Предупреждение Криса Вуда: почему нерациональные инвестиции могут положить конец буму ИИ

Эпоха искусственного интеллекта спровоцировала самый масштабный цикл капитальных затрат (capex) в истории, однако на горизонте маячит серьезный структурный риск. Крис Вуд, глобальный руководитель отдела стратегии на рынках акций в Jefferies, предупреждает, что бум ИИ может завершиться не из-за дефицита чипов или избытка предложения, а из-за осознания того, что колоссальные инвестиции не приносят адекватной прибыли.

Призрак нерациональных инвестиций

В отличие от традиционных циклов полупроводников, которые заканчиваются при насыщении рынка запасами, Вуд утверждает, что нынешний бум ИИ сталкивается с уникальной угрозой: нерациональными инвестициями (malinvestment). Он предполагает, что «финалом» для трейда на ИИ станет момент, когда гиперскейлеры и ведущие ИИ-лаборатории не смогут получить удовлетворительную отдачу от астрономических капитальных затрат, которые они осуществляют в настоящее время.

Особую обеспокоенность вызывают круговые циклы финансирования. Вуд указывает на сценарии, в которых крупные игроки, такие как Nvidia, предоставляют финансирование компаниям вроде OpenAI, которые затем используют эти средства для закупки еще большего количества чипов Nvidia. Хотя это создает мощный цикл краткосрочного роста, он во многом опирается на оптимистичные предположения о монетизации, которые могут рухнуть, если инвесторы потеряют уверенность в прозрачности долгосрочной прибыли.

Масштабные капитальные затраты и взлет Тайваня

Масштабы инвестиций, наблюдаемые в секторе сегодня, беспрецедентны. Вуд описывает текущее строительство инфраструктуры как самый масштабный цикл capex, который он когда-либо видел. Ярким примером является TSMC, которая значительно повысила свои прогнозы: ожидается, что к 2027 году они достигнут 65–70 миллиардов долларов США.

Эти концентрированные расходы вызывают масштабные макроэкономические сдвиги, особенно на Тайване. В первом квартале 2026 года рост реального ВВП региона составил 14,55% в годовом исчислении, чему способствовал скачок экспортных заказов на 53,4%. В настоящее время спрос, связанный с ИИ, по оценкам, составит около 31% от общей выручки TSMC в 2026 году, что иллюстрирует, насколько глубоко мировая экономика привязывается к инфраструктуре ИИ.

Коммодитизация и рост дешевых моделей

Еще один уровень риска — стремительная коммодитизация больших языковых моделей (LLM). По мере снижения стоимости одного токена конкурентное преимущество премиальных западных провайдеров оказывается под угрозой. Вуд отмечает, что новые модели, такие как GLM-5.2 от компании Z.ai (котирующейся на Гонконгской бирже), по сообщениям, приближаются к производительности топовых моделей вроде Anthropic, но стоят всего в четыре раза дешевле.

Данные OpenRouter подчеркивают этот сдвиг: в конце июня ведущие китайские ИИ-модели обработали 21,37 триллиона токенов, что стало огромным скачком по сравнению с 4,37 триллиона в апреле. Этот объем значительно опередил 5,76 триллиона токенов, обработанных ведущими американскими моделями, что сигнализирует о высококонкурентной и все более стандартизированной среде.

Смена стратегии: фокус на памяти и оборудовании

Несмотря на эти предупреждения, Вуд не предсказывает немедленного краха. Вместо этого он переориентирует портфели на «лопаты и кирки» индустрии — в частности, на поставщиков DRAM и памяти. Согласно парадоксу Джевонса, по мере того как вычисления становятся более эффективными и дешевыми, общее потребление фактически растет, что идет на пользу производителям оборудования.

Крупные производители памяти, такие как Micron, уже обеспечивают себе долгосрочную стабильность: Micron подписывает стратегические соглашения, покрывающие 20% ее объема DRAM. Следовательно, Вуд увеличивает долю компаний, производящих технологическое оборудование, таких как SK Hynix, Kioxia и Samsung Electronics, делая ставку на то, что они останутся бенефициарами, даже если более широкие уровни программного обеспечения и услуг ИИ столкнутся с проблемами дисциплины капиталовложений.

Основные выводы

  • Основной риск: Трейд на ИИ, скорее всего, завершится из-за «нерациональных инвестиций» и отсутствия окупаемости (ROI) для гиперскейлеров, а не из-за традиционного избытка предложения полупроводников.
  • Угроза коммодитизации: Стремительно развивающиеся и более дешевые китайские ИИ-модели оказывают сильное ценовое давление на премиальных западных поставщиков ИИ.
  • Стратегический разворот: Инвестиционный интерес смещается в сторону игроков рынка памяти и оборудования (DRAM), которые обладают значительной рыночной властью в вопросах ценообразования и долгосрочными контрактами с клиентами.