Кризис затрат, вызванный ИИ, который Уолл-стрит ещё не начала учитывать в ценах

Каждый технологический бум в итоге приходит к одному и тому же неудобному моменту: когда вопрос перестаёт быть о том, кто растёт быстрее всех, и начинается о том, кто реально может позволить себе продолжать расти. Для индустрии ИИ-программного обеспечения этот момент может наступить быстрее, чем ожидали инвесторы.

Цифры, спровоцировавшие эту дискуссию, весьма красноречивы. Только четыре крупнейшие технологические компании США (Alphabet, Amazon, Meta и Microsoft) в 2026 году, по прогнозам Bloomberg, потратят 650 млрд $ на ИИ-инфраструктуру. Аналитики с Уолл-стрит из Evercore и Bank of America уже прогнозируют, что совокупные капитальные затраты гиперскейлеров на ИИ могут превысить 1 трлн $ в 2027 году, по данным CNBC.

Это верхний эшелон. Ниже компании, работающие на этой инфраструктуре, сталкиваются с иной версией того же давления. Согласно отчёту CloudZero, средние ежемесячные расходы на ИИ среди корпоративных разработчиков ПО выросли на 36% год к году — с 62 964 $ до 85 521 $, а доля тех, кто планирует тратить более 100 000 $ в месяц, более чем удвоилась: с 20% до 45%.

Лишь 51% организаций способны уверенно рассчитать отдачу от этих расходов. Капитал движется быстро. Понимание того, работает ли это, не успевает за ним.

Проблема оплаты ИИ в масштабе

Экономика ИИ-программного обеспечения структурно отличается от экономики традиционного ПО в одном важном аспекте: инференс не бесплатен. Каждый раз, когда ИИ-система отвечает на запрос, обрабатывает документ, маршрутизирует разговор или выполняет задачу, она потребляет вычислительные ресурсы. Это потребление имеет свою стоимость, и по мере роста корпоративного использования ИИ растёт и счёт.

Больше об ИИ:

• Goldman Sachs направил откровенное послание инвесторам в акции ИИ-компаний
• Генеральный директор Microsoft направил откровенное предупреждение об ИИ и технологической экосистеме
• Следующая гонка ИИ-инфраструктуры не имеет ничего общего с чипами

«Традиционные компании-разработчики ПО создают продукт один раз и распространяют его с почти нулевыми предельными издержками. Компания, нативно работающая с ИИ, создаёт продукт, который должен платить вычислительный сбор каждый раз, когда им пользуется клиент», — рассказал TheStreet в интервью Нимрод Рон, генеральный директор провайдера CX OS Callers.ai.

Это различие было легко игнорировать, когда внедрение ИИ находилось на начальном этапе, а использование было низким. Его становится гораздо сложнее игнорировать, когда корпоративные клиенты запускают ИИ-рабочие процессы в том масштабе, который, судя по данным CloudZero, они уже достигли.

Следствием этого является заметное поведение по всей отрасли. По имеющимся данным, некоторые поставщики ИИ начали пересматривать цены в контрактах на середине цикла, поскольку затраты на инфраструктуру превысили допущения в их первоначальном ценообразовании. Другие публично взяли на себя обязательства по стабильности цен, несмотря на те же рост затрат. Разрыв между этими двумя реакциями сводится к инфраструктуре, а не к ценовой стратегии.

Что на самом деле происходит, когда поставщик ИИ пересматривает цену контракта

Интерпретация, исходящая изнутри сектора, весьма категорична. «Когда поставщик ИИ пересматривает цену контракта в середине цикла, это обычно не коммерческое решение. Это инфраструктурное признание», — сказал Рон TheStreet. «Это означает, что компания построила свой продукт на фиксированной зависимости от одного-двух LLM-провайдеров и не имела структурного способа поглощать рост затрат по мере масштабирования использования. Клиент поглощает последствия архитектурного решения, принятого поставщиком несколько лет назад».

Это меняет то, на что инвесторам следует обращать внимание. Поставщик, пересматривающий цены в середине контракта, делает больше, чем просто погоня за маржой. Он раскрывает, что его инфраструктура не была рассчитана на то, чтобы справляться с кривой затрат, сопровождающей масштабирование, и клиент, столкнувшийся с новым счётом, фактически платит за это архитектурное решение.

Связанное: Генеральный директор Microsoft направил откровенное предупреждение об ИИ и технологической экосистеме

Альтернатива — строить инфраструктуру, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM-провайдерами в режиме реального времени, а не привязываться к единственной зависимости — дороже и сложнее в построении на начальном этапе. Но она обеспечивает структурное хеджирование против ценовых решений любого отдельного провайдера.

Компании, сделавшие эти инвестиции заблаговременно, сейчас находятся в принципиально иной позиции по сравнению с теми, кто этого не сделал, и поведение с пересмотром цен, сейчас заметное по всей отрасли, является одним из первых мест, где это различие проявляется.

Почему инвесторам следует отслеживать динамику валовой маржи, а не рост выручки

Инвестиционные последствия этого разрыва ещё только формируются, но становятся всё более очевидными. На протяжении большей части бума ИИ инвесторы оценивали компании-разработчики ПО по росту выручки, удержанию чистой выручки и количеству корпоративных клиентов. Эти метрики остаются важными, но они не раскрывают того, что происходит с экономикой бизнеса по мере масштабирования использования.

«Рынок в значительной мере оценивал ИИ-компании-разработчики ПО по росту выручки и удержанию чистой выручки. Это запаздывающие индикаторы», — добавил Рон. «То, что инвесторы начинают спрашивать: какова ваша траектория валовой маржи по мере роста затрат на инференс? Этот вопрос напрямую ведёт к дизайну инфраструктуры».

К тому времени, когда рост выручки ИИ-компании со статической зависимостью замедлится из-за того, что пересмотр цен нанёс ущерб удержанию клиентов, инвесторы, следящие только за верхней строкой, уже окажутся позади. Сигнал маржи приходит первым. Он появляется в строке себестоимости реализованной продукции, в сжатии валовой маржи, в разрыве между ростом выручки и генерацией свободного денежного потока.

Morsa&solGetty Images

Что разные инфраструктурные решения дают в 2026 году

Индустрия ИИ-программного обеспечения включает очень разные компании, и следующая фаза развёртывания начинает показывать, какие именно. Ценовое давление уже ощутилось на уровне гиперскейлеров: свободный денежный поток Meta упал с 26 млрд $ в первом квартале 2025 года до всего лишь 1,2 млрд $ в первом квартале 2026 года, отчасти из-за более высоких затрат на компоненты ИИ, включая цены на память, по данным CNBC.

Если компании масштаба и профиля маржи Meta ощущают это, то эффект на более мелких нативных ИИ-разработчиков ПО с более тонкой экономикой единицы продукции и меньшей ценовой властью ударяет сильнее. Инфраструктурные решения, принятые отдельными компаниями в 2023 и 2024 годах, приведут к очень разным отчётам о доходах в 2026 и 2027 годах.

Поставщики, инвестировавшие в инфраструктуру динамической маршрутизации, входят в период роста объёмов со структурой затрат, которая улучшается по мере роста использования. Чем больше разговоров, транзакций или инференсов они обрабатывают, тем больше у них арбитражных возможностей между провайдерами, и тем больше их стоимость на единицу продукции снижается. Поставщики, построившие систему на фиксированных LLM-зависимостях, входят в тот же период со структурой затрат, которая может двигаться в противоположном направлении: по мере роста использования растёт и подверженность ценообразованию провайдера.

Секторы разговорного ИИ и ИИ-агентов испытывают это давление наиболее остро, поскольку их основной продукт по своей природе является инференс-интенсивным. Каждое взаимодействие с клиентом — это вычислительное событие.

Компания разговорного ИИ с миллионом активных пользователей обрабатывает потенциально сотни миллионов вызовов инференса в месяц. При таком объёме разница в несколько центов на тысячу токенов между хорошо оптимизированной архитектурой маршрутизации и зависимостью от единственного провайдера напрямую транслируется в пункты валовой маржи. В масштабе эти пункты определяют, накапливает ли бизнес ценность или разрушает её.

Рынок корпоративного ПО начал изучать поставщиков ИИ так же, как когда-то изучал промышленные компании. Капиталоёмкость, структура затрат и операционный рычаг теперь имеют не меньший вес, чем количество клиентов и удержание чистой выручки.

Для инвесторов, оценивающих ИИ-компании-разработчики ПО в 2026 году, полезные вопросы становятся всё более конкретными: какой процент себестоимости реализованной продукции связан с инференсом сторонних LLM? Допускает ли архитектура динамическую маршрутизацию между провайдерами, или продукт привязан к фиксированному стеку моделей? Была ли валовая маржа стабильной, расширялась или сжималась по мере масштабирования корпоративного использования в течение последних четырёх кварталов?

Эти вопросы сегодня не фигурируют в большинстве отчётов по акционерным исследованиям ИИ-компаний-разработчиков ПО. Поведение с пересмотром цен, сейчас становящееся заметным по всей отрасли, предполагает, что они, вероятно, должны там быть.

Связанное: Скандальная ИИ-компания только что подала заявление о банкротстве по главе 7