500 миллиардов на AI — и где мой Джарвис? Почему tech-лидеры говорят о пузыре и что будет дальше

На календаре конец 2025-го. Поисковые запросы «AI bubble» бьют рекорды (+950% за год), а рынок находится как будто в когнитивном диссонансе.

С одной стороны: Nvidia показывает $57 млрд выручки за последний квартал (+62% год к году), Microsoft зарабатывает на AI более $13 млрд, а председатель ФРС заявляет: «Это не dot-com, у них реальные бизнес-модели».

С другой: даже Сэм Альтман признаёт, что инвесторы "overexcited". MIT же обнаружил, что 95% корпоративных внедрений показывают нулевой ROI, а Bank of England и МВФ сравнивают ситуацию с пиком 2000-го года.

Консенсуса нет. 54% фонд-менеджеров называют это пузырём, остальные видят четвёртую промышленную революцию.

И глядя на отчёты за третий квартал 2025-го в сравнении с хрониками краха доткомов, картина выглядит довольно парадоксально: мы одновременно в пузыре и на пороге революции.

В августе 2025-го на закрытом ужине с журналистами Сэм Альтман высказался довольно откровенно: «Инвесторы в целом перевозбуждены по поводу AI? Моё мнение — да». Затем добавил: «При пузырях умные люди слишком увлекаются реальной идеей».

Это говорит основатель компании с оценкой $500 млрд (+218% за год) и убытком, по оценкам, в $20-25 млрд за 9 месяцев 2025 (исторический антирекорд для стартапа). Для контекста: выручка OpenAI за полугодие составила $4,3 млрд.

И при этом именно OpenAI показывает самый быстрый рост в истории SaaS: с $30 млн годовой выручки в 2021 до $13 млрд в 2025 — в 430 раз за четыре года.

Джейми Даймон, CEO JPMorgan, также предупреждает о рисках — при том что его банк тратит $2 млрд на AI и получает реальную отдачу. По его словам, «AI — это реально, и в итоге окупится... Но большинство людей, вовлечённых в это, потерпят неудачу». Он оценивает шанс коррекции в 30% против 10%, которые закладывает Уолл-стрит.

А легендарный Рэй Далио заявил, что по его метрикам рынок уже на 80% пути к полноценному пику пузыря, как в 1929-м и 2000-м.

Главное противоречие, которое беспокоит аналитиков:

Индустрия тратит на инфраструктуру (чипы, дата-центры, энергию) около $400 млрд в год, а планируемые мегапроекты — многогигаваттные дата-центры и совместные венчуры — обещают увеличить эти вложения кратно. При этом потребители и компании платят за AI-сервисы от силы $12-15 млрд. Как если бы построили космодром размером с Калифорнию, чтобы запускать бумажные самолётики.

По данным Sequoia Capital: эта дыра в $125 млрд пару лет назад к концу 2025-го разрослась до каньона в $500 млрд. Чтобы оправдать текущие затраты, AI-индустрии нужно $2 трлн годовой выручки к 2030-му, считает Bain & Company.

Для контекста: вся выручка Apple в FY2025 — $416 млрд. То есть нужно вырастить почти пять Apple за пять лет.

Nvidia отвечает цифрами. В последнем квартале (Q3 FY2026) компания отчиталась о $57 млрд выручки — +62% год к году, причем темп роста ускоряется, а не замедляется. Почти вся выручка ($51 млрд) приходится на Data Center — сегмент, который обеспечивает AI-вычисления. И компания уже видит заказы на $500 млрд от новых платформ Blackwell и Rubin до конца 2026 года.

Впрочем, и у Nvidia есть своя ахиллесова пята: 61% выручки приходится всего на четырёх клиентов-гиперскейлеров. Если хотя бы один из них притормозит AI-закупки — это сразу ударит по показателям. Так что даже самый яркий пример успеха на AI несёт в себе системные риски.

Если вы работаете в корпорации, это едва ли могло пройти мимо вас: весь 2024 и 2025 год прошёл под флагом «Внедрить AI хоть куда-нибудь».

Но Августовское исследование MIT отрезвляет: 95% изученных AI-внедрений показали нулевой ROI. Да, доступные сегодня исследования, включая и это, основаны на интервью и самооценке, а не на точных данных. Но и в таком виде оно фиксирует явный разрыв между масштабом пилотов и реальной окупаемостью.

Компании потратили в сумме $30-40 млрд на игры в песочнице, и терпение финансовых директоров к AI-экспериментам без отдачи вовсе не безгранично. По данным S&P Global, 42% компаний забросили большинство AI-инициатив в 2025-м — резкий рост с 17% годом ранее.

Причина, вероятно, состоит в несоответствии возможностей и ожиданий. Генеративный AI может довольно эффективно справляться с рутинным написанием кода и текстовыми саммари, но более сложные автономные бизнес-процессы — то, на что рассчитывали многие компании — пока остаются за пределами его возможностей.

При этом первые имеющиеся данные по индивидуальной продуктивности выглядят иначе. По оценкам ФРБ Сент-Луиса, работники, использующие AI, экономят 5,4% рабочих часов, а в моменты активного применения показывают на 33% более высокую продуктивность. Даже с учетом того, что AI используют не все работники и не постоянно, агрегированный прирост производительности для всей рабочей силы США составляет 1,1% — это ~$300 млрд годового прироста для экономики размером $28 трлн.

Так что же это: кладбище бесполезных пилотов или реальный прирост производительности на сотни миллиардов? Или и то и другое одновременно?

По ключевым метрикам сегодняшний рынок превосходит dot-com:

Bank of England предупреждает, что риск резкой рыночной коррекции возрос, а МВФ сравнивает оценки с «оптимизмом по поводу интернета 25 лет назад». (Напомню: тогда всё кончилось потерей $5 трлн и 15 годами восстановления NASDAQ.)

Но и контраргумент выглядит не менее убедительно. Сравнение 2000-го и 2025-го показывает, почему позиция «на этот раз всё иначе» может оказаться правдой:

В 2000-м только 14% dot-com компаний были прибыльными. Pets.com сожгла $300 млн за 268 дней и обанкротилась.

Сейчас председатель ФРС Джером Пауэлл говорит: «У них реально есть прибыли. Эти компании реально имеют бизнес-модели... Так что это действительно другое».

И главный экономист МВФ Пьер-Оливье Гуренша подтверждает: «Инвестиции в сектор строятся не на заёмных средствах, а кэш-богатыми технологическими компаниями». Если AI-инвестиции разочаруют, у крупных компаний есть буфер от других бизнесов.

Но есть проблема монетизации: например, из 800 млн пользователей ChatGPT только 5% платят за сервис. OpenAI при этом теряет уже по $12 млрд за квартал — в три раза больше, чем зарабатывает. Классический паттерн доткомов выглядел примерно так же: огромный трафик при слабой способности конвертировать его в деньги.

Мы живём в моменте суперпозиции, когда AI одновременно и пузырь, и революция.

В терминах цикла хайпа Gartner, рынок как будто уверенно движется к «пику завышенных ожиданий» — перед неизбежным входом в «долину разочарования».

Факты в пользу пузыря:

Факты в пользу реальной ценности:

Как легендарный инвестор Роб Арнотт отзывался о dot-com пузыре, нарратив был правильный: интернет действительно изменил всё. Но рынок закладывал, что это случится намного быстрее, чем произошло на самом деле.

С AI аналогично: трансформация реальна, но переоценён таймлайн. Тем, кто купил на пике 1999-го, возврата инвестиций пришлось ждать 15 лет. Но те, кто купил после краха либо держал Amazon и Google, заработали состояния.

Критический вопрос скорее не «пузырь ли это?», а «когда музыка остановится?»

Противоречивые сигналы сохранятся до последнего. В коррекции же различие между реальной ценностью и пустыми обещаниями станет болезненно очевидным. И для тех, чей бизнес сегодня сводится к очередной AI-обёртке без собственной ценности и выручки, последствия будут не самыми приятными.

Ну а пока, год заканчивается, музыка — нет.