Как Microsoft, Amazon и Google борются за прибыль от ИИ

Перекрывающиеся партнёрства

Производители чипов и крупнейшие облачные платформы занимают сразу несколько позиций в отношениях с ведущими лабораториями ИИ. Например, Amazon совмещает все три: долю в OpenAI и Anthropic, многолетние контракты на вычисления и партнёрства по распространению моделей.

Лаборатории получают капитал для роста, специализированные вычислительные мощности и доступ к тысячам корпоративных клиентов облачных провайдеров. Те годами выстраивали отношения с этими компаниями. Для облачных платформ одновременное участие в трёх видах сделок снижает зависимость от того, где именно окажется основная прибыль:

Сеть взаимозависимостей

Ни один союз не существует отдельно от остальных. Если нанести коммерческие соглашения на карту всей отрасли, получится взаимосвязанная сеть: конкуренты поставляют друг другу услуги, распространяют продукты друг друга и совместно финансируют проекты.

Большинство компаний в этой матрице зависят как минимум от четырёх партнёров.

Один из заметных подходов передовых лабораторий — закупать мощности у нескольких поставщиков. Anthropic запускает Claude на графических процессорах Nvidia, тензорных процессорах Google и чипах Trainium от AWS. Работа с тремя поставщиками инфраструктуры снижает зависимость от одного вида оборудования и усиливает позиции Anthropic в будущих переговорах о доступе к мощностям.

Общая стратегия компаний такова: диверсифицировать поставщиков на предыдущих этапах цепочки, чтобы защитить поставки, а ближе к клиенту — объединять разные варианты, сохраняя доступ к покупателям и возможность влиять на цены.

Цепочка стоимости инфраструктуры ИИ

В цепочке инфраструктуры ИИ инвестиции в доли компаний и финансирование проектов почти сразу превращаются в контракты на вычислительные мощности.

Для передовых лабораторий вычисления — крупнейшая статья расходов, опережающая затраты на персонал, обучение моделей и выход на рынок.

Часто инвестиция в компанию сопровождается обязательством закупать у инвестора вычислительные мощности — обычно на гораздо большую сумму. Так, 20 апреля этого года Amazon объявила о дополнительных инвестициях в Anthropic на $5 млрд. Одновременно Anthropic обязалась потратить более $100 млрд на Amazon Web Services в течение десяти лет. С Microsoft и Google у неё заключены сопоставимые соглашения.

Вложенный капитал даёт лаборатории право на вычислительные мощности по контракту, а не собственную инфраструктуру. Если лаборатория сама строит дата-центры, она владеет активом, который можно продать или заложить; так поступила Meta. Если же она заранее обязуется покупать вычислительные мощности, ей нечем владеть, зато платежи сохраняются на годы.

Для поставщика выгода от отношений проявляется в двух формах. В последнее время рост оценки Anthropic принёс Amazon больше прямой выгоды, чем продажа вычислительных мощностей. Из $62,6 млрд чистой прибыли Amazon за второй квартал $53,4 млрд составила неденежная прибыль, возникшая «главным образом благодаря нашим инвестициям в Anthropic». Для сравнения: операционная прибыль AWS, которая продаёт вычислительные мощности, составила $16,6 млрд.

Обязательства по вычислительным мощностям зафиксированы на годы вперёд. А доходы, из которых их оплачивают, — от подписок клиентов до комиссий за работу ИИ-агентов — оформляются контрактами на месяцы.

Партнёрства за пределами инфраструктуры

Лаборатории ИИ выстроили сеть партнёрств и инвестиций и в других отраслях. Схема показывает приобретения, вложения и партнёрства OpenAI и Anthropic по секторам.

OpenAI приобретала компании, чтобы создавать потребительские продукты и приложения на основе своих моделей. Среди направлений — потребительское оборудование, инструменты для разработчиков, аналитика продуктов, медицинские записи и медиа.

Anthropic сосредоточила приобретения на инструментах для разработчиков и программной инфраструктуре, в том числе на Bun и Stainless. В другие корпоративные отрасли компания расширялась преимущественно через партнёрства.

В 2026 году обе компании напрямую занялись внедрением ИИ в бизнесе. В мае OpenAI запустила компанию по внедрению ИИ с финансированием более $4 млрд от консорциума во главе с TPG. Она также договорилась о покупке Tomoro, благодаря которой получит около 150 инженеров по внедрению решений на местах. Anthropic, в свою очередь, стала основным участником предприятия по оказанию услуг стоимостью $1,5 млрд, созданного на базе Fractional AI. В июле его переименовали в Ode with Anthropic, а в августе оно приобрело Casper Studios.

Партнёрства расширяют распространение продуктов, а приобретения определяют, чем поставщик моделей владеет напрямую. Обе лаборатории приближаются к корпоративным клиентам: благодаря программному обеспечению и услугам по внедрению заменить модель становится сложнее.

Кто забирает маржу

За каждым из партнёрств стоит вопрос о том, кому достанется прибыль. Ответ зависит от того, сколько стоит клиенту заменить одного поставщика другим. Если это сделать легко, конкуренция снижает цену почти до стоимости услуги. Если сложно — поставщик сохраняет разницу.

Сейчас сильнее влиять на цены могут поставщики. Во-первых, спрос опережает предложение. Во-вторых, лаборатории обычно создают системы обучения и инференса с расчётом на программный слой CUDA от NVIDIA. Перенос этих систем на Trainium от AWS или тензорные процессоры Google требует дополнительной и дорогостоящей работы: преобразования кода, компиляции и проверки производительности. Валовая маржа NVIDIA за квартал, завершившийся в июле 2026 года, составила 75,0%. Годом ранее она равнялась 72,4%.

Это даёт облачной платформе преимущество. У неё есть несколько взаимозаменяемых моделей, и для перехода между ними достаточно изменить настройку — менять поставщика не нужно. Кроме того, платформа уже отвечает за выставление счетов, безопасность и соблюдение требований. Разработчики моделей отвечают на это, создавая собственные каналы продаж. Пока модели можно заменять друг другом, прибыль получает облачная платформа. Если же одна модель становится глубоко встроенной в работу компании, преимущество переходит к её разработчику.

Сейчас сильнее позиция покупателей. Для большинства задач ведущие модели близки по возможностям, а программное обеспечение для маршрутизации направляет каждый запрос к самой дешёвой модели, которая способна его выполнить. Поэтому расходы быстро перераспределяются: доля OpenAI в корпоративных расходах на API снизилась с 50% в 2023 году до 27% в 2025-м, тогда как доля Anthropic достигла 40%.

Поставщики моделей пытаются изменить этот баланс: создают специализированные системы на основе ИИ-агентов и встраивают модели в рабочие процессы компаний, чтобы повысить стоимость замены. Есть и ещё одна цена, которую платят покупатели: каждое внедрение помогает поставщику моделей лучше понять работу отрасли. При этом обе лаборатории выходят на уровень приложений, где работают их клиенты.

Наиболее выгодная позиция у компаний, которые получают доход из большего числа источников и меньше зависят от одного сценария развития рынка. Поэтому одна компания может одновременно быть инвестором, поставщиком, каналом продаж и конкурентом нескольких соперничающих разработчиков моделей. Четыре роли в отношениях с конкурентами позволяют ей получить выгоду при любом исходе борьбы за прибыль.

Авторские взгляды могут не совпадать с официальной политикой или позицией организаций, с которыми он связан. Материал предназначен только для информации и не является инвестиционной консультацией, исследованием или рекомендацией по ценным бумагам.