Ключевые переменные, определяющие бычий рынок ИИ

Автор: Чжао Ин

Источник: Wall Street Journal

Цены на нефть стоят выше 100 долларов за баррель, Ормузский пролив еще не вернулся к нормальному режиму открытия, инфляционное и процентное давление вновь усилились, ожидания снижения ставок ФРС стали более хрупкими. В соответствии с традиционной макроэкономической моделью, это не самая комфортная среда для технологических акций с высокой оценкой. Однако американские акции достигли новых максимумов, и цепочка ИИ продолжает привлекать капитал.

Аналитик макроэкономики Guojin Securities Сун Сэтао в отчете от 25 мая отметил: «Сейчас рынок ИИ находится в фазе рационального безумия — пузырь уже появился, но вышел из-под контроля». Ключевой момент здесь не в «пузыре», а в «рациональном» безумии: агентные ИИ переходят от вспомогательных инструментов к автономным исполнительным системам, впервые позволив рынку четко увидеть коммерческий цикл ИИ от «сжигания денег» к «заработку денег».

Рациональная сторона заключается в том, что распространение приложений Agent приводит к росту потребления токенов, спроса на вычислительные мощности для вывода и ARR ведущих производителей; эйфорическая сторона — в том, что оценки уже учли ожидаемый рост на 2027–2028 годы. По состоянию на 20 мая, ведущие семь компаний США имеют впереди ориентированный коэффициент P/E около 35 раз, а оставшиеся 493 компании S&P 500 — около 25 раз. Эта премия подразумевает не обычную логику роста акций, а то, что скорость проникновения ИИ должна достичь 5–8 раз больше, чем у предыдущих технологических революций.

Но то, что действительно определяет, сможет ли бычий рынок ИИ продолжиться, — это не одноквартальная прибыль и не один популярный продукт, а три переменные: в краткосрочной перспективе — влияние ликвидности, особенно на нефть, инфляцию, процентные ставки и закрытие японских своп-транзакций; в среднесрочной перспективе — степень реализации отрасли: сможет ли скорость проникновения ИИ соответствовать текущей оценке; в долгосрочной перспективе — более жесткие ограничения, такие как энергия, электросети, занятость, социальное сопротивление и технологические прорывы в оборудовании.

В предыдущем цикле торговли в сфере ИИ рынок больше всего беспокоил слишком быстрый расход крупными компаниями: огромные вложения в центры обработки данных, GPU и облачную инфраструктуру, но путь возврата доходов оставался недостаточно ясным. Изменение в агентном ИИ заключается в том, что он больше не является просто вспомогательным инструментом в стиле Copilot, а эволюционирует в автономный инструмент в стиле Autopilot.

Это привело к двум результатам.

Во-первых, потребление токенов снова ускоряется. Первый всплеск спроса после появления GPT был обусловлен повышением возможностей модели, а второй — взрывом вычислительных мощностей для вывода после внедрения агентов. Автономное выполнение задач означает более длинные контексты, более сложные шаги и более частое вызывание модели; вывод больше не является побочным продуктом после обучения, а превращается в основную область постоянного потребления вычислительных ресурсов.

Во-вторых, прогнозы доходов были пересмотрены в сторону повышения. После распространения таких типичных приложений агентов, как Openclaw и Claude Cowork, годовой повторяющийся доход производителей моделей начал стремительно расти. Согласно оценкам, приведенным в материале, прогнозируемый годовой ARR для Anthropic был повышен с 9 миллиардов долларов в начале года до 44 миллиардов долларов, удваиваясь в среднем каждые шесть недель; если эта тенденция сохранится, ARR в следующем году может превысить 300 миллиардов долларов.

Это объясняет, почему рынок больше не просто наказывает Capex. Пока темпы роста выручки достаточно высоки, капитальные расходы превращаются из бремени в конкурентное преимущество. Таким образом, NVIDIA, Broadcom, а также цепочка аппаратного обеспечения, включая оптические модули и хранилища, снова получили поддержку.

Этот рост активов в сфере ИИ на фоне роста цен на нефть происходит не потому, что макроэкономические риски исчезли, а потому что несколько факторов временно преобладают над рисками.

Во-первых, спрос распространяется по всей цепочке поставок. На этапе вывода вывода требуются не только GPU, но и CPU, оптические модули и хранилища, которые также вовлекаются в логику высокой активности. Оптические модули 800G/1,6T дефицитны, спрос на высококлассные хранилища растет. Light Counting прогнозирует, что объем поставок передатчиков 800G в 2026 году увеличится более чем вдвое, а объем поставок портов 1,6T вырастет с небольшой базы 2025 года до десятков миллионов единиц; продажи чипсетов 1,6T в 2026 году превысят 2 миллиарда долларов США и будут сохранять высокие темпы роста в течение следующих трех лет.

Во-вторых, результаты крупных технологических компаний оказались слишком сильными. Рост EPS S&P 500 в первом квартале составил около 27,1%, что является наивысшим показателем с четвертого квартала 2021 года, причем Meta, Alphabet и Amazon обеспечили 70% прироста прибыли индекса. Пока эти весомые компании продолжают приносить прибыль, давление на индекс со стороны цен на нефть будет отложено.

Третье — рост США все больше зависит от инфраструктуры ИИ. За последние несколько кварталов инвестиции в инфраструктуру ИИ внесли более половины вклада в рост ВВП США. Данные по неквалифицированной занятости, розничной торговле и другим макроэкономическим показателям остаются приемлемыми; хотя структура занятости уже дивергировала, рынок трудно переключится на торговлю стагнацией и инфляцией, пока общие показатели не покажут явного ослабления.

Еще один более прямой фактор: крупные технологические компании менее чувствительны к ценам на нефть по сравнению с такими отраслями, как авиация, курьерские службы, железные дороги, химическая промышленность, автопром и туризм. Их больше беспокоит стоимость электроэнергии, а не цена на нефть. Когда традиционная реальная экономика испытывает давление из-за роста цен на нефть, капитал легче концентрируется в активах ИИ, смешивая «безопасные» и ростовые сделки.

Опасность рыночных данных ИИ заключается не в отсутствии отраслевой поддержки, а в слишком быстрой оценке рынком.

Семь крупнейших компаний США имеют впереди-ориентированный коэффициент P/E 35, остальные 493 компании S&P 500 — 25. За этой разницей в оценке скрывается очень плавный сценарий будущего: в течение следующих 3–5 лет инфраструктура ИИ будет продолжать расширяться, спрос на вычислительные мощности, облачные технологии, центры обработки данных и полупроводники останется высоким; ИИ будет продолжать проникать в такие сферы, как реклама, поиск, облачные сервисы, офисное программное обеспечение, генерация кода, финансовый контроль рисков, служба поддержки, инвестиционные исследования и контент; доходы и повышение эффективности будут реализованы одновременно.

Но технологические революции редко проходят так гладко. Электричество заняло около 40 лет от изобретения до массового применения на конвейерах, компьютеры — около 25 лет. Сейчас скорость распространения ИИ, оцениваемая рынком, требует, чтобы он был в 5–8 раз быстрее этих универсальных технологий.

Это не невозможно, но запас прочности очень мал. Если коммерциализация ИИ-приложений замедлится по сравнению с капитальными расходами, спрос на вывод не сможет догнать спрос на обучение, или износ и затраты на электроэнергию начнут подрывать прибыльность — оценки сразу отреагируют. Правильное направление отрасли не означает, что цена акций может заранее подняться бесконечно.

Краткосрочное реальное давление исходит от ликвидности.

Если Ормузский пролив останется закрытым на длительный срок, а цены на нефть останутся выше 100 долларов или продолжат расти, инфляция распространится с цен на энергию на сферу услуг, транспорт и сырьевые материалы. В апреле годовой индекс PPI США вырос до 9,8% — максимального уровня с октября 2022 года. Как только инфляция закрепится, путь политики ФРС будет вынужден быть переписан.

Своп-рынок уже заложил повышение ставки ФРС на 0,8 раза в этом году, а ЕЦБ и Банк Англии — более чем на 2 раза. В то же время сомнения в независимости политики из-за смены руководства ФРС и рост разногласий внутри ФОМК ослабляют доверие рынка к будущему смягчению.

Япония — тоже серый носорог. Япония долгое время была глобальным источником финансирования для сделок с использованием заемных средств, но ослабление иена и инфляционное давление вынудили Банк Японии подать сигналы к смягчению политики: доходность японских облигаций на 30 лет превысила 4%. Если стоимость финансирования в Японии продолжит расти и вызовет закрытие глобальных карри-тредов, активы с высокой оценкой в сфере ИИ вряд ли удастся избежать последствий.

15 мая уже происходил пробный сценарий: доходность 10-летних казначейских облигаций США превысила 4,5%, 30-летних — 5%, высокая загруженность импульсных сделок ослабла, индекс Philadelphia Semiconductor упал на около 4% за день, индекс Nasdaq — на 1,5%. Это не доказательство разворота тренда, но показывает, что перегруженные сделки чрезвычайно чувствительны к процентным ставкам.

Самое важное сравнение в краткосрочной перспективе простое: сможет ли скорость повышения ARR (годовой повторяющийся доход) опередить скорость роста процентных ставок? Если нет, капитал может сначала отойти к более надежным аппаратным сегментам; если ликвидность продолжит ухудшаться, а ожидания доходов от ИИ не смогут продолжать расти, давление на оценку значительно возрастет.

Среднесрочное испытание — это реализация отраслевых результатов. Революции в общих технологиях обычно не происходят по прямой линии, а следуют схеме «сначала ускорение, затем замедление, затем снова ускорение». Сначала приходит волна капитала, затем происходит адаптация организаций, и только после этого высвобождается производительность. Ранняя стадия интернета также пережила инвестиционный бум, расширение капитальных расходов и активы-пузыри; настоящее улучшение производительности проявилось постепенно лишь спустя годы.

Сейчас трудность в использовании ИИ для ценообразования заключается в том, что она почти требует быстрой адаптации корпоративной структуры, быстрой переобучения работников, быстрой реализации бизнес-моделей и отсутствия сильного сопротивления на социальном уровне. Такая скорость редка в человеческой истории.

Long-term constraints are tighter.

Первое — это энергия и инфраструктура. Центры обработки данных ИИ требуют огромного количества электроэнергии и охлаждающей воды; расширение электросетей, трансформаторы и накопление энергии — это не переменные из презентаций, а реальные узкие места. Если инфраструктура ИИ будет продолжать повышать стоимость электроэнергии для всего общества, давление со стороны регуляторов и общественности будет усиливаться.

Во-вторых, это занятость и потребление. В краткосрочной перспективе ИИ может повысить эффективность бизнеса и снизить спрос на рабочие места инженеров, служб поддержки и т.д.; однако если технологическая безработица опережает создание новых рабочих мест, покупательная способность населения снизится. Повышение эффективности на B-стороне в конечном итоге все равно должно реализовываться через покупательную способность C-стороны; если не-ИИ-секторы впадут в спад, ИИ вряд ли сможет долго оставаться единственным лидером.

Третье — социальное принятие. В начале года в Китае наблюдался ажиотаж вокруг установки Openclaw, но у американской публики растет сопротивление из-за роста цен на электроэнергию, вызванного центрами обработки данных, и технологического безработного. Это повлияет на скорость проникновения ИИ.

Четвертое — резкий прорыв в аппаратных технологиях. Если произойдет инженерный прорыв, подобный «моменту DeepSeek», и производительность вычислений, хранения и передачи данных значительно возрастет, то сегодня самый дефицитный сегмент аппаратного обеспечения может внезапно стать избыточным. Логика высокой активности в цепочке аппаратного обеспечения не является непреодолимой.

Долгосрочные перспективы индустрии ИИ остаются оптимистичными. Если не учитывать социальные противоречия, вызванные технологическим безработицей и перестройкой производственных отношений, ИИ действительно имеет потенциал для повышения производительности всех факторов производства и помощи экономике в преодолении давления стагфляции. Даже если финансовые рынки пройдут через процесс снижения плеча, оставшиеся центры обработки данных, низкозатратные технологии и уже подтвержденные сценарии применения могут стать основой для следующего этапа промышленного расширения.

Однако оценка акций — это не сама промышленная видение. Наиболее важным для проверки в этом цикле AI-бычьего рынка является то, смогут ли текущие ставки рынка на ARR, ROI и скорость проникновения технологий продолжать оправдываться в условиях ужесточения цен на нефть, инфляции, процентных ставок и социальных ограничений. Правильное направление объясняет, почему существует бычий рынок; только скорость реализации определяет, не выйдет ли пузырь из-под контроля.