OpenAI готовится к IPO: оправдается ли триллионная оценка на фоне растущих затрат?

В мире искусственного интеллекта назревает переломный момент: компания OpenAI, ключевой игрок в сфере генеративного ИИ, по сообщениям, готовится к публичному размещению акций, которое может оценить её в $1 триллион. Эта цифра, как отмечает TradingView, сама по себе выводит компанию в ряд крупнейших в мире, но истинный вопрос заключается не в масштабе оценки, а в способности экономики генеративного ИИ поддерживать такие амбиции.

OpenAI демонстрирует одновременно взрывной рост выручки и колоссальное сжигание денежных средств. Это напряжение определит не только успех предстоящего IPO, но и дальнейшее развитие всего рынка искусственного интеллекта.

Масштабы OpenAI: впечатляющий рост и не менее впечатляющие расходы

По данным источников, годовая выручка OpenAI в 2025 году превысила $20 миллиардов, что делает её одной из самых быстрорастущих софтверных компаний в истории. Внутренние прогнозы, обсуждаемые в финансовых кругах, указывают на потенциальный рост выручки до $280 миллиардов к 2030 году. Для сравнения, многие крупные публичные софтверные компании достигали лишь доли этого масштаба за десятилетия.

При оценке в $1 триллион, компания будет торговаться с мультипликатором примерно в 3-4 раза к прогнозируемой выручке 2030 года. На первый взгляд, это не выглядит экстремально для компании, растущей трёхзначными темпами. Однако ключевым фактором станет не только выручка, но и маржинальность.

Почему затраты растут так стремительно?

Генеративный ИИ существенно отличается от традиционного программного обеспечения. Он требует огромной вычислительной инфраструктуры для обучения моделей и постоянных аппаратных мощностей для обработки каждого пользовательского запроса. Каждый запрос потребляет реальные ресурсы.

Согласно отчётам, обязательства OpenAI по вычислительным мощностям до конца десятилетия могут достичь $600 миллиардов. Новые данные указывают, что компания ожидает сжечь около $218 миллиардов в период с 2026 по 2029 год, что на $111 миллиардов больше, чем прогнозировалось всего два квартала назад. Генеральный директор Сэм Альтман публично заявлял об инфраструктурных амбициях, измеряемых триллионами долларов, что подразумевает колоссальные инвестиции в GPU, центры обработки данных и энергетические контракты.

Одновременно с этим валовая маржа, по сообщениям, снизилась примерно с 40% до 33% по мере ускорения расходов на инференс (выполнение запросов). Это снижение указывает на основной риск: если использование растёт быстрее, чем улучшается эффективность затрат, маржа будет сжиматься даже при расширении выручки. Публичные инвесторы, привыкшие к годам отрицательного денежного потока у таких компаний, как Amazon и Tesla, теперь будут внимательно следить за тем, станет ли ИИ-инфраструктура в конечном итоге более эффективной относительно выручки.

Путь к прибыльности: математика триллионной оценки

Путь к прибыльности можно выразить простой формулой: операционная прибыль равна выручке, умноженной на операционную маржу. Чтобы оценка в триллион долларов была обоснованной, прибыль должна её поддерживать.

Если OpenAI достигнет $280 миллиардов годовой выручки к 2030 году и обеспечит 20% операционной маржи, это принесёт $56 миллиардов операционного дохода. При мультипликаторе «цена/прибыль» в 20 раз это поддержит оценку чуть выше $1 триллиона. Однако, если операционная маржа останется ближе к 10%, операционный доход составит $28 миллиардов, и при том же мультипликаторе оценка значительно не дотянет до триллионной отметки.

Эта разница сводится к трём переменным: во-первых, стоимость токена должна снижаться за счёт улучшения дизайна моделей и аппаратной эффективности; во-вторых, структура выручки должна смещаться в сторону более маржинальных корпоративных контрактов, а не интенсивного потребительского использования; в-третьих, структура капитала должна ограничивать ежегодную амортизацию от собственной инфраструктуры. Даже скромные улучшения в этих областях существенно сокращают выручку, необходимую для достижения безубыточности. Несколько процентных пунктов маржи при масштабе превращаются в десятки миллиардов долларов прибыли.

Потенциальная триллионная оценка OpenAI — это скорее аванс за будущее, чем отражение текущей финансовой устойчивости. Инфраструктурные затраты на обучение и инференс моделей ИИ остаются астрономическими, и пока нет чёткого понимания, как быстро они будут снижаться. Рынок, возможно, недооценивает риск ценовой войны и коммодитизации базовых моделей, что может подорвать маржинальность даже при сохранении высокого спроса. Без радикального прорыва в эффективности или доминирования в нишевых, высокомаржинальных корпоративных решениях, поддержание такой оценки будет требовать постоянного притока капитала, что в долгосрочной перспективе несовместимо с моделью публичной компании.

Конкуренция и требования публичных рынков

OpenAI не одинока в этой гонке. Anthropic, по сообщениям, нацелена на прибыльность к 2028 году и рассматривает сроки собственного IPO. Google активно интегрирует генеративный ИИ в свои поисковые и облачные предложения. Другие игроки, включая проекты Илона Маска и гиперскейлеров, продолжают вкладывать капитал.

Конкуренция создаёт два давления: ценовое, поскольку корпоративные клиенты получают больше рычагов для переговоров, имея выбор между несколькими высококачественными моделями; и капиталоёмкость, так как агрессивные инвестиции в инфраструктуру со стороны конкурентов могут привести к циклу, где выручка растёт, но доходность на капитал сжимается.

Компания, которая первой выйдет на биржу, скорее всего, задаст тон ожиданиям публичного рынка. Если первое IPO в сфере генеративного ИИ продемонстрирует улучшение маржи и дисциплинированные расходы, это укрепит нарратив сектора. Если же оно столкнётся с трудностями в демонстрации пути к устойчивой прибыльности, оценки по всему сектору могут быть скорректированы.

Частные рынки вознаграждают амбиции, но публичные рынки требуют определённости. Перед любым IPO инвесторы будут ожидать подробной информации о тенденциях валовой маржи, вычислительных затратах и долгосрочных обязательствах по инфраструктуре. Они будут изучать, сколько оборудования находится в собственности, а сколько арендуется, и как амортизация влияет на прибыль. Также будет уделено внимание концентрации клиентов и их удержанию в корпоративных контрактах.

Управление компанией также будет под пристальным вниманием. Смена руководства, юридические споры и быстрое масштабирование вносят волатильность. Публичные инвесторы будут искать стабильность и финансовую дисциплину наряду с технологическим прогрессом. Более широкие рыночные последствия значительны: компании-производители полупроводников, операторы центров обработки данных и поставщики энергии уже выиграли от расходов на ИИ. Если OpenAI и её конкуренты докажут, что инвестиции в инфраструктуру конвертируются в устойчивую прибыль, эти секторы останутся поддержанными. Если маржа не сможет расшириться, распределение капитала по всей экосистеме ИИ может ужесточиться.

Рынок ИИ до сих пор движим верой в трансформационный потенциал. Фаза IPO проверит, конвертируется ли этот потенциал в устойчивые финансовые результаты. Рост выручки уже доказан. Следующим доказательством станет расширение маржи под пристальным вниманием публичных акционеров.