Кріс Вуд попереджає: ризик нераціонального інвестування може спровокувати кінець тренду на ШІ

Невблаганне зростання витрат на штучний інтелект стикається з критичним попередженням від одного з найдосвідченіших стратегів Wall Street. Кріс Вуд, глобальний керівник стратегії акцій у Jefferies, припускає, що бум ШІ завершиться не через брак попиту, а через наближення кризи рентабельності.

Загроза нераціонального інвестування понад надлишок пропозиції

На відміну від традиційних циклів напівпровідників, які зазвичай обвалюються через раптові надлишки запасів або шоки з боку пропозиції, Вуд стверджує, що тренд на ШІ стикається з унікальним структурним ризиком: нераціональним інвестуванням (malinvestment). Він вважає, що «фіналом» буму ШІ стане момент, коли гіперскейлери та провідні ШІ-лабораторії усвідомлять, що не можуть забезпечити належну віддачу від величезних капітальних витрат (capex), які вони здійснюють.

Вуд звертає увагу на потенційно небезпечний цикл зворотного зв'язку, коли такі компанії, як Nvidia, надають фінансування таким структурам, як OpenAI, які потім використовують цей капітал для купівлі ще більшої кількості чипів Nvidia. Хоча цей цикл стимулює швидке зростання, він значною мірою покладається на оптимістичні припущення щодо монетизації. Якщо інвестори почнуть сумніватися в довгостроковій прозорості прибутків ШІ-стека, ця модель циклічного фінансування може різко розвалитися.

Величезні капітальні витрати та підйом гігантів пам'яті

Масштаби поточних інвестицій є безпрецедентними. Вуд описує поточну розбудову як «найбільш драматичний цикл capex», який він коли-небудь бачив. Головним прикладом є TSMC, яка підвищила свій прогноз капітальних витрат на 2026 рік приблизно до 56 мільярдів доларів, а прогнози Fubon Research свідчать, що до 2027 року вони можуть сягнути 65–70 мільярдів доларів. Це зростання значно підштовхнуло економіку Тайваню: зростання реального ВВП у першому кварталі 2026 року склало 14,55% у річному обчисленні.

Цікаво, що тоді як програмні рівні та рівні моделей стикаються з ризиками, «лопати та кайла» галузі — зокрема постачальники пам'яті — отримують структурні переваги. Вуд вказує на парадокс Джевонса, коли підвищення ефективності призводить до ще більшого загального споживання. Це перетворило DRAM та пам'ять із периферійних компонентів на основні двигуни продуктивності ШІ. Такі великі гравці, як Micron, вже забезпечують собі довгострокові переваги: 16 стратегічних угод охоплюють 20% їхнього обсягу DRAM і третину обсягу NAND.

Комодитизація моделей ШІ

Значним стримуючим фактором для західних постачальників ШІ є швидка комодитизація великих мовних моделей (LLM). Вуд зазначає, що вартість високопродуктивних моделей стрімко падає, особливо на тлі появи ефективних китайських моделей.

Дані OpenRouter свідчать про масштабний зсув: наприкінці червня провідні китайські моделі ШІ обробили 21,37 трильйона токенів, що є значним стрибком порівняно з 4,37 трильйона у квітні. Цей обсяг значно випередив 5,76 трильйона токенів, оброблених провідними моделями США. Оскільки такі моделі, як GLM-5.2 від Z.ai, пропонують продуктивність, майже рівну преміальним західним постачальникам, але за чверть вартості, тиск на економічну доцільність «преміальних» послуг ШІ продовжує зростати.

Основні висновки

• Основний ризик: Тренд на ШІ, швидше за все, завершиться через усвідомлення «нераціонального інвестування» та низької рентабельності капіталу, а не через традиційний надлишок чипів.
• Стійкість пам'яті: У той час як програмне забезпечення ШІ стикається з комодитизацією, виробники пам'яті (DRAM/NAND) отримують структурну можливість впливати на ціни та стабільність довгострокових контрактів.
• Цикл зворотного зв'язку: Інвесторам варто стежити за циклічним зв'язком між виробниками чипів, що фінансують ШІ-лабораторії, оскільки цей цикл дуже чутливий до змін у настроях інвесторів.