ИИ в цифрах: сколько это стоит, во что упирается и почему «какие акции купить» — неправильный вопрос

Разговор об искусственном интеллекте почти всегда сводится к двум крайностям: либо «скоро всех заменят», либо «очередной пузырь». И то и другое — не про деньги, а про эмоции. Мы посмотрели на цифры: сколько стоят компании, сколько они зарабатывают, во что упирается рост и что из этого следует для обычного человека, у которого есть немного сбережений и много вопросов.

Сколько денег вложено в искусственный интеллект?

На закрытии 8 сентября 2026 года Nvidia стоила 5,45 трлн долларов при цене акции $225,73 — первое место среди всех компаний мира и самая высокая капитализация публичной компании в истории. В тот день бумага, к слову, упала на 2%. За пять лет она прибавила порядка 1300%.

Частные компании догнали публичные. По раунду весны 2026 года Anthropic оценили примерно в 965 млрд долларов — впервые дороже OpenAI с её 852 млрд. Anthropic подала конфиденциальную заявку на IPO в SEC 1 июня 2026 года; у OpenAI подтверждённой подачи нет.

Но интереснее оценок — выручка и убытки. У Anthropic годовой темп выручки к маю 2026 года составлял около 47 млрд долларов, у OpenAI к февралю — около 25 млрд. При этом операционная рентабельность у них разная в принципе: Anthropic вышла в прибыль, у OpenAI по оценкам минус 122% — то есть на каждый заработанный доллар приходится доллар с лишним убытка.

Вот это и есть главная цифра для того, кто думает о вложениях: две компании в одной отрасли, с сопоставимыми оценками, но с прямо противоположной экономикой.

Во что на самом деле упирается рост ИИ?

Здесь начинается та часть, которую в новостях про ИИ почти не показывают. Модели считают в дата-центрах, дата-центры едят электричество, а электричество нельзя напечатать.

По оценке Morgan Stanley, спрос дата-центров в США к 2028 году составит 74 ГВт, и примерно 49 ГВт из них нечем покрыть — сети столько не дадут. Мировой спрос на электричество вырастет более чем на триллион киловатт-часов в год к 2030-му, и почти 20% всего прироста даст один этот сектор. Расходы энергокомпаний с 2019 года выросли на 30%, а окно риска дефицита — 2027–2028 годы.

Деньги, которые в это вкладывают, соответствующие: гиперскейлеры за 2025–2026 годы потратят больше триллиона долларов, глобальные инвестиции в энергетику за 2025 год — 1,5 трлн.

Великобритания: очередь на подключение длиной в пятнадцать лет

У нас та же история в миниатюре, и цифры отрезвляющие. Сегодня в стране около 2,4 ГВт дата-центров, из них 1,7 ГВт — в двадцати милях от Лондона. Правительство считает, что к 2030 году нужно минимум 6 ГВт мощностей под ИИ — это как четыре крупных атомных реактора.

А в очереди на подключение к сети стоят 140 проектов почти на 50 ГВт. Пятьдесят гигаватт — это весь пиковый спрос Великобритании целиком. Половина проектов уже профинансирована. Отдельные ждут подключения до пятнадцати лет.

И самая говорящая пара чисел: в 2025 году в стране одобрили дата-центров почти на £10 млрд, а построили меньше чем на £1 млрд. Разрыв в десять раз — это и есть реальное состояние отрасли, за вычетом пресс-релизов. Правительство создало пять «зон роста ИИ» с ускоренным согласованием и скидкой на электричество именно поэтому.

Что из фантастики уже стало бытом?

Стоит иногда останавливаться и замечать, что уже произошло. Перевод живой речи в реальном времени — не прототип, а функция в телефоне. Расшифровка приёма у врача, черновик договора, разбор таблицы на тысячу строк за минуту — рутина, за которую пять лет назад платили специалисту. Модель, которая пишет работающий код по описанию задачи. Это не будущее, это позавчерашние новости, просто мы перестали удивляться.

Здесь же и главный подвох: технология стала бытовой быстрее, чем люди научились понимать её границы.

Почему одни уже пользуются ИИ, а другие нет?

Разрыв проходит не по возрасту и не по образованию. Он проходит по одному признаку: человек попробовал задать вопрос своими словами — или не попробовал.

Те, кто пользуется, обнаружили простую вещь: с моделью не нужно говорить командами. Можно сказать «у меня письмо из налоговой, объясни, чего от меня хотят и что будет, если проигнорировать» — и получить разбор. Те, кто не пользуется, чаще всего один раз попробовали спросить как в поисковике — тремя словами — получили общий ответ и решили, что это игрушка.

Что ИИ действительно делает хорошо: объясняет сложное простым языком, переводит, сокращает и структурирует длинные тексты, пишет черновики, находит ошибки в рассуждении, считает варианты, разбирает документ по пунктам.

Чего он не делает и где ошибается: не знает того, что произошло после его обучения, если не смотрит в интернет; уверенно выдумывает детали, если их не проверить — особенно даты, цифры, названия законов и судебные дела; не заменяет врача, юриста и бухгалтера, а готовит вас к разговору с ними; не знает вашей ситуации, пока вы её не описали.

Практическое правило простое: всё, что имеет цену ошибки, проверяйте по первоисточнику. Ответ модели — это хорошая заготовка, а не документ.

Откуда политики знают, какие акции покупать?

Вопрос звучит часто, а ответ скучнее конспирологии и при этом интереснее.

В США сделки конгрессменов не тайна: закон STOCK Act обязывает их раскрывать покупки и продажи, и существуют публичные трекеры, где эти сделки видны любому. Именно из этой открытости и растёт спор: слишком часто выясняется, что депутат покупал бумаги отрасли, которую сам же регулирует, а иногда и вовсе нарушал сроки раскрытия.

22 июля 2026 года Палата представителей приняла законопроект о запрете конгрессменам, их супругам и детям покупать новые акции — голосами 232 против 198. Имеющиеся бумаги оставить можно, продать — с публичным уведомлением за 7–14 дней. Штраф за нарушение — 2 000 долларов или 10% суммы сделки, что больше, плюс изъятие полученной прибыли. Широкие фонды под запрет не попадают. В Сенате судьба законопроекта неясна: более жёсткий вариант с полной продажей активов лежит в комитете больше года.

То есть «откуда они знают» — вопрос не к секретным источникам, а к конфликту интересов, о котором спорит их собственный парламент. И заметьте: раскрытые сделки становятся известны публике с задержкой до 45 дней, то есть повторять их постфактум — заведомо опаздывать.

Какие акции купить, пока не подорожали?

Отвечаем честно: мы не даём инвестиционных рекомендаций и не являемся финансовыми консультантами. И дело не в осторожности, а в том, что любой ответ на такой вопрос без знания вашей ситуации — вредный совет.

Зато можно сказать, о чём говорят приведённые выше цифры, если смотреть на них трезво.

• Рост уже в цене. Компания, прибавившая 1300% за пять лет, покупается не по «докризисной» цене. Вопрос не в том, вырастет ли отрасль, а в том, заложен ли этот рост в котировку уже сегодня.
• Отрасль — не синоним компании. Из двух главных ИИ-компаний одна прибыльна, другая теряет больше доллара на каждый заработанный. Ставка «на ИИ вообще» этой разницы не различает.
• Узкое место физическое. Пятнадцать лет в очереди на подключение и разрыв между £10 млрд одобренных и £1 млрд построенных — это не про настроение рынка, а про трансформаторы, кабель и сроки.
• Частные компании нельзя купить на бирже. Ни Anthropic, ни OpenAI на бирже не торгуются. Всё, что предлагается «купить долю» в них частным образом, требует крайней осторожности — это классическая почва для мошенничества.
• Британская рамка. Здесь инвестиции живут в ISA и пенсионных схемах, у них свои лимиты и налоговые правила, а инвестиционные фирмы должны быть в реестре FCA. Проверять регистрацию — обязательная часть решения, а не формальность.

И последнее. Если ответ на вопрос «во что вложить» кто-то даёт вам быстро, уверенно и бесплатно — это самое надёжное основание ему не верить.

Читайте также: Весь зал стоя поёт Rule Britannia: что такое Промс и как… · Заканчивается фикс по ипотеке: как забронировать ставку за…