Чому саме не надлишок чипів, а неправильне інвестування може покласти край буму ШІ
Невпинне зростання інвестицій у штучний інтелект визначило нинішню ринкову епоху, але один із найбільш уважно спостеріганих стратегів Wall Street висловив серйозне попередження. Кріс Вуд, глобальний голова стратегії акцій у Jefferies, припускає, що занепад тренду ШІ буде спричинений не дефіцитом чипів, а нездатністю перетворити величезні капітальні витрати на значущі прибутки.
Загроза неправильного інвестування, що насувається
На відміну від традиційних циклів напівпровідників, які зазвичай завершуються через надлишок запасів та раптове збільшення пропозиції, Кріс Вуд стверджує, що епоха ШІ стикається з унікальним структурним ризиком: неправильним інвестуванням (malinvestment). Він попереджає, що «кінець» тренду ШІ — або, принаймні, болісна ринкова пауза — ймовірно, станеться тоді, коли гіперскейлери та провідні ШІ-лабораторії не зможуть забезпечити належну окупність своїх колосальних капітальних витрат (capex).
Вуд вказує на тривожну петлю зворотного зв'язку всередині екосистеми, наприклад, коли Nvidia фінансує такі компанії, як OpenAI, які потім використовують цей капітал для купівлі більшої кількості чипів Nvidia. Хоча таке циклічне фінансування стимулює негайне зростання, воно створює хитку основу, яка може швидко згорнутися, щойно інвестори вимагатимуть прозорості щодо довгострокових прибутків та дисципліни капіталовкладень.
Рекордний цикл капітальних витрат (Capex)
Масштаби поточних витрат на ШІ є безпрецедентними. Вуд описує поточну розбудову як найбільш драматичний цикл капітальних витрат, який він коли-небудь бачив. Концентрація цих інвестицій найбільш очевидна в напівпровідниковій галузі:
- Розширення TSMC: Виробник підвищив свій прогноз капітальних витрат на 2026 рік приблизно до 56 мільярдів доларів, порівняно з 41 мільярдом минулого року. Прогнози на 2027 рік свідчать, що витрати можуть сягнути від 65 до 70 мільярдів доларів.
- Концентрація доходів: Очікується, що попит, пов'язаний із ШІ, становитиме приблизно 31% від загального доходу TSMC у 2026 році.
- Макроекономічний вплив: Це зростання стимулювало масштабний розвиток Тайваню, де зростання реального ВВП у першому кварталі 2026 року сягнуло 14,55% у річному обчисленні.
Комодитизація моделей ШІ
До тиску на маржу прибутку додається швидка комодитизація великих мовних моделей (LLM). Вуд зазначає, що дешевші, високоефективні моделі — зокрема від китайських розробників — кидають виклик домінуванню преміальних західних постачальників.
Наприклад, повідомляється, що модель GLM-5.2 від компанії Z.ai, що котирується на Гонконгській фондовій біржі, працює на рівні Anthropic, але лише за чверть вартості за токен. Цей зсув відображається в даних про використання: наприкінці червня провідні китайські моделі обробили 21,37 трильйона токенів на OpenRouter, що є величезним стрибком порівняно з 4,37 трильйона у квітні, значно випереджаючи 5,76 трильйона токенів, оброблених провідними моделями США. У міру зниження вартості токенів «захисний бар'єр» для преміальних постачальників ШІ звужується, що ускладнює відшкодування величезних витрат на інфраструктуру.
Переможці у гонці за «кайлом і лопатою»
Попри ці довгострокові ризики, Вуд не прогнозує негайного краху. Замість цього він переорієнтовує портфелі на стратегію «кайла і лопати» (picks and shovels) — зокрема на постачальників пам'яті та обладнання, які отримують вигоду від парадоксу Джевонса. Цей економічний принцип припускає, що в міру того, як обчис