Чому саме не надлишок чипів, а нецільове інвестування може покласти край буму ШІ
Поточна «золота лихоманка» у сфері штучного інтелекту підживлюється безпрецедентним циклом капітальних витрат, проте з’явилося серйозне попередження щодо її довгострокової стійкості. Кріс Вуд, глобальний голова стратегії акцій у Jefferies, припускає, що тренд на ШІ може завершитися не через брак попиту, а через кризу рентабельності.
Ризик нецільового інвестування та циклічного фінансування
На відміну від традиційних циклів напівпровідникової галузі, які зазвичай завершуються через раптові надлишки запасів або шоки з боку пропозиції, Вуд визначає «нецільове інвестування» (malinvestment) як основний ризик для ринку ШІ. Головне побоювання полягає в тому, що гіперскейлери та провідні лабораторії ШІ можуть не змогти забезпечити належну окупність величезних капітальних витрат (capex), які вони здійснюють.
Вуд звертає увагу на потенційно небезпечний цикл зворотного зв'язку всередині екосистеми: схеми циклічного фінансування, коли такі компанії, як Nvidia, надають фінансування лабораторіям ШІ, наприклад OpenAI, які потім використовують цей капітал для купівлі ще більшої кількості чипів Nvidia. Хоча це стимулює короткострокове зростання, це створює вразливість. Якщо інвестори почнуть сумніватися в можливостях довгострокової монетизації цих інвестицій у ШІ, цей цикл може різко розірватися, спричинивши болісну паузу на ринку.
Величезні капітальні витрати та парадокс Джевонса
Масштаби інвестицій, які ми спостерігаємо зараз, є історичними. TSMC підвищила свій прогноз капітальних витрат на 2026 рік приблизно до 56 мільярдів доларів порівняно з 41 мільярдом минулого року, а деякі прогнози свідчать, що до 2027 року витрати можуть сягнути 65–70 мільярдів доларів. Це зростання вже значно підштовхнуло економіку Тайваню: зростання реального ВВП у першому кварталі 2026 року склало 14,55% у річному обчисленні.
Вуд розглядає це крізь призму «парадоксу Джевонса» — ідеї про те, що коли вартість ресурсу (у цьому випадку обчислювальних токенів) знижується завдяки підвищенню ефективності, загальне споживання цього ресурсу насправді зростає. Цей парадокс вигідний гравцям сегмента «кайла та лопати» (picks and shovels), зокрема постачальникам пам'яті та DRAM. Такі компанії, як Micron, уже спостерігають цей структурний зсув: Micron підписала 16 стратегічних угод із клієнтами, що охоплюють 20% її обсягів DRAM і третину обсягів NAND, часто з п'ятирічним терміном дії.
Комодитизація моделей ШІ
Ще одним чинником тиску на економіку преміальних західних постачальників ШІ є швидка комодитизація великих мовних моделей (LLM). Поява високоякісних і дешевих моделей — зокрема з Китаю — кидає виклик домінуванню американських фірм.
Наприклад, запуск GLM-5.2 від Z.ai описують як модель, що майже не поступається Anthropic для корпоративного використання, але коштує лише чверть вартості за токен. Дані OpenRouter демонструють значний зсув у обсягах: наприкінці червня провідні китайські моделі ШІ обробили 21,37 трильйона токенів, що значно перевищує 5,76 трильйона токенів, оброблених провідними моделями США. Цей приплив дешевих і спроможних альтернатив створює величезний тиск на маржу прибутку компаній, які очолюють гонку ШІ.
Основні висновки
- Основний ризик: Кінець тренду на ШІ, швидше за все, буде спричинений усвідомленням «нецільового інвестування» та низькою окупністю капітальних витрат, а не традиційним надлишком напівпровідників.
- Структурний зсув у сегменті пам'яті: Постачальники DRAM та пам'яті наразі є найбільш захищеними бенефіціарами сегмента «кайла та лопати», використовуючи довгострокові стратегічні угоди для збереження можливості впливати на ціноутворення.
- Загроза комодитизації: Швидка поява дешевих і високопродуктивних моделей ШІ (зокрема з Китаю) перетворює ринок LLM на товар масового споживання, що загрожує високомаржинальним моделям західних лідерів ШІ.