Morgan Stanley: AI CapEx наближається до 870 мільярдів доларів, електрика та прибуток стають наступним викликом

TL;DR
· TrendForce підвищив прогноз глобальних капітальних витрат дев'яти найбільших CSP до приблизно 830 мільярдів доларів до 2026 року, темп зростання підвищився до 79%.
· Microsoft, Google, Meta та Amazon продовжують інвестувати, зростання цін на чіпи, центри обробки даних та електричні потужності підвищують бюджет.
· Напівпровідники, центри обробки даних та електричні ланцюги отримують прямі вигоди, але швидкість реалізації доходів від AI все ще вплине на терпіння ринку.

Глобальні великі постачальники хмарних послуг продовжують підвищувати бюджет на інфраструктуру AI.

Прес-реліз TrendForce у травні показує, що капітальні витрати дев'яти найбільших CSP у світі до 2026 року були підвищені до приблизно 830 мільярдів доларів, темп зростання підвищився з 61% до 79%. Ця статистика охоплює Google, AWS, Meta, Microsoft, Oracle, а також ByteDance, Tencent, Alibaba та Baidu.

Матеріали JPM щодо стратегій також вказують на те, що капітальні витрати великих гіперскейлерів у 2026 році вже перевищили 600 мільярдів доларів, але різні статистичні методи по-різному обробляють оренду, електрику, землю, китайських постачальників хмарних послуг та нові платформи AI. Більш обережний висновок: незалежно від того, чи використовувати вузький чи широкий підрахунок, бюджет на інфраструктуру AI у 2026 році не зменшується.

Цей витратний цикл не просто про купівлю більшої кількості серверів. GPU, власні ASIC, мережеве обладнання, земля для центрів обробки даних, електричні підключення та системи охолодження разом підвищують бюджет. Для ринку інфраструктура AI вже вийшла за межі інвестицій технологічних компаній, поширюючись на замовлення напівпровідників, оренду центрів обробки даних, інвестиції в комунальні послуги та вільний грошовий потік великих технологічних компаній.

830 мільярдів доларів — це ширший підрахунок, бюджет постачальників хмарних послуг продовжує зростати

830 мільярдів доларів, наданих TrendForce, є загальним підрахунком дев'яти найбільших CSP у світі. Це ширше, ніж статистика, що стосується лише великих постачальників хмарних послуг США, і включає китайських постачальників хмарних послуг.

Це також причина, чому цифри капітальних витрат AI можуть відрізнятися. Вузький підрахунок ближчий до капітальних витрат кількох американських гіперскейлерів, тоді як широкий підрахунок включає фінансову оренду, будівництво центрів обробки даних, витрати на електрику та більше платформ хмарних послуг. Цифри не можуть бути просто додані, але напрямок один: інвестиції в інфраструктуру AI продовжують підвищуватися.

Публічні дані кількох провідних компаній вже достатньо говорять про силу.

Матеріали для інвесторів Microsoft показують, що капітальні витрати на 2026 календарний рік становитимуть приблизно 190 мільярдів доларів. Звіт Alphabet за перший квартал та додаток до SEC показують, що очікувані капітальні витрати на 2026 рік становитимуть від 180 до 190 мільярдів доларів. Meta у своєму звіті за перший квартал та документах SEC вказує, що капітальні витрати на 2026 рік становитимуть від 125 до 145 мільярдів доларів, включаючи основну суму фінансової оренди.

Офіційна інформація Amazon раніше вказувала, що капітальні витрати компанії на 2026 рік становитимуть приблизно 200 мільярдів доларів. На ринку також є третя сторона, яка надає вищі оцінки витрат AWS, але це не означає, що Amazon офіційно надала окрему вказівку для AWS на понад 230 мільярдів доларів.

Іншими словами, хмарні гіганти не зупинилися через суперечки щодо циклу прибутковості AI. Вони все ще готуються до будівництва серверних кімнат, закупівлі чіпів та забезпечення електрики для навчання, розуміння та корпоративних потреб AI.

250 мільярдів доларів з 1900 мільярдів доларів Microsoft походять від зростання цін на компоненти

Цифри Microsoft найкраще ілюструють складність цього підвищення.

Компанія в телефонній конференції за третій квартал FY2026 зазначила, що капітальні витрати на 2026 календарний рік становитимуть приблизно 190 мільярдів доларів, з яких приблизно 250 мільярдів доларів пов'язані з впливом вищих цін на компоненти. Це означає, що зростання капітальних витрат не завжди означає одночасне збільшення кількості серверів, GPU або обчислювальної потужності AI.

Це важливо для інвесторів. Збільшення бюджету частково зумовлене попитом, частково — витратами.

Попит з боку навчання та розуміння продовжує розширюватися. Хмарні постачальники повинні закуповувати більше GPU, будувати більші кластери, а також розвивати власні ASIC для зниження витрат на одиницю обчислювальної потужності. Витрати зростають через високоякісні чіпи, зберігання, мережеве обладнання, електричне обладнання, будівництво та зростання цін на ключові компоненти.

Отже, напівпровідники, мережеве обладнання, центри обробки даних та електричні ланцюги бачать замовлення та потреби в будівництві; акціонери великих технологічних компаній також бачать тиск на грошовий потік, тиск на амортизацію та тиск на прибутковість. Якщо зростання доходів від AI зможе встигнути, ринок продовжить давати цим витратам час. Якщо доходи реалізуються повільніше, ніж витрати, суперечка повернеться до більш прямого питання: чи можуть витрачені гроші швидко перетворитися на доходи.

Рівень вакантності центрів обробки даних знизився до 1,6%, електрика стає більш жорстким обмеженням

Підтримка великих хмарних постачальників у продовженні інвестицій не лише в управлінні, а й у напруженості з боку постачання.

Дані CBRE IM показують, що рівень вакантності на основних ринках центрів обробки даних у Північній Америці становить приблизно 1,6%, а рівень попередньої оренди нових потужностей становить приблизно 74,3%. Це свідчить про те, що багато нових серверних кімнат ще не здані в експлуатацію, але вже заброньовані хмарними постачальниками та клієнтами AI.

Для CSP затримка будівництва на рік може призвести до пропуску попиту клієнтів. Для операторів центрів обробки даних, постачальників електричного обладнання та комунальних компаній видимість замовлень подовжується.

Високоякісні чіпи також залишаються в дефіциті. Попит на нове покоління AI-чіпів, таких як Blackwell від NVIDIA, залишається високим, а терміни постачання все ще впливають на графік доставки серверів. Навіть якщо хмарні постачальники розвивають власні ASIC, GPU все ще є ключовим ресурсом для навчання та кластерів високого класу.

Неможливо обійти обмеження електрики. Центри обробки даних AI не можуть почати роботу лише з купівлею серверів, їм також потрібні підстанції, підключення до електромережі, резервні джерела живлення, системи охолодження та довгострокові контракти на електрику. У США частка газової генерації електроенергії є високою, нові навантаження центрів обробки даних також вплинуть на інвестиції в газ, електромережі та комунальні послуги.

Це також причина, чому ланцюг вигод від капітальних витрат AI постійно розширюється. GPU та ASIC спочатку отримують замовлення, потім виграють розробники центрів обробки даних та орендарі, а електричне обладнання, газ, розширення електромереж та системи охолодження також будуть активовані. Але чим далі, тим більше проекти залежать від місцевого затвердження, темпів підключення до мережі, робочої сили та постачання.

Гроші в дорозі, швидкість реалізації доходів ще має наздогнати

Найлегше перебільшити в цій хвилі капітальних витрат AI — це безпосередньо прирівняти підвищення бюджету до завершення комерціалізації AI.

Реальність більш розділена. Великі хмарні постачальники дійсно збільшують інвестиції, центри обробки даних дійсно стають напруженими, замовлення на високоякісні чіпи все ще сильні. Але зростання капітальних витрат частково зумовлене зростанням цін на компоненти, а електрика та постачання можуть уповільнити фактичне введення обчислювальної потужності. Чим більші витрати на 2026 рік, тим не означає, що доступна обчислювальна потужність зросте в такій же мірі.

Інвесторів більше цікавить не те, чи продовжать хмарні постачальники витрачати гроші, а те, як швидко ці гроші перетворяться на доходи. Попит на навчання AI підтримав перший раунд інвестицій, а розуміння, корпоративні застосування та здатність до ціноутворення хмарних послуг визначать подальшу прибутковість.

Якщо доходи від хмарних послуг, програмного забезпечення та підвищення продуктивності, які приносить AI, не можуть покрити витрати на амортизацію, енергію та фінансування, терпіння ринку до величезних капітальних витрат зменшиться. Гроші вже в дорозі, чіпи та сервери також у черзі, але справжнім гальмом цього розширення можуть бути не бюджети, а підключення до електрики, терміни виконання проектів та швидкість зростання доходів.