Предупреждение Криса Вуда: почему нерациональные инвестиции могут положить конец буму ИИ
Масштабный всплеск расходов на искусственный интеллект создает один из самых драматичных циклов капитальных затрат (capex) в истории, но он таит в себе скрытую опасность. Крис Вуд, глава отдела стратегии на рынках акций в Jefferies, предупреждает, что крах тренда на ИИ будет вызван не дефицитом или избытком чипов, а кризисом прибыльности.
Нависшая угроза нерациональных инвестиций
Согласно последнему выпуску рассылки Вуда «Greed & Fear», основным риском для экосистемы ИИ являются «нерациональные инвестиции» (malinvestment). Он утверждает, что тренд, скорее всего, столкнется с болезненной паузой или завершится, когда рынок осознает, что гиперскейлеры и ведущие ИИ-лаборатории не могут обеспечить адекватную доходность на свои колоссальные вложения.
Серьезную обеспокоенность вызывает существование циклов кругового финансирования. Вуд указывает на сценарии, в которых такие компании, как Nvidia, могут финансировать ИИ-лаборатории, например OpenAI, которые затем используют этот капитал для закупки еще большего количества чипов Nvidia. Хотя это создает петлю обратной связи, подпитываемую импульсом, такая модель остается крайне уязвимой перед скептицизмом инвесторов относительно прозрачности долгосрочной прибыли и дисциплины использования капитала.
Масштабный цикл capex, движимый инфраструктурой
Масштабы инвестиций, вливаемых в инфраструктуру ИИ, беспрецедентны. TSMC является ярким примером такой концентрации: компания повысила свой прогноз capex на 2026 год примерно до 56 млрд долларов США по сравнению с 41 млрд долларов в прошлом году. Согласно дальнейшим прогнозам Fubon Research, к 2027 году capex может достичь 65–70 млрд долларов США.
Эти расходы провоцируют масштабные макроэкономические сдвиги в таких регионах, как Тайвань, где рост реального ВВП в первом квартале 2026 года составил 14,55% в годовом исчислении. В настоящее время считается, что спрос, связанный с ИИ, составит 31% от общей выручки TSMC в 2026 году, что подчеркивает, насколько глубоко мировая экономика теперь привязана к развитию инфраструктуры ИИ.
Коммодитизация моделей ИИ
Дополнительным давлением на маржу является стремительная коммодитизация больших языковых моделей (LLM). По мере того как высококачественные модели становятся доступными за малую долю прежней стоимости, «защитные рвы» вокруг премиальных западных поставщиков ИИ начинают сужаться.
Вуд отмечает рост эффективности китайских моделей, таких как GLM-5.2 от Z.ai, которая, по сообщениям, предлагает производительность, почти равную топовым американским моделям вроде Anthropic, но всего за четверть стоимости за токен. Данные OpenRouter демонстрируют значительный сдвиг: в конце июня ведущие китайские модели ИИ обработали 21,37 триллиона токенов, значительно опередив 5,76 триллиона токенов, обработанных ведущими американскими моделями. Эта тенденция указывает на то, что программный уровень ИИ превращается в низкомаржинальный товарный бизнес.
Переход к стратегии «кирок и лопат»
Несмотря на эти риски, Вуд не предсказывает немедленного краха. Вместо этого он предполагает стратегический сдвиг в сторону «кирок и лопат» индустрии — в частности, в сторону памяти и аппаратного обеспечения.
В отличие от программного уровня, поставщики DRAM и памяти получают значительные рычаги влияния. Например, Micron уже подписала 16 стратегических соглашений с клиентами, охватывающих 20% объема DRAM и одну треть объема NAND, зачастую на пятилетний срок. Это структурное изменение позволяет производителям памяти диктовать цены, что делает их более надежными ставками, даже если общий цикл capex в сфере ИИ столкнется с проверкой реальностью.
Основные выводы
- Фактор риска: Тренд на ИИ уязвим для «нерациональных инвестиций», когда инвесторы осознают, что гиперскейлеры не могут получить достаточную доходность от своих колоссальных капитальных затрат.
- Давление коммодитизации: Стремительное появление недорогих и высокопроизводительных китайских моделей ИИ превращает рынок LLM в товарный рынок и снижает маржу западных поставщиков.
- Стратегический разворот: В то время как маржа программного обеспечения может сократиться, поставщики оборудования и памяти (такие как SK Hynix и Samsung) обеспечивают себе долгосрочные преимущества за счет стратегических многолетних соглашений о поставках.