Инвестиции в инфраструктуру ИИ: куда уходит больше половины денег

Gartner прогнозирует мировые расходы на ИИ в 2026 году в 2,59 трлн $, на 47% больше, чем в 2025 году с его 1,76 трлн $. На 2027 год прогноз 3,49 трлн $.

Инфраструктура в 2026 году заберет 1,43 трлн $: дата-центрыдата-центр для ИИ Дата-центр для ИИ это здание с тысячами серверов на видеокартах и других ускорителях, мощным электропитанием и охлаждением, где обучают и запускают нейросети. Подробнее в словаре, серверы, чипы, сети. Это больше половины всех расходов на ИИ, по нашему пересчету из прогноза Gartner.

Причина простая: модели нельзя обучить и запустить без вычислений. Сначала компании строят мощности, а программы и сервисы на них приносят выручку позже.

Для компании, которая внедряет ИИ, из этого следует практический вывод. Большая часть цены ИИ-сервиса, который вы покупаете, это оплата чужого железа, и при росте спроса она может меняться.

Если вы планируете бюджет на ИИ на 2027 год, учтите, что цена вычислений зависит от этого спроса. Фиксируйте цену в договоре с поставщиком на год, а не на месяц, и считайте запас на рост.

Гиперскейлерамигиперскейлер Гиперскейлер это крупнейший облачный провайдер с сетью огромных дата-центров по всему миру, который сдает в аренду вычисления, хранение и ИИ-модели. Подробнее в словаре называют компании с огромными облаками, которые сдают вычисления другим. Четыре крупнейших в 2026 году направят на капитальные затратыкапитальные затраты Капитальные затраты (capex) это деньги, которые компания тратит на долгосрочные активы: здания, серверы, оборудование, а не на текущие расходы месяца. Подробнее в словаре 700-725 млрд $ против 410 млрд $ в 2025 году, около +75%.

По компаниям: Amazon около 200 млрд $, Microsoft около 190 млрд $, Alphabet 180-190 млрд $, Meta* 125-145 млрд $.

Основная часть этих денег идет на дата-центры и оборудование для ИИ. Amazon, Microsoft и Alphabet потом сдают эти мощности клиентам, Meta тратит их на свои продукты.

Рост с 410 млрд $ до 700-725 млрд $ за один год показывает: крупнейшие компании тратят на мощности раньше, чем получают от них выручку. Как аналитики видят расходы на ИИ дальше, разобрано в прогнозе на 2027 год.

Цифры по каждой компании и то, на что именно идут деньги, разобраны на странице о капзатратах крупнейших компаний.

Венчурные деньги тоже идут в железо. В 3 квартале 2026 года Crusoe и Nscale, которые строят дата-центры и сдают вычисления под ИИ, привлекли больше 3 млрд $ каждая, по Crunchbase.

Crusoe и Nscale продают то же, что облака гиперскейлеров: время работы чипов для обучения и запуска моделей. Для разработчика модели такие компании служат вторым поставщиком рядом с крупными облаками.

Рядом с ними в том же квартале Databricks и Safe Superintelligenceсверхинтеллект Сверхинтеллект (artificial superintelligence, ASI) это гипотетический ИИ, который превосходит любого человека почти во всех областях: в науке, изобретательстве, стратегии и общении. Подробнее в словаре получили по 5 млрд $. Значительная часть этих денег тоже уйдет на вычисления, только у чужих поставщиков.

Доклад «Росконгресса» описывает в этой цепочке замкнутое финансирование: производители чипов вкладываются в клиентов, которые покупают их оборудование. Спрос на чипы в такой схеме частично создают деньги самих производителей.

Для инвестора это вопрос к любому стартапу инфраструктуры: кто его клиенты и на чьи деньги они платят. Если ответ сводится к одному поставщику чипов, риск выше, чем кажется по выручке.

Дата-центр для ИИ упирается не только в чипы, но и в электричество, охлаждение и сети связи. Без подключения к энергосети новый дата-центр не запустить, даже если оборудование уже куплено.

Подстанции, линии и системы охлаждения входят в стоимость каждого нового дата-центра. Gartner прогнозирует рост общих расходов на ИИ до 3,49 трлн $ в 2027 году, и вместе с ними будет расти спрос на электричество для вычислений.

Доклад «Росконгресса» оценил вероятность краха рынка ИИ-компаний в 2026 году выше 50%. Если спрос на вычисления не оправдает ожиданий, построенные мощности и подведенная к ним энергия останутся без загрузки.

Для компании, которая ставит свой сервер для ИИ, вопрос тот же в малом масштабе: хватит ли мощности электросети в серверной и кто отвечает за охлаждение. Это проверяют до покупки оборудования.

Крупные российские разработчики ИИ, по данным РБК, попросили у государства 400 млрд руб. в год на развитие ИИ. Взамен они предложили отдать по 5% вычислительных мощностей образованию и госструктурам.

Решения по этому запросу нет, и он остается предметом переговоров. Компании, которым ИИ нужен уже сейчас, решают вопрос мощностей сами: арендуют облако или ставят оборудование у себя.

Если ваш ИИ работает с персональными данными клиентов или сотрудников, 152-ФЗ требует хранить их в России. Поэтому выбор инфраструктуры для российской компании начинается с вопроса, где лежат данные.

Для российской компании, которая хочет держать ИИ на своих серверах, вопрос инфраструктуры решается в малом масштабе: какие задачи модель решает внутри компании и какое оборудование для этого нужно. Варианты и расчет описаны на странице про свой сервер для ИИ.

Решение держать данные внутри компании снимает вопросы 152-ФЗ и зависимости от внешнего облака, но требует собственной серверной и человека, который за нее отвечает.