Почему пузырь искусственного интеллекта может лопнуть раньше, чем пузырь в 2000 году

Стоит понимать, что этот разрыв не может длиться бесконечно и что по мере возобновления физических и финансовых ограничений рынки в конечном итоге вновь обнаружат, что промышленная революция никогда не финансируется исключительно обещаниями роста.

Первые признаки, похоже, начинают проявляться сейчас.

Заманчиво провести параллель с пузырем доткомов. Однако один существенный момент отличает эти два эпизода: скорость появления первых признаков напряжения.

В конце 1990-х годов потребовался почти год, чтобы финансовые трудности, с которыми столкнулись телекоммуникационные операторы, постепенно распространились на производителей оборудования, а затем и на рынки в целом. Программы финансирования поставщиков, внедренные Lucent, Nortel и Cisco, безусловно, искусственно затянули цикл, но ухудшение качества кредитов оставалось относительно постепенным.

В текущих реалиях в значительной степени ощущается сжатие сроков.

Всего за несколько недель одновременно появились несколько сигналов, обычно наблюдаемых гораздо позже в рыночном цикле. Облигации, выпущенные для финансирования инфраструктуры искусственного интеллекта, теперь торгуются со значительно более высокими спредами. Другими словами, инвесторы требуют дополнительной компенсации для продолжения финансирования проектов, связанных с центрами обработки данных и цифровой инфраструктурой.

В то же время, CDS (кредитные дефолтные свопы) — которые измеряют стоимость страхования от риска дефолта заемщика — достигли новых максимумов для нескольких основных бенефициаров революции ИИ.

Это, конечно, не означает, что Nvidia, Meta или Alphabet рискуют обанкротиться. Однако рынок теперь считает, что риск, связанный с их масштабными инвестиционными программами, выше, чем всего несколько недель назад.

Наконец, этот сдвиг в восприятии начинает отражаться на самих фондовых рынках: цены на акции нескольких наиболее знаковых компаний в экосистеме ИИ упали, несмотря на объявления о солидных доходах или новых инвестиционных планах.

Другими словами, дискуссия больше не о способности компаний инвестировать, а о способности этих инвестиций приносить достаточную прибыль, чтобы компенсировать вложенный капитал.

Почему эта тенденция так быстро ускорилась?

Я вижу как минимум четыре объяснения.

Рынки капитала стали бесконечно быстрее

Первое связано с самой структурой финансовых рынков.

В 2000 году большая часть инвестиционных решений оставалась дискреционной. Управляющим портфелями нужно было увидеть несколько отчетов о доходах, прежде чем корректировать распределение активов.

Сегодня информация циркулирует мгновенно. Количественные модели постоянно пересчитывают премии за риск, ETF механически отслеживают движения индексов, а рынки облигаций корректируют свои спреды практически в режиме реального времени.

Другими словами, временной лаг между изменением ожиданий и его влиянием на цены значительно сократился.

Скорость распространения информации естественным образом сокращает продолжительность циклов.

Объем инвестиций больше не сопоставим

Второе различие заключается в масштабе инвестиций. В 2000 году телекоммуникационные операторы уже тратили значительные суммы на развертывание интернет-сетей. Но сегодня инвестиции осуществляются в совершенно другом масштабе.

Пять крупнейших игроков в американской экосистеме — Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta и SpaceX — планируют инвестировать в общей сложности почти $1,4 триллиона долларов в течение следующих нескольких лет. Alphabet сейчас говорит о программе стоимостью почти $360 миллиардов долларов, Microsoft — почти $350 миллиардов долларов, Amazon — около $330 миллиардов долларов, Meta — $250 миллиардов долларов, а SpaceX — более $110 миллиардов долларов.

Никогда прежде технологическая революция не мобилизовывала столь огромный объем капитала за столь короткое время.

Сторонники этой стратегии выдвигают простой аргумент: наступление эры инференса полностью оправдывает эти инвестиции. По их мнению, каждый доллар, потраченный сегодня на центры обработки данных, графические процессоры и цифровую инфраструктуру, станет фундаментом для экономики завтрашнего дня. Приложения искусственного интеллекта, автономные агенты и новые цифровые услуги в конечном итоге создадут ценность, значительно превышающую стоимость инфраструктуры, которая делает их возможными.

Именно это предположение рынок сейчас начинает подвергать сомнению — не потому, что сомневается в будущем искусственного интеллекта, а потому, что ставит под сомнение оптимальный масштаб этих инвестиций.

Если достижения в моделях, выводе и алгоритмической эффективности в конечном итоге позволят создавать больше интеллекта с гораздо меньшей вычислительной мощностью, то предельная прибыльность следующего центра обработки данных или следующего миллиарда долларов инвестиций, естественно, становится более неопределенной.

Чем больше вложенные суммы, тем большее влияние может оказать незначительная корректировка предположений о спросе или доходности на оценку и стоимость финансирования. Вероятно, именно этот ход мыслей начинает учитывать кредитный рынок раньше, чем рынок акций.

Новые финансовые инструменты делают рынок гораздо более чувствительным к кредитованию

Третье различие, вероятно, наименее понятно.

Революция в области ИИ больше не финансируется исключительно за счет балансов крупных компаний.

За последние несколько месяцев начали появляться специализированные финансовые инструменты.

Лучший пример — Beignet Investor LLC, созданная вокруг проекта Hyperion компании Meta.

Цель этой структуры проста: привлечь десятки миллиардов долларов от институциональных инвесторов для финансирования строительства центров обработки данных еще до того, как они начнут приносить доход.

Это очень похоже на проектное финансирование, используемое для энергетической инфраструктуры или концессий на строительство автомагистралей. Инвесторы теперь предоставляют капитал, предполагая, что будущие денежные потоки погасят этот долг.

Поэтому, когда спреды по облигациям Beignet начинают расходиться, это затрагивает не только Meta. Вся предпосылка финансирования инфраструктуры ИИ начинает пересматриваться.

Этот механизм похож на финансирование со стороны продавцов, существовавшее в 2000 году, с одним ключевым отличием: на рынках облигаций теперь доступны гораздо более ликвидные и гибкие инструменты для выражения сомнений.

Технологическая парадигма подвергается сомнению еще до окончания инвестиционного цикла

Это, пожалуй, самое существенное различие.

В 2000 году никто особо не оспаривал необходимость создания Интернета. Проблема заключалась в том, что телекоммуникационные операторы не могли достаточно быстро монетизировать развернутые ими сети.

Сегодня сомнения возникают гораздо раньше.

За последние несколько месяцев ряд китайских моделей с открытым исходным кодом — DeepSeek, Qwen, Kimi K3 и модели, разработанные Moonshot AI, — продемонстрировали, что можно достичь уровней производительности, чрезвычайно близких к лучшим западным моделям, используя гораздо меньше вычислительных ресурсов.

Этот сдвиг значителен.

В течение двух лет консенсус основывался на простой идее: чем больше графических процессоров, тем лучше будут работать модели.

Китайские исследовательские лаборатории сейчас демонстрируют, что лучшая организация моделей, более эффективные архитектуры, дистилляция моделей, оптимизация вывода и улучшенные алгоритмы могут обеспечить большую интеллектуальность без пропорционального увеличения вычислительной мощности.

Но эта переоценка теперь выходит далеко за рамки одних только моделей. С помощью DeepSeek, Kimi K3, Qwen и ряда других игроков Китай демонстрирует, что можно конкурировать с лучшими западными моделями, затрачивая при этом значительно меньшую стоимость.

В то же время Пекин ускоряет развитие всей технологической цепочки — от оборудования для DUV-литографии, производимого внутри страны, до разработанных на местном уровне ускорителей ИИ — чтобы постепенно снизить свою зависимость от американских технологий.

Иными словами, повышается эффективность не только предложения моделей; вся китайская экосистема стремится создавать больше интеллекта с меньшими капиталовложениями, меньшим количеством графических процессоров и более дешевой инфраструктурой.

Для инвесторов этот сдвиг имеет фундаментальное значение. Если каждое новое поколение моделей в конечном итоге потребует гораздо меньше вычислительной мощности, чем ожидалось, предельная отдача от сотен миллиардов долларов, которые в настоящее время инвестируются в центры обработки данных и полупроводники, естественно, становится более неопределенной. Под вопросом находится не будущее искусственного интеллекта, а ожидаемая отдача от инвестиций, сделанных для его поддержки.

Иными словами, Китай бросает вызов не только лидерству США. Это ставит под сомнение предположение о спросе, которое в настоящее время оправдывает сотни миллиардов долларов капитальных затрат, объявленных крупными компаниями, предоставляющими услуги широкомасштабного развертывания.

Вопрос уже не в том, сколько центров обработки данных нам нужно построить. Теперь важно другое: действительно ли нам понадобится столько графических процессоров, если модели станут в два или три раза эффективнее?

Именно этот вопрос объясняет, почему кредитный рынок, похоже, реагирует гораздо быстрее, чем в 2000 году.

Тогда кредитный рынок постепенно осознавал, что заемщики никогда не смогут генерировать достаточный доход.

Сегодня он уже начинает задаваться вопросом, не строит ли отрасль больше вычислительных мощностей, чем действительно потребуется следующему поколению моделей.

Вероятно, именно это сочетание — гораздо более быстро меняющиеся рынки, беспрецедентная капиталоемкость, сложные структуры финансирования и технологический прорыв, который подрывает спрос еще до окончания инвестиционного цикла, — принципиально отличает нынешний пузырь от телекоммуникационного пузыря. Если этот анализ верен, то цикл переоценки может быть намного быстрее, чем тот, который наблюдался в 2000 году.

Возможно, наиболее драматичные последствия этого ухудшения настроений можно найти в Южной Корее. Корейский рынок, ставший одним из главных центров глобальных спекуляций в сфере полупроводников и искусственного интеллекта, сейчас переживает полномасштабный обвал.

Всего за пять месяцев властям уже пришлось задействовать семь механизмов автоматического отключения, что свидетельствует об исключительной волатильности и резком снижении котировок инвесторов. Долгое время считавшаяся локальным явлением, эта тенденция, похоже, постепенно распространяется на кредитный рынок США. Спреды CDS компании Nvidia снова растут, присоединяясь к спредам Oracle, Meta, Amazon, Alphabet и Broadcom.

Взятые по отдельности, каждый из этих сигналов можно считать единичным случаем. В совокупности они рассказывают совершенно другую историю: историю рынка, который еще не ставит под сомнение будущее искусственного интеллекта, но начинает переоценивать цену, которую он готов заплатить за финансирование этой революции.

Этот сдвиг в настроениях, по сути, идеально объясняет изменения в портфелях, наблюдаемые в последние несколько дней. Капитал пока не покидает технологический сектор массово. Он просто перемещается внутри самого сектора. Традиционный программный продукт вновь вызывает интерес, в то время как Apple становится предпочтительным убежищем для крупных институциональных инвесторов.

Этот выбор имеет большое значение. Apple не является ни лидером в разработке моделей ИИ, ни чемпионом по инвестициям в инфраструктуру. И именно в этом суть. Ее бизнес-модель прежде всего опирается на свою экосистему и способность генерировать регулярный денежный поток без необходимости инвестировать сотни миллиардов долларов в центры обработки данных.

На рынке, где основной риск сейчас сосредоточен на доходности инвестиций в ИИ, Apple выделяется как идеальное убежище для ликвидности: компания, достаточно крупная, чтобы поглотить десятки миллиардов долларов капитальных потоков, не заставляя инвесторов покидать технологический сектор.

Однако эта ротация предполагает, что реальное перераспределение активов, вероятно, еще не началось. Институциональные инвесторы сокращают свою подверженность наиболее спекулятивным аспектам ИИ, но остаются инвестированными в те же индексы и акции крупных компаний. Мы пока не наблюдаем бегства из технологического сектора, сравнимого с тем, что наблюдалось после краха пузыря доткомов. Скорее, мы являемся свидетелями лихорадочного поиска ликвидности внутри самого сектора.

Между тем, один актив, похоже, переживает это перераспределение с удивительным спокойствием: золото. С начала июля драгоценный металл торгуется в относительно узком ценовом диапазоне, несмотря на рост долгосрочных процентных ставок, геополитическую напряженность на Ближнем Востоке, постепенное ухудшение отношения к искусственному интеллекту и волатильность на фондовых рынках.

В отличие от акций технологических компаний, золоту не нужно убеждать инвесторов в будущей прибыльности инвестиционного плана или новой бизнес-модели. Ему просто нужно подождать, пока недоверие к финансовым активам не станет достаточно распространенным, чтобы оно снова стало тем, чем было на протяжении веков: истинным, абсолютным убежищем.

Пока капитал просто перетекает от Nvidia к Apple или от полупроводниковых компаний к компаниям-разработчикам программного обеспечения, золото может казаться отодвинутым на второй план. Но если сомнения в финансировании ИИ распространятся за пределы нескольких флагманских акций и затронут все финансовые активы, то переток капитала в активы-убежища, вероятно, не остановится на Apple.

В конечном итоге — как это часто бывает во время крупных рыночных сдвигов — это вернет инвесторов к единственному активу, который не зависит ни от оценочного мультипликатора, ни от банковского финансирования, ни от обещания будущего роста.

Именно это может сделать ближайшие месяцы решающими.