Почему именно неэффективные инвестиции, а не избыток чипов, могут положить конец буму ИИ

Непрекращающийся рост инвестиций в искусственный интеллект определил текущую рыночную эпоху, однако один из самых влиятельных стратегов Уолл-стрит выступил с серьезным предостережением. Крис Вуд, глобальный руководитель отдела стратегии на рынках акций в Jefferies, предполагает, что крах тренда на ИИ будет вызван не дефицитом чипов, а неспособностью превратить колоссальные капитальные затраты в значительную прибыль.

Нависший риск неэффективных инвестиций

В отличие от традиционных полупроводниковых циклов, которые обычно завершаются из-за затоваривания складов и резкого увеличения предложения, Крис Вуд утверждает, что эра ИИ сталкивается с уникальным структурным риском: неэффективными инвестициями (malinvestment). Он предупреждает, что «конец» тренда на ИИ — или, по крайней мере, болезненная рыночная пауза — вероятно, наступит тогда, когда гиперскейлеры и ведущие ИИ-лаборатории не смогут обеспечить адекватную окупаемость своих колоссальных капитальных затрат (capex).

Вуд указывает на вызывающую беспокойство петлю обратной связи внутри экосистемы: например, Nvidia финансирует такие компании, как OpenAI, которые затем используют этот капитал для покупки еще большего количества чипов Nvidia. Хотя такое круговое финансирование стимулирует немедленный рост, оно создает шаткий фундамент, который может быстро рухнуть, как только инвесторы потребуют прозрачности в вопросах долгосрочной прибыли и дисциплины использования капитала.

Рекордный цикл капитальных затрат

Масштабы текущих расходов на ИИ беспрецедентны. Вуд описывает текущее наращивание мощностей как самый драматичный цикл капитальных затрат, который он когда-либо наблюдал. Концентрация этих инвестиций наиболее заметна в полупроводниковой промышленности:

  • Расширение TSMC: Литейный завод повысил прогноз капитальных затрат на 2026 год примерно до 56 млрд долларов по сравнению с 41 млрд долларов в прошлом году. Прогнозы на 2027 год предполагают, что расходы могут достичь от 65 до 70 млрд долларов.
  • Концентрация выручки: Ожидается, что спрос, связанный с ИИ, составит около 31% от общей выручки TSMC в 2026 году.
  • Макроэкономический эффект: Этот всплеск стимулировал масштабный рост в Тайване: рост реального ВВП в первом квартале 2026 года составил 14,55% в годовом исчислении.

Коммодитизация моделей ИИ

Дополнительным давлением на маржу прибыли является стремительная коммодитизация больших языковых моделей (LLM). Вуд отмечает, что более дешевые и высокоэффективные модели — особенно от китайских разработчиков — бросают вызов доминированию премиальных западных провайдеров.

Например, модель GLM-5.2 от компании Z.ai (котирующейся на Гонконгской бирже), по сообщениям, работает на уровне Anthropic, но всего за четверть стоимости одного токена. Этот сдвиг отражен в данных об использовании: в конце июня ведущие китайские модели обработали 21,37 трлн токенов на OpenRouter, что стало колоссальным скачком по сравнению с 4,37 трлн в апреле, значительно опередив 5,76 трлн токенов, обработанных ведущими американскими моделями. По мере снижения стоимости токенов «защитный ров» премиальных ИИ-провайдеров сужается, что затрудняет окупаемость огромных затрат на инфраструктуру.

Победители в гонке за «лопаты и кирки»

Несмотря на эти долгосрочные риски, Вуд не предсказывает немедленного краха. Вместо этого он переориентирует портфели на стратегии типа «лопаты и кирки» (picks and shovels) — в частности, на производителей памяти и оборудования, которые выигрывают от парадокса Джевонса. Этот экономический принцип гласит, что по мере того, как вычислительные мощности становятся более эффективными и дешевыми, общее потребление фактически растет.

Гиганты индустрии памяти, такие как Micron, SK Hynix и Samsung, в настоящее время занимают сильные позиции. Micron уже заключила стратегические соглашения, охватывающие 20% объема DRAM и одну треть объема NAND, зачастую сроком на пять лет, что создает буфер против волатильности, ожидаемой на программном уровне стека ИИ.

Основные выводы

  • Главная угроза: Тренд на ИИ уязвим для рисков «неэффективных инвестиций», когда масштабные расходы гиперскейлеров не приносят достаточной окупаемости инвестиций (ROI).
  • Изменение профиля риска: В отличие от предыдущих полупроводниковых циклов, вызванных избытком предложения, конец цикла ИИ, вероятно, будет обусловлен разочарованием инвесторов в дисциплине использования капитала.
  • Устойчивость оборудования: В то время как маржа программных моделей находится под давлением из-за коммодитизации, производители памяти и оборудования остаются основными бенефициарами текущей гонки капитальных затрат.