ИИ-агенты разжигают вторую волну роста облачных вычислений! Крупные банки Уолл-стрит анализируют волну масштабирования IaaS и переоценку ценности PaaS – кто получает настоящие деньги на токенном буме?

По данным приложения Zhihui Caijing, финансовый гигант с Уолл-стрит Bernstein в своем последнем исследовательском отчете указал, что область облачных вычислений с использованием искусственного интеллекта входит в новый этап, при котором одновременно происходят "взрывной рост спроса на вычислительные мощности, обусловленный бумом AI-агентов, повышение нагрузки на AI-инференцию и перераспределение платформенной стоимости". Инвестиционные возможности, таким образом, распространяются от предложения GPU-вычислительных мощностей к ведущим компаниям облачных вычислений, которые занимают ключевые позиции в управлении корпоративными данными, бизнес-операциями, интеграции рабочих потоков с разработкой, деплоем и эксплуатацией интеллектуальных агентов на комплексных платформах.

Bernstein отмечает, что мировая индустрия облачных вычислений сейчас переживает самую важную волну конкурентных изменений со времен появления Microsoft Azure, которая бросила вызов Amazon AWS: потребность в обучении породила расширение дата-центров, ориентированных на GPU, что открыло инфраструктурный рынок IaaS для новых поставщиков облачных услуг, таких как CoreWeave; с поэтапным внедрением AI-инференции в корпоративное производственное окружение повышается спрос на синергичную эксплуатацию CPU, GPU, баз данных, хранилищ и программных платформ; OpenAI и Anthropic смещают акцент с поставщиков крупных AI-моделей на предоставление платформ для разработки AI-агентов, что не только приносит облачным компаниям-партнерам более крупные заказы на инфраструктуру, но и позволяет этим лабораториям претендовать на программный интерфейс (PaaS), клиентские отношения и маржу прибыли прочих облачных игроков.

В связи с этим аналитическая команда Bernstein гораздо оптимистичнее оценивает перспективы Microsoft, Oracle и MongoDB, в то время как по отношению к новым облачным компаниям, предоставляющим исключительно GPU-вычислительную инфраструктуру, придерживается более осторожного прогноза относительно их долгосрочной конкурентоспособности. Ключевой инвестиционный вывод данного института заключается в том, что рост спроса на ресурсы AI-вычислений расширяет рынок аренды облачных AI-мощностей, но не дает всем участникам равных ценовых полномочий и одинаково высокой капитализации в эпоху искусственного интеллекта. Этому выводу соответствуют и последние отраслевые данные: в отчете Microsoft за июль темпы роста ежеквартальной выручки Azure и других облачных сервисов составили 43%, а спрос все еще превышает имеющиеся мощности; квартальные IaaS-доходы Oracle, опубликованные в сентябре, выросли на 121% и составили 7,4 миллиарда долларов, а объем обязательств по исполнению контрактов достиг 664 млрд долларов, что свидетельствует о превращении спроса в выручку и долгосрочные контракты.

Каким образом AI-агенты постепенно увеличивают спрос на облачные вычисления? Согласно исследовательскому отчету Bernstein и аналитике по нагрузкам на AI-инференцию, изменения, представленные Muse и Astra, заключаются в расширении разового запроса на серию действий — планирование, поиск, вызов инструментов, выполнение, проверка и повторная попытка: Meta сообщила, что Muse работает в выделенной защищенной виртуальной машине с браузером, и задачи продолжают выполняться после закрытия приложения пользователем; OpenAI сообщила, что Astra повысила способности к компьютерным операциям и многошаговым профессиональным заданиям, однако это само по себе не означает достижение AGI (общего искусственного интеллекта).

При масштабировании использования увеличивается нагрузка GPU на вывод моделей, выполнение задач через браузер, код или сторонние инструменты повышает спрос на CPU, длинный контекст и параллельные сессии увеличивают требования к памяти и кэшу, а доступ к корпоративным знаниям — к базам данных и хранилищам; внедрение в производство дополнительно стимулирует PaaS-сервисы для управления идентификацией, безопасностью, мониторингом и оркестрацией рабочих потоков. Соглашение между Anthropic и Akamai на 11,6 млрд долларов сроком на 7 лет специально нацелено на обработку нагрузок на CPU, что является примером диффузии AI-спроса за пределы GPU; сотрудничество Anthropic с Amazon AWS, Google Cloud/Broadcom, Microsoft Azure и AI-арендной платформой SpaceX демонстрирует многовендорную инфраструктуру.

Для потенциальных победителей AI-облака в сегменте IaaS/PaaS на фоне бурного роста таких новых игроков, как CoreWeave, Bernstein присваивает Microsoft (MSFT.US), Oracle (ORCL.US) и MongoDB (MDB.US) наиболее высокий рейтинг "опережать рынок", что подразумевает возможный рост в ближайшие 12 месяцев примерно на 28,7%, 135% и 35% соответственно; лидеру корпоративных облачных баз данных Snowflake (SNOW.US) дается оценка "на уровне рынка" с целевой ценой, предусматривающей примерно 10% рост.

Несомненно, AI-облако остается важнейшим направлением промышленных инвестиций и ожиданий прибылей, а фондовый капитал внимательно ищет сегменты, способные удержать доход. Оценочная стоимость OpenAI в размере примерно 1,4 трлн долларов при поиске нового финансирования, а также претензии Anthropic на IPO с оценкой свыше 2 трлн долларов показывают огромные ожидания мирового капитала в отношении потенциальной генерации доходов, связанных с AI; в отличие от истории оценивания AI-приложений, именно инфраструктурное обеспечение AI-инференции уже нашло себе устойчивый спрос: СМИ сообщают, что инфраструктурные затраты Anthropic на ближайшие 10 лет составят примерно 518 млрд долларов, из которых около 80% — неотменяемые или подлежащие оплате по договору, ожидается, что выручка Anthropic в 2025 достигнет примерно 4,6 млрд долларов (рост в 12 раз относительно предыдущего года), операционный убыток превысит 8 млрд долларов, расходы на инфраструктуру и вычисления — 7,33 млрд долларов (рост втрое по сравнению с 2024 годом, доля — примерно 58% в общем объеме операционных расходов 12,65 млрд долларов); экспорт полупроводников Южной Кореи в сентябре составил 60,3 млрд долларов (рост на 262,8% в годовом исчислении), официальные власти также отметили рост экспортных объемов и контрактных цен на чипы хранения.

Счет за вычисления продолжает расти: рост и дифференциация в волне расширения IaaS

Инвестиционная логика Bernstein в эпоху AI для IaaS заключается в том, что на фоне постоянного роста традиционного облака происходит мощный дополнительный скачок за счет спроса на AI-мощности. Приведенный в отчете прогноз Gartner показывает, что глобальный рынок IaaS вырастет с приблизительно 223 млрд долларов в 2025 году до 287 млрд долларов в 2026 году и 662 млрд долларов в 2030 году; при этом доля традиционного IaaS вырастет с 201 млрд долларов до 488 млрд, а AI-оптимизированный IaaS — с 22 млрд до 174 млрд долларов.

Согласно расчетам Bernstein по диаграммам в отчетах, совокупный рыночный CAGR за 2025–2030 годы составит около 24,3%, а AI-оптимизированный сегмент — около 51,2%; его доля вырастет с примерно 9,9% до 26,3%. Аналитики Bernstein отмечают, что это означает создание новой быстрорастущей инфраструктурной ниши для AI-облака, в то время как перенос традиционных корпоративных вычислений, хранения и приложений в облако также обеспечивает значительный абсолютный прирост рынка.

Что касается структуры конкуренции: по методологии Gartner, AWS, Microsoft, Google, Alibaba занимают в 2025 году доли в IaaS 35%, 24%, 10% и 8% соответственно; по данным IDC — 41%, 16%, 8% и 4%, при этом обе исследовательские организации оценивают долю CoreWeave примерно в 2%. Отличие связано с разницей в распределении выручки между IaaS и PaaS, например IDC относит больше доходов Oracle к PaaS, поэтому нельзя механически складывать доли разных отчетов в единую карту рынка.

В исследовательском отчете Bernstein также поставлен интересный для инвесторов вопрос: как согласуется AI-оптимизированная IaaS-выручка в 174 млрд долларов в 2030 году с рыночными прогнозами многотриллионных инвестиций в GPU? Вероятно, часть мощностей компании строят для себя, часть инвестиций реализуется через PaaS, а в целом отраслевые ожидания могут быть завышены, тогда как базовые прогнозы Gartner и других аналитиков — занижены.

Временное преимущество новых "облаков" обеспечивается дефицитом вычислительных мощностей, но долгосрочная конкурентоспособность в AI-инференции требует развитой программной и данных инфраструктуры. Bernstein выделяет три последовательные фазы развития отрасли: сначала кластеры GPU начинают предъявлять повышенные требования к электропитанию, охлаждению и сетям с высокой пропускной способностью и низкой задержкой — существующие дата-центры требуют модернизации или строительства заново, а недостаток мощностей открывает возможности для "новых облаков" и Oracle; далее идут расходы на AI-инференцию, которые, по оценкам Bernstein, в итоге могут в 5–20 раз превысить расходы на обучение, хотя сроки не уточняются; наконец, корпоративная AI-инференция должна быть интегрирована с бизнесом, а инфраструктура — поддерживать вычисления моделей, выполнение приложений на CPU и работу с корпоративными данными.

Bernstein отмечает, что такая тенденция рождает "гравитацию данных", которая притягивает часть AI-нагрузки на уже использующиеся корпоративные платформы с развернутыми базами данных, системами разрешений и приложениями. В отчете выделено пять ограничений для "новых облаков": они не смогут превзойти GPU-IaaS; после насыщения рынка крупные клиенты могут вернуть нагрузку на свои мощности; использование open-source БД и инструментов разработки не гарантирует дифференциацию; миграция корпоративных данных сопряжена с трудностями; текущий дисбаланс спроса и предложения в ближайшие два года может сгладиться.

Bernstein заявляет, что инвесторы должны внимательно следить за тем, смогут ли новые облачные игроки превратить краткосрочные преимущества поставки в долгосрочное удержание клиентов, высокую загрузку и денежный поток; тем временем Oracle с помощью "суверенного облака", частных облачных решений и AI-датасентров создает мощный импульс для роста и может догнать таких лидеров AI-облачной инфраструктуры, как Microsoft, Amazon и Google.

Кто владеет входом для AI-агентов — тот получает наибольшую долю облачной прибыли: новая оценка PaaS

AI-лаборатории становятся важнейшими конкурентами в секторе PaaS, но структура доходов еще формируется. По данным, приведенным Bernstein, в 2025 году мировой рынок PaaS по расчетам Gartner достигнет около 225,2 млрд долларов, а по IDC — примерно 227,5 млрд; исходя из данных за 2024 год, годовой рост составит соответственно 25,8% и 42,3%. По IDC, Microsoft занимает первое место с долей 21%, далее AWS — 12%, Google — 9%, OpenAI — около 6%, Salesforce — 5%, Oracle — 4%, Anthropic, Snowflake, Databricks — по 2%; в методологии Gartner (традиционный и AI PaaS объединены) AWS лидирует с 19%, Microsoft — 15%, Google — 10%, OpenAI — около 2%, доля Anthropic менее 2%.

Более важным показателем является то, что доли AI-лабораторий по этим методологиям продолжают расти: по данным IDC, у OpenAI доля увеличится с 2,1% в 2024 году до 5,7% в 2025, у Anthropic — с 0,4% до 1,9%; по Gartner — с 1,0% до 1,7% и с 0,3% до 1,1% соответственно.

Методы учета доходов от model API, инструментов разработки, продуктов кодинга и программ для агентов пока не унифицированы, но направления расширения платформенных бизнесов обоих AI-лабораторий уже достаточно четко прослеживаются. Bernstein ожидает, что к 2026 году их доля может вырасти до высоких однозначных или даже низких двузначных процентов, в зависимости от учета выручки и темпов роста всего рынка PaaS; это все еще оценка с опережением рынка.

Переход от моделей к платформам означает, что AI-лаборатории начинают бороться за точку входа в корпоративное ПО — его разработку и эксплуатацию. В исследовании Bernstein говорится: Anthropic расширяет линейку от модели Claude к Claude Code, затем — к автоматизации и разработке приложений для агентов; OpenAI, помимо ChatGPT, продуктов поиска и исследований, ускоряет развитие Codex и решений для создания агентов. Эти инструменты не только облегчают создание AI-приложений, но и делают процессы классической разработки, тестирования и поддержки ПО эффективнее. Платформенные решения увеличивают интеграцию рабочих потоков и лояльность клиентов, что снижает давление со стороны open-source моделей и падения цен на Token для модельного бизнеса.

В отчете Gartner, цитируемом Bernstein, отмечается: в 2025 году корпоративная выручка OpenAI составит около 5 млрд долларов, из которых 57% — базовые генеративные модели, 4% — специализированные модели, 15% — платформы разработки AI, 24% — другое ПО; у Anthropic примерно 3,3 млрд корпоративных доходов, из которых 70% — базовые модели, 7% — специальные, 23% — другое ПО. Однако эта классификация касается только корпоративных клиентов и не равна совокупной или годовой выручке компаний в целом.

Одновременно рынок платформ для создания AI-приложений составляет около 6,8 млрд долларов, причем у Microsoft, AWS и Google по 24%, 14% и 14%; у OpenAI — 11% (примерно 0,75 млрд долларов). На рынке генеративных моделей у OpenAI, Anthropic и Google доли 25%, 20% и 18% соответственно, итого 63%. Это указывает на параллельную острую конкуренцию между уровнями моделей и платформ. Bernstein даже допускает, что к 2026 году платформенные доходы могут превысить доходы от моделей, но вопрос, относить ли продукты для программирования к PaaS или SaaS, пока не решен; ключевая стратегия — стать базовой платформой для сторонних вендоров, а не напрямую соревноваться на рынках типа CRM или HCM. AI-лаборатории имеют преимущество в глубоком понимании моделей, облачные гиганты и крупные SaaS-компании — в работе с клиентскими данными, бизнес-смыслом, деплоем, безопасностью и администрированием, что расширяет конкуренцию на весь спектр корпоративных решений.

В отборе акций AI-облачного сектора Bernstein делает упор на компании, способные конвертировать рост AI-потребления в стабильную выручку, удержание клиентов и прибыль. Преимущество Microsoft — одновременная поддержка OpenAI, Anthropic, множества сторонних и собственных моделей, а также привлечение новых AI-нагрузок благодаря обилию дев-инструментов и накопленным корпоративным данным. Oracle работает во всех сегментах: AI-дата-центры, OCI Gen2 публичное облако, частное облако, Alloy-белый лейбл IaaS/PaaS и суверенное облако; развитие бизнеса OpenAI платформ предоставляет новые возможности, при этом пока не подрывая основные продукты компании — базы данных, а мультиоблачные партнерства стимулируют трёхзначный рост облачных БД в последние кварталы.

Что касается MongoDB, логика еще проще: долгосрочно AI-приложения и широкое внедрение AI-агентов во все отрасли сохранят устойчивый спрос на системы хранения, поиск и управление состоянием данных; рост числа приложений увеличивает трафик и использование баз данных, а прямой конкуренции со стороны AI-лабораторий или новых облаков в этом сегменте пока нет. В то же время Snowflake, движущийся в сторону AI-платформ, сталкивается с конкуренцией как со стороны AI-лабораторий, так и облачных гигантов.

Bernstein подчеркивает, что инвесторы должны искать точки монетизации на стыке производственной мощности IaaS, пользовательского входа PaaS и корпоративной инфраструктуры данных, оценивая при этом свободный денежный поток с учетом амортизации, стоимости энергии, финансирования и конкуренции. В качестве рисков Bernstein отмечает для Microsoft угрозу ценовой конкуренции и кибербезопасности; для Oracle — риски концентрации клиентов, реализации AI-спроса и темпов роста облачного бизнеса; для MongoDB — опасность замедления роста облака и увеличения инфраструктурных расходов и издержек.