Первая статья этой серии описывала ИИ-стройку как рынок военных облигаций: капитал распределяется не исходя из ожидаемой доходности, а исходя из цены поражения. Эта статья ставит контрфактический вопрос. Если бы гонки не было — ни экзистенциальной рамки, ни стратегического соперничества, ни страха стать следующей Digital Equipment Corporation, — сколько ИИ-инфраструктуры построил бы рациональный распределитель капитала?
Ответ определяют шесть параметров: арендная доходность актива (R₀), стоимость капитала (r), темп экономического устаревания (δ), эластичность спроса на вычислительные мощности (η), тип покупателя — кэптивный или рыночный — и корреляция ставки по портфелю (ρ). Все их можно ограничить рыночными данными.
Доходность GPU
Кластер из 100 GPU H100 стоит примерно $3–4 млн по ценам оборудования 2026 года — $25 000–$40 000 за GPU плюс сетевая фабрика. Сданный в аренду по ставкам годовых контрактов около $2,35 за GPU-час (SemiAnalysis, март 2026 года) при загрузке 75 процентов, он генерирует около $1,5 млн в год: валовая доходность примерно 40–50 процентов в зависимости от стоимости оборудования. При ставках по требованию около $3,40 за GPU-час валовая доходность составляет 55–75 процентов.
Это верхняя строка. Электроэнергия, охлаждение, хостинг и эксплуатация съедают примерно 30 процентов валовой арендной выручки, поэтому денежная доходность, доступная капиталу, — та самая R₀, которая должна стоять в расчёте NPV, — составляет примерно 28–53 процента. Загрузка — решающий фактор: при 60 процентах вместо 75 каждая доходность падает на пятую часть. Мы берём 75 процентов как базовый сценарий и трактуем это как допущение, а не как измерение.
Обсуждение