Семеро против 493: кто на самом деле зарабатывает на ИИ

Прибыль компаний из индекса S&P 500 во втором квартале 2026 года выросла почти на 54% в годовом выражении — максимум с 2021 года. Цифра, которая в обычных условиях читалась бы как подтверждение того, что экономика здорова, а искусственный интеллект наконец начал окупаться. Но раскладка по отраслям и компаниям эту картину ломает: рост почти целиком обеспечивают семь технологических гигантов и бухгалтерские переоценки долей в частных компаниях на сумму более $160 млрд. Остальные 493 компании индекса по выручке на сотрудника и прибыльности стоят на месте.

Семеро против всех

У Nvidia, Microsoft, Apple, Tesla, Amazon, Google и Meta* растут выручка на сотрудника и прибыльность. У всех остальных участников индекса эти показатели не двигаются. Рынок стал не эффективнее — он стал концентрированнее.

По оценке Таджиндера Дхиллона из LSEG, в третьем квартале технологический сектор и ИИ-тяжеловесы дадут 70–80% всего прироста прибыли S&P 500. Корзина Bloomberg Intelligence из 44 связанных с ИИ компаний занимает примерно 45% капитализации индекса — и именно на нее приходится основная часть роста прибыли с 2024 года и увеличения рентабельности с 2022-го. Энергетический сектор тоже вырос — примерно на 115% год к году, но это следствие подорожания нефти в США на фоне войны с участием США, Израиля и Ирана. К ИИ отношения не имеет.

Прибыль, которая появляется скачками

Значительная часть «рекордной прибыли» — не операционный результат. Правило учета простое: доли в частных компаниях переоцениваются только после раундов финансирования. Поэтому «прибыль» возникает скачками, привязанными к событиям вроде IPO SpaceX в июне 2026 года, которое привлекло около $86 млрд и стало крупнейшим в истории.

Во втором квартале «прочие доходы» Alphabet выросли более чем вдвое, до $97,9 млрд. У Amazon — более чем втрое, до $53,4 млрд. У Nvidia — $7,7 млрд (кварталом ранее было $15,9 млрд благодаря росту акций Intel). Основной источник — доли в SpaceX и Anthropic. Доли в SpaceX есть у Amazon, Alphabet и Nvidia (почти 123 млн акций).

Без учета переоценок Alphabet и Amazon рост прибыли индекса составил бы около 35% вместо 54%. Все еще высоко, но уже не рекордно. Впереди — возможные IPO Anthropic и OpenAI, и каждый такой выход на биржу даст очередной скачок. Но это разовые события, которые при падении оценок могут развернуться в обратную сторону.

Сэкономленные минуты не становятся деньгами

Опрос Банка России, охвативший 14,7 тысячи нефинансовых предприятий, показывает, что происходит на уровне отдельной компании. ИИ применяет каждое седьмое предприятие, еще каждое пятое планирует начать. Производительность труда выросла у каждого третьего. Прибыльность — только у каждого десятого. Почти две трети сообщили, что технология не повлияла на численность персонала.

Механика понятна. Бухгалтер раньше тратил десять минут на проверку документа, теперь — пять. На демонстрации руководству это выглядит убедительно: пять минут на документ, сотни документов в месяц, десятки освобожденных часов. Дальше начинаются вопросы: что сотрудник делает с этим временем? Стало ли подразделение обрабатывать больше документов? Уменьшилось ли количество ошибок? Если процесс остался прежним, компания получает не экономический эффект, а свободные минуты, распределенные по рабочему дню.

Полный путь результата выглядит так: получение данных, обработка, проверка человеком, исправление, запись в систему, итоговое решение. Если автоматизирован только второй шаг, эффекта нет. Проверка ответа ИИ занимает почти столько же времени, сколько прежняя операция — особенно когда ошибка модели может привести к неверному платежу или налоговому риску. Скрытые расходы — подготовка данных, интеграции, права доступа, обучение сотрудников, защищенный контур для персональных данных — на этапе прототипа не видны, в промышленной эксплуатации становятся постоянной статьей затрат.

Характерная деталь: для демонстрации руководству выбирают «подготовить письмо» или «сделать презентацию», хотя деньги теряются на ошибках в заявках, просроченных согласованиях, ручной сверке документов.

Выгоднее всего продавать лопаты

Деньги делает не ИИ как продукт, а поставка инфраструктуры. Nvidia защищена экосистемой CUDA — смена поставщика требует перестройки всей программной среды. TSMC производит чипы и для Nvidia, и для конкурентов, поэтому не зависит от победы конкретного ускорителя. Broadcom выигрывает от заказных чипов облачных гигантов. Micron заработала $10 млрд на HBM и серверной памяти в 2025 финансовом году — рост более чем в пять раз, обязательства клиентов по долгосрочным соглашениям достигли $32 млрд. Цифры Cisco будничны, но показательны: заказы на ИИ-инфраструктуру с начала 2026 года — $5,3 млрд, прогноз на финансовый год поднят с $5 млрд до $9 млрд. При этом компания планирует сократить тысячи рабочих мест для фокуса на ИИ.

Энергетика стала новым дефицитом. GE Vernova получила более $2 млрд прямых заказов для дата-центров — втрое больше, чем годом ранее. Google подписала соглашение с Constellation Energy о поставках электроэнергии мощностью 3,6 ГВт. Международное энергетическое агентство прогнозирует рост потребления дата-центров с 415 ТВт·ч в 2024 году до примерно 945 ТВт·ч в 2030-м. Подключение к энергосистеме становится почти таким же ценным активом, как подходящий земельный участок. Но подстанция служит несколько поколений оборудования, а ускоритель — одно.

Вся эта цепочка собирает ренту до того, как выяснится, есть ли спрос на конечные продукты. При дефиците мощностей клиенты заказывают больше, чем нужно; когда предложение догоняет спрос, часть заказов исчезает. Пустующий ускоритель продолжает амортизироваться, не принося выручки, а новое поколение чипов заставляет снижать тарифы на старое.

Рынок уже наказывает за ИИ-траты

Индекс Goldman Sachs, включающий компании с «наибольшим потенциалом изменить базовую прибыль благодаря ИИ» — Walmart, H&R Block и других, — с конца 2022 года не обогнал рынок. Обычный бизнес уже сокращает траты на токены: их считают не вложением, а расходом, который съедает прибыль. Токены покупают в основном стартапы на деньги венчурных фондов.

Кейс Klarna часто приводят как успех: ИИ-ассистент заменил 700 агентов клиентского сервиса. Но данные CB Insights показывают, что сокращения начались до внедрения ИИ, а оценка компании почти вдвое ниже цены 2021 года. Показателен случай Rightmove: одно объявление о росте расходов на ИИ обрушило акции британской компании на 28%.

Практический вывод

ИИ работает там, где есть большой объем однотипной ручной работы с понятной стоимостью ошибки: сверка документов, классификация обращений, проверка комплектности заявок. Но он не заменяет перестройку процесса. До внедрения стоит зафиксировать четыре параметра: объем операций, время операции, частоту и стоимость ошибок, узкое место процесса. Затем проверить модель на 20–50 реальных обезличенных примерах с пропущенными полями и ошибками — не на презентации.

Инфраструктура построена раньше, чем появился спрос, который мог бы ее окупить. Рынок колеблется между рекордами в мае 2026-го и обвалом на $1,2 трлн рыночной капитализации восьми крупнейших ИИ-компаний в ноябре 2025-го — это не цикличность, а неразрешенное противоречие. Пока выручка от ИИ-продуктов у гигантов не начнет расти в масштабе, сопоставимом с их капитальными затратами, для большинства компаний ИИ останется расходом. И считать его инвестицией — ошибка планирования.

• Meta — экстремистская организация, запрещенная в Российской Федерации.