J.P. Morgan предупреждает о растущем количестве тревожных сигналов на рынке ИИ

В то время как искусственный интеллект продолжает обеспечивать беспрецедентные технологические скачки, финансовые аналитики бьют тревогу по поводу потенциальной нестабильности рынка. В недавнем отчете J.P. Morgan высказывается предположение, что «избыточный оптимизм инвесторов» создает опасный уровень концентрации и волатильности в секторе ИИ.

Экстремальная концентрация и параллели с пузырем доткомов

Наибольшую обеспокоенность, высказанную J.P. Morgan, вызывает экстремальная концентрация капитала и роста внутри индекса S&P 500. С момента запуска ChatGPT в 2022 году всего 42 компании, связанные с ИИ, обеспечили примерно от 65% до 80% прибыли, выручки и инвестиций всего индекса. Эта концентрация наиболее заметна в рыночной капитализации, где на десять крупнейших акций США сейчас приходится около 40% S&P 500 — колоссальный скачок по сравнению с всего лишь 17% в 2015 году.

Кроме того, технические паттерны в секторе полупроводников зеркально отражают печально известный пузырь доткомов. J.P. Morgan выделяет четыре конкретных предупреждающих признака:

  • Акции полупроводниковых компаний отклоняются от своей 200-дневной скользящей средней так же резко, как это было в конце 1990-х годов.
  • Хедж-фонды инвестируют в акции производителей чипов сильнее, чем когда-либо прежде.
  • Объем маржинального кредитования на Корейской фондовой бирже утроился с 2020 года.
  • Торговля опционами на акции полупроводниковых компаний выросла в пять раз по сравнению с уровнем 2020 года.

Меняющийся ландшафт аппаратного обеспечения для ИИ

Хотя Nvidia остается титаном на рынке ИИ-ускорителей, ее доминирование подвергается стратегической эрозии. По оценкам J.P. Morgan, доля рынка Nvidia, вероятно, снизится с 85% в 2023 году до примерно 75% к 2026 году. Этот сдвиг обусловлен тем, что крупнейшие облачные провайдеры разрабатывают собственные чипы для оптимизации затрат.

Например, TPU от Google и чипы Trainium от Amazon становятся критически важными альтернативами. Использование специализированных чипов может снизить операционные расходы на 30–40% по сравнению с традиционными GPU от Nvidia. В отрасли уже наблюдается заметный сдвиг: компания Anthropic обязалась использовать свою инфраструктуру Trainium от Amazon для запуска моделей Claude в течение следующего десятилетия, что сигнализирует об отказе от полной зависимости от GPU.

Давление на маржу и рост Open Source

Экономическая жизнеспособность ведущих ИИ-лабораторий, таких как OpenAI и Anthropic, остается под большим вопросом. Несмотря на быстрый рост выручки, астрономические затраты на вычисления (compute) сокращают маржу. Это создает уязвимость, которой готовы воспользоваться конкуренты.

Поскольку цены на токены колеблются, предприятия все чаще стремятся оптимизировать свои расходы, перенося задачи на более дешевые и высокопроизводительные модели с открытым исходным кодом (open-source). Ситуация дополнительно осложняется китайскими open-source моделями, которые стремительно приближаются к уровню топовых моделей, при этом их стоимость составляет лишь малую часть цены западных проприетарных моделей. Это понижательное давление на стоимость токенов в сочетании с сокращением маржи свободного денежного потока у крупнейших облачных провайдеров позволяет предположить, что «золотая лихорадка ИИ» вскоре может столкнуться с суровой проверкой реальности в вопросах прибыльности.

Основные выводы

  • Волатильность рынка: Паттерны акций полупроводниковых компаний и рост торговли опционами демонстрируют техническое сходство с пузырем доткомов.
  • Диверсификация оборудования: Прогнозируется снижение доли рынка Nvidia, поскольку облачные провайдеры, такие как Amazon и Google, внедряют собственные чипы для сокращения расходов до 40%.
  • Риски прибыльности: Высокие затраты на вычисления и растущая эффективность недорогих моделей с открытым исходным кодом (включая китайские) угрожают маржинальности ведущих ИИ-лабораторий.