Инвесторы, вливавшие миллиарды в генеративные модели, начинают требовать реальную окупаемость (ROI), однако корпоративный сектор наталкивается на жесткие физические ограничения: дефицит электроэнергии, нехватку дата-центров и раздутые финансовые отчеты, которые на поверку оказываются далеки от реальности.
Как писал Logos Press, на днях стало известно, что с помпой объявленный в прошлом году проект Stargate UK, который должен был стать крупнейшей британской инициативой в области инфраструктуры искусственного интеллекта с заявленным объемом инвестиций до £30 млрд, явно выбился из графика внедрения и вряд ли дождется объявленных инвестиций.
Но таких проектов много. И это все сильнее напрягает инвесторов и власти государств, которым нужны оперативные и эффективные проекты для выстраивания инфраструктуры «суверенной ИИ-экономики».
Иллюзия миллиардов: расследование The Guardian и «призрачные инвестиции»
Одним из серьезных ударов по репутации безумного ИИ-хайпа стало мартовское расследование The Guardian, обнажившее проблему так называемых «фантомных инвестиций» (phantom investments).
На примере Великобритании, где правительство заявляло о привлечении более £100 млрд частного капитала в ИИ-сектор, журналисты выяснили, что громкие пресс-релизы часто маскируют отсутствие реальной инфраструктуры и рабочих мест.
В центре скандала оказались проекты, связанные с американским технологическим гигантом Nvidia, в частности компании CoreWeave и Nscale. Обещанные правительством новые дата-центры в Лондоне и Кроули, согласно кадастровым и строительным отчетам, физически не строились — компании просто арендовали существующие мощности или переоснащали старые площадки.
Более того, один из ключевых суперкомпьютерных центров, который должен был стать «сердцем британского ИИ», до сих пор представляет собой обычную строительную площадку со строительными лесами.
«Это призрачные инвестиции. Крупные технологические компании искусственно раздувают показатели создания рабочих мест и экономический эффект от дата-центров, чтобы угодить правительствам, которые отчаянно пытаются заявить о росте экономики», — считает Сесилия Рикап (Cecilia Rikap), профессор экономики в Университетском колледже Лондона (UCL).
Министерство науки, инноваций и технологий Великобритании (DSIT) уклонилось от детальных ответов на вопросы The Guardian, признав, что ведомство «не играет активной роли в аудите этих обязательств». А в ряде случаев пресс-релизы о подписании контрактов на миллиарды долларов выпускались вообще без юридически обязывающих договоров.
Жесткая посадка: статистика провалов и сгорание бюджетов
Пока венчурные капиталисты продолжают заявлять о неизбежной революции, статистика реального внедрения ИИ в корпоративном секторе выглядит удручающе.
Согласно исследованию Pertama Partners в феврале 2026 года, опирающемуся на данные RAND Corporation и проект MIT NANDA, индустрия столкнулась с кризисом неэффективности:
— Более 80% ИИ-проектов закрываются, не сумев принести бизнесу заявленной ценности (это вдвое выше процента неудач обычных IT-инициатив).
— 95% пилотных проектов в сфере генеративного ИИ не показывают измеримого возврата инвестиций (ROI) в P&L-отчетах (отчетах о прибылях и убытках).
— Американские компании в среднем теряют 2,4% своей годовой выручки на неудачных ИИ-инициативах, о чем свидетельствуют данные июльского отчета CIO Dive со ссылкой на аналитиков Emergn.
Аналитики отмечают, что компании стремительно сжигают годовые ИИ-бюджеты на дорогостоящие «токены», однако на уровне конечного продукта прирост производительности оказывается минимальным.
Клиенты начинают осознавать закон убывающей доходности: каждая новая и более крупная языковая модель требует экспоненциально больше денег, но решает задачи лишь незначительно лучше предыдущей.
Энергетический тупик: ИИ упирается в возможности розетки
Главный тормоз ИИ-индустрии переместился из плоскости алгоритмов в плоскость фундаментальной физики. Масштабирование ИИ требует гигантских объемов электроэнергии, к которым мировые энергосети оказались не готовы.
Аналитики Goldman Sachs Commodities Research прогнозируют, что потребность дата-центров США в электроэнергии вырастет более чем в два раза — с 31 ГВт в 2025 году до 66 ГВт в 2027 году. Доля центров обработки данных в пиковом летнем потреблении энергии в США подскочит до 8,5%.
В результате жесткого дефицита мощностей и задержек с выдачей разрешений, Goldman Sachs ожидает, что лишь 50–60% запланированных дата-центров смогут открыться в срок в ближайшие два года.
Morgan Stanley Research оценивает потенциальный дефицит доступной мощности для ЦОД в США на уровне 49 ГВт к 2028 году.
Проблема заброшенных или простаивающих без подключения к сети дата-центров стала очевидной даже для главных идеологов индустрии.
«Я думаю, что ограничивающим фактором для развертывания ИИ в корне является электрическая мощность. Очевидно, что очень скоро — возможно, даже в конце этого года — мы будем производить больше чипов, чем сможем включить в розетку», — заявил владелец xAI Илон Маск в рамках панельной дискуссии на Всемирном экономическом форуме в Давосе.
Дисбаланс рынка: железо без применения
Еще один парадокс рынка ИИ: производство кремниевых чипов и закупки GPU-ускорителей (в основном Nvidia) продолжают бить рекорды, но они не коррелируют с реальными потребностями рынка и способностью этот ресурс освоить.
Крупнейшие облачные провайдеры (Hyperscalers) инвестируют более $1 трлн, однако эти затраты немедленно отражаются как выручка поставщиков железа, тогда как сами операторы дата-центров вынуждены амортизировать эти гигантские капиталовложения годами, что неизбежно ударит по маржинальности сектора, предупреждает инвестиционный дом DWS.
Бизнес-модель «Big Tech», построенная на принципе «выпусти продукт дешево, подсади клиента, а затем подними цены», в ИИ не работает.
На рынке уже начались ценовые войны и снижение стоимости ИИ-моделей из-за жесткой конкуренции, в том числе со стороны дешевых и эффективных открытых моделей из Китая (таких как DeepSeek и MiniMax).
Оказалось, что для большинства повседневных офисных задач (написать e-mail или обработать текст) модели на 10 миллиардов параметров подходят идеально, а использовать монстров на 2 триллиона параметров (вроде GPT-5 поколения) — экономически бессмысленно.
Что из этого следует?
Конечно, это ни в коем случае не говорит об «охлаждении ИИ-бума» или тем более, что рынок искусственного интеллекта и всех сопутствующих отраслей перестанет привлекать инвесторов в ближайшее время.
Это всего лишь означает, что рынок ИИ вошел в фазу жесткой коррекции ожиданий. Розовые очки инвесторов разбились о нехватку электросетей, фантомную отчетность и банальное отсутствие бизнес-кейсов, способных оправдать триллионные затраты на инфраструктуру.
Но инвесторы станут куда осторожнее и разборчивее. Власти стран осознают, что громкими декларациями и «бумажными инвестициями» не построить ИИ-экономику. ИИ-компании скорректируют свои планы и аппетиты соотносительно реалиям.
Тот, кто сможет предложить энергоэффективные, локальные и дешевые решения, выживет. Проекты, построенные исключительно на освоении венчурных миллиардов и раздутых пресс-релизах, ждет неминуемое схлопывание.
