ИИ-пузырь лопнет или раздуется? К чему приведёт выход SpaceX и OpenAI на биржу

К выходу на биржу готовится SpaceX Илона Маска по рекордной оценке $1,75 трлн. В результате IPO компания планирует привлечь порядка $75 млрд.

SpaceX может сразу же попасть в десятку самых дорогих компаний мира, опередив Saudi Aramco, Tesla и Meta (признана экстремистской организацией, запрещена на территории РФ), а сам Маск — стать первым долларовым триллионером.

До такой оценки SpaceX доросла благодаря консолидации Маском своих активов по принципу матрёшки. В марте 2025–го его ИИ–стартап xAI поглотил соцсеть X (заблокирована в РФ) — xAI была оценена в $80 млрд, X — в $33 млрд. А в феврале 2026–го уже xAI по оценке в $250 млрд присоединился к триллионному SpaceX.

Но всё не только ради красивых цифр, по крайней мере если верить самому Маску. Главный и самый амбициозный проект его корпорации — миллионы орбитальных дата–центров для искусственного интеллекта.

В то же время SpaceX, выполняя требования американского законодательства в преддверии IPO, признаётся потенциальным инвесторам — технологии непроверенные, сложные и могут оказаться коммерчески неуспешными.

Тем не менее на короткой дистанции это вряд ли помешает SpaceX стать первой триллионной космической ИИ–медиакорпорацией.

Также к IPO до конца года готовится разработчик ChatGPT компания OpenAI — в 2015 году Маск выступил её сооснователем, но из–за внутренних разногласий ушёл в 2018–м.

После апрельского инвестиционного раунда оценка OpenAI превысила $850 млрд.

Параллельно к выходу на биржу идёт основанный выходцами из OpenAI её главный конкурент — создатель чат–бота Claude стартап Anthropic. В феврале компанию оценили в $380 млрд, но в начале мая издание FT сообщило, что на фоне взрывного роста ARR (годовой повторяющейся выручки) в 5 раз с начала года, до $45 млрд, стартап может получить оценку $1 трлн.

"Люди готовы бросить в Anthropic любую сумму в долларах", — цитирует FT одного из инвесторов.

Что это значит для рынка?

Выход флагманов ИИ–индустрии на биржу может наконец–то стабилизировать надувающийся последние 4 года пузырь, отмечает вице–президент по исследованиям Renaissance Capital Ник Эйнхорн.

Если IPO пройдут успешно, это будет позитивный сигнал о стабильности отрасли, частные компании и публичные корпорации станут активнее и смелее инвестировать в искусственный интеллект. И напротив, провал наверняка станет точкой, после которой финансисты охладеют к отрасли, и начнётся спад.

"Сфера искусственного интеллекта в целом довольно новая, — говорит Эйнхорн. — Если на рынке появится больше ИИ–акций, то со временем мы, вероятно, достигнем большего консенсуса относительно того, на каких показателях следует сосредоточиться и так далее. Но я думаю, что мы всё ещё находимся на ранних стадиях этого процесса".

В любом случае рынок может сформировать собственное, более–менее объективное мнение об искусственном интеллекте, опираясь на прозрачную финансовую отчётность вчерашних стартапов вместо их обещаний.

На сегодня однозначно переоценённой оказывается "матрёшка" SpaceX. Показатель P/S (цена к годовой выручке) у компании Маска достигает примерно 142. К тому же у стартапа, который, по признанию самого основателя, является "самой маленькой из ИИ–компаний", становятся заметны проблемы с масштабированием: корпоративные клиенты выбирают ChatGPT, Claude, Gemini от Google, а рядовые пользователи неохотно платят за подписку. На этом фоне xAI сдала в аренду Anthropic часть мощностей своего суперкомпьютера Colossus, которые просто не может загрузить самостоятельно.

В то же время у OpenAI и Anthropic с ARR в $25 млрд и $45 млрд соответственно P/S не превышает 35 — что всё равно по стандартным меркам говорит о переоценке, но сопоставимо с текущим показателем Nvidia. У Anthropic, как уже было сказано, выручка с начала года вовсе масштабируется в геометрической прогрессии — несмотря на открытые противоречия с Пентагоном и Белым домом по вопросам использования их ИИ в закрытых сетях военного ведомства.

Для сравнения: по оценке экономистов Университета Флориды, у компаний, вышедших на биржу на пике "пузыря доткомов" в 2000 году, среднее значение P/S составляло 48,9.

Почётный профессор Университета Флориды и эксперт по IPO Джей Риттер, говоря об аналогии ИИ–бума с "пузырём доткомов", отмечает, что хотя в последнем большинство компаний "рухнули и сгорели", из него вышло несколько крупных успехов. Главный пример — та же Nvidia. Компания стала публичной в 1999 году и не только пережила упадок рынка, но и в 2026–м стала первой корпорацией с капитализацией более $5 трлн.

Китай — мировой ИИ–полигон

"В миниатюре" приземление рынка искусственного интеллекта уже началось в КНР в начале 2026 года с выходом на гонконгскую биржу двух "ИИ–тигров материкового Китая" — пекинского стартапа Zhipu AI, который разрабатывает ориентированные на кодинг языковые модели GLM, и шанхайской компании MiniMax, создающей целый спектр ИИ–решений — от генераторов картинок и видео до автономных агентов.

Zhipu AI провели IPO 8 января 2026 года по оценке $7,1 млрд и привлекли $560 млн. На следующий же день на рынок вышел MiniMax и собрал $620 млн по оценке $6,5 млрд.

При этом показатель P/S для компаний на момент размещения составил примерно 68 для Zhipu AI и 82 для MiniMax. Но к началу мая их акции выросли в цене в 8 и 5 раз соответственно.

В первую очередь это показывает веру инвесторов в технологию — несмотря на текущие убытки MiniMax в размере $250 млн по итогам 2025 года и $694 млн соответственно у Zhipu AI. Однако, выходя на биржу, компании начинают жить в рынке — и всплески активности в ИИ–гонке отражаются на котировках. Например, релиз новой линейки моделей V4 от DeepSeek обвалил акции MiniMax и Zhipu AI на 5–8%, и падение продолжилось на фоне выгодных скидок от DeepSeek на свои сервисы.

И это несмотря даже на то, что относительно лидеров новый релиз DeepSeek оказался "слабоват" и по совокупной мощности флагманская модель лишь немного опережает прошлые поколения нейросетей MiniMax и Zhipu.

Различать яблоки и мандарины

Однако напрямую сравнивать положение китайских и американских компаний нужно осторожно — стартапы и сами рынки живут в разных условиях.

Китайские ИИ–компании выходят на биржу раньше американских отчасти вынужденно, отмечают аналитики PandaYoo: разработка моделей требует постоянного финансирования, а внутренние источники инвестиций ограничены — венчурный рынок Китая несопоставимо меньше Кремниевой долины.

Обозреватель китайского ИИ–рынка Тони Пэн открыто призывает не считать MiniMax, Zhipu AI или других локальных игроков "китайскими OpenAI". Они перманентно находятся в позиции догоняющих и вынуждены идти на компромиссы, существовать в режиме выживания, одновременно подстраивать экосистемы под особенности внутреннего рынка и привлекать иностранных пользователей.

В том числе поэтому большинство китайских лабораторий полностью или частично выкладывают веса своих моделей в общий доступ — это способ привлечь внимание энтузиастов и бизнеса к своему продукту.

Но даже внутри китайского рынка становится очевидно, что сегодня просто натренировать мощную LLM и ждать успеха — тупик, в который как раз упёрся DeepSeek и которого стараются избежать Zhipu AI и MiniMax.

Zhipu AI идут по пути Model as a Service — 85% выручки компании приносят клиенты (частные и государственные), разворачивающие их продукты в собственном контуре. Пользователь платит за лицензию и внедрение, данные никуда не уходят.

MiniMax, напротив, строят потребительскую платформу и делают ставку на создание суперприложения. Рядовые пользователи формируют более 70% выручки стартапа.

И те и другие, конечно, пытаются диверсифицировать бизнес–модель, стараясь занять третью, последнюю из явных и очевидных ниш монетизации искусственного интеллекта — создание API–платформы для разработчиков, которые смогут интегрировать их продукты уже в свои сервисы. Но так или иначе у них есть чёткое позиционирование и стратегия — прозрачные для рынка и имеющие хотя бы теоретический шанс на долгосрочный успех.

У DeepSeek же до сих пор нет никакой внятной стратегии заработка. Более того, основатель стартапа Лян Вэньфэн изначально заявлял о некоммерческой миссии: DeepSeek создавалась как исследовательская лаборатория, финансируемая за счёт хедж–фонда Вэньфэна High–Flyer.

В 2025 году стартап "выстрелил" с моделями V3 и R1, которые оказались первыми китайскими открытыми разработками, сопоставимыми с закрытыми моделями OpenAI и других западных компаний. Этого оказалось достаточно, чтобы заработать репутацию и набрать пользовательскую базу.

Но вышедшая через год V4 уже выглядит блёкло и на фоне американских нейросетей, и даже по сравнению с "земляками". И теперь, по слухам, DeepSeek ищет поддержки инвесторов, которыми могут стать китайские техногиганты Tencent и Alibaba, и планирует развитие собственной платформы.

Окно возможностей закрывается

Пример DeepSeek показывает, что в 2025 году можно было ворваться на рынок, имея собственные перспективные технологии и "финансовую подушку" на первое время. Но чтобы выжить на рынке в 2026–м, и пользователям, и инвесторам нужны продукты, экосистема, гарантии масштабирования — небольшие лаборатории просто не могут преодолеть эту стену.

По оценке Epoch AI, за 7 лет, с 2018 по 2025 год, объёмы вычислений ("компьют"), необходимые для тренировки передовой ИИ–модели, выросли примерно в миллиард раз. Чтобы каждая следующая модель становилась лучше, разработчикам приходится одновременно увеличивать число параметров, объём обучающих данных и длительность тренировки.

Каждый из этих аспектов сам по себе превращается в преграды для роста, которые лаборатории учатся перепрыгивать. Но если архитектурные ограничения можно преодолеть, создавая более эффективные алгоритмы (чем, например, и известен DeepSeek в сообществе разработчиков), то стену компьюта можно преодолеть, только буквально взбираясь по лестнице из денег — закупая более мощные чипы, строя гигантские дата–центры.

Эффективность "железа" тоже растёт, но лишь в среднем на 25–30% каждый год. "Аппетит" искусственного интеллекта в плане мощностей не удовлетворить только оптимизацией.

Поэтому, например, Anthropic мог появиться 5 лет назад. В 2021 году группа талантливых инженеров ушла из OpenAI, а в 2023–м уже показала собственного конкурента ChatGPT. Стартап смог встряхнуть рынок и привлечь ресурсы Amazon и Google, которые стали основой успеха и лидерства компании, позволив ей дальше взращивать продукт.

В 2026 году уже почти нет шансов не то что для новых игроков, а даже для слегка "отставших на повороте" (которых всё больше напоминают SpaceX–xAI и DeepSeek) просто потому, что требования к ресурсам для конкуренции растут экспоненциально.

Обходные пути

Способ свергнуть ИИ–титанов и занять их место (только если они сами не свалятся под собственной тяжестью) остаётся только один — создать качественно новую архитектуру, какой в 2017 году и стал трансформер.

Так, сооснователь и бывший главный исследователь OpenAI Илья Суцкевер считает, что "эпоха масштабирования" упёрлась в стену и закончилась в 2025 году — а теперь в центре снова теория. И инвесторы охотно к нему прислушиваются. В июне 2024 года Суцкевер основал собственный стартап Safe Superintelligence Inc. и менее чем за год привлёк $3 млрд финансирования по оценке $30 млрд. Среди инвесторов — венчурные фонды Andreessen Horowitz, Lightspeed, DST Global, а также Alphabet и Nvidia.

Суцкевер практически прямо заявляет, что компания не собирается "размениваться по мелочам" и выпускать какие–либо промежуточные продукты на пути к отражённой в названии конечной цели — создании суперинтеллекта, который превзойдёт человеческие возможности и одновременно будет безопасным для мира. Занять это может, по его же словам, около 5–20 лет.

Бывший главный исследователь Meta Ян Лекун, несмотря на то что является одним из "отцов" технологий, на которых сегодня основывается вся ИИ–индустрия, выступает с последовательной критикой трансформеров и считает, что текущий ИИ "не умнее домашней кошки". Его AMI Labs почти сразу после основания получила $1 млрд инвестиций и также собирается строить следующее поколение ИИ — на основе "моделей мира", которые смогут по–настоящему понимать законы физики и воспринимать реальность как человек.

Вера инвесторов во "что–то, что будет после трансформеров" со стороны может показаться практически безумной. В апреле Дэвид Сильвер, один из ключевых исследователей Google DeepMind, создавший ИИ–модель AlphaGo, которая обыграла чемпиона мира по го, объявил, что его стартап Ineffable Intelligence, который он основал ещё с несколькими выходцами из DeepMind, привлёк более $1 млрд. Хотя у компании нет вообще ничего — ни продукта, ни конкретной технологии. Только тезис о тупиковости современных LLM и цель совершить "первый контакт со сверхинтеллектом".

Получится ли хоть что–то у этих команд, покажет время. В любом случае за каждым из этих стартапов действительно стоят лучшие умы мира на сегодняшний день. Однако инвесторы бросаются в них миллиардами даже не за их прошлые заслуги, а потому что понимают, что искать "новую OpenAI под фонарём" уже поздно — за лидерами не угнаться. Но может быть, получится срезать путь.

Об авторе:

Илья Словесный — журналист, инженер–биомеханик, выпускник кафедры теоретической механики Санкт–Петербургского политехнического университета Петра Великого, редактор "Hi, AI!" — крупнейшего аналитического телеграм–канала про ИИ, новостного канала "AI и точка.", образовательного проекта "Нейрограмотность" и англоязычного техноканала Discover с совокупной аудиторией более 4,5 млн читателей.