Витрати Anthropic на обчислення зростають швидше за виручку
Розкриті Anthropic дані за третій квартал висвітлюють фінансовий тиск, пов’язаний із здешевленням використання моделей ШІ. Компанія заявила, що зниження цін і контрактні знижки нівелювали близько 600 мільйонів доларів зростання доходів, яке інакше забезпечило б збільшення використання сервісів клієнтами. Ця сума означає скорочення приросту, а не дохід, який зник із бухгалтерських книг компанії.
Витрати Anthropic на обчислювальні потужності та інфраструктуру зросли на 77% — до 9,86 мільярда доларів, тоді як дохід збільшився на 47%. На кожен долар доходу припадало близько 58 центів витрат, порівняно з 48 центами в попередньому кварталі. Ці витрати охоплюють дослідження, навчання моделей і внутрішні операції, а не лише обслуговування клієнтів Claude.
У другому кварталі компанія отримала операційний прибуток у розмірі 974 мільйонів доларів, а в третьому зафіксувала операційний збиток у 567 мільйонів. Тиск посилили короткострокові зобов’язання щодо обчислювальних потужностей — близько 5 мільярдів доларів за потужності, які, за словами Anthropic, обходяться дорожче, ніж аналогічні багаторічні контракти. У кварталі також було враховано негрошові витрати, через що операційний результат складніше інтерпретувати безпосередньо.
За словами Anthropic, дешевші та потужніші моделі спонукали клієнтів збільшити обсяги використання. Однак компанія резервує значну частину обчислювальних потужностей за 12–18 місяців наперед, що обмежує її здатність швидко коригувати витрати, коли ціни падають. У своїх документах компанія також розкрила сукупні зобов’язання за орендою та закупівлями на суму близько 895,4 мільярда доларів, переважно пов’язані з обчислювальними потужностями й інфраструктурою. Головне бізнес-завдання Anthropic — з’ясувати, чи зможуть підвищення ефективності та зростання попиту встигати за витратами на створення й експлуатацію систем ШІ.
Neutral
Звіт не має прямого зв’язку з цінами на криптовалюти, активністю протоколів чи регулюванням, тому його безпосередній вплив на торгівлю криптоактивами, ймовірно, буде обмеженим. Він може опосередковано вплинути на настрої ринку, адже результати Anthropic свідчать про значні потреби у капіталі та проблеми з прибутковістю, з якими стикаються великі компанії у сфері ШІ. Розкриття інформації про зростання витрат на інфраструктуру та значні довгострокові зобов’язання може погіршити загальні настрої в технологічному секторі, тоді як стабільний попит з боку клієнтів та інвестиції в інфраструктуру ШІ можуть їх підтримати. Такі міжринкові ефекти можуть мати значення для криптовалют у періоди, коли цифрові активи рухаються в одному напрямку з технологічними акціями, але самі по собі вони не є чітким сигналом щодо напрямку ринку.
У короткостроковій перспективі трейдери, найімовірніше, зосередяться на загальній схильності до ризику, очікуваннях щодо процентних ставок, потоках Bitcoin і специфічних для крипторинку подіях, а не на операційних результатах Anthropic. Якщо інвестори сприймуть ці цифри як доказ нестійкості витрат на ШІ, акції технологічних компаній можуть ослабнути й спричинити помірний тиск уникнення ризику на корельовані активи, зокрема Bitcoin. Натомість упевненість у тому, що попит на ШІ й надалі залишатиметься високим, може підтримати настрої в технологічному секторі. Зміни настроїв, спричинені звітністю великих технологічних компаній, іноді впливали на криптовалюти через зміну схильності до ризику, однак цей зв’язок непослідовний і не доводить причинно-наслідкової залежності.
У довгостроковій перспективі ця тема може мати опосередковане значення, якщо витрати на інфраструктуру ШІ вплинуть на оцінку великих технологічних компаній або інтерес інвесторів до секторів із високими темпами зростання. Вона також може вплинути на ширші дискусії про енергетику, центри обробки даних і обчислювальні потужності. Однак стаття не містить прямих доказів змін попиту на криптоактиви, ліквідності чи економіки майнінгу. Тому найобґрунтованіша оцінка — нейтральна; будь-який вплив на ринок залежатиме від ширшої реакції технологічного сектору та загальних макроекономічних показників.