Jefferies ставить під сумнів прибутковість LLM на тлі колапсу цін на токени

Тиск накопичених замовлень

У дослідницькій записці, орієнтованій на азійські ринки, Jefferies оцінює, що приблизно половина з близько 2,3 трильйона доларів контрактованих замовлень Microsoft, Alphabet, Amazon і Oracle належить OpenAI і Anthropic. На думку аналітика, китайські AI-моделі, моделі з відкритим кодом або відкритими вагами та малі мовні моделі конкурують з тими цінами, які ці два американські лідери встановлюють, що ставить під сумнів їхній майбутній дохід.

Зрушення у токеновому трафіку

Jefferies посилається на дослідження глобальної агрегаторської платформи OpenRouter: за тиждень, що завершився 27 вересня, китайські моделі опрацювали 76,12 трильйона токенів замість 4,37 трильйона наприкінці квітня. Чотири найбільші американські провайдери опрацювали 14,2 трильйона токенів. Також зазначається, що відкритий Kimi K3 від Moonshot AI конкурує з моделями переднього краю й досягає приблизно 95% продуктивності Claude Fable 5 від Anthropic.

Капітальні витрати та питання прибутку

Найбільші гіперскейлери цього року планують разом витратити від 600 до 800 мільярдів доларів на будівництво датацентрів, і все частіше фінансують це боргом. Jefferies запитує, звідки надійде майбутній дохід, і каже, що після появи аналогів на кшталт Kimi K3 нам дедалі важче вважати, що великі мовні моделі колись стануть прибутковими на тлі нинішнього колапсу цін на токени. У звіті додають, що це критично важливо для гіперскейлерів, адже вони інвестували в потужності датацентрів з розрахунку, що обчислювальні ресурси купуватимуть компанії на кшталт Anthropic і OpenAI.

Jefferies зазначає, що довгострокова ставка на AI може виправдатися, але у середньостроковій перспективі багато невизначеності. Документ запитує, чи справді чотири гіперскейлери витратять у 2027 році 993 мільярди доларів на капітальні витрати. Також постає питання, наскільки декларований прибуток залежить від інвестицій у розробників AI-моделей, від яких хмарні провайдери також залежатимуть у частині виручки. Інші доходи й витрати, що відображають прибуток від інвестицій, суттєво зросли і, за словами аналітика, ймовірно включають позиції в AI-компаніях, не представлених на біржі.

За чотири квартали, що завершилися у другому кварталі 2026 року, річний прибуток чотирьох основних гіперскейлерів збільшився на 222 мільярди доларів і досяг 581 мільярда доларів; за словами Jefferies, увесь цей приріст забезпечили інші непопераційні доходи чи збитки. За той самий період інші непопераційні доходи чи збитки зросли на 224 мільярди доларів і досягли 237 мільярдів доларів.

Дефіцит доходів

За щорічним глобальним звітом Bain and Company за 2026 рік про технології, AI-індустрія має до 2031 року щороку генерувати 6 трильйонів доларів виручки, щоб фінансувати інфраструктуру, потрібну для задоволення очікуваного попиту, що вимагає нових застосувань на додаток до підвищення продуктивності працівників. Bain припускає, що наявні AI-застосунки можуть створити до 1,8 трильйона доларів виручки, що залишає дефіцит у 4,2 трильйона доларів. Нові AI-застосунки, як-от пошукові системи й реклама, автономні автомобілі із AI та AI-симуляції, можуть допомогти. Навіть якщо вони виправдаються, ці нові категорії становитимуть сукупну виручку до 1,5 трильйона доларів, залишаючи розрив у 2,7 трильйона доларів, який можуть заповнити нові продукти й застосування, що нині не існують.

Джерела: Theregister