SemiAnalysis анализирует кризис вычислительной мощности: OpenAI и Anthropic поглощают новую глобальную вычислительную мощность
Tapbit Wire3 ноября Дилан Патель, основатель и генеральный директор исследовательской компании SemiAnalysis в области полупроводников, выступил на конференции Runtime 2026, посвящённой вычислительной мощности, капиталу и реальным возможностям её предоставления.
Он заявил, что OpenAI и Anthropic забронировали значительную долю вычислительной мощности: на эти две компании приходится от 25% до 40% новой вычислительной мощности, доступной в 2027 году. Под давлением спроса цена аренды чипов Nvidia H100 для ЦОД на год выросла с минимума в $1,70 за час в октябре прошлого года до примерно $2,80. Для других компаний возможность оплатить вычислительную мощность не гарантирует её фактическое получение.
Ситуация с финансированием также напряжённая: за последние два месяца доходность казначейских облигаций США резко выросла, а доходность 10-летних облигаций в начале октября превысила 5%, что усложняет получение финансирования для новых облачных провайдеров, зависящих от заёмных средств для строительства ЦОД.
Это выступление состоялось через неделю после публичного представления Anthropic заявки S-1; рынок только что увидел объёмы вычислительной мощности, стоящие за ведущей лабораторией. Патель отметил, что Nvidia поддержала около 6,5 ГВт вычислительной мощности, но это лишь небольшая часть новой мощности до 2030 года, которую он назвал «каплей в море».
01 Значительная доля новой вычислительной мощности забронирована двумя лабораториями
Дефицит вычислительной мощности вызван концентрацией покупателей. Общий глобальный объём вычислительной мощности стремительно растёт: примерно 60 ГВт к концу 2024 года, более 100 ГВт к концу этого года — почти удвоение за два года. Патель заявил:
«К концу 2024 года глобальная вычислительная мощность составит 60 ГВт, а к концу этого года превысит 100 ГВт — почти удвоение за два года».
Крупнейшими покупателями этой дополнительной мощности являются OpenAI и Anthropic. Объём их совместной мощности составлял около 4 ГВт к концу прошлого года, около 10 ГВт в этом году и, по прогнозам, превысит 20 ГВт в следующем году. В разрезе прироста: в 2027 году эти две компании добавят около 12 ГВт, тогда как общий глобальный прирост в этом году составит около 40 ГВт — около 30%. К 2028 году, по словам Пателя, ИИ-лабораториям потребуется добавить в одном году около 30 ГВт.
Патель оценил:
«Они берут 25%, 30% или 40% новой вычислительной мощности».
«К концу прошлого года доходы OpenAI и Anthropic резко выросли после запуска Claude Code, что побудило их активно закупать вычислительную мощность; Meta также начала закупки в агрессивном режиме».
«Сейчас многим людям уже невозможно купить вычислительную мощность».
Ещё один важный момент: эта мощность используется преимущественно для обучения моделей, а не для обслуживания пользователей (вывода). Патель отметил, что у Anthropic сейчас 4 ГВт, но лишь около 1 ГВт из них используется для обслуживания всей платформы Claude Code, а мощность, затрачиваемая на вывод, «удивительно мала» по сравнению с обучением. Это означает, что даже при стабилизации спроса со стороны пользователей бюджет лабораторий на обучение новых моделей продолжит расходовать чипы.
02 Аренда мощности для вывода открытых моделей крайне выгодна, повышая цены
С ростом числа покупателей цены вырастут. Патель считает, что ещё одним фактором роста арендных цен является высокая рентабельность бизнеса по продаже токенов (единиц измерения выводов моделей), из-за чего желающих арендовать GPU по высоким ценам гораздо больше, чем просто два исследовательских лаборатории.
Он привёл расчёты на основе мегаватт. Строительство кластера B300 с учётом затрат на строительство и пятилетнюю эксплуатацию обойдётся примерно в 9 млн долларов в год; аренда у облачных провайдеров — «если получите 14 млн долларов в год, считайте, что повезло». С другой стороны, использование этого мегаватта вычислительной мощности для запуска открытой модели DeepSeek V4.1 Flash при коэффициенте загрузки 60 % даёт годовой доход около 70 млн долларов. Это означает, что даже при арендной цене на 50 % выше стоимости собственного строительства доход от продажи выводов в 5 раз превышает расходы на аренду. (70 млн долларов — это выручка, без учёта затрат на персонал и прочие издержки.) Он сказал:
«Даже если коэффициент загрузки составит всего 30 %, вы всё равно будете зарабатывать неприлично много».
«Я знаю десятки людей, чей бизнес — аренда GPU и последующая продажа выводов, и они заработали огромные деньги».
Эти расчёты основаны на бенчмарке InferenceX, опубликованном SemiAnalysis, с использованием контейнеров, доступных для скачивания любым желающим, и лишь двух открытых программных решений для вывода — vLLM и SGLang, командой «всего из четырёх инженеров», без применения спекулятивного декодирования или дополнительной оптимизации.
Ценовые данные подтверждают эту логику. Патель отметил, что октябрь прошлого года стал минимумом: цена H100 составляла около 1,70 доллара, минимальная найденная цена — 1,45 доллара; сейчас рыночная цена колеблется от 2,40 до 3,20 доллара, медиана — 2,80 доллара:
«Если бы вы подписали контракт по этой цене два года назад, вас сочли бы безумцем; сегодня люди спешат заключить договоры именно в этом диапазоне».
Индекс годовых контрактов SemiAnalysis уже достиг 2,35 доллара в марте этого года, а списочные цены у таких поставщиков, как Nebius, продолжили расти в октябре. Читателям следует учесть, что Патель упомянул: SemiAnalysis также занимается подбором вычислительных мощностей, поэтому у них есть доступ к реальным ценам сделок — что создаёт конфликт интересов.
Его прогноз дальнейшего развития событий:
«Если цена H100 превысит 3 доллара, а B300 — 7 долларов, я не удивлюсь».
Совет покупателям он даёт более прямой:
«Если найдёте B300 по 6 долларов в час — подписывайте контракт и начинайте продавать токены. Эта цена абсурдна, но это правильное решение».
Препятствием является требование облачных провайдеров предоплаты, что особенно сложно для стартапов: годовые контракты получить трудно, а стартапы зачастую не могут гарантировать своё существование через год. Что касается закрытых моделей, он упомянул, что выручка Anthropic от обслуживания Fable и Opus 5.5 «превысила 100 млн долларов», согласно материалам, раскрытым инвесторам в ходе IPO; в расшифровке не указано, в чём измеряется сумма, но, исходя из контекста, это годовая выручка на мегаватт.
03 Даже если вы можете позволить себе аренду, облачные провайдеры могут не обеспечить мощности
Аренда вычислительных мощностей — лишь первый шаг; реальную ценность определяет работоспособность кластера. SemiAnalysis провела оценку ClusterMAX, отслеживая 323 облачных провайдера и оценив 77 из них, присвоив награды (признание) 19 провайдерам.
По мнению Пателя, лучшими являются CoreWeave и Nebius, однако их доступность крайне низка:
«Они не продадут вам вычислительные мощности в ближайшие шесть месяцев — они полностью распроданы. Nebius потребует предоплаты за целый год или полгода, а цены будут неприлично высокими, но это единственный способ получить мощности у них».
Oracle и Google также получили высокие оценки: Google повысила свой рейтинг с бронзовой медали в первом раунде. Многие провайдеры были понижены: при ужесточении критериев Azure опустилась до серебряной, Together и AWS — до бронзовой, Crusoe также была понижена. Проблемы AWS носят скорее практический характер:
«Чтобы получить кластер, нужно взаимодействовать примерно с десятью людьми, и это занимает много времени; кроме того, сеть также сложна в управлении.»
Самой очевидной проблемой в оценке стала безопасность. SemiAnalysis позволила ИИ-моделям атаковать эти облака:
«Некоторые уязвимости уже публично известны в интернете, и модели могут напрямую их находить и эксплуатировать, получая доступ к хранилищам других клиентов.»
В одном случае они использовали модель с открытым исходным кодом, «отстающую от OpenAI и Anthropic», чтобы получить полные права Slurm (распространённая система планирования кластеров) всего кластера и увидеть имена заданий национальных оборонных предприятий и агентств по вопросам национальной безопасности. Тестирование немедленно прекратили, опубликовав отчёт под названием «Большинство неооблаков ужасны в плане безопасности». В другом тесте в графические процессоры вводились ошибки (упомянутый им код ошибки NVIDIA XID 719), чтобы измерить время, необходимое облачным провайдерам для их обнаружения. Результат был следующим:
«Многие провайдеры осознают проблему только после напоминания, а некоторые реагируют лишь спустя дни даже после такого напоминания.»
Он назвал это базовым тестом: с GPU неизбежно возникают сбои, и облачные провайдеры должны полагаться на собственные системы мониторинга для их выявления и устранения.
04 Рост процентных ставок, новые игроки не могут взять кредиты, поддержка NVIDIA — лишь малая часть
Увеличение предложения требует капитала, а его стоимость растёт. Патель подтвердил, что к концу 2029 года глобальные капитальные затраты на ИИ составят около 11 трлн долларов, из которых примерно 7 трлн придутся на долги. Большая часть средств расходуется на чипы, остальное — на ЦОД, энергоснабжение и автономные электростанции для ускорения производства.
В текущей процентной среде поток кредитов явно смещён. Доходность 10-летних казначейских облигаций США выросла с 3,96 % в этом году до 5,31 % в начале октября, а выпуск долговых инструментов в сфере ИИ заметно снизился в сентябре. Патель описал ситуацию неооблака мощностью 100 МВт, желающего расшириться до 1 ГВт:
«Кто даст им деньги в долг? Единственный способ — продать этот 1 ГВт гипермасштабному облачному провайдеру, который затем привлечёт финансирование через долговой рынок; вы получите кредит, но вся эта вычислительная мощность не попадёт на открытый рынок для всей отрасли.»
В результате около «65–70 %» уже забронированной на следующий год вычислительной мощности направляется гипермасштабным облачным провайдерам и ИИ-лабораториям. Для стартапов аренда кластеров требует предоплаты половины суммы, а срок поставки составляет от трёх до девяти месяцев:
«Обратитесь к любой новой лаборатории, недавно привлёкшей крупные средства: для них получить вычислительные мощности — ад.»
Подход NVIDIA заключается в предоставлении «страховочной сети» для кластеров, который Патель разделил на три категории:
SoftBank Energy: гарантирует только землю, электропитание и здания. Это объект мощностью 9 ГВт в Огайо, запуск которого ожидается примерно к 2030 году и полностью зарезервирован для OpenAI.
Firmus: NVIDIA гарантирует аренду кластера по фиксированной цене, обеспечивая, что партнёр «не заработает, но и не потеряет», а благодаря этой гарантии другие готовы выдать кредит. За каждый доллар в час сверх этой цены NVIDIA берёт половину — по словам Пателя, «очень умно, мне это нравится».
Гарантия остаточной стоимости: он упомянул лишь этот тип, не раскрывая деталей.
По масштабу NVIDIA обеспечила около 6,5 ГВт, которые будут продаваться на открытый рынок, а не только поставляться лабораториям и крупным облачным провайдерам. Указанный им верхний предел — 45 ГВт, «но и это лишь небольшая часть новой вычислительной мощности, добавляемой до 2030 года». Он считает, что компании вроде Fireworks и Modal, ориентированные на вывод моделей, а также многие новые лаборатории, строят собственные кластеры, берут кредиты и добиваются одобрения со стороны NVIDIA.
В завершение выступления он оценил объём токенов: несколько провайдеров совместно обрабатывают более 100 трлн токенов ежедневно, а годовая выручка каждой компании растёт. Его заключительная фраза была:
«Надеюсь, им удастся обеспечить вычислительные мощности; иначе мы все станем рабами Anthropic и OpenAI.»
Данная статья не является персональной инвестиционной рекомендацией, не отражает точку зрения платформы, рынок сопряжён с рисками, инвестирование требует осторожности. Принимайте решения самостоятельно.
