Ключові змінні, що визначають штучний інтелект бичиний ринок

Автор: Чжао Ін

Джерело: Wall Street Journal

Ціни на нафту залишаються вище 100 доларів за барель, Ормузька протока ще не відновила нормальне функціонування, інфляційний та процентний тиск знову зростають, а очікування зниження ставок ФРС стають більш хиткими. За традиційною макроекономічною моделлю, це не найбільш сприятливе середовище для високозадіяних технологічних акцій. Однак американські акції досягли нових рекордних висот, а ланцюжок ШІ продовжує привертати інвестиційні кошти.

Аналітик макроекономіки Guojin Securities Сун Сюетао у звіті від 25 травня зазначив: «Поточний ринок ШІ перебуває в фазі раціонального безумства: бульбашка вже існує, але не вийшла з-під контролю». Ключовим тут є не «бульбашка», а саме «раціональне» безумство: Agentic AI переходить від допоміжного інструменту до автономного інструменту виконання, дозволяючи ринку вперше чітко побачити комерційний цикл ШІ від «витрат грошей» до «отримання прибутку».

Раціональна сторона полягає в тому, що поширення застосунків Agent призводить до зростання споживання токенів, потреби в обчислювальних потужностях для висновків та швидкого зростання ARR провідних виробників; ейфорічна сторона — це те, що оцінки вже передчасно врахували очікування зростання на 2027–2028 роки. На 20 травня передбачуване співвідношення ціна/прибуток семи величезних компаній США становило близько 35, а решта 493 компаній індексу S&P 500 — близько 25. Ця премія не передбачає звичайної логіки акцій з ростом, а вказує на те, що швидкість проникнення ШІ має досягти 5–8 разів більше, ніж у минулих технологічних революціях.

Але справжнім визначником того, чи продовжиться штучний інтелект биківий ринок, є не один квартальний звіт і не один хіт-додаток, а три змінні: у короткостроковій перспективі — вплив ліквідності, зокрема ціни на нафту, інфляція, процентні ставки та закриття японських арбітражних угод; у середньостроковій — реалізація індустрії, чи швидкість проникнення ШІ відповідає поточній оцінці; у довгостроковій — більш жорсткі обмеження: енергетика, електромережі, зайнятість, соціальні перешкоди та технологічні стрибки у апаратному забезпеченні.

У попередньому циклі AI-торгівель найбільшою тривогою ринку було те, що гіганти витрачають гроші занадто швидко: великі інвестиції у центри обробки даних, GPU та хмарну інфраструктуру, але шляхи повернення доходів залишаються нечіткими. Зміна в агентному AI полягає в тому, що він більше не є лише допоміжним інструментом у стилі Copilot, а еволюціонує до автономних інструментів у стилі Autopilot.

Це призвело до двох результатів.

По-перше, споживання токенів знову прискорюється. Перша хвиля попиту після появи GPT виникла через підвищення здатностей моделей, а друга хвиля попиту після впровадження агентів — через вибуховий ріст обчислювальних потужностей для висновків. Самостійне виконання завдань означає довші контексти, складніші кроки та частіше виклик моделей; висновки більше не є побічним ефектом після навчання, а перетворюються на основну сферу постійного споживання обчислювальних ресурсів.

Друге, прогнози доходів були підвищені. Після поширення таких представницьких застосунків агентів, як Openclaw та Claude Cowork, річний повторюваний дохід виробників моделей стрімко зростає. Оцінки на середину року, наведені в матеріалах, показують, що прогнозований річний ARR Anthropic збільшився з 9 мільярдів доларів на початку року до 44 мільярдів доларів на кінець року — у середньому подвоюючись кожні шість тижнів. Якщо ця тенденція збережеться, у наступному році ARR може перевищити 300 мільярдів доларів.

Це пояснює, чому ринок більше не просто карає Capex. Доки темпи зростання доходів достатньо високі, капітальні витрати перетворюються з бремені на конкурентну перевагу. Німі, БROADCOM, а також ланцюжки обладнання, такі як оптичні модулі та сховища, отримали нову підтримку.

Цей цикл зростання AI-активів навіть на тлі зростання цін на нафту відбувається не через зникнення макроекономічних ризиків, а через те, що кілька факторів тимчасово переважили ризики.

Спочатку вимоги з ланцюга поставок поширюються. На етапі висновку потрібні не лише GPU, але й CPU, оптичні модулі та сховища даних, які також включаються в логіку високої активності. Оптичні модулі 800G/1,6T у величезному попиті, а попит на висококласні сховища даних зростає. Light Counting прогнозує, що обсяги поставок 800G трансиверів у 2026 році зростуть більше ніж у два рази, а обсяги поставок портів 1,6T з невеликої бази 2025 року зростуть до десятків мільйонів одиниць; у 2026 році обсяг продажів чіпсетів 1,6T перевищить 2 мільярди доларів США і зберігатиме високі темпи зростання протягом наступних трьох років.

Другим чинником є надзвичайно сильні результати великих технологічних компаній. Приріст EPS S&P 500 за перший квартал склав близько 27,1% — найвищий показник з четвертого кварталу 2021 року, причому Meta, Alphabet та Amazon разом зробили внесок у 70% зростання прибутку індексу. Доки ці компанії з великою вагою продовжуватимуть заробляти, вплив冲击у на ціни на нафту на індекс буде відкладено.

Третє — зростання залежності США від інфраструктури ШІ. За останні квартали інвестиції в інфраструктуру ШІ внесли більше половини до зростання ВВП США. Дані про непрофесійний сектор, роздрібну торгівлю та інші загальні показники залишаються задовільними; хоча структура зайнятості вже диференціювалася, ринок важко перейде до торгівлі стагфляцією, поки загальні показники не покажуть явного погіршення.

Існує ще один більш прямий фактор: великі технологічні компанії менш чутливі до цін на нафту порівняно з авіацією, кур’єрськими службами, залізницями, хімічною промисловістю, автомобільною промисловістю та туристичною галуззю. Вони більше бояться цін на електроенергію, ніж цін на нафту. Коли традиційна реальна економіка стикається з тиском з боку цін на нафту, кошти легше концентруються в AI-активах, поєднуючи «避险»-торгівлю з ростовою торгівлею.

Небезпека штучного інтелекту в ринкових цінах полягає не в відсутності промислової підтримки, а в надто швидкому визначенні цін ринком.

Сім великих американських акцій мають попередній коефіцієнт P/E 35, тоді як інші 493 компанії індексу S&P 500 — 25. Ця різниця в оцінці приховує дуже плавний сценарій майбутнього: наступні 3–5 років інфраструктура ШІ продовжуватиме розширюватися, попит на обчислювальну потужність, хмарні сервіси, центри обробки даних та напівпровідники залишатиметься високим; ШІ поступово проникатиме в рекламу, пошук, хмарні сервіси, офісні програми, генерацію коду, фінансовий ризик-менеджмент, службу підтримки, дослідження та контент; доходи та підвищення ефективності одночасно реалізуються.

Але технологічні революції рідко йдуть так гладко. Електриці знадобилося близько 40 років від винаходу до масового застосування на конвеєрі, комп’ютерам — близько 25 років. Зараз ринкова ціноутворення швидкості поширення ШІ вимагає, щоб він був у 5–8 разів швидшим за ці універсальні технології.

Це не неможливо, але простір для помилок дуже малий. Якщо комерціалізація застосунків ШІ відстає від капітальних витрат, попит на висновки не встигає за попитом на навчання, або амортизація та витрати на електроенергію починають знижувати прибутковість, оцінки відреагують першими. Правильний напрямок галузі не означає, що ціна акцій може безмежно випереджати реальність.

Короткостроковий тиск справді походить із ліквідності.

Якщо Ормузька протока довго залишатиметься закритою, а ціни на нафту залишаться вище 100 доларів США або продовжать зростати, інфляція пошириться з цін на енергоносії на сферу послуг, транспортування та сировину. У квітні річний індекс виробничих цін США досяг 9,8% — найвищого рівня з жовтня 2022 року. Якщо інфляція закріпиться, ФРС буде змушена переписати свою політичну траєкторію.

Ринок свопів уже цінує підвищення процентних ставок ФРС на 0,8 рази цього року, а ЄЦБ та Банк Англії — більше ніж на 2 рази. Між тим, сумніви щодо політичної незалежності через зміну керівництва ФРС та зростання розбіжностей у FOMC також підривають впевненість ринку у майбутньому послабленні.

Японія також є сірою носоріжкою. Японія довгий час була глобальним джерелом фінансування для леверидж-трейдингу, але ослаблення єни та інфляційний тиск змусили Банк Японії висловити сигнали щодо стиснення: дохідність японських облігацій на 30 років вже піднялася вище 4%. Якщо витрати на фінансування в Японії продовжать зростати і спричинять розпродаж глобальних крос-валютних арбітражних угод, важко буде уникнути впливу на активи ШІ з високою оцінкою.

15 травня вже відбувся попередній сценарій: дохідність 10-річних казначейських облігацій США перевищила 4,5%, а 30-річних — 5%, рух з високою щільністю ослаб, індекс Philadelphia Semiconductor впав приблизно на 4%, а індекс Nasdaq — на 1,5%. Це не є доказом зворотного руху тренду, але свідчить про те, що перенасичені угоди дуже чутливі до відсоткових ставок.

Найважливіше порівняння в короткостроковій перспективі просте: чи зможе швидкість корекції ARR (річний регулярний дохід) перевищити швидкість зростання процентних ставок? Якщо ні, капітал може спочатку відійти до більш надійних аспектів апаратного забезпечення; якщо ліквідність продовжуватиме погіршуватися, а очікування доходів від ШІ не зможуть продовжувати корекцію вгору, тиск на оцінку значно зросте.

Середньостроковим випробуванням є реалізація промисловості. Загальні технологічні революції зазвичай не піднімаються прямо вгору, а мають форму «спочатку прискорення, потім уповільнення, знову прискорення». Спочатку приходить хвиля капіталу, потім — адаптація організацій, і лише наприкінці — вивільнення продуктивності. На початковому етапі інтернету теж мали місце інвестиційний бум, розширення капітальних витрат та активні бульбашки, а справжнє покращення продуктивності проявилось лише через роки.

Зараз складністю AI-ціноутворення є те, що вона майже вимагає швидкої адаптації корпоративної структури, швидкого переосвоєння працівників, швидкого запуску бізнес-моделей та відсутності сильного опору на суспільному рівні. Така швидкість рідко зустрічається в історії людства.

Довгострокові обмеження жорсткіші.

Перше — це енергія та інфраструктура. Центри обробки даних ІІ вимагають великої кількості електроенергії та охолоджувальної води; розширення електромереж, трансформаторів та сховищ енергії — це не змінні з презентацій, а реальні обмеження. Якщо інфраструктура ІІ продовжуватиме піднімати вартість електроенергії для суспільства в цілому, регуляторна та суспільна реакція посиляться.

Друге — це зайнятість і споживання. Штучний інтелект у короткостроковій перспективі може підвищити ефективність бізнесу та зменшити попит на посади інженерів, служб підтримки тощо; але якщо технологічна безробітність швидше, ніж створення нових робочих місць, споживча здатність населення буде погіршуватися. Підвищення ефективності на бізнес-рівні в кінцевому підсумку все одно має реалізовуватися через покупну здатність споживачів; якщо відділи, що не пов’язані з ШІ, потраплять у рецесію, ШІ важко буде довго залишатися єдиним лідером.

Третє — соціальна прийнятність. На початку року в Китаї був розгін усіх, хто встановлював Openclaw, але у США зростає опір населення щодо зростання цін на електроенергію через центри обробки даних та технологічного безробіття. Це вплине на швидкість проникнення ШІ.

Четверте — стрімкий прорив у галузі апаратних технологій. Якщо відбудеться інженерний прорив, подібний до «моменту DeepSeek», і продуктивність обчислень, зберігання та передачі даних значно зросте, то сьогодні найбільш дефіцитні апаратні компоненти можуть раптово стати надлишковими. Логіка високої активності в апаратному ланцюжку не є незламною.

Довгострокові перспективи галузі ШІ залишаються оптимістичними. Якщо не враховувати соціальні суперечки, пов’язані з технічною безробіттям та перебудовою виробничих відносин, ШІ справді має потенціал підвищити загальну продуктивність факторів виробництва та допомогти економіці подолати тиск стагнації. Навіть якщо фінансові ринки пройдуть через зменшення боргового навантаження на середньостроковому етапі, залишки центрів обробки даних, низькі витрати на технології та вже підтверджені сценарії застосування можуть стати основою для наступної хвилі промислового розширення.

Але ціноутворення акцій — це не сама індустрійна візія. Найважливіше, що потрібно перевірити в цьому AI-биковому ринку, — чи зможуть поточні ринкові припущення щодо ARR, ROI та швидкості проникнення технологій реалізуватися в умовах, коли ціни на нафту, інфляція, відсоткові ставки та соціальні обмеження стають жорсткішими. Правильний напрямок пояснює, чому існує биковий ринок; а швидкість реалізації вирішує, чи вийде пухир з-під контролю.