Аналитики прогнозируют, что крупнейшие AI‑гиганты смогут резко увеличить прибыльность, несмотря на триллионные расходы на инфраструктуру. Но модели предполагают почти невероятное снижение административных затрат — и эксперты предупреждают: такие расчёты выглядят как обратная инженерия, а не реалистичные сценарии.
Прогнозы Уолл‑стрит для Big Tech требуют огромного доверия: аналитики предполагают, что крупнейшие AI‑гиперскейлеры смогут наращивать выручку намного быстрее, чем растут их операционные расходы. Некоторые цифры выглядят слишком хорошими, чтобы быть правдой.
Инвесторы уже нервничают из‑за стремительного роста капитальных затрат на искусственный интеллект. В этом месяце S&P снизило кредитный рейтинг Oracle до уровня, лишь на ступень выше «мусорного». Акции Alphabet упали после того, как компания повысила прогноз по capex. Microsoft и Meta публикуют отчёты в среду, Amazon — в четверг.
Чтобы оправдать бычий сценарий прибыли, компаниям нужно добиться беспрецедентной операционной эффективности — несмотря на то, что в ближайшие годы они потратят триллионы долларов на инфраструктуру. Это видно в консенсус‑оценках пяти крупнейших гиперскейлеров: аналитики ожидают, что операционная маржа вырастет с 27% в 2023 году до 31% в 2029‑м, что станет самым высоким уровнем для группы с момента IPO Meta в 2012 году.
Главная ставка — резкое снижение SG&A
Половина улучшения маржи основана на предположении, что расходы на продажи, управление и администрирование (SG&A) упадут с 10% до 8% выручки, при том что сама выручка почти удвоится. Прогнозы показывают снижение SG&A как доли доходов у всех компаний, что должно поддержать рост маржи.
Но сценарий оставляет мало пространства для ошибок. Амортизация резко вырастет из‑за новых зданий и оборудования — а это часть операционных расходов по GAAP. Если эти затраты окажутся выше прогнозов, снижение SG&A не сможет компенсировать разрыв.
Снижение SG&A на два процентных пункта кажется небольшим, но при ожидаемой совокупной выручке в $3 трлн через три года это означает экономию $77 млрд в 2029 году по сравнению с уровнем 2025‑го. Именно эта «экономия» — ключевой двигатель прогнозируемого роста маржи.
Но некоторые оценки SG&A выглядят так, будто аналитики сначала зафиксировали прогнозы выручки и прибыли, основанные на заявлениях менеджмента, а затем «подогнали» расходы, чтобы математика сошлась.
Oracle: разброс расходов намекает на обратную инженериию
Пример Oracle показывает, насколько расходятся оценки аналитиков. Стандартное отклонение прогнозов выручки на 2029 год — всего 3%, а прибыли — 4%. Но разброс по расходам огромен:
- продажи и маркетинг — 17%,
- административные расходы — 25%,
- амортизация — 36%.
Это указывает на то, что аналитики используют «середину отчёта о прибылях и убытках» как переменную, чтобы согласовать верх и низ.
В итоге консенсус предполагает, что операционная маржа Oracle останется около 31% до 2029 года и вырастет до 33% в 2030‑м. Выручка взлетает благодаря ожидаемому бизнесу с OpenAI, растут себестоимость и амортизация. Но SG&A, хотя и растёт в абсолютных цифрах, падает до 6% выручки в 2030 году — с 15% в 2026‑м.
Эксперты: такие прогнозы «натянуты»
Кевин Кохарки, профессор бухгалтерского учёта из Университета Пердью, говорит, что оценки SG&A выглядят неправдоподобно:
«Когда рост настолько быстрый, SG&A почти всегда растёт вместе с выручкой. Аналитики, чтобы сохранить маржу, предполагают, что рост амортизации будет полностью компенсирован снижением SG&A. Я не могу представить сценарий, где такое происходило бы в реальности».
Модели аналитиков фактически предполагают, что Big Tech сможет использовать ИИ для резкого повышения производительности, позволяя выручке расти намного быстрее накладных расходов. Но исторически рост бизнеса требует увеличения штата продаж, поддержки клиентов и административных функций. Если ИИ не обеспечит ожидаемую эффективность, SG&A будет расти вместе с выручкой — и прогнозируемые маржи не реализуются.
Риски для денежного потока
SG&A — это реальные денежные расходы: зарплаты, комиссии, маркетинг. Перерасходы снизят операционный денежный поток, необходимый для финансирования AI‑инфраструктуры, что может вынудить компании выпускать новый долг или акции.
Amazon и Oracle уже имеют отрицательный свободный денежный поток. Alphabet тоже ушла в минус, прекратила байбеки и начала выпускать акции для финансирования расходов.
Чтобы сделать бизнес действительно эффективнее, потребуется не только «механика Excel».
