Предупреждение Криса Вуда: почему неэффективные инвестиции могут положить конец буму ИИ
Глобальный бум ИИ в настоящее время подпитывается самым масштабным циклом капитальных вложений (capex) за всю историю, однако надвигающийся структурный риск может спровоцировать резкий рыночный сдвиг. Крис Вуд, глава отдела стратегии на рынках акций в Jefferies, предупреждает, что конец тренда на ИИ будет вызван не дефицитом или избытком чипов, а кризисом доверия к окупаемости инвестиций.
Угроза неэффективных инвестиций и циклического финансирования
В отличие от традиционных циклов полупроводников, которые завершаются из-за затоваривания складов, Вуд утверждает, что тренд на ИИ сталкивается с уникальной психологической и экономической угрозой — «неэффективными инвестициями» (malinvestment). Основной риск заключается в том, что гиперскейлеры и лаборатории ИИ могут не обеспечить адекватную окупаемость тех колоссальных объемов капитала, которые они направляют в отрасль.
Вуд указывает на потенциально хрупкую петлю обратной связи внутри экосистемы. Он отмечает структуры, в которых такие компании, как Nvidia, могут финансировать ИИ-лаборатории, например OpenAI, которые, в свою очередь, используют этот капитал для закупки еще большего количества чипов Nvidia. Хотя такая цикличность стимулирует краткосрочный рост, она создает «карточный домик», который может рухнуть, если инвесторы начнут сомневаться в долгосрочных возможностях монетизации стека ИИ-технологий.
Масштабные капитальные вложения и концентрация капитала
Масштабы текущих инвестиций беспрецедентны. TSMC повысила прогноз капитальных вложений на 2026 год примерно до 56 млрд долларов по сравнению с 41 млрд долларов в прошлом году, а некоторые прогнозы предполагают достижение 65–70 млрд долларов к 2027 году. Этот всплеск превратил Тайвань в макроэкономическую державу: рост реального ВВП в первом квартале 2026 года составил 14,55% в годовом исчислении.
Спрос, связанный с ИИ, сейчас настолько сконцентрирован, что, по оценкам, он составит 31% выручки TSMC в 2026 году. Такой уровень концентрации подчеркивает, насколько сильно мировая экономика в данный момент делает ставку на одну технологическую вертикаль.
Коммодитизация моделей ИИ
Еще одним важным фактором давления является стремительная коммодитизация больших языковых моделей (LLM). По мере того как высококачественные модели становятся дешевле, способность западных поставщиков ИИ устанавливать премиальные цены оказывается под угрозой.
Вуд отмечает, что китайские модели набирают значительные обороты. На платформе OpenRouter ведущие китайские модели обработали 21,37 триллиона токенов в конце июня, что стало колоссальным скачком по сравнению с 4,37 триллиона в апреле, значительно опередив 5,76 триллиона токенов, обработанных ведущими американскими моделями. Этот сдвиг говорит о том, что по мере снижения «стоимости токена» экономическая целесообразность содержания дорогих проприетарных моделей будет подвергаться жесткой проверке.
Смещение фокуса на память и аппаратное обеспечение
Несмотря на эти предупреждения, Вуд не предсказывает немедленного краха. Вместо этого он переориентирует портфели на «кирки и лопаты» индустрии — в частности, на память и аппаратное обеспечение.
Он ссылается на парадокс Джевонса, согласно которому повышение эффективности ведет к росту общего потребления. По мере того как вычисления становятся более эффективными, спрос на память DRAM и NAND растет. Такие компании, как Micron, уже заключили долгосрочные стратегические соглашения на значительную часть своего объема продукции, что дает производителям памяти существенные рычаги влияния и возможность диктовать цены, чего традиционным производителям чипов часто не хватало во время предыдущих спадов.
Основные выводы
- Основной риск: Тренд на ИИ наиболее уязвим перед опасениями по поводу «неэффективных инвестиций» — осознания того, что масштабные капитальные вложения не приносят достаточной прибыли.
- Давление коммодитизации: Стремительно совершенствующиеся и более дешевые модели ИИ, особенно китайские, угрожают высокомаржинальной экономике ведущих западных ИИ-компаний.
- Хеджирование через память: В то время как поставщики программного обеспечения и моделей сталкиваются с давлением на маржу, производители оборудования и памяти (такие как SK Hynix и Samsung) остаются структурными бенефициарами процесса расширения инфраструктуры.