Індустрія штучного інтелекту стоїть на порозі фінансового скандалу, який може зрівнятися з іпотечною кризою 2008 року. Легендарний інвестор Майкл Беррі, який передбачив крах ринку нерухомості, тепер б’є на сполох через AI. Проблема криється у найнесподіванішому місці — бухгалтерських розрахунках терміну служби графічних процесорів. І якщо Беррі правий, технологічні гіганти можуть завищувати прибутки на сотні мільярдів доларів.
Про це розповідає Finway
Чіпи за мільярди: коли обладнання перетворюється на металобрухт
Графічні процесори Nvidia — серце AI-революції. Саме ці чіпи навчають ChatGPT, створюють зображення Midjourney та аналізують петабайти даних. Технологічні корпорації витрачають близько 400 мільярдів доларів щороку на закупівлю GPU, а до 2029 року ця цифра може досягти приголомшливих 3 трильйонів.
Проблема в тому, що ніхто насправді не знає, скільки ці дорогоцінні чіпи прослужать. Google, Microsoft, Meta та інші гіганти записують у своїй звітності, що GPU залишаються корисними протягом п’яти-шести років. Саме на цьому припущенні ґрунтуються їхні фінансові прогнози та показники прибутковості.
Майкл Беррі, інвестор, якого зіграв Крістіан Бейл у фільмі “Гра на пониження”, має радикально іншу думку. За його підрахунками, реальний термін служби GPU становить лише два-три роки. Різниця здається незначною, але наслідки колосальні. Беррі стверджує, що компанії занижують амортизацію приблизно на 176 мільярдів доларів у період з 2026 по 2028 рік.
Чому це критично важливо? Довші терміни амортизації розподіляють витрати на більший період, завдяки чому компанії показують вищі прибутки зараз. Але якщо насправді обладнання застаріває швидше, реальна прибутковість AI-бізнесу може виявитися набагато нижчою, ніж здається інвесторам.
Nvidia контратакує, але питання залишаються
Nvidia не залишила звинувачення без відповіді. Компанія розіслала внутрішню записку аналітикам Волл-стріт, у якій категорично відкинула критику Беррі. CFO Nvidia Колетт Кресс наголосила, що термін служби GPU насправді подовжується, а старі чіпи покоління Hopper (2022 року) досі активно продаються.
OpenAI підтримує цю позицію. Фінансовий директор компанії Сара Фріар повідомила, що навіть чіпи Ampere 2020 року випуску досі використовуються для inference — процесу обробки запитів користувачів. Логіка проста: найновіші GPU потрібні для навчання складних моделей, але старіші цілком справляються з відповідями на запити.
Проте скептики вказують на очевидну суперечність у позиції Nvidia. Компанія одночасно стверджує дві речі:
- Нові чіпи радикально перевершують попередні за продуктивністю та енергоефективністю.
- Старі чіпи залишаються економічно вигідними роками.
Якщо нові покоління настільки кращі, навіщо клієнтам тримати застаріле обладнання, яке споживає більше електроенергії та займає цінне місце в серверних стійках?
Особливо вразливою виглядає позиція невеликих компаній, що спеціалізуються на AI-інфраструктурі. Вони часто фінансують будівництво дата-центрів кредитами, забезпеченими самими GPU. Якщо вартість цих чіпів обвалиться швидше за очікуване, позики можуть стати токсичними активами — прямо як іпотечні облігації у 2008 році.
Беррі вже поставив на падіння AI-акцій понад мільярд доларів через опціони проти Nvidia та Palantir. Він порівнює поточну ситуацію не з dot-com кризою, а з телекомунікаційним бумом кінця 90-х, коли компанії побудували надмірну інфраструктуру, яка виявилася непотрібною. Тоді в центрі була Cisco, зараз — Nvidia.
Поки що ринок ігнорує попередження, а акції AI-компаній продовжують рости. Але якщо Беррі знову виявиться правий, наслідки можуть бути руйнівними для всієї технологічної індустрії.