#GoldmanSees1.2TAICapex
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?
Популярне
Останні
GoldmanSees1.2TAICapex Популярні дописи
Наратив «Чи є ШІ бульбашкою?» трохи стих у 2026 році — частково через зростання доходів від ШІ в епоху агентів, а частково через те, що дискусія перемістилася на безпеку ШІ.
Але зростаючий консенсус про те, що нові доходи від ШІ, отримані гіперскейлерами, мають досягати 3 трильйонів доларів щорічно до кінця десятиліття, все ще є неймовірно лякаючим.
Blockspace
Goldman Sachs: останні оцінки капітальних витрат гіперскейлерів показують $996 мільярдів у 2027 році
Неоклауди та колишні майнери Bitcoin забезпечили значущі капітальні витрати на гіперскейлери з 2025 року
$NBIS: Meta + Microsoft
$CRWV: Google, Meta, Microsoft
$CIFR: AWS + Fluidstack (підтримується Google)
$IREN: Microsoft
$WULF: Fluidstack (підтримується Google)
$HUT: Fluidstack (підтримується Google)
$10,3 трильйона. Це оцінка Brookings щодо інвестицій у інфраструктуру ШІ США з 2025 по 2032 рік, підкреслена @Axios.
Багато говорять про те, чи є ШІ бульбашкою. У цій статті Брукінгса ставиться інше, хоча й пов'язане питання: чи може фінансування будівництва створити системний ризик? Штучний інтелект і системна подія ризику — це не одне й те саме. Бульбашка — це коли ціни на інвестиції чи активи випереджають прибутковість. Системний ризик — це коли збитки поширюються за межі проєктів, які зробили погані ставки, і порушують ширшу фінансову систему.
Отже, що потрібно відбути? У статті зазначено концентровану експозицію між банками, страховиками та фондами, які всі покладаються на одних і тих самих AI-орендарів. Якщо слабший попит на ШІ вдарить по використанню, цінах дата-центрів і GPU, а також рефінансуванні одночасно, збитки можуть поширитися з проєктів на кредиторів і інвесторів.
Автор каже, що зарано робити висновки, що ми там — і я згоден. Але значна частина фінансування базується на структурах, які ускладнюють бачення, хто врешті-решт несе ризик... У будь-якому разі, ми ще тільки розігріваємося, і це не зупиниться найближчим часом.
Коротко: Goldman вважає, що $1,42 трильйона доходу за 2028-30 роки, або $11,6 млрд на ГВт, підлягає клирингу (потрібно для 15% ROIC), при цьому 59% вже перебуває у хмарних беклогах, а управлінські команди заявляють про відшкодування від одного до трьох років
І ось контраргумент: перешкода буде подолана, якщо обчислення залишатиметься дефіцитувальним, якщо ціни на GPU та токени не знизяться, якщо 5-річний корисний термін служби реальний, якщо кілька лабораторій ШІ й далі платять за свої рахунки, і якщо айсберг поза балансовим балансом у 3 трильйони доларів не потребує власного прибутку.
Me+@econJaredB вийшов із новим матеріалом, який досліджує, скільки доходу потрібно для виправдання капітальних витрат гіперскейлерів ШІ. Ми оцінюємо, що додатковий дохід від AI наразі становить 86-188,1 млрд доларів для гіперскейлерів, але їм потрібно $13,1-$18,7 *трильйон* за наступне десятиліття, щоб це відпрацювати.
Минулого тижня я висвітлював Meta, і теза починає ставати цікавішою
їхні витрати на ШІ починають відображатися у всьому бізнесі, особливо в рекламі, тоді як споживча сторона продовжує розширюватися завдяки продуктам, таким як Meta AI
Ринок багато часу приділяє фокусу на тому, хто володіє найкращою моделлю
розповсюдження, монетизація та можливість доставляти ШІ безпосередньо мільярдам користувачів мають не менше значення
Meta — одне з імен, за якими я уважно стежу тут
Ansem 🐂🀄️
з мого погляду, Meta досі досить мало обговорюється у гонці ШІ
> моделі з відкритим кодом стають дедалі ефективнішими
> розподіл стає величезною перевагою у міру покращення моделей
> Meta вже має мільярди користувачів у своїх продуктах
> кращий ШІ може покращити персоналізацію + таргетинг реклами
її стратегія відкритого ШІ дає їй іншу позицію порівняно з іншими великими лабораторіями, однією з найбільших компаній у сфері ШІ, на яких я зараз приділяю більше уваги
🚨 ШІ СТАЄ ДЕШЕВШИМ З НЕЙМОВІРНОЮ ШВИДКІСТЮ
ЗА ДАНИМИ EPOCH AI, ТОЙ САМИЙ РІВЕНЬ ПРОДУКТИВНОСТІ ШІ СТАВАВ ~13× ДЕШЕВШИМ ЩОРОКУ З 2023 РОКУ
ШВИДШЕ, НІЖ ЕЛЕКТРИКА, ОБЧИСЛЮВАЛЬНА СИСТЕМА, БАТАРЕЙКИ ЧИ СЕКВЕНУВАННЯ ДНК НА ЦІЙ ДІАГРАМІ
АЛЕ ЗАПУСК ШІ ВСЕ ОДНО ПОТРЕБУЄ ЧИПІВ, ЕНЕРГІЇ ТА ДАТА-ЦЕНТРІВ
КОМПАНІЇ ВИТРАЧАЮТЬ МІЛЬЯРДИ, ЩОБ ПРОДАТИ ТЕ, ЩО ПОСТІЙНО ЗДЕШЕВЛЮЄТЬСЯ
ЦЕ ПОЧИНАЄ ВИГЛЯДАТИ ЯК ДУЖЕ ДОРОГА БЛАГОДІЙНА ОРГАНІЗАЦІЯ
ЕКСКЛЮЗИВ: Subconscious намагається вирішити одну з найбільших проблем для довготривалих агентів ШІ: вартість виведення.
@subsysdev залучив 5,1 мільйона доларів для створення платформи інференції, спеціально розробленої для агентів, з використанням динамічного стиснення контексту та кешування для прискорення та дешевшого виконання довготривалих робочих навантажень. Компанія стверджує, що її технологія може знизити витрати на інференцію до 80%, одночасно розширюючи ефективні контекстні вікна понад 5 мільйонів токенів. Для компаній, які масштабують агентний ШІ, це може зробити більш практичним запуск агентів на дедалі складніші завдання.
@deantak поспілкувався з @thejackobrien, генеральним директором Subconscious, про технології компанії, її фокус на довготривалих агентах та економіку живлення наступного покоління AI-додатків.
"Більшість компаній з інференції створюють універсальні системи для чатів, одноразових запитів і агентів. Але агентів набагато складніше добре обслуговувати. Ми побудували весь наш стек навколо довготривалих агентів, а наша основна технологія походить із нових досліджень MIT, що дає нам фору понад рік," — сказав О'Браєн.
Читайте повну історію на @GamesBeat:
#AI #AgenticAI #Technology
