Исследовательский трек

Трек T3. BigTech и Nvidia в западной AI-экосистеме

сопоставление. Западная экосистема → Трек T3 Автор трека: исследователь-аналитик, часть из 10 параллельных треков Связка с Блоком Е: проекты 5 (композитные модели), 6 (трёхслойная платформа), 11 (GenAI.mil-аналог)

1. Инвентарь

Пять классических hyperscaler'ов + Nvidia как инфраструктурная монополия + два «специальных» игрока (Broadcom как custom-ASIC фабрика и Oracle как Stargate-партнёр). Совокупный AI-capex семёрки в 2025 году — ~$448 млрд, на 2026 год анонсировано ~$700 млрд (60% YoY).

1.1. Google / Alphabet

AI capex 2025: $91–93 млрд. 2026 гайденс: $175–185 млрд (почти 2x).
Flagship products: Gemini 3 (Pro/Flash), Google Search AI Overviews, Workspace AI, Waymo, NotebookLM, Veo 3 (video).
Исследовательские подразделения:
Google DeepMind (объединение Brain + DeepMind с 2023 под Demis Hassabis) — главный R&D-центр
Google Research (прикладной AI, инфраструктура, квантовые)
Isomorphic Labs (bio, AlphaFold-коммерциализация)
Своё железо: TPU v6 Trillium (ходовой в 2025), TPU v7 Ironwood (5x compute, 6x HBM vs Trillium). Axion CPU. Gemini 3 обучен полностью на TPU.
Компенсация: топ-researchers получают $5–20M/год; ключевые (Noam Shazeer возвращение, $2.7 млрд deal с Character.AI acquihire) — значительно выше.
Foundation models: Gemini 3, Gemma (open-weight), AlphaFold, AlphaProteo, Genie (world models).

1.2. Microsoft

AI capex 2025 (FY): ~$64.5 млрд. 2026: ≥$94 млрд (гайденс +45% YoY).
Flagship: Copilot (M365, GitHub, Sales), Azure AI Foundry, Bing Chat.
Партнёрство с OpenAI: всего вложено $13 млрд (из них ~$11.6 млрд «funded» к концу 2025). После реструктуризации 28.10.2025 — 27% доля OpenAI Group PBC ≈ $135 млрд рыночной стоимости. IP-права на модели и продукты до 2032 (включая post-AGI). OpenAI обязана закупить $250 млрд доп. Azure.
Research: Microsoft Research (Redmond, Cambridge, Beijing — свернут, NYC, Montreal). Phi-модели (малые).
Своё железо: Maia 100 (AI ASIC), Cobalt CPU, массивные H100/B200 кластеры на Azure.
Foundation models: Phi-4, Phi-3, MAI (внутренние), OpenAI-модели как основная тяговая сила.

1.3. Meta

AI capex 2025: $70–72 млрд. 2026: до $135 млрд.
Flagship: Meta AI (в WhatsApp, Instagram, Messenger — 3+ млрд MAU), Ray-Ban Meta, Reality Labs.
Research: FAIR (Fundamental AI Research) под Yann LeCun + Meta Superintelligence Labs (новое, под Alexandr Wang после $14 млрд инвестиции в Scale AI в 2025).
Своё железо: MTIA (Meta Training and Inference Accelerator), GPU-кластеры 600K+ H100-эквивалента.
Foundation models: Llama 3.1/3.2/3.3 (open-weight), Llama 4 (прохладный приём в 2025), Movie Gen.
Компенсация: самый агрессивный игрок — пакеты до $300M за 4 года, первый год >$100M для топ-researchers; $1.5 млрд package одному инженеру из Thinking Machines Lab (слух). $100M signing bonuses, о которых говорил Altman — структурно это RSU-гранты, не cash bonuses, но порядок подтверждён.

1.4. Amazon

AI capex 2025: $125 млрд. 2026: $200 млрд.
Flagship: AWS Bedrock (multi-model hub), Amazon Q, Alexa+ (relaunch на LLM в 2025), Rufus (shopping).
Партнёрство с Anthropic: всего $8 млрд ранее + новая волна в апреле 2026 — $5 млрд сейчас + до $20 млрд по milestones (итого до $33 млрд). Anthropic обязана потратить $100+ млрд на AWS за 10 лет.
Research: Amazon Science, AGI-команда под бывш. Adept-кофаундерами.
Своё железо: Trainium2 (Anthropic основной клиент), Inferentia, Graviton. Project Rainier — ~500K Trainium2 чипов, один из крупнейших AI-кластеров мира.
Foundation models: Nova (Amazon Nova Pro/Lite/Micro), Titan (встроены в Bedrock наряду с Claude, Llama, Mistral).

1.5. Apple

AI capex 2025: ~$10–15 млрд (существенно меньше других — Apple не hyperscaler).
Flagship: Apple Intelligence (250M devices target к концу 2025), Siri 2.0 (задерживается).
Research: Apple Machine Learning Research, AIML reorg в декабре 2025 — AI встроен в software-орг, не отдельно.
Своё железо: M-серия чипов (M5 с нейро-акселераторами), приватные Apple Silicon Cloud серверы.
Foundation models: Apple Foundation Models (3B on-device + серверный PT-MoE), MLX (open-source framework для Apple Silicon).
Стратегия: on-device privacy-first, партнёрство с OpenAI (ChatGPT fallback) + слухи про Gemini-deal. Позднее всех вышли, догоняют.

1.6. Nvidia — особая категория (не BigTech, но инфраструктурный монополист)

Cap: $3–4T (осцилляции). В конце 2025 — крупнейшая компания мира.
Q4 FY2026 revenue: $68 млрд (+73% YoY). Data Center — 78% выручки.
Доля рынка: ~92% discrete GPU / дата-центры.
Продукты: H100/H200 (Hopper), B200/GB200 (Blackwell) — основа Stargate, Rubin (2026–2027). DGX Cloud, NIM, Omniverse.
CUDA moat: 20+ лет программной экосистемы, архитектурная совместимость между поколениями, AI Enterprise stack, cuDNN, TensorRT, NeMo.
Зависимость: TSMC (7nm/4nm/3nm node), SK Hynix/Samsung/Micron (HBM3e/HBM4).

1.7. Broadcom

FY2025 revenue: ~$64 млрд ($37B semiconductors + $27B software).
AI revenue FY2025: $19.9 млрд (+63% YoY), FY2026 прогноз $40.4 млрд.
Роль: custom ASIC для hyperscalers — Google TPU (~78% AI-выручки Broadcom), Meta MTIA, пятый XPU-клиент в Q4 ($1 млрд заказ), в Q3+Q4 получили TPU-заказы на $10 млрд + $11 млрд.
OpenAI + Anthropic также обсуждают custom silicon через Broadcom (потенциал $121 млрд).

1.8. Oracle

Роль: Stargate-партнёр. Соглашение OpenAI↔Oracle на 4.5 ГВт доп. Stargate, >$300 млрд за 5 лет. Stargate I в Abilene TX — первые GB200 стойки уже работают.
JWCC: один из 4 DoD-cloud поставщиков.

2. Функция BigTech — четыре системные роли

(а) Infrastructure — compute и cloud для всех

Hyperscalers владеют 80%+ западного AI-compute. Frontier labs не поднимают железо сами — OpenAI арендует у Microsoft + Oracle (Stargate), Anthropic у AWS (Rainier) + Google (TPU). Даже Meta, имея свои кластеры, использует TPU через Broadcom. Без BigTech нет fine-tuning на 10⁵ GPU.

(б) Capital — десятки миллиардов в frontier labs

Microsoft → OpenAI $13B (+$250B Azure commit). Amazon → Anthropic до $33B (+$100B AWS commit). Google → Anthropic $2B+. Это не венчур — это стратегические пакты, обменивающие капитал на (i) гарантированный спрос на cloud, (ii) exclusive/preferred model access, (iii) IP-права.

(в) Distribution — доставка AI миллиардам пользователей

Gmail/Workspace (3B+), Office/Teams (400M+), WhatsApp/Instagram (3B+), iPhone (1.4B active), Windows (1.5B), Search (5B queries/day). Любая AI-фича через неделю у миллиарда человек — у frontier lab самостоятельно этого нет.

(г) Talent reservoir — внутренние labs на frontier-компенсациях

FAIR, DeepMind, MSR, Google Research, Apple ML — каждый может держать 500–2000 PhD. Meta в 2025 демонстрирует, что BigTech может выдернуть researcher из frontier lab пакетом $100M+. Никто кроме BigTech этого не может. OpenAI/Anthropic платят через equity, но cash-составляющая у BigTech несравненно выше.

3. Устройство — как BigTech собран для AI

Двухслойная R&D-структура: отдельное «чистое» исследовательское подразделение (DeepMind, FAIR, MSR) + встроенная в продукт команда (Gemini-in-Search, Copilot, Meta AI). Первое платит за публикации и престиж, второе — за деплой.
Партнёрство вместо M&A. BigTech не поглотили OpenAI/Anthropic/Mistral не потому что не хотели — поглотить было невозможно из-за (i) antitrust FTC/CMA, (ii) founder-control, (iii) риск потерять скорость и культуру. Решение: partnership + equity + cloud commit. Исключение — acquihire (Inflection → Microsoft, Adept → Amazon, Character.AI → Google, Covariant → Amazon) когда стартап уже «оторван» от лидеров.
Внутренние кластеры: Microsoft ~1.5M H100-equiv, Meta 600K+, Google TPU-флот в эквиваленте ~2M GPU, Amazon Trainium2 ~500K + GPU. Nvidia DGX Cloud — inference-as-a-service для тех, кому лень строить.
Custom silicon вниз по стеку: Google TPU, Amazon Trainium/Inferentia, Microsoft Maia, Meta MTIA, Apple M-series. Все ищут альтернативу CUDA lock-in, но Nvidia остаётся 80%+ бюджета.

4. Связи с другими слоями

Frontier labs:
Microsoft ↔ OpenAI (27%, IP до 2032)
Amazon ↔ Anthropic (до $33B, prefered cloud, Trainium-co-design)
Google ↔ Anthropic ($2B+) + Google DeepMind (in-house)
Meta ↔ Scale AI ($14B, Alexandr Wang в руководство)
Apple ↔ OpenAI (ChatGPT в iOS, без equity)
Университеты:
Google Brain Residency / Google PhD Fellowship
Apple AI/ML Residency, Apple Scholars
Microsoft Research sabbaticals, PhD internships
FAIR visiting scientists (LeCun — NYU)
DeepMind PhD programme, Imperial/UCL-связки
Gift grants: десятки миллионов $ в год в Stanford HAI, CMU, Berkeley BAIR, MIT CSAIL
Госзаказчики:
JWCC $9B (DoD, 2022–2028): AWS + Azure + GCP + Oracle — все 4 делят task orders (>$969M executed к 2024)
Microsoft-Palantir AI for Defense, Microsoft IL6 Azure Government
AWS Snowball Edge, AWS GovCloud, Secret/TopSecret Regions
Google Public Sector (Thunderforge, Gemini-for-Government)
Stargate с подразумеваемой нац-безопасной ролью
Стартапы:
Microsoft for Startups (Azure credits), Google for Startups, AWS Activate, Nvidia Inception
Acquisition pipeline: Character.AI (Google), Inflection (MS), Adept (Amazon), Covariant (Amazon), Wiz (Google, $32B)
Nvidia портфель: CoreWeave, Lambda, xAI, Figure AI, Sakana

5. Динамика 2024–2026

Capex-гонка ускоряется, не замедляется. С $200B (2023) → $400B (2025) → ~$700B (2026). Причина: все боятся остаться без compute в момент, когда partner-lab сделает прорыв. Amazon и Google заявляют +60–100% YoY.

Nvidia ceiling. При $4T cap и 73% YoY рост, вопрос — не «сможет ли Nvidia держать монополию», а «когда возникнет политический/регуляторный потолок». Конкуренты: AMD MI300/MI400, Broadcom ASICs, Google TPU (впервые продаёт OTHER hyperscalers), китайские Huawei Ascend в рамках восточного рынка.

Dispersed foundation model strategy. Ни один hyperscaler не ставит всё на одну модель: - Amazon Bedrock: Claude + Llama + Mistral + Nova + Titan + Cohere - Google: Gemini + Anthropic-backed - Microsoft: OpenAI + Phi + MAI - Apple: Apple FM + OpenAI fallback

Meta's open-source gamble. Llama — это НЕ production-стратегия, это infrastructure-стратегия: обесценить moats конкурентов, сделать open-weight стандарт, на котором Meta не платит OpenAI/Anthropic. Llama 4 в 2025 приняли прохладно — гонка открытых моделей выиграна DeepSeek/Qwen из Китая.

Apple catch-up. Siri-2 откладывается, реорг AI-команды в декабре 2025 — признание проблемы. Apple Intelligence на-устройстве — сильная карта для privacy, но слабая для генеративного фронтира.

Antitrust: - Google Search trial (решение 2024, структурные средства защиты — ограничение default-deals) - Microsoft-OpenAI — FTC/CMA/EU изучают как de-facto merger - Nvidia — DOJ investigation по анти-конкурентной практике с CUDA

Stargate — новая категория: государственно-корпоративный мегапроект ($500B, 10 ГВт). OpenAI+Oracle+SoftBank+MGX. Аналог JFK-Apollo для AI-инфраструктуры.

6. Секретный соус — что делает BigTech уникально эффективными

Cash-flow moat. Non-AI бизнес (Search, Office, Cloud non-AI, Ads, AWS ex-AI, iPhone) генерирует $300–500 млрд/год FCF у семёрки. Это позволяет инвестировать $700B в capex без прибыльности AI per se. Frontier lab на своих $20B венчура это физически не может.
Proprietary data. Gmail (1.8B), Google Search query log, YouTube watch graph, Instagram/Facebook social graph, Office document corpus, Alexa voice log, iPhone sensor data. Ни один frontier lab не имеет такого набора закрытых данных.
Partnership > Acquisition. Keep-startup-fast архитектура: BigTech даёт $10B+ и cloud, но не поглощает. Сохраняет предпринимательскую скорость, обходит antitrust, создаёт «параллельный frontier» (Anthropic, OpenAI) для диверсификации.
CUDA ecosystem lock-in. Nvidia + 4 миллиона разработчиков, PyTorch/TensorFlow оптимизации. Пере-обучение целого рынка на другое железо — на годы. Даже custom silicon hyperscaler'ов не устраняет CUDA — они дополняют, не замещают.
Distribution at zero marginal cost. Интеграция Copilot/Gemini/Meta AI — обновление бинарника у миллиардов. Frontier lab для достижения того же масштаба нуждается в BigTech (ChatGPT в iOS — крайне редкий контрпример, и то с партнёрством).
Compensation elasticity. Meta может заплатить $100M одному researcher, если это блокирует конкурента — не ради производительности, а ради ценового давления на рынок труда. Это оружие, которого нет ни у frontier labs, ни у госсектора США.