Shopify, Roblox повідомляють, що витрати на ШІ перевищили економію на праці у Q1 2026

Автор: Клод, Shenchao TechFlow

Глибокий огляд: Квартальний звіт технологічних гігантів за перший квартал 2026 року виявив нове явище: штучний інтелект допомагає компаніям заморожувати найм і скорочувати посади, одночасно витрати на токени та зношення GPU зворотним чином знижують маржу. Маржа прибутку від підписки Shopify була знижена через витрати на LLM, а приблизно чверть зниження прогнозу рентабельності Roblox за рік прямо пояснюється додатковими інвестиціями в ШІ. Разом капітальні витрати Amazon, Meta, Microsoft та Google на ШІ у 2026 році досягнуть 725 мільярдів доларів США, що на 77% більше, ніж у попередньому періоді. На одній і тій самій фінансовій звітності вперше зустрілися обидва кінці ШІ-бонусу — економія на праці та споживання обчислювальних ресурсів — і останній виявився значно більшим.

Квартальний звіт за перший квартал вносить корективи у спрощену історію про «AI як заміну праці».

Під час подання звітів про замороження найму та прискорення ітерацій продуктів, ряд технологічних компаній змушено пояснювати інвесторам більш складну проблему: стрімке знецінення AI-чіпів і непередбачуване споживання токенів з’їдають гроші, зекономлені за рахунок скорочень.

Президент Shopify Гарлі Фінкельштейн на зустрічі з інвесторами 5 травня 2026 року сказав, що ІШ зараз виконує понад 50% роботи з написання коду компанії та допоміг Shopify випустити більше 300 продуктів і функцій при стабільній кількості співробітників. Однак на тій самій зустрічі з інвесторами керівництво компанії визнало, що валова маржа рішень на підписку частково знижується через витрати на великі мовні моделі (LLM), і ця тенденція триватиме.

Валова маржа рішення для підписки Shopify за Q1 становить 80%, що дорівнює показнику за аналогічний період минулого року, але ціна підтримки цього показника змінюється.

Згідно з файлом 10-Q, поданим Shopify до SEC, витрати на підпискові рішення зросли на 20% у порівнянні з аналогічним періодом минулого року до 148 мільйонів доларів США у першому кварталі 2026 року, порівняно з 123 мільйонами доларів США у відповідний період минулого року. Серед них витрати на хмарні та інфраструктурні ресурси (включаючи використання, пов’язане з ШІ) зросли на 22 мільйони доларів США і стали основним драйвером зростання витрат. Головний фінансовий директор Shopify Джефф Гофмайстер на зустрічі з інвесторами зазначив, що ефект масштабу та покращення ефективності підтримки «частково компенсувалися зростанням витрат на LLM, що в основному спричинено використанням Sidekick бізнес-клієнтами, і ця тенденція, як очікується, триватиме».

Sidekick — це AI-асистент для вбудованої платформи Shopify, який за цей квартал показав зростання тижневої активності магазинів на 385% у порівнянні з попереднім роком. За цей квартал бізнеси за допомогою Sidekick створили понад 12 000 кастомних додатків, що на 200% більше, ніж у попередньому кварталі, і майже половина Shopify Flows була згенерована за допомогою ШІ. Трафік магазинів, що генерується ШІ, збільшився в 8 разів у порівнянні з попереднім роком, а замовлення, отримані через ШІ-пошук, зросли майже в 13 разів.

Але цей вибух використання означає експоненційний ріст викликів AI-виведення. Кожна взаємодія між торговцем та Sidekick, кожна активна генерація пропозицій із функції Pulse, відповідає рахунку за Token, сплаченому постачальнику моделей у верхньому ланцюжку.

Shopify розділила витрати на «внутрішній AI» і «зовнішній AI» для інвесторів: використання AI для написання коду та зменшення витрат на персонал вважається перемогою у «грі витрат», тоді як AI-продукти, що надаються бізнесам, — це стратегічний вибір, що пов’язує витрати на інфраструктуру з глибиною використання бізнесами. Фінкельштейн підсумував цю логіку на зустрічі з інвесторами як «AI — це структурна перевага, а не просто витрата».

Головний фінансовий директор Roblox Навін Чопра на зустрічі з інвесторами щодо Q1 2026 30 квітня відкрито зазначив, що приблизно чверть зниження річної маржі в порівнянні з попередніми прогнозами припадає на додаткові інвестиції в ІШ та коригування DevEx (частка розробників) для користувачів США віком понад 18 років.

Roblox зараз запускає понад 400 моделей ШІ на власних та хмарних GPU, обробляючи 1,5 мільйона інференс-запитів на секунду, охоплюючи сценарії, такі як рекомендації, безпека комунікацій, рекомендації ринку та 3D-генерація.

Керівництво компанії намагається зменшити витрати на обчислення шляхом коригування бізнес-моделі. Співзасновник і генеральний директор Roblox Девід Баззукі на зустрічі з інвесторами сказав, що майбутній проект «Roblox Reality» — технологія, яка дозволяє запускати 2K-відеомоделі у реальному часі з частотою 60 Гц — не буде надаватися безкоштовно. «Це буде використовувати ресурси хмарних обчислень. Ми впровадимо певну форму підписки або платної моделі, тому вважаємо, що зможемо компенсувати витрати на реальний час обчислень», — пояснив Баззукі.

Чопра додав, що прогноз капітальних витрат компанії на 2026 рік залишається незмінним: для задоволення потреб у висновуванні протягом року основна увага приділяється розгортанню GPU у власних центрах обробки даних, а деякі завдання навчання продовжують виконуватися в хмарі. Раніше Roblox повідомила, що до кінця 2025 року, перенісши частину навантаження на висновування штучного інтелекту зі сторонніх хмар до власних центрів обробки даних, вона досягла десятикратного зростання ефективності у таких конкретних завданнях, як безпековий аудит та виявлення контенту.

Але Roblox у своїх річних прогнозах на цей квартал врахувала кілька факторів тиску: додаткові інвестиції в ІІ, зниження очікуваних обсягів бронювання, що призвело до діліверингу фіксованих витрат, а також підвищення ставки DevEx для створювачів контенту для дорослих віком 18+ до 37,8%, що в кінцевому підсумку призвело до переоцінки ринком їхньої річної маржі.

Мікрокейси Shopify та Roblox перебувають у контексті більшого макроструктурного дисбалансу.

За даними, наведеними 24/7 Wall St., загальні капітальні витрати Amazon, Meta, Microsoft і Google на штучний інтелект у 2026 році складуть 725 мільярдів доларів США, що на 77% більше, ніж у попередньому році. Зокрема, річний прогноз капітальних витрат Meta лежить у діапазоні від 125 до 145 мільярдів доларів США, що означає щоденні витрати на будівництво центрів обробки даних у розмірі 370 мільйонів доларів США; капітальні витрати Microsoft у 2026 календарному році становлять 190 мільярдів доларів США, а Amazon обіцяє 200 мільярдів доларів США.

Співвідношення цієї витрати до витрат на персонал дуже нерівне. Загальна сума винагород персоналу Meta — усі зарплати, бонуси та стимулюючі акції — становить приблизно 27 мільярдів доларів США. Навіть якщо Meta завтра звільнить усіх співробітників, економія складе менше п’ятої частини витрат на інфраструктуру у 2026 році.

Аналітик Wedbush Securities Ден Айвс у звіті від 25 квітня оцінив, що майбутнє звільнення 8 000 співробітників Meta щорічно звільнить приблизно 2,4 млрд доларів США операційних витрат, що покриває лише близько 12% навантаження від додаткової амортизації до 2026 року. Іншими словами, кожен долар фінансового тиску від витрат на AI-обчислювальну потужність потребує збереження майже десяти доларів витрат на персонал для повного хеджування.

Головний фінансовий директор Meta Сюзан Лі на зустрічі з інвесторами щодо фінансових результатів Q4 2025 представила скорочення персоналу в Meta як «створення більш стислої моделі операцій для компенсації наших масштабних інвестицій». Це твердження чітко визначає скорочення як фінансовий інструмент для фінансування витрат на штучний інтелект, а не як побічний ефект зростання продуктивності.

Найбільшими受益никами цієї гри з реєстрами є базові моделі та постачальники обчислювальних потужностей. Валова маржа Microsoft Cloud залишається на рівні 69% незважаючи на тиск з боку розширення інфраструктури ШІ, валова маржа OpenAI, за зовнішніми оцінками, становить близько 50%, Anthropic — близько 60%. Nvidia продовжує демонструвати валову маржу близько 70% у фінансовому році 2026.

А компанії на рівні застосунків, зокрема ті, хто використовує ШІ та продає його здатності у вигляді підпискових продуктів SaaS, стикаються з новою фінансовою структурою: дохід сильно залежить від інтенсивності використання ШІ, але крива витрат визначається постачальниками моделей зверху, і кожне оновлення моделі може призводити до додаткового споживання токенів.

Танай Джайпурія у своєму аналізі маржі прибутку від штучного інтелекту зазначив, що, хоча витрати на висновки для однієї моделі знижуються щорічно на 80–90%, ціни на передові моделі залишаються стабільними або навіть зростають, і компанії на рівні застосунків, які продовжують викликати найпотужнішу модель при кожному запиті, фактично підкоряються ціновим карткам постачальників моделей.

Рішення Shopify полягає у позиціонуванні AI-продуктів як стратегічного входу, глибоко інтегрованого з трафіком та бізнесами, роблячи зростання витрат на висновки проксі-показником «глибини інтеграції платформи»; рішення Roblox полягає у відокремленні висококласного досвіду AI від безкоштовного рівня, змушуючи користувачів оплачувати витрати на висновки. За обошими шляхами лежить одна й та ж сама узгодженість: спроби покрити рахунки за AI-обчислювальну потужність виключно за рахунок скорочень персоналу математично неможливі.