#GoldmanSees1.2TAICapex

Читателей: 76,6 тыс.|Публикаций: 81

About GoldmanSees1.2TAICapex

Goldman Sachs expects combined 2027 capital spending by Meta, Microsoft, Alphabet, Amazon and Oracle to reach about $1.2 trillion, up from roughly $800 billion in 2026, largely driven by AI infrastructure. The buildout may support demand for chips, memory, data centers, power and cloud services, but monetization remains the key test. Can AI applications generate enough revenue and cash flow to justify the rising investment?

GoldmanSees1.2TAICapex Популярные публикации

Mark
Mark
10,3 триллиона долларов. Такова оценка Brookings по инвестициям в инфраструктуру ИИ в США с 2025 по 2032 год, на которую обратил внимание @Axios. Много говорят о том, является ли ИИ пузырём. В этом докладе Brookings задаётся другим, но связанным вопросом: может ли финансирование строительства создать системный риск? Пузырь ИИ и событие системного риска — это не одно и то же. Пузырь возникает, когда инвестиции или цены активов опережают доходность. Системный риск — это когда убытки распространяются за пределы проектов с неудачными ставками и нарушают работу более широкой финансовой системы. Так что же должно произойти? В докладе указывается на концентрацию рисков среди банков, страховщиков и фондов, которые все зависят от одних и тех же арендаторов ИИ. Если спрос на ИИ ослабнет, это повлияет на загрузку, стоимость дата-центров и GPU, а также на рефинансирование одновременно, и убытки могут распространиться от проектов к кредиторам и инвесторам. Автор говорит, что пока преждевременно делать такие выводы — и я с этим согласен. Но большая часть этого финансирования находится в структурах, которые затрудняют понимание того, кто в конечном итоге несёт риск... В любом случае, мы только разогреваемся, и это не собирается замедляться в ближайшее время.
Axios
Axios
Никогда ранее не виданный захват капитала AI
zerohedge
zerohedge
Кратко: Goldman считает, что $1,42 трлн дохода в период 2028-30 годов, или $11,6 млрд на каждый ГВт — достижимо (требуется для 15% ROIC), при этом 59% уже находится в облачных заказах, а руководители утверждают, что окупаемость составляет от одного до трёх лет А вот контраргумент: цель достижима, если вычислительные ресурсы останутся дефицитными, если цены на GPU и токены не упадут, если реальный срок службы составит 5 лет, если несколько AI-лабораторий продолжат платить по счетам, и если $3 трлн внебалансового айсберга не потребуют собственной отдачи.
zerohedge
zerohedge
Goldman рассчитывает, какой доход необходим, чтобы оправдать $1,7 трлн инвестиций гипермасштаберов (и что при этом упускается)
Ryan Cummings
Ryan Cummings
Я и @econJaredB выпустили новый материал, в котором анализируем, какой доход необходим, чтобы оправдать капитальные затраты гипермасштабных компаний на AI. Мы оцениваем, что дополнительный доход от AI для гипермасштабных компаний сейчас составляет от $86 до $188,1 млрд, но им потребуется от $13,1 до $18,7 *триллионов* в течение следующего десятилетия, чтобы это окупилось.
Ansem 🐂🀄️
Ansem 🐂🀄️
На прошлой неделе я выделил Meta, и тезис начинает становиться более интересным их расходы на AI начинают проявляться в самом бизнесе, особенно в рекламе, в то время как потребительская сторона продолжает расширяться с такими продуктами, как Meta AI рынок долгое время сосредотачивался на том, у кого лучшая модель распространение, монетизация и возможность напрямую доставлять AI миллиардам пользователей имеют не меньшее значение Meta — одна из компаний, за которой я внимательно слежу здесь
Ansem 🐂🀄️
Ansem 🐂🀄️
с моей точки зрения, Meta всё ещё недостаточно обсуждается в гонке ИИ > открытые модели становятся всё более эффективными > распределение становится огромным преимуществом по мере улучшения моделей > у Meta уже миллиарды пользователей во всех её продуктах > лучший ИИ может улучшить персонализацию и таргетинг рекламы стратегия Meta в области открытого ИИ даёт ей особое положение среди других крупных лабораторий, одна из крупных AI-компаний, за которой я сейчас внимательно слежу
Leshka.eth ⛩
Leshka.eth ⛩
🚨 ИИ СТАНОВИТСЯ ДЕШЕВЛЕ С ПОРАЗИТЕЛЬНОЙ СКОРОСТЬЮ СОГЛАСНО EPOCH AI, ТОТ ЖЕ УРОВЕНЬ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ИИ СТАЛ ПРИМЕРНО В 13 РАЗ ДЕШЕВЛЕ КАЖДЫЙ ГОД С 2023 ГОДА БЫСТРЕЕ, ЧЕМ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МОЩНОСТИ, АККУМУЛЯТОРЫ ИЛИ СЕКВЕНИРОВАНИЕ ДНК НА ЭТОМ ГРАФИКЕ НО ЗАПУСК ИИ ВСЕ ЕЩЁ ТРЕБУЕТ ЧИПОВ, ЭНЕРГИИ И ЦЕНТРОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ КОМПАНИИ ТРАТЯТ МИЛЛИАРДЫ, ЧТОБЫ ПРОДАВАТЬ НЕЧТО, ЧТО СТАНОВИТСЯ ВСЕ ДЕШЕВЛЕ ЭТО НАЧИНАЕТ ВЫГЛЯДЕТЬ КАК ОЧЕНЬ ДОРОГОЕ БЛАГОТВОРИТЕЛЬНОЕ ДЕЛО
GamesBeat
GamesBeat
ЭКСКЛЮЗИВ: Subconscious решает одну из самых больших проблем, с которыми сталкиваются долгоработающие AI-агенты: стоимость вывода. @subsysdev привлекли 5,1 миллиона долларов для создания платформы вывода, разработанной специально для агентов, используя динамическое сжатие контекста и кэширование, чтобы сделать длительные рабочие нагрузки быстрее и дешевле. Компания утверждает, что её технология может снизить затраты на вывод до 80%, одновременно расширяя эффективные окна контекста более чем до 5 миллионов токенов. Для бизнеса, масштабирующего агентский AI, это может сделать более практичным запуск агентов на более длительные периоды для выполнения всё более сложных задач. @deantak поговорил с @thejackobrien, генеральным директором Subconscious, о технологии компании, её фокусе на долгоработающих агентах и экономике поддержки следующего поколения AI-приложений. «Большинство компаний по выводу строят универсальные системы для чатов, одноразовых запросов и агентов. Но агенты гораздо сложнее обслуживать качественно. Мы построили весь наш стек вокруг долгоработающих агентов, и наша основная технология основана на новаторских исследованиях MIT, что даёт нам преимущество более года», — сказал О’Брайен. Читайте полную статью на @GamesBeat: #AI #AgenticAI #Technology
Fundstrat Direct
Fundstrat Direct
Пузырь AI вот-вот лопнет?🤖 Том Ли из @fundstrat оглядывается на Cisco в 90-х для перспективы. Плюс обновленные Топ-5 и Хвост-5 идей акций Fundstrat на осень. Смотрите полный вебинар:
Bloomberg
Bloomberg
Расходы на инфраструктуру AI у пяти крупнейших американских гипермасштабируемых компаний, по прогнозам стратегов Goldman Sachs, увеличатся более чем на половину в следующем году и достигнут 1,2 триллиона долларов
Seeking Alpha
Seeking Alpha
Goldman Sachs Asset Management недооценивает основных заемщиков в сфере ИИ на фоне ожидаемого бума инфраструктуры ИИ в США на сумму $10,3 трлн, что приведет к массовому выпуску облигаций! КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ: • Спрос на капитал для инфраструктуры ИИ в США может достичь $10,3 трлн к 2032 году, что вызовет активный выпуск облигаций на фоне роста стоимости заимствований • Доходность 10-летних казначейских облигаций, достигшая 5,11%, увеличивает риски долговой нагрузки для технологических гигантов, при этом Amazon $AMZN инвестирует $173 млрд в капитальные расходы • Рейтинги Seeking Alpha Quant подчеркивают фундаментальное расхождение среди лидеров технологий, оценивая Amazon $AMZN как сильную покупку, а Alphabet $GOOG — как удержание РЕЙТИНГ: Надежное фундаментальное исполнение сохраняет рейтинг $AMZN как Seeking Alpha Quant STRONG BUY несмотря на риски переоценки долга, в то время как $GOOG находится на HOLD, поскольку рынки оценивают капитальные расходы и влияние процентных ставок. Замедлят ли рост доходности казначейских облигаций и масштабный выпуск долговых обязательств в сфере ИИ импульс акций крупных технологических компаний, или фундаментальные перспективы роста достаточно сильны, чтобы преодолеть повышение ставок? Оставьте свое мнение ниже!"
Joe Colangelo
Joe Colangelo
Google выигрывал в AI на короткое время в прошлом году, что случилось?