигла ~$60 млрд ARR, а OpenAI заработала $13–20 млрд в 2025 году. Разрыв между доходами и необходимой выручкой остаётся огромным.
Главный экономист Apollo Торстен Слок отмечает: гиперскейлеры — Google, m*, Microsoft, Amazon — ожидают резкого роста свободного денежного потока к 2028 году**.
Однако есть риски: компании всё активнее переходят на дешёвые open-weight модели, часто китайские, а цены на токены падают. Новая модель OpenAI на 54% эффективнее в задачах кодинга — это выгодно пользователям, но бьёт по «токенным фабрикам».
Слок предупреждает: если гиперскейлеры не выполнят прогнозы по денежным потокам, реакция рынка может оказаться жёсткой — вплоть до рецессии и коррекции S&P 500.