האזהרה של כריס ווד: מדוע השקעות שגויות (Malinvestment) עלולות לשים קץ לבום ה-AI

עידן הבינה המלאכותית עורר את מחזור ההוצאות ההוניות (capex) הדרמטי ביותר בהיסטוריה, אך סיכון מבני משמעותי אורב באופק. כריס ווד, ראש אסטרטגיית המניות הגלובלית ב-Jefferies, מזהיר כי המסחר ב-AI עשוי להסתיים לא בשל מחסור בשבבים או עודף היצע, אלא בשל ההכרה בכך שההשקעות העצומות אינן מצליחות לייצר תשואות מספקות.

רוח הרפאים של השקעות שגויות (Malinvestment)

בניגוד למחזורי מוליכים למחצה מסורתיים המסתיימים כאשר עודפי מלאי פוגשים את השוק, ווד טוען כי הבום הנוכחי ב-AI ניצב בפני איום ייחודי: malinvestment (השקעות שגויות). הוא מציע כי ה-"endgame" (סוף המשחק) של המסחר ב-AI יתחיל כאשר חברות ה-hyperscalers ומעבדות ה-AI המובילות לא יצליחו להשיג תשואה מספקת על ה-capex האסטרונומי שהן מבצעות כעת.

דאגה מיוחדת היא קיומם של לולאות מימון מעגליות. ווד מצביע על תרחישים שבהם שחקנים מרכזיים, כמו Nvidia, מספקים מימון לחברות כמו OpenAI, אשר משתמשות בכספים אלו כדי לרכוש עוד שבבי Nvidia. בעוד שזה יוצר לולאת צמיחה חזקה לטווח הקצר, היא נשענת רבות על הנחות מונטיזציה אופטימיות שעלולות להתערער אם המשקיעים יאבדו אמון בנראות הרווחים לטווח הארוך.

capex מאסיבי והזינוק בטייוואן

היקף ההשקעות הנראה כיום במגזר הוא חסר תקדים. ווד מתאר את ההקמה המתמשכת כמחזור ה-capex הדרמטי ביותר שראה אי פעם. דוגמה בולטת היא TSMC, שהעלתה משמעותית את התחזיות שלה, כאשר התחזיות לשנת 2027 מגיעות לסכומים של 65–70 מיליארד דולר ארה"ב.

הוצאות מרוכזות אלו מניעות שינויים מאקרו-כלכליים מאסיביים, במיוחד בטייוואן. האזור רשם צמיחה בתוצר המקומי הגולמי (GDP) של 14.55% משנה לשנה ברבעון הראשון של 2026, מונעת על ידי זינוק בהזמנות ייצוא של 53.4%. כיום, הביקוש הקשור ל-AI מוערך ככזה המהווה כ-31% מסך ההכנסות של TSMC בשנת 2026, מה שממחיש עד כמה הכלכלה העולמית הופכת קשורה עמוקות לתשתית AI.

הפיכה למוצר בסיסי (Commoditization) ועליית המודלים הזולים

שכבת סיכון נוספת היא ה-commoditization המהיר של מודלי שפה גדולים (LLMs). ככל שהעלות לכל token יורדת, היתרון התחרותי של הספקים המערביים היוקרתיים עומד בפני אתגר. ווד מציין כי מודלים חדשים, כמו GLM-5.2 של חברת Z.ai הרשומה בבורסת הונג קונג, מתקרבים על פי הדיווחים לביצועים של מודלים מהשורה הראשונה כמו Anthropic, אך במחיר של רבע בלבד.

נתונים מ-OpenRouter מדגישים את השינוי הזה: בסוף יוני, מודלי AI סיניים מובילים עיבדו 21.37 טריליון tokens, קפיצה עצומה מ-4.37 טריליון באפריל. נפח זה עקף משמעותית את ה-5.76 טריליון tokens שעובדו על ידי מודלים אמריקאיים מובילים, מה שמאותת על נוף תחרותי ביותר והופך יותר ויותר למוצר בסיסי (commoditized).

שינוי אסטרטגיה: התמקדות בזיכרון ובחומרה

למרות אזהרות אלו, ווד אינו חוזה קריסה מיידית. במקום זאת, הוא ממקם מחדש תיקי השקעות לעבר ה-"picks and shovels" (הכלים והציוד) של התעשייה – ובמיוחד ספקי DRAM וזיכרון. בשל פרדוקס ג'בונס (Jevons Paradox), ככל שהחישוב (compute) הופך ליעיל וזול יותר, הצריכה הכוללת למעשה עולה, מה שמיטיב עם ספקי החומרה.

יצרניות זיכרון גדולות כמו Micron כבר מבטיחות יציבות לטווח ארוך, כאשר Micron חותמת על הסכמים אסטרטגיים המכסים 20% מנפח ה-DRAM שלה. כתוצאה מכך, ווד מגדיל את החשיפה לשמות בתחום חומרת הטכנולוגיה כמו SK Hynix, Kioxia ו-Samsung Electronics, בהימור שהם יישארו המרוויחים גם אם שכבות התוכנה והשירות הרחבות יותר של ה-AI יתקשו במשמעת הונית.

נקודות מפתח

  • הסיכון העיקרי: המסחר ב-AI צפוי להסתיים יותר בשל "malinvestment" (השקעות שגויות) וחוסר ב-ROI עבור hyperscalers, ולא בשל עודף היצע מסורתי של מוליכים למחצה.
  • איום ה-Commoditization: מודלי AI סיניים מתקדמים וזולים יותר מפעילים לחץ מחירים עז על ספקי ה-AI המערביים היוקרתיים.
  • שינוי אסטרטגי: עניין ההשקעות עובר לשחקני זיכרון וחומרה (DRAM) המחזיקים בכוח תמחור משמעותי ובחוזים ארוכי טווח עם לקוחות.