Когда крупные обязательства по вычислительным мощностям превращаются в расходы?

  • Bernstein использует OpenAI как ориентир для анализа обязательств лабораторий ИИ по вычислительным мощностям: суммы контрактов распределены на несколько лет, дата-центры вводятся поэтапно, а некоторые соглашения можно изменить или отменить. Нельзя считать все долгосрочные обязательства платежами ближайшего периода.
  • По оценке компании, если все учтённые в модели контракты будут исполнены в срок и ни один не будет отменён, расходы OpenAI на инфраструктуру до конца 2030 года составят 614 млрд долларов. Исходя из действующих обязательств, годовые расходы достигнут пика примерно в 184 млрд долларов в 2031 году. Задержки или отмена проектов изменят сроки и общую сумму расходов.
  • Модель предполагает, что часть закупок чипов финансируется поставщиками и амортизируется примерно в течение 5–6 лет; количество и сроки поставки чипов также могут измениться. Размещение оборудования в дата-центрах и закупки оборудования рассчитываются отдельно, что помогает избежать двойного учёта одной и той же партии предоставленных клиентом чипов в контрактах на вычислительные мощности.

Сможет ли рост выручки поспевать за расходами?

  • Согласно сообщениям СМИ, приведённым в отчёте, OpenAI сообщила инвесторам, что годовой эквивалент выручки на конец сентября 2026 года составлял около 50 млрд долларов, а выручка выросла на 77% в годовом выражении. Годовой эквивалент отражает темп на тот момент; фактическую выручку за полный год необходимо рассчитывать отдельно.
  • На этом основании Bernstein прогнозирует, что в 2027 году выручка может превысить 80 млрд долларов и оказаться выше её оценки расходов на инфраструктуру за тот год. Однако это сравнение не учитывает первоначальные инвестиции в размере 15 млрд долларов в базовую конструкцию дата-центра Project Camellia.
  • Модель компании показывает, что в 2028 году расходы на инфраструктуру вырастут примерно на 58% в годовом выражении до 139 млрд долларов; без строительства базовой конструкции Camellia они составят 129 млрд долларов. Если рост выручки OpenAI достигнет 60% или более и новых контрактов на дата-центры не будет, темп роста выручки продолжит опережать темп роста расходов на инфраструктуру.

Чем отличаются контракты Oracle, Microsoft и CoreWeave?

  • Основное соглашение Oracle с OpenAI составляет около 300 млрд долларов и включает несколько очередей контрактов на предоставление мощностей, каждая сроком на 5–6 лет. По оценке Bernstein, большая часть мощностей может быть введена в эксплуатацию в 2028 году. Компания считает, что на OpenAI приходится менее 50% оставшихся обязательств Oracle к исполнению.
  • Новое обязательство Microsoft по предоставлению OpenAI услуг Azure на сумму 250 млрд долларов также выполняется поэтапно; каждый контракт рассчитан примерно на шесть лет. Bernstein считает, что благодаря глобальному размещению ресурсов выручка Microsoft менее подвержена задержкам проектов, чем выручка новых облачных провайдеров и хостинг-компаний.
  • Общая стоимость контрактов CoreWeave с OpenAI составляет до примерно 22,4 млрд долларов; Bernstein отмечает, что это максимальная сумма по контрактам. Компания относительно уверена в существующем портфеле невыполненных заказов, но из-за усиления конкуренции скептически оценивает перспективы будущего продления или получения новых контрактов на выгодных экономических условиях.

Почему долгосрочные перспективы всё же различаются при надёжных действующих контрактах?

  • Bernstein считает, что Oracle и Microsoft обладают сильными позициями на переговорах как с поставщиками, так и с клиентами, и ожидает, что контракты обеих компаний с OpenAI будут продлены как минимум ещё раз. При этом её модель учитывает только первоначальный срок контрактов; более мелкие или краткосрочные контракты могут не продлить.
  • Компания ожидает, что строительство вычислительных мощностей, стимулируемое лабораториями ИИ, может превысить их собственные потребности, а спрос и предложение могут нормализоваться в ближайшие 2–3 года. Ослабление дефицита вычислительных мощностей повлияет на спекулятивное строительство и более слабые бизнес-модели, тогда как платформенные инструменты крупных облачных провайдеров и их отношения с клиентами помогают удерживать пользователей услуг.