700 миллиардов вложены в ИИ, американцы первыми почувствовали на себе горечь инфляции

null

1 апреля экономисты Федерального резервного банка Сент-Луиса Miguel Faria-e-Castro и Serdar Ozkan опубликовали блог-пост с очень сдержанным названием, а вывод в нём — крайне неприятный: сам по себе оптимизм вокруг ИИ является фактором инфляции. Не потому, что растут счета за электроэнергию, не потому, что «не хватает чипов», а потому что все верят, что ИИ сделает будущее лучше — и эта вера заставляет их начать тратить больше уже сейчас.

В тот же день Fortune раскрыла эксперимент Deutsche Bank: они попросили три ИИ-модели оценить «влияние ИИ на инфляцию». Итог: даже сами ИИ-модели считают, что они подталкивают цены вверх.

В социальных сетях постов о резком росте цен в США очень много

Если сложить эти две истории вместе, получается довольно дискомфортный цикл: чем больше инвестиций в ИИ, тем выше инфляция, тем дальше снижение ставок, тем выше стоимость финансирования — но инвестиции продолжают ускоряться.

Непреодолимая гонка вооружений

Сначала посмотрим на деньги. Согласно отчётам компаний о финансовых результатах, совокупные капитальные затраты Amazon, Microsoft, Google и Meta за 2023 год составили около 152 млрд долларов. В 2024 году эта цифра подскочила до 251 млрд долларов, прибавив 65%. По итогам всего 2025 года она достигла 416 млрд долларов, снова прибавив 66%.

Корпоративные ориентиры на 2026 год ещё более агрессивные. По сводке Wolf Street: Amazon планирует 200 млрд долларов, Google — 175–185 млрд долларов, Microsoft — 145–150 млрд долларов, Meta — 135 млрд долларов. Вместе это около 663 млрд долларов. Если добавить 42 млрд долларов Oracle, то пять компаний в сумме приближаются к 700 млрд долларов.

За четыре года капитальные затраты этих четырёх компаний выросли в четыре раза. Такой темп в истории американского бизнеса не имеет прецедентов. Как сообщала Fortune, этот масштаб уже превысил валовой внутренний продукт Швеции за год.

Один дата-центр — на всю нагрузку целого штата по электроэнергии

Большая часть этих денег уходит в дата-центры. А главный «узкий» места дата-центров — не земля, а электричество. По данным EIA, в Вермонте среднегодовое потребление электроэнергии составляет около 5364 гигаватт-часа, что в среднем соответствует загрузке 0.61 гигаватта. Род-Айленд немного выше — около 0.83 гигаватта.

Теперь посмотрим, что делают дата-центры. Согласно заявлениям компаний, общий планируемый объём электроэнергии по проекту Stargate, который OpenAI реализует вместе с Oracle и SoftBank, составляет 10 гигаватт — это равно всем потребностям по электроэнергии 16 Вермонтов. Meta на территории Hyperion в Луизиане планирует 5 гигаватт и инвестиции в размере 27 млрд долларов. Находящаяся под контролем Маска xAI в Колоссусе в Мемфисе, штат Теннесси, уже расширилась до 2 гигаватт; по данным Introl, развёрнуто 555 тысяч GPU Nvidia, потрачено около 18 млрд долларов. Amazon и Anthropic совместно в Индиане строят Project Rainier, где план — 2.2 гигаватта.

По данным S&P Global, в США дата-центры в 2024 году потребили 183 тераватт-часа электроэнергии — это более 4% от общего потребления по стране. К 2030 году ожидается, что этот показатель вырастет втрое.

Эти потребности в электроэнергии — не далёкая история из планов, а уже давят на существующие энергосети. Согласно отчёту CBRE, вакантность у дата-центров в Северной Америке снизилась с 3.3% в первой половине 2023 года до 1.6% в первой половине 2025 года — это минимальное значение за всю историю наблюдений. По данным Cushman & Wakefield, во второй половине 2025 года вакантность немного выросла до 3.5%, но это лишь из‑за того, что большое количество новых мощностей было сосредоточенно введено в эксплуатацию; при этом абсолютный уровень остаётся на исторически низких значениях, а по-настоящему значимое смягчение предложения до 2030 года вряд ли появится.

Даже сами ИИ утверждают, что разгоняют инфляцию

Помимо того, что эти инвестиции подталкивают спрос, повышают тарифы на электричество и усиливают дефицит чипов, есть ещё более скрытый инфляционный канал.

Как сообщает Fortune 1 апреля, команда под руководством главного экономиста США в Deutsche Bank Matthew Luzzetti провела эксперимент: заставили модели Deutsche Bank, dbLumina (собственная разработка), Claude от Anthropic и ChatGPT-5.2 от OpenAI — каждую по отдельности — оценить «вероятность того, что ИИ будет толкать инфляцию вверх в течение следующего года».

Результат: dbLumina оценила 40%, Claude — 25%, ChatGPT-5.2 — 20%. Оценки всех трёх моделей по вероятности того, что ИИ существенно снизит инфляцию, совпали: всего 5%.

Приведённые тремя моделями инфляционные драйверы также очень согласованы: дата-центры масштабно расширяются, спрос на полупроводники резко растёт, а энергопотребление ИИ-нагрузок быстро увеличивается — это всё ценовое давление со стороны спроса.

Это прямо противоположно консенсусу части инвесторов с Уолл-стрит. В исследовательской записке команды Deutsche Bank сказано: «ИИ станет основным сдерживающим инфляцию (дефляционным) фактором? Даже сами ИИ так не думают».

В горизонте пяти лет модели действительно смещаются в сторону большей вероятности того, что сценарий будет более дефляционным. Но вероятность «ИИ, вызывающего масштабную дефляцию», по-прежнему втиснута в область рисков на хвосте распределения.

Оптимизм — это и есть инфляция

Бумага Федерального резервного банка Сент-Луиса даёт теоретическую рамку, чтобы объяснить всё происходящее.

Faria-e-Castro и Ozkan используют стандартную макроэкономическую модель и определяют всплеск инвестиций в ИИ как «новостной шок» (news shock). Согласно блог-посту ФРС, логика модели такова: когда домохозяйства видят, что ИИ описывается как революционная технология, они ожидают роста будущих доходов и заранее увеличивают потребление. Предприятия ожидают рост производительности и наращивают инвестиции. В сумме эти эффекты приводят к тому, что спрос быстро начинает опережать предложение. В статье сказано: «Эти силы вместе создают инфляционный всплеск совокупного спроса — это ключевая характеристика начальной стадии новостного шока».

Модель задаёт две траектории. Если ИИ действительно приносит скачок производительности, то краткосрочная инфляция будет «переварена» долгосрочным ростом выпуска, и экономика войдёт в благоприятный цикл. Но если рост производительности не материализуется — в статье используется формулировка «устойчиво низкий рост и упрямая высокая инфляция», то есть стагфляция.

Согласно данным, которые блог-пост ФРС приводит в поддержку аргумента, с момента выхода ChatGPT годовой темп роста совокупной факторной производительности (TFP) в США составляет 1.11% — ниже исторического среднего 1.23%. На сегодняшний день ИИ ещё не оставил следа в данных по производительности.

При этом, по данным BLS, в США в феврале 2026 года CPI в годовом выражении — 2.4%, а базовый CPI — 2.5%; то есть до цели ФРС в 2% они ещё не вернулись. По мартовской «точечной диаграмме» ФРС медианный прогноз по ставке к концу года составляет 3.4%, что указывает на то, что в этом году снижение ставок будет только один раз.

700 млрд долларов хлынули в ИИ-инфраструктуру. Это деньги — причина инфляции или предвестник революции производительности — зависит от вопроса, на который пока нет ответа: будут ли те модели, которые запускаются внутри этих дата-центров, действительно делать экономику более эффективной.