Після "податку Nvidia" з’являється "податок на пам’ять"! Вартість інфраструктури для AI виходить з під контролю: частка пам’яті у капітальних витратах зросте до 30%

Гонка озброєнь у сфері AI стимулює глибоку інфляційну кризу. Після того як високі надбавки на GPU від Nvidia отримали назву "податок Nvidia", поступово формується ще один "податок на пам'ять".

За оцінками дослідницької компанії SemiAnalysis, у 2023-2024 роках витрати на пам'ять складали близько 8% від загальних капітальних витрат гіперскейлових постачальників хмарних обчислень; очікується, що цей показник у 2026 році зросте до 30%, а в 2027 році ще більше — майже вчетверо за чотири роки.

Інфляція пам'яті вже серйозно впливає на фінансові звіти гіперскейлових постачальників хмарних послуг. Microsoft очікує, що зростання цін на апаратні компоненти збільшить її річні капітальні витрати на $25 млрд, довівши загальну суму до вражаючих $190 млрд. Meta підвищила середню прогнозовану суму капітальних витрат на $10 млрд, причиною чого назвала, зокрема, зростання вартості компонентів — особливо чіпів пам'яті. Останні фінансові звіти цих двох компаній — це лише відображення загальної тенденції "інфляції чіпів", у яку потрапили більшість постачальників хмарних обчислень. Керівник глобальних досліджень акцій Goldman Sachs Джеймс Ковелло зазначає:

Майже вся цінність акумулюється на рівні чіпів — це безпрецедентно й не може тривати довго. Процвітання чіпових компаній досягається ціною інтересів усіх інших учасників ланцюжка постачань.

Від "податку Nvidia" до "податку на пам'ять": зростання витрат передається вгору

GPU Nvidia давно вважаються "головним податковим офіцером" капітальних витрат у сфері AI. Їхні AI-акселератори мають маржу понад 75%, і через монопольне становище на ринку AI-акселераторів компанія постійно стягує прихований надбавок із гіперскейлових постачальників хмарних обчислень — це явище називають "податком Nvidia".

Проте формується новий витратний тиск. Колумніст Bloomberg Кріс Браянт відзначає, зараз технологічні компанії все частіше змушені платити "податок на пам'ять" — оскільки споживання пам'яті дата-центрами просто неймовірно велике. Основна причина — сучасні AI-акселератори потребують великої кількості високошвидкісної пам'яті (HBM), а це — прибуткова та потужна за споживанням кремнію динамічна оперативна пам'ять (DRAM), яка забезпечує швидке тимчасове зберігання даних й додатків.

За аналізом SemiAnalysis, ключовими факторами такого тренду є: очікується, що ціни на DRAM у 2026 році зростуть більше ніж удвічі, а в 2027 році — ще двозначний відсотковий приріст; контрактні ціни на LPDDR5 з першого кварталу 2025 року вже зросли понад утричі, а ціни на відкритому ринку у першому кварталі 2026 року можуть перевищити $10 за ГБ; HBM структурно й далі перебуває в дефіциті.

SemiAnalysis також вказує на динаміку, яку ринок часто ігнорує: Nvidia має "надзвичайно пріоритетне" (VVP) цінове право на закупівлю DRAM, що значно нижче за ціни для гіперскейлових постачальників і ширшого ринку. Такий розклад знижує власні витрати Nvidia на сервери та понижує загальний риноковий ціновий рівень, приховуючи справжню гостроту дефіциту.

Три гіганти отримують надприбутки: рекордний прибуток пам'ятникового сектору

Ринок пам'яті майже повністю контролюють три компанії — корейські SK hynix і Samsung Electronics та американська Micron Technology. Сукупна їхня капіталізація перевищує $2,8 трлн.

Фінансові показники цих постачальників вражаючі. SK hynix у останньому кварталі досяг маржі операційного прибутку 72%, встановивши рекорд; компанія визнає, що "клієнти ставлять забезпечення обсягів закупівлі вище цінової дискусії". У Samsung ціна DRAM за квартал зросла більш ніж на 90%.

З погляду ринку, акції постачальників AI-апаратних компонентів зростають швидше, аніж у гіперскейлових хмарних покупців. TSMC планує інвестувати близько $56 млрд цьогоріч, це рекорд, однак все одно не може задовольнити шалений попит на передові продукти. Маск навіть розглядає ідею побудови власної чіпової фабрики, бюджет оцінюється між $55 і $119 млрд.

SemiAnalysis застерігає: вплив інфляції пам'яті частково вже врахований у показниках капітальних витрат на 2026 рік, але перегляд цін на 2027 рік ще не відображений у поточних прогнозах Wall Street.

Технологічні гіганти шукають шляхи до прориву: чи зможуть власні чіпи зламати монопольну націнку?

Перед обличчям високих закупівельних витрат гіперскейлові постачальники хмарних обчислень активно досліджують напрямок самостійної розробки чіпів, прагнучи позбутися залежності від Nvidia і постачальників пам'яті.

Amazon очікує, що власні чіпи Trainium дозволять щорічно економити кілька десятків мільярдів доларів на витратах. Цікаво, що Anthropic і OpenAI підписали з Amazon контракти на закупівлю чіпів на кілька мільярдів доларів, хоча більша частина потужностей уже продана чи зарезервована. Tensor Processing Unit (TPU) Google, Trainium Amazon та Maia 200 Microsoft — стратегічні кроки гіперскейлових постачальників для зменшення зовнішньої залежності.

У сфері скорочення витрат на пам'ять, технологія стиснення TurboQuant від Google має шанс змінити ситуацію, а Arm Holdings заявляє, що їх нове покоління CPU знизить вартість будівництва дата-центру на кожну гіга-вату приблизно на $10 млрд.

Однак, альтернативи досі стримуються обмеженням потужностей. Будівництво фабрик напівпровідників займає кілька років, тому оперативна відповідь на попит наразі неможлива; до того ж індустрія помітно циклічна — і багато компаній зберігають обережність щодо масового розширення.

Побічний ефект: подвійна ціна для споживчого ринку і макроекономіки

Витрати на апаратні AI-компоненти дедалі більше охоплюють усю економічну систему.

У сфері споживчих товарів виробники чіпів пам'яті віддають перевагу більш прибутковому ринку дата-центрів і довгостроковим замовленням гіперскейлових хмарних провайдерів, а виробники смартфонів, ігрових приставок і ПК потрапляють у пастку дефіциту постачань — вони змушені вибирати між підвищенням цін, зниженням характеристики та стисканням прибутків. У 2024 очікується зниження світових продажів смартфонів на 13%, найбільше постраждають дешеві моделі. Nintendo вже повідомила про підвищення ціни на Switch 2.

На макрорівні імпорт AI-апаратних компонентів низкою країн збільшує торговий дефіцит США, що прямо суперечить політиці адміністрації Трампа. Економіст Pacific Investment Management Company (Pimco) Тіффані Вайлдінг зазначає: "Попит на напівпровідники, пам'ять та інші інфраструктурні AI-компоненти, очевидно, впливає на ціни споживчих товарів", та наводить зростання інфляції особистого споживання як доказ.

Bryan Bryant вважає: якщо ФРС не зможе знизити ставки через це, одержимість AI-лабораторій суперінтелектом буде не просто фінансовою безрозсудністю — в соціальному аспекті фінансовий тягар ляже на всіх без винятку.