Чим цікавиться Кремнієва долина? Друга половина епохи AI починається! Глибокий аналіз підсумків думок технологічних гігантів на TMT конференції Goldman Sachs

Найчіткіший сигнал, який передала конференція Goldman Sachs Communacopia + TMT 2026, такий: фокус інвестицій у AI зміщується від "будівництва обчислювальної потужності" до "використання обчислювальної потужності", але сама потужність все ще є гостродефіцитною. Обидві ці тези існують одночасно і формують сьогодні найголовніше протиріччя Силіконової долини.

Головний економіст Goldman Sachs Ян Хаціус заявив на конференції, задаючи тон: "Інвестиційний бум у AI не триватиме вічно". Але CEO Nvidia Дженсен Хуанг на тому ж заході змалював абсолютно протилежну терміновість: "70% зростання — це обмеження пропозиції, а не попиту". Саме такий розрив і є сутністю другої половини епохи AI — напрямок не піддається сумніву, проблема лише у темпі та розподілі.

Що обговорює Силіконова долина: шість основних тем

Тема 1: "Фізичні обмеження" обчислювальної потужності стають новим наративом

Дженсен Хуанг на конференції системно переосмислив рамку розмови про AI-інфраструктуру. Він визначив рушійну силу як дві накладені один на одного галузеві трансформації: перехід від пошукових обчислень до генеративних та завершення епохи закону Мура.

Протягом останніх 60 років комп’ютери по суті були "попередньо записані": після кліку користувача відбувався пошук в сховищі. Але генеративний AI вимагає реального формування відповіді з контексту — тобто створення нової, постійно працюючої обчислювальної площини. Тим часом бонус від зменшення транзистора зник, і підвищення продуктивності більше не залежить від технології зменшення розміру мікросхеми. Хуанг пропонує координацію через CoWoS-мультичипові пакети та вертикальну інтеграцію NVLink, заявляючи: "Якщо немає NVLink, якщо ти не можеш здійснити справжню вертикальну інтеграцію — тобі кінець, бо закон Мура твій ворог."

Ключовий поворот цього наративу: основне обмеження зростання AI змістилося з "чи існує попит" до "чи може фізичний світ наздогнати". Хуанг визнає, що є широкі вузькі місця по всьому виробничому ланцюгу — упаковка, кремній, пам’ять, електрика та розміщення дата-центрів, і зберігає прогноз CY27 про близько 70% річного зростання. CFO SpaceX Брет Джонсен розкрив ще більш радикальні плани: у 2027 році AI потужність буде збільшена з 2 гігават на землі до 5-10 гігават, а AI-супутники мають зробити вартість обчислень на орбіті еквівалентною земній.

Тема 2: "Шлях переможця" на рівні застосувань AI стає прозоріше

CEO Broadcom Хок Тан на конференції розклав вражаючу економічну модель: 1GW Frontier потужності відповідає 30 млрд доларів ARR, з яких 10 млрд — витрати, решта 20 млрд захоплюють рівень моделей та застосувань, а інші 10 млрд — конкуренція Cloud+Chip+Memory+Power по ланцюгу.

Це означає, що розподіл цінності в AI-ланцюгу вже можна кількісно оцінити. На основі цього Goldman Sachs формує "шлях переможця": закриті моделі > власні чипи > Hyperscaler > електрика+рідке охолодження > мережа > застосування.

Але Goldman Sachs відзначає, що капітал переміщується з першого етапу (GPU/HBM/залізо дата-центрів) до другого (застосування, які можуть перетворювати Token на продуктивність, дохід і кеш-флоу для бізнесу). В майбутньому розрив оцінок "стане ще більш жорстким": ПЗ-компанії з унікальними даними, складними робочими процесами та чітким ROI отримають переоцінку, а традиційні SaaS, які легко стають товаром, й далі під тиском.

CEO Databricks Алі Гhodsi підтвердив цю думку: конкуренція на ринку AI застосування переходить до реального впровадження в бізнес, і ті Платформи ПЗ, що зможуть швидко і точно трансформувати модельні можливості у надійний бізнес-результат, отримають нову зону росту.

Тема 3: Agentic AI переходить від "концепції" до "реорганізації структур"

На цій конференції Agentic AI вже не демонструється на рівні функціоналу, а починає перебудовувати внутрішню структуру компаній.

CHYM повідомив про скорочення персоналу на 10%, з метою створення "більш горизонтальної, швидкої організації": команда продукту та розробки зменшена до половини від колишнього масштабу, але "з огляду на більшу прозорість відповідальності і більш прості операції продуктивність залишилася незмінною". Block після початку року завершив масштабну реорганізацію (скорочення рівнів між менеджерами й виконавцями) і отримав значний операційний леверидж на базі фіксованих витрат.

У технологічному аспекті AMD вважає Agentic AI новим типом навантаження і прогнозує зростання попиту не тільки на GPU, але й на різні типи CPU. SailPoint має конкретну ціль: agentic AI може стати основним драйвером зростання, з планом отримати 800 млн доларів agentic доходу у 2029 фінансовому році.

Найсистемніше розкрила тему CFO Microsoft Емі Худ: Microsoft поєднує передбачувані ліцензійні підписки з ціноутворенням AI-послуг за споживанням, паралельно розширюючи агентські продукти Agent365 та Copilot. Вона прямо заявила, що "безпечні, регульовані agentic workflows" можуть стимулювати зростання, адже агенти, застосування і люди все більше співпрацюють разом.

Тема 4: Кібербезпека стає "найчастішою темою"

Кібербезпека була найчастіше згаданою сферою на конференції. Хуанг чітко визначив її як наступне ключове застосування AI і пояснив економіку:

"Кодування дає побічний продукт — виявлення багів, а другий побічний продукт — це величезний ринок, названий кібербезпекою. Помічник-кодувальник реагує на запит і зупиняється, а агент безпеки постійно моніторить мережу — тобто клієнт платить за інференцію 24/7, а не епізодично".

CEO Palo Alto Networks сказав: "Індустрія AI-безпеки навіть не сформувалася", а компанії CrowdStrike та Palo Alto разом мають ринкову капіталізацію майже 490 млрд доларів — значно нижче AI-компаній трильйонного рівня, що викликає інтерес до переоцінки сектору.

CEO CrowdStrike Джордж Курц на тій же конференції навів цифри, які додають гостроти: AI-enabled хакерські атаки зросли за рік на 89%, а рекордний час прориву зараз 27 секунд. 27 секунд — менше середнього часу реагування команди безпеки, що стає ключовим аргументом автономного агенту як заміни команди аналізу.

Хуанг назвав CrowdStrike "першим партнером Nvidia у кібербезпеці", заявивши, що реліз SafeMind стане поворотним моментом для ринку безпеки.

Тема 5: OpenAI — "оплата за результат" та економіка інтенсивності використання

Виступ CFO OpenAI Сара Фрайар став найсучаснішим сигналом для комерціалізації AI.

Бізнес-клієнти вже складають половину доходу: співвідношення доходів споживачів та бізнесу з початку року змінилося з 60:40 до 50:50 вже до середини року. У липні доходи зросли на 20% місяць до місяця, а корпоративні показники — на 32%, причому базис вже високий.

Справжній новий показник — інтенсивність використання: ТОП-10% корпоративних клієнтів вживають Token в 8 разів більше ніж звичайні (раніше у 3 рази), а внутрішній показник OpenAI — 33 рази. Фрайар визначає ці 33 рази як "передбачення поведінки клієнтів у майбутньому", тобто зростання бізнесу йде не через залучення нових, а за рахунок збільшення споживання одним клієнтом.

Ціноутворення вже визначено: підписка → оплата за обсяг → оплата за результат. Фрайар прямо сказала, що хоче відійти від оплати за Token, рухаючись до вертикального розподілу виручки. Логіка конкуренції змінюється: враховується не вартість Token, а вартість виконання завдання, і для однакового результату OpenAI використовує на 68% менше Token, ніж конкуренти.

Тема 6: "Сигнали пропозиції" щодо зберігання, споживання та ефективності організації

SanDisk на конференції озвучила малопомітний, але важливий висновок: пропозиція NAND ймовірно залишиться обмеженою у близькому майбутньому, а масова популяризація AI-інференції постійно підвищує попит. Такий баланс прямо підтримує потенціал ціни NAND.

На споживчому фронті сигнали всі однорідні: Block каже, що "видатки клієнтів у другому кварталі були дуже стійкими, і тренд зберігається у липні й серпні"; Toast заявляє, що рівень споживчих витрат стабільний; Booking.com підкреслює стійкий попит на подорожі. Це узгоджується з позицією Visa на конференції.

AI поступово перебудовує внутрішню ефективність: Booking.com застосовує генеративний AI для підтримки клієнтів та розробки ПЗ, "і вже бачить реальні вигоди"; Etsy заявляє, що AI забезпечив "глибше розуміння запасів, покупців та ідентифікацію покупчих намірів".

"Друга половина AI" у звіті Goldman Sachs

Серія звітів Goldman Sachs до і після конференції формує базову аналітичну рамку для розуміння події.

Перший рівень: від "розширення потужності" до "монетизації Token". Аналітики Goldman Sachs прямо заявляють, що глобальний капітал переміщується з першого етапу інвестицій у AI (апаратні обмеження) до другого етапу – застосування, які можуть перетворювати Token на продуктивність, дохід і кеш-флоу для бізнесу. Критерії для застосування: масштабна та ексклюзивна база даних, потужні робочі процеси, Agentic model з циклом виконання, та прозорий ROI.

Другий рівень: від "двох лідерів" до "мультиполярної конкуренції". Керівник трейдингової платформи One-Delta від Goldman Sachs Річ Приворотський відзначає: наратив AI зсувається від "гонки технологій Nvidia і Google" до "мультиполярного конкурентного ландшафту". Meta та xAI вже довели, що можуть надати передові API за набагато нижчою ціною. І хоча конкуренція знижує ціну Token, то аргумент "дешевше Token — експоненційний попит" для захисників апаратного сектору в реальності не завжди спрацьовує. У бізнесі проникнення платних AI-інструментів стабілізувалось на рівні вище 50%, і просте зниження цін не автоматично стимулює новий вибух попиту.

Третій рівень: від "великих моделей" до "малих спеціалізованих моделей". Робочі навантаження прискорено переходять на більш компактні моделі — обробка документів, роутинг процесів, комплаєнс, підтримка клієнтів. Такі моделі дешевші, швидші і можуть працювати локально на edge-пристроях. CEO Hugging Face цитує Goldman Sachs: бізнес проходить структурний перехід від "оренди закритих передових API" до "володіння і запуску власних open source моделей".

Четвертий рівень: капітальна ефективність стане фінальним випробуванням. Головна інтрига Goldman Sachs не у тому, чи гіганти хмарних технологій сповільнять інвестиції, а у тому, коли акціонери почнуть вимагати більшої капітальної ефективності. Як тільки гіганти перейдуть до скорочення капітальних витрат під тиском акціонерів, то навіть якщо результати апаратного сектору блискучі, коефіцієнт оцінки тяжко утримати.

Одним реченням: стан Силіконової долини зараз

Суть другої половини AI — не "AI сповільнився", а "AI з наративу дефіциту став наративом розподілу". Потужності все ще дефіцитні, але ринок починає запитувати: чиїм кеш-флоу стане ця потужність? Відповідь Хуанга — "вкладиш 1 повертаєш 100", OpenAI — "оплата за результат", Goldman Sachs — "корисний вихід на кожен долар AI-інвестування". Хто зможе перетворити Token на підтверджуваний бізнес-результат, той і задаватиме правила другої половини AI.