В начале июня 2026 года компания Alphabet объявила о завершении сделки по размещению акций на сумму $84,75 млрд — это крупнейшее разовое размещение акций в мировой истории, превзошедшее предыдущий рекорд в $70 млрд, установленный национальной нефтяной компанией Бразилии в 2010 году. Еще более примечательно, что данное финансирование не является единичным событием. Alphabet одновременно повысила прогноз по капитальным расходам (CAPEX) на 2026 год до $180–$190 млрд и дала сигнал о существенном росте затрат в 2027 году.
Действия Alphabet — лишь один из примеров масштабной гонки за инфраструктуру искусственного интеллекта между четырьмя крупнейшими технологическими компаниями. Систематическое сравнение бюджетов CAPEX, структур финансирования и стратегических подходов Alphabet (Google), Microsoft, Amazon и Meta позволяет понять, почему традиционно «легкая на активы» компания Alphabet сталкивается с необходимостью почти $190 млрд капитальных расходов и почему она вновь прибегает к инструментам акционерного финансирования, которые не использовала более двадцати лет.
Финансовый пазл Alphabet: откуда $84,75 млрд?
Чтобы оценить масштаб финансирования Alphabet, важно разобрать его структуру. Финансирование состоит из трех компонентов:
Публичное размещение: $34,8 млрд. Согласно регуляторным документам, $18 млрд получено за счет обыкновенных акций класса A и капитальных акций класса C, еще $16,75 млрд — за счет обязательных конвертируемых привилегированных акций (через депозитарные расписки). Цена размещения была утверждена 2 июня, спрос на рынке превысил предложение в несколько раз — редкая ситуация для крупной и зрелой компании, такой как Alphabet.
ATM-эмиссия (At-the-Market): $40 млрд. Это непрерывный механизм без фиксированной даты выпуска. Начиная с третьего квартала 2026 года, Alphabet будет продавать акции класса A и C напрямую на публичном рынке по мере необходимости.
Закрытое размещение для Berkshire Hathaway: $10 млрд. Это наиболее значимый компонент сделки. Berkshire приобрела $5 млрд акций класса A по цене около $351,81 за акцию и $5 млрд акций класса C по цене около $348,20 за акцию, что соответствует скидке 6–8% к цене закрытия до объявления сделки. Berkshire начала формировать позицию в Alphabet в третьем квартале 2025 года, а к концу первого квартала 2026 года владела примерно 58 млн акций (около $17 млрд). После дополнительного вложения в $10 млрд доля Berkshire возрастет до диапазона $27–$32 млрд.
Зачем Alphabet требуется столь масштабное внешнее финансирование? Причина — в огромном объеме CAPEX. Несмотря на то, что Alphabet за последние 12 месяцев получила около $174 млрд операционного денежного потока, ежегодные капитальные расходы в $180–$190 млрд уже невозможно покрыть только внутренними средствами. По данным Capital Futures, до запуска акционерного финансирования Alphabet уже привлекла более $85 млрд через долговой рынок за последний год, в шести валютах: USD, EUR, GBP, JPY, CAD и CHF — включая редкий выпуск 100-летних облигаций в фунтах стерлингов. Это классическая стратегия «финансирования по всему спектру»: долговые инструменты сглаживают долгосрочные издержки, а акционерные позволяют быстро привлечь крупный капитал, формируя многоуровневую и мультивалютную финансовую подушку безопасности.
Панорама CAPEX 2026: сравнение четырех технологических гигантов
Гонка за инфраструктуру искусственного интеллекта в 2026 году перешла от поэтапных инвестиций к системному стратегическому реинвестированию. По обновленным прогнозам Goldman Sachs на июнь 2026 года, четыре крупнейших оператора гипермасштабных дата-центров (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta) потратят на CAPEX в 2026 году $725 млрд — это на 77% больше, чем $410 млрд в 2025 году. Оценки S&P Global также подтверждают диапазон свыше $700 млрд.
Приведем конкретные показатели и прогнозы для каждой компании:
| Компания | Прогноз CAPEX на 2026 год | Изменение к 2025 году (примерно) | Основные направления расходов |
|---|---|---|---|
| Amazon (AWS) | ~$200 млрд | +50% | AI-дата-центры, собственные чипы (Trainium/Graviton), логистика, спутниковые сети |
| Alphabet (Google) | $180–$190 млрд | +100% и более | AI-дата-центры, R&D TPU нового поколения, обучение моделей Gemini |
| Microsoft (Azure) | ~$190 млрд (календарный год) | +130% (годовой прирост) | GPU/CPU-кластеры, долгосрочная инфраструктура (15+ лет), энергоснабжение |
| Meta | $115–$135 млрд (позже повышено до $125–$145 млрд) | +85% | Meta Superintelligence Labs, сторонняя облачная инфраструктура, кластеры для обучения AI |
Источники: отчет TrendForce за май 2026 года, обновление Goldman Sachs за июнь 2026 года, анализ S&P Global за февраль 2026 года. Примечание: данные Microsoft различаются в зависимости от метода отчетности — TrendForce использует $190 млрд за календарный год, S&P Global фиксирует около $140 млрд за финансовый год, завершающийся в июне. Разница объясняется определениями и учетной политикой.
Amazon лидирует с прогнозом $200 млрд. В отчете о прибыли за февраль 2026 года генеральный директор Энди Джасси сообщил, что AWS — основной объект инвестиций, значительная часть которых направляется на инфраструктурный проект «Rainier» с использованием собственных чипов Trainium2. AWS уже внедрила почти 500 000 чипов Trainium2 и планирует, чтобы к концу 2026 года 30% AI-вычислений выполнялись на собственных чипах.
В структуре расходов Microsoft ($190 млрд) есть важная особенность: во втором квартале 2026 финансового года (четвертый квартал 2025 календарного года) около двух третей CAPEX направлено на оборудование с коротким жизненным циклом — GPU и CPU, а оставшаяся треть — на инфраструктуру сроком службы более 15 лет. Это отражает необходимость Microsoft сбалансировать два типа активов. Более того, «коммерческие обязательства по исполнению» (commercial RPO) Microsoft выросли до $625 млрд. Даже если исключить $281 млрд, связанных с OpenAI, оставшиеся $344 млрд — более чем вдвое превышают общий бэклог AWS. Это означает, что Microsoft обеспечила себе несколько лет предсказуемой выручки до развертывания CAPEX.
Диапазон CAPEX Meta был увеличен в течение 2026 года с первоначальных $115–$135 млрд до $125–$145 млрд. Основные расходы направлены на Meta Superintelligence Labs и крупные дата-центры для обучения AI. В абсолютном выражении CAPEX Meta меньше, чем у Amazon и Alphabet, но годовой темп роста около 85% — самый высокий среди четырех гигантов.
Сигнал на $10 млрд: почему Berkshire Hathaway входит сейчас?
Среди компонентов финансирования Alphabet выделяется закрытое размещение Berkshire Hathaway на $10 млрд. Berkshire всегда была известна своей осторожностью в отношении «передовых технологий», а ее технологические инвестиции в основном концентрировались в Apple, которую компания часто называла «производителем потребительской электроники». Существенное увеличение вложений в Alphabet — после начальной позиции в третьем квартале 2025 года и более чем трехкратного роста в первом квартале 2026 года — свидетельствует о фундаментальном изменении инвестиционной логики.
На что делает ставку Berkshire?
Во-первых, «ров» денежного потока Alphabet остается надежным. Основной бизнес Google по поисковой рекламе обеспечивает стабильную и высокомаржинальную денежную базу. YouTube — постоянно растущий рекламный двигатель, а Google Cloud становится второй кривой роста благодаря AI: выручка облачного подразделения в первом квартале 2026 года превысила $20 млрд (рост на 63% год к году), а доходы от AI-решений увеличились почти на 800% год к году.
Во-вторых, несмотря на то, что капитальные расходы на инфраструктуру AI «сжигают наличность», создаваемые активы имеют долгосрочную ценность. После строительства дата-центры обычно функционируют более 15 лет. Для Berkshire, известной долгосрочными инвестициями, логика вложений Alphabet не сильно отличается от вложений в железные дороги (BNSF): одни строят долгосрочную инфраструктуру для грузоперевозок, другие — для вычислений в сфере AI.
В-третьих, привлекательна комбинация риска и доходности при входе со скидкой. Berkshire приобрела акции класса A и C с дисконтом 6–8%, став «якорным инвестором» в рамках $84,75 млрд финансирования Alphabet. Это снижает краткосрочные опасения по поводу разводнения акций и повышает доверие к процессу привлечения средств.
Вычисления и энергия: два жестких ограничения гонки CAPEX
Чтобы понять распределение $725 млрд CAPEX в 2026 году, необходимо рассмотреть два ключевых ограничения: доступность вычислений и мощность энергоснабжения.
В сфере вычислений все гиганты ускоряют переход к собственным чипам (ASIC). TPU (Tensor Processing Unit) Google достиг седьмого поколения и стал важнейшей альтернативой GPU NVIDIA. Серия Trainium от Amazon также широко внедрена в AWS — к началу 2026 года было поставлено 1,4 млн чипов Trainium2. Хотя Microsoft не раскрывает масштаб внедрения собственных ASIC, около двух третей CAPEX за четвертый квартал 2025 года направлено на GPU/CPU с коротким жизненным циклом, остальное — на долгосрочную инфраструктуру, что демонстрирует стратегию смешанных активов. Стратегическая ценность собственных чипов не в немедленной замене NVIDIA, а в снижении зависимости от одного поставщика и оптимизации стоимости вычислений для задач инференса.
В сфере энергоснабжения потребление электричества AI-дата-центрами теперь измеряется в гигаваттах (ГВт). Во втором квартале 2026 финансового года (четвертый квартал 2025 календарного года) Microsoft увеличила мощность дата-центров на 1 ГВт за квартал. TrendForce прогнозирует, что установленная мощность дата-центров в мире достигнет около 155 ГВт в 2026 году — рост на 29% год к году — и впервые энергопотребление AI-серверов превысит потребление обычных серверов. Это означает, что обеспечение электричеством, системы охлаждения и технологии передачи HVDC становятся ключевыми переменными в гонке CAPEX.
Долгосрочные перспективы: значение и риски $5,3 трлн
В июньском отчете Goldman Sachs прогноз по совокупному CAPEX четырех операторов гипермасштабных дата-центров за период 2025–2030 годов был повышен с $4,5 трлн до $5,3 трлн. Если рассматривать эти расходы как ВВП экономики, их масштаб превысит показатели Японии, Великобритании, Индии, Франции и более 200 других стран, что делает их «четвертой крупнейшей экономикой мира» после США, Китая и Германии.
У этого прогноза есть два ключевых аналитических аспекта:
Во-первых, методы финансирования должны диверсифицироваться. По оценке Goldman Sachs, общий объем отраслевых расходов (включая дата-центры, энергетику и вычисления) может достичь $7,6 трлн за ближайшие пять лет. Оперировать только операционным денежным потоком уже недостаточно для покрытия таких капиталовложений. Рекордное акционерное финансирование Alphabet, а также регулярные сделки Amazon, Microsoft и Meta на рынке облигаций и частного кредитования указывают на тенденцию: операторы гипермасштабных дата-центров коллективно уходят от традиционной модели «легких активов и самофинансирования» к модели «тяжелых активов и многоканального финансирования».
Во-вторых, путь окупаемости пока не завершен. Как отмечалось ранее, Microsoft обеспечила $625 млрд обязательств по исполнению, но Alphabet, Amazon и Meta имеют меньшую прозрачность долгосрочных доходов. S&P Global подчеркивает, что несмотря на рост расходов у всех операторов, их способность поглощать эти инвестиции без существенного влияния на кредитные показатели сильно различается. Текущий масштаб CAPEX в $725 млрд приближается к одному из крупнейших циклов реинвестирования капитала в истории технологий, а период реализации доходов может растянуться на пять-десять лет.
Заключение
Гонка CAPEX за инфраструктуру AI в 2026 году — это уже не просто соревнование технических решений, а многомерная борьба за вычисления, капитал и энергию. Alphabet установила новый рекорд с $84,75 млрд акционерного финансирования, Berkshire Hathaway выразила $10 млрд доверия в период трансформации, Amazon лидирует с прогнозом $200 млрд, Microsoft использует закрепленную будущую выручку для поддержки масштабных CAPEX, а Meta демонстрирует самый агрессивный темп роста. Совокупный CAPEX четырех гигантов в 2026 году — $725 млрд — лишь начало прогнозируемого Goldman Sachs цикла в $5,3 трлн на период 2025–2030 годов.
Для инвесторов этот цикл несет как возможности, так и риски: те, кто сумеет найти оптимальный баланс между доступностью вычислений, мощностью энергоснабжения и эффективностью капитала, смогут занять наиболее выгодную позицию в новой эре AI-платформ.
