Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг в ходе отчёта за II квартал 2026 финансового года заявил, что совокупные капитальные затраты крупнейших поставщиков облачных сервисов достигнут $600 млрд в год. По его словам, эта сумма удвоилась всего за два года и сегодня является главным драйвером развития глобальной ИИ-инфраструктуры.

Однако данные аналитиков и квартальные отчёты самих гиперскейлеров показывают более умеренные значения.

Что говорят цифры

По прогнозам ведущих игроков:

• AWS: годовые капзатраты превысят $118 млрд, основная часть пойдёт на облачную и ИИ-инфраструктуру.

• Google (Alphabet): ожидает до $85 млрд инвестиций в 2025 году.

• Microsoft: планирует около $80 млрд в 2025 году, а по данным Jefferies, в 2026 финансовом году сумма может достичь $121 млрд.

В итоге совокупный прогноз гиперскейлеров и аналитиков составляет $400–450 млрд, что значительно ниже озвученной Хуангом оценки.

Возможные причины расхождений

По версии SiliconANGLE, различие в цифрах может объясняться:

• Методикой расчёта — Хуанг мог экстраполировать квартальные пики расходов на годовую базу.

• Внутренними данными NVIDIA — компания тесно отслеживает планы гиперскейлеров и может оперировать прогнозами, недоступными рынку.

• Более широким определением «капзатрат» — включая расходы на электросети, здания, логистику и расширение цепочек поставок.

• Маркетинговым эффектом — завышенные оценки подчеркивают масштаб ИИ-гонки и укрепляют позиции NVIDIA как ключевого игрока.

Контекст

NVIDIA не впервые допускает вольности с цифрами. В прошлом компания использовала «гибкую» интерпретацию показателей производительности суперкомпьютеров, учитывала количество GPU-чиплетов как отдельные ускорители и указывала пропускную способность интерфейсов NVLink суммарно «в обе стороны».

Вывод

Названные Хуангом $600 млрд пока не подтверждаются прогнозами гиперскейлеров. Но даже более осторожные оценки в $400–450 млрд показывают: капитальные вложения в облачную и ИИ-инфраструктуру растут беспрецедентными темпами, а NVIDIA остаётся в центре этого процесса — как поставщик ключевых GPU для новых дата-центров.