Nasa Huling Yugto na ba ng AI Bubble? Ang mga AI Stock ay Humaharap sa Pagsubok sa Huling Yugto

2026/09/16 11:51:00

Ang AI Rally ay pumasok sa late-cycle territory habang tumataas ang mga panganib ng bubble

Ang maraming taong pag-angat ng mga equity na dinriver ng AI sa Wall Street ay nagdala ng mga natatanging kita, na may mga index ng semiconductor na patuloy na nagpapakita ng mga pagtaas na halos 57% mula sa simula ng taon kahit na ang bagong presyon, at ang mas malawak na S&P 500 ay lumampas na sa pagdobleng halaga mula nang magsimula ang bull market noong Oktubre 2022. Gayunpaman, ang isang grupo ng bagong babala mula sa Capital Economics, ang Bank for International Settlements, at mga tagapag-ugnay sa merkado ay nagpalakas ng debate kung kung saan na ba ang rally sa kanyang huling yugto. Noong Setyembre 14–15, 2026, bumagsak nang malaki ang mga tagagawa ng chip kabilang ang Nvidia, Micron, Broadcom, at AMD pagkatapos ipahayag ng mga eksekutibo ng OpenAI, Anthropic, at xAI ang pangangailangan para sa isang mas matiyagang pagtakbo sa pag-unlad ng mga frontier-model sa kadahilanan ng kaligtasan.

Sambil iyon, tumaas ang yield ng 10-taong Treasury sa higit sa 5%, naging negative ang mga proyeksyon ng libreng cash flow para sa mga pangunahing hyperscaler para sa 2027 sa ilang mga pagtataya, at isinapulot ni James Reilly ng Capital Economics na ang karamihan sa walong kategorya ng mga indikador ng bubble ng kumpanya ay nasa o malapit sa mga antas na nangyari nang mauna sa mga pangunahing tuktok. Ang pangunahing teorya ay na habang nananatiling isang matatag na teknolohikal na pagbabago ang artificial intelligence, batay sa tunay na pangangailangan para sa compute, ang pagpapresyo ng equity market sa pagbabagong iyon ay nagpapakita ng mga klasikong katangian ng huling bahagi ng siklo, napakalawak na pagpapahalaga kumpara sa mapanatiling paglago ng kita, circular na pagsasapital, at paggastos sa kapital na may panganib na lumampas sa mga balik sa malapit na panahon, na tumataas ang posibilidad ng isang makabuluhang pagkabagsak na magsisimula noong 2027 kaysa isang agad na pagbagsak.

Ang mga screen ng Capital Economics ay nagpapakita ng mga kondisyon ng bubble sa huling yugto sa mga pangunahing sukat

Ang Capital Economics ay nag-pass ng mga nakaraang buwan sa pagbuo ng isa sa mga pinakamalalim na pampublikong kaso na ang pagtaas ng mga equity sa AI ay pumasok na sa kanyang huling yugto. Sa isang ulat noong Setyembre 10 at susunod na komentaryo, ang senior markets economist na si James Reilly ay sinuri ang walong kategorya ng mga indikador at natagpuan na ang karamihan ay nasa o malapit na sa mga antas na nangyari bago ang mga nakaraang tuktok ng stock market. Ang mga sukat ng valuation tulad ng cyclically adjusted price-to-earnings ratio ay nasa malapit sa mga extremes ng dot-com, habang ang valuation ng S&P 500 kumpara sa Treasury bonds ay umabot din sa mga nakaraang tuktok. Ang mga inaasahang pagtaas ng earnings-per-share para sa 12-month na forward para sa index ay tumutugma sa tuktok ng bubble noong huling bahagi ng 1990s, kahit na ang pribadong ekonomiya ay umuunlad sa isang mas moderaadong bilis. Ang “best guess” ng kumpanya ay ang AI-driven advance ay magkakaroon ng pagkabigo noong 2027, at ang S&P 500 ay hahabaan ng hindi bababa sa 30% mula sa kanyang tuktok, isa sa mga pinakamalalim na pagbaba noong nakaraang siglo.

Ang pag-uugali ng merkado sa mga nakaraang linggo ay nagpapatibay sa diagnosis na nasa huling yugto. Noong Hulyo 30, tumaas ang halaga ng merkado ng Microsoft ng halos $450 bilyon sa isang sesyon; sa susunod na araw, bumaba ang Apple ng $360 bilyon, habang tumaas ang Amazon ng halos $388 bilyon at bumaba ang Meta ng higit sa $100 bilyon. Ang data ng Acadian Asset Management ay nagpapakita na ang antas ng pagkakaiba sa mga return ng mga indibidwal na stock ay nakamit na ang ikatlong pinakamataas na antas sa loob ng halos 2,850 na trading days, na nasa likod lamang ng vaccine rally noong 2020 at ang DeepSeek shock noong 2025. Ang ganitong ekstremong araw-araw na paggalaw sa mga pangunahing kumpanya ay karaniwan sa mga merkado na nakapag-discount na ng agresibong mga skenaryo ng paglago at ngayon ay napakasensitibo sa anumang bagong balita. Tinitiyak ng Capital Economics na kung patuloy ng Federal Reserve ang pagpapalakas at mananatili ang yield ng 10-taon sa itaas ng 5%, ang kasalukuyang kalagayan ay magiging mas katulad ng monetary backdrop na nagwakas sa internet boom kaysa sa panahon ng ultra-mababang interest rate na nagbigay-daan sa mga unang yugto ng pag-unlad ng AI.

Ang paggasta sa kapital ng mga hyperscaler ay malapit nang makarating sa marka ng isang trilyong dolyar para sa 2027

Inaasahan ng Bank of America Global Research na ang limang pinakamalaking American hyperscaler—Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta Platforms, at Oracle—ay magmula ng halos $795 bilyon sa mga kapital na gastos noong 2026 at halos $1.08 trilyon noong 2027. Ipinagpalagay ni Nvidia na ang limang malalaking kompanya lamang ay magdedirekta ng malapit sa $800 bilyon sa infrastraktura ng data center sa taong ito, na maaaring tumaas pa sa susunod na taon. Ang mga gastos na ito ay nagpapagawa ng pagkukubli ng mga data center na optimal para sa AI, pagkuha ng mga advanced na GPU at high-bandwidth memory, at ang kaugnay na mga sistema ng kuryente at pagpapalamig na kinakailangan upang ituro at ibigay ang mga malalaking language model. Ang sukat ay lalong lalo pang lalabis sa mga nakaraang siklo ng pag-invest sa teknolohiya at naging pangunahing motor ng paglago ng kita sa semiconductor.

Gayunpaman, ang mga parehong pagtataya na nagiging batayan ng mga optimistiko na pagpapahalaga sa equity ay nagpapakita rin ng presyong pangfinansya. Inaasahan na maging negatibo ang kabuuang libreng pera flow ng mga pangunahing hyperscaler noong 2027 habang patuloy na tumataas ang gastusin sa kapital. Halimbawa, ang libreng pera flow ni Meta ay bumagsak sa ilalim ng $800 milyon sa isang kamakailang panahon mula sa higit sa $8 bilyon noong isang taon bago, kahit na pinabawasan ng kumpanya ang gabay na gastusin sa kapital para sa 2026 sa isang pa ring mataas na saklaw ng $130–145 bilyon. Ang gabay para sa gastusin sa kapital para sa buong taon na pambansang 2026 ni Microsoft ay binago pataas, at inaasahan na maging halos $175 bilyon ang investmeng kalendaryo-taon na 2026 matapos ang paglipat patungo sa mga operasyonal na lease. Ang mabilis na paglalawak ng mga obligasyong lease na nasa labas ng balance sheet at ang pagtaas ng paglabas ng utang, kasama ang global na AI-related na utang na inaasahang lalampas sa $570 bilyon taong ito, ay nagdadala ng isang bagong antas ng leverage sa isang sektor na dati’y pinagpapagana ang paglago mula sa loob na pagkakaroon ng pera.

Kasalukuyang mga pagbabayad sa AI ay nananatiling mas mababa kaysa sa mga ekstremo ng Dot-Com ngunit nagpapakita ng agresibong mga aasumpsyon sa paglago

Tama ang mga tagapagtanggol ng AI trade na nagtuturo na mas mababa ang mga multiplier ngayon kumpara sa naitala sa pinakamataas ng internet bubble. Ang average na dalawang-taon na forward price-to-earnings ratio para sa mga pinakamalaking nagmumula sa AI data center, ang Microsoft, Alphabet, Amazon, at Meta, ay nasa paligid ng 18 beses, kumpara sa halos 70 beses para sa mga pinakamalaking teknolohiya na lider noong unang bahagi ng 2000s. Ang Nvidia mismo ay nakatrabaho sa isang saklaw na halos 22–28 beses na forward earnings, maliit kumpara sa 130–200 beses na multiplier ng Cisco sa pinakamataas ng nakaraang mania. Ang PHLX Semiconductor Index forward P/E ay nananatili sa paligid ng 20 beses, halos parehong antas na ito noong maagang 2023 kaagad pagkatapos ng pampublikong paglabas ng ChatGPT.

Ang mas mababang absolute multiples na ito, gayunpaman, ay inilalapat sa mga trahektorya ng paglago ng kita na tinuturing ng maraming analista bilang optimistiko. Ang inaasahang paglago ng kita para sa S&P 500 ay nasa antas na katumbas na ng hindi mapanatiling mga rate na nakita sa dulo ng 1990s, habang ang konsentratyon ng market capitalization sa ilang pangalan na nakasalalay sa AI ay tumataas sa antas na hihigit sa bahagdan ng teknolohiya sa index noong huling 1990s. Halos isang-kalimang bahagi ng market capitalization ng U.S. equity ay kasalalay nang direkta sa mga tema ng AI, at ang sampung pinakamalaking kasapi ng S&P 500 ay nagtatampok ng malapit sa 40% ng benchmark. Kapag inaayos ang mga aasahan sa paglago sa mas mababa, tulad ng maaaring mangyari kung magkakaroon ng pagbagsak na may kaugnayan sa kaligtasan o mas mahinang kaysa sa inaasahang monetization, ang pagkabawas sa valuation ay maaaring maging mabilis kahit mula sa mga unang multiples na tila makatwiran.

Ang mga pagtawag sa kaligtasan ng Frontier Lab ay nagtrigger sa malaking pagbabago sa presyo ng mga bahagi ng semiconductor

Noong weekend ng September 13–14, 2026, ang mga pangunahing tagapagpaganap ng OpenAI, Anthropic at xAI ay naglabas ng mga pinagsamang pahayag sa publiko na nagtatawag ng mas mabagal na pag-unlad ng mga frontier-model, na binanggit ang hindi pa nalulutas na mga panganib sa kaligtasan. Ang mga komento ay nagtanda ng pinakamalakas na pagkilala ng industriya hanggang sa kasalukuyan na ang mabilis na timeline ng pag-unlad ng AI ay may malaking negatibong epekto. Agad na tumugon ang mga merkado: bumaba ang mga ahensya ng Nvidia ng higit sa 3%, bumaba ang Micron ng higit sa 5%, at bumaba ang Broadcom at AMD nang higit sa 4% bawat isa. Ang PHLX Semiconductor Index ay bumagsak ng halos 6% sa isang sesyon, na nagbawas sa kanyang pa ring malaking pagtaas noong 2026. Ang SoftBank, isang pangunahing tagapag-ayos ng OpenAI, ay nawala ng higit sa 10% sa pagtinda sa Tokyo.

Ipapakita ng episyodo kung gaano kapatid ang pagpapahalaga sa equity sa patuloy na pagpapabilis sa kakayahan ng modelo at kaugnay na paggastos sa kapital. Anumang kredibleng signal na maaaring magpabagal ang kompetisyon, kahit para sa mga legitimo at kaligtasan, ay agad na babawasan ang inaasahang rate ng paglago sa demand para sa GPU. Ang parehong pagpapahayag ni OpenAI na hindi ito magpapatuloy sa IPO noong 2026 ay nagpapatibay pa sa pagbabago sa tono. Habang ilang mga bahagi ng merkado ay nagsasabing ang mas malakas na disiplina sa kaligtasan ay maaaring higit pang palakasin ang mahabang panahong komersyal na kaso para sa AI, ang agad na epekto ay ang pagpapakilala ng pagdududa sa maikling panahong paggastos na batayan ng order book at gabay ng hyperscaler.

Pagkasira ng Free Cash Flow ay Nagpapakita ng Paglalalim ng Tensyon sa Pagitan ng Paghuhukay at Mga Bawat Bumabaling

Isang pangunahing katangian ng kasalukuyang siklo ay ang paglalawak ng pagkakaiba sa pagitan ng kapital na inilalabas at nakikilalang maikling panahon na kita. Isang detalyadong pagsusuri ay naglalagay ng kapital na gastos sa AI infrastructure sa itaas ng $200 bilyon kumpara sa halos $12 bilyon na malinaw na maiuugnay na kita, na patuloy na lumalawak ang pagkakaiba kaysa mabawasan. Bumaba ang presyo ng mga token ng higit sa 70% taun-taon; ang pagpapanatili ng patag na kita sa ilalim ng mga pagbaba sa presyong iyon ay nangangailangan ng paglago sa demand na higit sa 225% bawat taon, isang resulta na hindi pa ipinakita ng kasalukuyang mga inference workload, na patuloy na pinamamahalaan ng mga aplikasyon sa pakikipag-usap at coding.

Ang mga hyperscalers ay sumagot sa pamamagitan ng pagtataguyod ng mas malaking paggamit ng utang at pagsasapilitan sa pagsasapilitan. Ang net cash positions ay bumaba, at nag-akumula ang malalaking obligasyon sa labas ng balance sheet. Ang Bank for International Settlements ay paulit-ulit na binigyang-pansin ang mabilis na pagtaas ng leverage at ang kawalan ng transparensya ng maraming pagsasapilitang pagsasapilitan, na nagtuturo na ang isang malaking bahagi ng mga transaksyon ay nagsasangkot ng circular flows sa loob ng parehong ecosystem ng mga supplier, customer, at investor. Kapag naging negative ang free cash flow habang ang mga depreciation schedules ay nananatiling mahaba at ang secondary markets para sa espesyalisadong AI hardware ay maliit, ang panganib ay lumilipat mula sa pansamantalang liquidity pressure patungo sa mas mahabang panahong tanong tungkol sa solvency para sa mga pinakamalakas na nagmumula.

Ang mga istruktura ng pagsasapalayaw na pondo ay lumilikha ng interdependent na demand na maaaring magpakita bilang mahina

Isang maliit na grupo ng mga kumpanya—Microsoft, Nvidia, Amazon, Meta, Google, OpenAI, at Anthropic—nagpapagana nang sabay-sabay bilang mga tagapagbigay, mamimili, mga investor sa equity, at mga validator sa isang proseso na tinatawag ng isang siyentipiko bilang isang saradong recursive financing loop. Ang mga hyperscaler ay bumibili ng GPUs at cloud capacity mula sa mga kumpanya kung saan sila may equity stakes; samantala, ang mga kumpanyang ito ay ginagamit ang isang malaking bahagi ng kapital para sa sariling cloud services ng mga hyperscaler. Ang ganitong ugnayan ay nagpalalipat ng pagbuo, ngunit nangangahulugan din ito na ang talaan na demand ay bahagyang artifact ng internal capital recycling kaysa sa purely external end-user adoption.

Kung magbabago ang anumang pangunahing tagapag-ugnay ang kanyang mga plano sa paggastos pababa, maaaring mabago agad ang loop ng feedback. Ang mga nakaraang teknolohikong siklo na may katulad na vendor financing, lalo na ang telecom buildout noong huling bahagi ng dekada ng 1990, ay nagdusa sa malalaking pagbaba nang ang panlabas na kapital ay maging mas kaunti ang availability. Ang kasalukuyang istruktura ay hanggang sa ngayon ay suportado ng malakas na internal cash generation sa pinakamalalaking mga tagapag-ugnay, ngunit ang inaasahang pagbabalik sa negatibong free cash flow noong 2027 ay alisin ang buffer na ito at dagdagan ang pagkakasalalay sa patuloy na pag-access sa kapital-market sa mga mabuting kondisyon.

Ang kasaysayang pagkakasunod-sunod ay nagmumungkahi na ang AI Capex ay hindi pa nakarating sa pinakamataas na intensidad ng bubble

Ang pagsusuri ni Barron’s sa 250 taon ng kasaysayan ng ekonomiya ng Estados Unidos ay nakakita na ang paggastus sa mga nakakatuklas na teknolohiya ay karaniwang tumatagos sa halos 25% ng output ng ekonomiya bago lumabas ang seriyosong stress. Kasama ang GDP ng Estados Unidos na malapit sa $30 trilyon, ang threshold na ito ay nangangahulugan ng karagdagang $5–6 trilyon ng mga gastos kaugnay ng AI sa loob ng bansa bago masikat ang klasikong zona ng panganib. Ang mga hyperscaler lamang ay inaasahang maggastos ng $3.7 trilyon sa buong mundo hanggang 2029, at ang mas malawak na ecosystem, kabilang ang Oracle, SpaceX, Anthropic, at OpenAI, ay magdaragdag ng karagdagang halaga. Ayon sa kasalukuyang direksyon, ang patakarang 25% ay maaaring hindi malabasan hanggang sa mga unang taon ng 2030s.

Hindi natatanggal ng mas mahabang timeline ang posibilidad ng mga pansamantalang pagkabawas. Ang mga nakaraang siklo, kabilang ang mga tren at ang internet, ay naranasan ang maraming malalim na pagbaba bago ang pinakamataas na tuktok sa paggastos ng kapital. Maaaring mabago muli ng equity market ang mga inaasahang paglago nang maraming taon bago mabuo ang buong pisikal na kapasidad. Ang mga investor na itinuturing ang kasaysayang pambayad na treshold bilang garantiya ng walang pagkabawas na pag-unlad ay maaaring mabawasan ang volatility na karaniwang kasama ang huling mga yugto ng mga boom sa imprastraktura.

Ang pagiging lider sa semiconductor ay nakakatagpo ng unang patuloy na pagsubok sa siklo

Ang Philadelphia Semiconductor Index ay nananatiling mataas nang halos 60% sa 2026 kahit pagkatapos ng selloff sa September, nagpapakita ng hindi karaniwang demand para sa AI accelerators at high-bandwidth memory. Ang kita mula sa data center ni Nvidia ay patuloy na lumalago sa mga rate na triple-digit, at ang pamamahala ay nagbigay ng gabay para sa karagdagang malakas na paglalawak sa ilalim ng mga kondisyon na may limitadong suplay. Gayunpaman, ang forward valuation ng index at ang pagkonsentrasyon ng mga kita sa isang maliit na set ng mga pangalan ay nagiwan ng kaunting margin para sa pagkakamali kung ang paglalawak ng order ng hyperscaler ay magiging mas mabagal.

Ang mga komento sa order book mula sa mga tagapagbigay ng memorya at lohika ay nagpapakita na may ilang customer na nagpapalawak sa mga jadwal ng pagpapadala o humihingi ng mas malaking flexibility. Kung ang pagbabawas na dulot ng kaligtasan o mas mahinang kaysa sa inaasahang pagmonetisasyon ng enterprise ay magbabawas sa pagkakaroon ng urgensiya sa pagdaragdag ng kapasidad, maaaring makaranas ang semiconductor complex ng unang maraming kuwarter na pagbaba ng order nang sunod-sunod mula nang simulan ang AI surge. Ang ganitong resulta ay hindi hahantong sa pagtatapos ng mahabang landas ng teknolohiya, ngunit magpapakailangan ng malaking pagrere-rate ng mga equity na naging lider ng merkado sa loob ng tatlong taon.

Ang mga yield ng treasury na mas mataas sa 5% ay nagdudulot ng bagong pagtatakda sa pagsasapilitan ng mga mega-proyekto

Ang pagtaas ng yield ng 10-taon na Treasury sa ibabaw ng 5% ay nagbalik sa mga paghahambing sa monetary environment na nangyari bago matapos ang dot-com boom. Ang Ruchir Sharma at iba pa ay nag-argue na ang isang matibay na pagtemos sa antas na ito ay magpapakita ng simula ng isang mas mahigpit na panahon ng pera kung saan ang mga proyektong AI na magtatagal ng maraming taon ay magiging mas mahirap mapagkasya. Mas mataas na discount rates ay kumikompres din sa kasalukuyang halaga ng malalayong cash flows na kasalukuyang sumusuporta sa mataas na equity multiples.

Tinutukoy ng Capital Economics na ang kombinasyon ng napakataas na pagpapahalaga at tumataas na yield ay mas katulad ng setup noong huling bahagi ng 1990s kaysa sa zero-rate regime na nagbigay-daan sa maagang pag-unlad ng AI. Kung patuloy ng Federal Reserve ang pagpapigil sa patakaran, ang pagpapahalaga sa merkado ay nagtatadhana ng malaking posibilidad sa isang paggalaw ng 25-basis point; tataas pa ang gastos para sa kapital ng equity at debt para sa mga proyektong AI na may mataas na kapital, at dadalhin ito sa mas mabilis na presyon sa mga negosyo na may negatibong libreng cash flow.

Ang mga natuklasang pagtaas ng produktibidad ay hindi pa nakakasabay sa sukat ng pag-invest sa infrastruktura

Inaasahan ng mga korporatibong eksekutibo na sinakop sa mga nakaraang panahon ang paglago ng produktibidad na lamang ng halos 1.4% sa loob ng tatlong taon mula sa paggamit ng AI, isang resulta na malayo sa mga kita na ipinapahiwatig ng kasalukuyang mga gastos sa kapital. Habang patuloy na lumalawak ang volumen ng mga token (ayon sa Google, 3.2 quadrillion ang prosesado na token bawat buwan noong Mayo 2026), ang pagkakatumbas nito sa matatag at mataas na margin na mga stream ng kita ay patuloy na hindi pantay. Marami sa mga maagang aplikasyon ay nananatiling nakatuon sa mga kategorya na may relatibong mababang kagustuhan na magbayad, tulad ng consumer chat at pangunahing tulong sa coding.

Ang pagkakaiba sa pagitan ng paggastos sa imprastraktura at natutunghay na ekonomikong labis ay isang klasikong signal sa huling bahagi ng siklo. Ang mga nakaraang alon ng teknolohiya ay nagtapos sa pagkakaiba sa pamamagitan ng mas malawak na pagkalat at pangalawang inobasyon, ngunit ang panahon sa pagitan ay madalas ay nagkaroon ng malalim na pagbaba sa mga equity dahil sa pagbabago ng mga investor sa kanilang mga inaasahan. Ang malaking pagkakasalalay ng kasalukuyang siklo sa isang maliit na bilang ng mga hyperscaler at mga tagapagbigay ng modelo ay nagpapakonsentrado sa pinakamalaking panganib ng pagbabago sa mga pinakamalaking pangalan.

Ang pagkonsentrasyon ng merkado sa ilang mga pangalan na may eksposur sa AI ay nagpapalakas ng sistemikong sensitibidad

Ang bahagi ng teknolohiyang mga stocks sa pagsusukat ng kapital ng Estados Unidos ay lumampas sa antas na nakarehistro noong huling bahagi ng dekada ng 1990s na internet bubble, tumataas sa halos 37.5% sa gitna ng 2026. Ang Magnificent Seven at isang maliit na grupo ng mga lider sa semiconductor ay kasalukuyang nagsisilbing hindi proporsyonal na bahagi ng mga return sa index at posisyon ng mga aktibong manager. Ang pagkakasentro na ito ay nangangahulugan na anumang patuloy na pagkabigo sa kikitain na may kinalaman sa AI o mga plano sa paggastos sa kapital ay mabilis na ipapadala sa mas malawak na merkado.

Ang mga istruktura ng pasibong pagmamay-ari ay higit pang pinapalakas ang epekto. Ang mga malalaking index fund at ETF na sumusunod sa mga benchmark na may timbang na batay sa market capitalization ay awtomatikong dumadagdag sa eksposur sa mga pangalan na nangunguna na sa pagtaas, gumagawa ng isang sariling pagsasaligan na daloy na maaaring magbalik ng parehong lakas kapag nagbago ang relatibong performance. Ang pagbaba ng mga chip noong Setyembre 2026 ay nagbigay ng maliit na halimbawa kung gaano kalakas maaaring mag-unfold ang ganitong pagbabalik kapag ang mga bagong balita ay nagtutuos sa umiiral na kuwento ng paglago.

Ang selektibong posisyon sa buong AI stack ay nagtataglay ng daan patungo sa mataas na volatility

Kahit magkaroon ng pagbaba sa huling bahagi ng equity market, patuloy na ipinapakita ng pundamental na teknolohiya ang matatag na pangangailangan para sa compute at paglalawak ng mga aplikasyon sa totoong mundo. Ang mga investor na nakikilala ang iba’t ibang layer ng stack, at naghihiwalay sa mga nagbibigay ng pure infrastructure mula sa mga kumpanyang aplikasyon at software na may mas malinaw na daan patungo sa pagkakaroon ng kita, ay maaaring mabawasan ang kanilang eksposur sa pinakamataas na valuation habang nananatiling bahagi sa mas mahabang panahon. Ang mga kumpanyang may malakas na pagbuo ng libreng cash flow, diversipikadong mga huling merkado, at kakayahang magtakda ng presyo, ay mas maayos na posisyon upang harapin ang isang panahon ng mas mabagal na paggasta ng kapital.

Ipapakita ng mga historical na teknolohiyang siklo na ang pinakamatatag na tagumpay ay madalas lumabas pagkatapos ng unang alon ng sobrang pag-invest na nabawasan. Magkakaroon ng paulit-ulit na pattern: ang kapasidad na kasalukuyang binubuo sa mataas na gastos ay magiging available sa mas mababang epektibong presyo, na nagpapabilis sa pagtanggap sa mga sektor na hanggang sa ngayon ay naiiwan sa gilid. Kaya, ang pagpapanatili ng selektibong rather than wholesale na eksposur sa AI equities ay patuloy na isang rasyonal na tugon sa mga late-cycle na panganib na nakikita sa data.

🔥 Sa Labas ng Mga Balita: Ano ang Kahulugan ng KuCoin 5.0 para sa Iyo

Mabilis ang paggalaw ng balita sa merkado — ngunit mahalaga rin kung saan mo ito ginagamit. Sa buong Oktubre, ilalunsad ng KuCoin ang KuCoin 5.0, na nagpapalit sa KuCoin sa isang bagong binuo na platform. Narito ang mga bagay na talagang nagbabago para sa iyo:

Isang account para sa lahat. Ang mga lumang platform ay naghihiwalay ng iyong pera sa mga hiwalay na “spot,” “margin,” at “futures” account at inaasahan na maintindihan mo kung bakit. Ang unified account ng KuCoin 5.0 ay alisin ang lahat ng iyon — mag-deposit ng isang beses, at lahat ay direktang naroon.
Mga stocks, indices, at commodities. Ang KuCoin 5.0 ay lumalawak sa labas ng crypto patungo sa mga global na merkado. Kapag nagpapahinga ang crypto at umuunlad ang equities (o kaya naman ang kabaligtaran), ikokonvert mo ito sa minuto, hindi kailangang buksan ang isang brokerage account at maghintay ng ilang araw para sa fiat rails.
Mga tunay na ari-arian (RWA). Tokenized na eksposur sa tradisyonal na ari-arian tulad ng mga komodidad, direkta sa iyong crypto account. Isa sa mga pinakamabilis na umuunlad na sektor sa pandaigdigang finansya ay hindi na nakareserba para sa mga institusyon — ikaw ay makakapag-access dito mula sa parehong balanse na ginagamit mo para mag-trade.
Kita habang natututo. Hindi pa handa mag-trade? KCUSD ay nagpapakita ng araw-araw na kita na auto-compound para sa iyong stablecoin. Ang pinakamaliit na stress na paraan upang gawing produktibo ang iyong hindi ginagamit na deposito para sa 4% yield.
Isang AI assistant na nasa simpleng wika. Magtanong, makakuha ng konteksto ng merkado, maintindihan ang iyong pinag-uusapan — nakabuilt sa platform, walang kailangang jargon.
Isang app na hindi nagdudulot ng pagkakalito. Mas mabilis, mas malinis, at mas konsistenteng—intuitibo agad mula sa unang pag-tap, hindi pagkatapos ng tutorial.
Ligtas na maaari mong i-check, hindi lang paniwalaan. Isang EU na entidad na may lisensya sa MiCAR, Proof of Reserves na maaari mong i-verify mismo, at internasyonal na sertipikadong seguridad (SOC 2 Type II, ISO 27001:2022).

Sto-create ang iyong account sa ilang minuto — at magsimula sa platform na gawa para sa kinabukasan ng crypto, hindi sa nakaraan nito.

Madalit tanong

Paano ihahambing ang kasalukuyang pagbabayad sa AI sa mga halaga ng internet bubble noong huling bahagi ng dekada ng 1990?

Ang pinakamalalaking hyperscalers ay kasalukuyang nakatrabaho sa halos 18 beses ang dalawang-taong forward earnings, na mas mababa kaysa sa halos 70 beses ang multiplier na nakarehistro ng mga pinakamataas na teknolohiya na pangalan noong mga unang taon ng 2000. Ang forward multiple ni Nvidia sa mababang-mid 20s ay karamihan naman ay mas mababa kaysa sa extreme levels na natapos ng Cisco at mga kapwa nito sa nakaraang peak. Kaya ang mga antas ng absolute valuation ay nananatiling mas modera, ngunit ito ay inaaply sa mga assumptions ng earnings-growth na abot-kamay ng maraming independiyenteng analista ay itinuturing na agresibo kumpara sa realidad ng makroekonomiya.

Ano ang sukat ng plano ng kapital na gastusin ng mga hyperscaler hanggang 2027?

Ipinagmamalaki ng Bank of America Global Research na ang Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, at Oracle ay magkakagastos ng halos $795 bilyon noong 2026 at halos $1.08 trilyon noong 2027. Ipinagmamalaki ng Nvidia na ang limang pinakamalaking nagkakagastos ay magdedirekta ng malapit sa $800 bilyon sa infrastraktura ng data center lamang noong taong ito. Ang mga numero na ito ay nagpapakita ng malaking pagpapabilis kumpara sa mga nakaraang taon at bumubuo sa pangunahing driver ng demand para sa mga advanced na semikonduktor.

Bakit bumagsak nang malaki ang mga bahagi ng semiconductor noong gitnang Setyembre 2026?

Ang mga pangulo ng OpenAI, Anthropic, at xAI ay naglabas ng mga pampublikong pahayag na humihingi ng mas masusi na pagtakbo sa pag-unlad ng mga frontier-model sa pangangalaga sa kaligtasan. Ibig sabihin ng mga merkado na ang mga komento ay isang posibleng signal na ang kompetitibong pagkakataon na nagpapabilis sa mabilis na pagdaragdag ng kapasidad ay maaaring magpabagal. Bumaba ang Nvidia, Micron, Broadcom, at AMD ng ilang porsyento, at bumaba ang PHLX Semiconductor Index ng halos 6% sa isang sesyon.

Nagkakaroon ba ng pagbaba ang mga proyeksyon sa libreng pera sa daloy para sa mga malalaking nagbabayad sa AI?

Oo. Ang pinagsamang libreng pera flow para sa mga pangunahing hyperscaler ay malawak na inaasahang maging negatibo noong 2027 habang patuloy na tumataas ang paggastos sa kapital nang mas mabilis kaysa sa pagbuo ng pera mula sa operasyon. Ang mga indibidwal na kumpanya tulad ng Meta ay nagsalaysay na ng malalaking pagsabog sa libreng pera flow kahit na patuloy na ipinapakita ang mataas na gabay sa paggastos sa kapital.

Nagpapahiwatig ba ang historical analysis na mayroon pa ring espasyo para sa pagtaas ng pagkakalabas sa AI?

Ang pagsusuri ni Barron’s sa 250 taon ng kasaysayan ng ekonomiya ng Estados Unidos ay nagpapakita na ang pag-invest sa mga nakapagpapalit na teknolohiya ay karaniwang nakakamit ng halos 25% ng GDP bago lumabas ang seriyosong stress. Ayon sa kasalukuyang mga tuntunin, ang pagsasagawa sa AI na kaugnay sa bansa ay hindi malamang makarating sa antas na iyon hanggang sa mga unang taon ng 2030s. Gayunpaman, posibleng magkaroon ng panahon na pagbabago habang muli pang itinatayong mga pamilihan ng equity ang mga inaasahang paglago bago makamit ang pinakamataas na kapasidad sa pisikal.

Paalala: Ang nilalaman na ito ay para sa mga layuning impormasyonal lamang at hindi nagtataglay ng abiso sa pag-invest. Ang pag-invest ay may panganib. Mangyaring gawin ang inyong sariling pag-aaral (DYOR).

Disclaimer: AI technology ang ginamit sa pag-translate ng page na ito para sa convenience mo. Para sa pinaka-accurate na impormasyon, mag-refer sa original na English version.