ИИ-ралли на американском рынке иллюстрирует историю про гиперконцентрацию капитала, перекос рыночной структуры и растущую зависимость индексов от узкого круга крупнейших инновационных компаний. Акции ИИ-игроков стали главным драйвером роста технологического индекса Nasdaq, но одновременно и главным источником уязвимости. Когда горстка громких имен двигает весь широкий рынок, формальная ликвидность индекса маскирует его реальную хрупкость и уязвимость.
По оценкам Goldman Sachs, «Magnificent Seven» в 2023 году обеспечили более 60% совокупной доходности S&P 500, а их продажи, как ожидается, будут расти в среднем на 12% в год до 2026 года, против 3% у остальных 493 компаний индекса. При этом Nvidia в 2025 году стала крупнейшим весом в S&P 500, около 7,5%, который остается примерно таким же и поныне, что само по себе показывает, насколько рынок завязан на нескольких ИИ-историях. Это важная деталь. Когда несколько бумаг двигают весь индекс, рынок формально остается широким, но по сути становится значительно менее устойчивым и склонным к резким движениям на новостях или внезапном изменении настроений крупных инвесторов.
Здесь и возникает главный вопрос. Насколько устойчив текущий рост, если оценка компаний уже отражает не только будущую выручку, но и почти идеальный сценарий внедрения ИИ? Это особенно заметно на примере лидеров рынка, где инвесторы платят не за текущую монетизацию, а за право быть внутри следующего технологического уклада. Проблема в том, что технологический уклад и инвестиционная доходность не всегда совпадают по времени.
По поводу того, как именно воспринимать опасность текущей ситуации в контексте гиперконцентрации, скажу следующее. Прежде всего, надо заметить, что концентрация была в той или иной мере всегда. И все всегда говорили про ее потенциальную опасность — но это было сродни тому, что, знаете ли, кричать «волки, волки». Другой вопрос, что если серьезно и по-честному изучать этот вопрос уже сейчас, то придется сделать непопулярный вывод о том, что налицо некие тревожные звоночки, и их громкость нарастает. То есть, например, есть OpenAI, либо продукт ChatGPT, который сначала был вообще каким-то волшебным откровением, а сейчас он столкнулся с конкуренцией и устойчиво теряет рынок.
По последним данным, один из лидеров ИИ-прорыва компания Anthropic сообщила, что в ходе нового раунда финансирования ей удалось привлечь 65 млрд долларов, а ее рыночная стоимость составила 965 млрд долларов. С такой оценкой Anthropic обогнала OpenAI и стала самым дорогостоящим стартапом в этой сфере. При этом надо заметить, что это пока еще не публичная компания. Отсюда главный вопрос: что будет с ее рыночной оценкой дальше? При этом компания бешеными темпами сжигает деньги на capex (капитальные инвестиции). Соответственно, это один из основных индикаторов, что именно в контексте устойчивости балансов будет происходить в ИИ-сегменте в ближайшие месяцы, то есть лопнет этот «пузырь» или поддастся контролю и избежит этой участи.
Сходство с пресловутым «пузырем» доткомов 2000 года есть, но оно не прямое и не механическое. Тогда рынок переоценил скорость коммерциализации интернета, сегодня он может переоценивать скорость и масштаб возврата на ИИ-инвестиции. То есть многие компании, оценки которых после доткомов катастрофически упали, впоследствии выросли просто в гигантов — например, Amazon.com. Они по-прежнему представляют значимую долю Nasdaq — как тогда, так и сейчас. Другой вопрос, что поменялась их оценка. На данном этапе я бы не ждал какого-то краха уровня доткомов.
Тем не менее коррекцию, скорее всего, на коротких горизонтах мы увидим.
И причин для нее несколько. В первую очередь, это все те же фундаментальные оценки, длительное искажение которых всегда чревато упорядоченной либо хаотичной корректировкой «здравого смысла». Если возвратиться в качестве примера к нашему сегменту ИИ, то, с одной стороны, он действительно знаменует собой прорыв в повышении эффективности многих видов деятельности. Но тут возникает вопрос, насколько это повышение эффективности соотносится с огромными инвестициями, которые уже туда вложены и которых нужно еще больше вкладывать, и в каком временном горизонте они окупятся, и окупятся ли вообще. В этом контексте пример OpenAI выглядит актуальным. То есть компания продолжает наращивать темпы внутренних вложений, команда продолжает работать и получать зарплату, а продукт уже точно сейчас отстает от нескольких конкурентов.
Поэтому первое: инвесторам надо быть готовым к тому, что какой-то отдельный продукт — не весь сегмент в целом — может сам по себе оказаться неудачным. Второе: он может повысить эффективность, но не настолько, чтобы оправдать гигантские инвестиции в его развитие. То есть вот два основных типа испытания для ИИ-индустрии в будущем, о которых надо постоянно думать.
Плюс заявлять, что ИИ — это какой-то золотой ключик от всех дверей, на данном этапе выглядит преувеличением. ИИ дает хорошую агрегацию и обеспечивает быструю обработку некоторых (не всех) задач на больших массивах данных. Либо вот если мы говорим про алгоритмические стратегии и когда мы хотим оптимизировать параметры нелинейно, ИИ с этим справится лучше всего. А вот если поставить задачу для ИИ следующим образом — «найди мне, пожалуйста, неэффективность, которую можно с прибылью торговать на основании просто сырых рыночных данных», то крайне сомнительно, что на такой практический анализ на данном этапе ИИ способен.
Еще один аргумент в пользу того, что рынок перегрет, связан с тем, как работают алгоритмические и институциональные стратегии на текущем этапе. В перегретой фазе они не столько гасят риск, сколько могут его усиливать. Я сам запускал алгоритмическую торговую стратегию, которая нам казалась очень глубоко проработанной и стрессоустойчивой, и она действительно была достаточно сложная. В итоге она полгода проработала, а потом мы, очевидно, не успели переобучить сеть, и она перестала обеспечивать ожидаемые результаты. То есть сама по себе устойчивость и мультимодальность не гарантирует постоянной прибыли. В этом смысле я остаюсь скептиком в отношении популярного тезиса о том, что, дескать, ИИ может продемонстрировать что-то такое сверхъестественное, что вот прямо перевернет рынок и весь наш уклад.
Говоря о сигналах, которые могли бы указать на неминуемость начала коррекции, первый сигнал, за которым стоит следить, — это возможная потеря устойчивой доли рынка ключевыми ИИ-платформами, прежде всего OpenAI. Если текущие лидеры начнут заметно уступать малоизвестным конкурентам, рынок быстро пересмотрит представление о неизбежности сверхдоходов в секторе, базирующееся на одной лишь их узнаваемости.
Второе — это общая геополитическая неопределенность, которая все ближе приближает рецессию в крупнейших экономиках мира. К примеру, давайте не забывать, что Иран до сих пор держит Ормузский пролив, через который проходит пятая часть мировых поставок нефти, закрытым. Вопрос в том, что нефть, если она установится на уровнях порядка 150 долларов за баррель, можно будет рассматривать как самодостаточный фактор неизбежности экономического спада.
Посмотрите на 2022 год, который после фееричных 2020-го и 2021-го, а у нас таких годов в последнюю декаду было много, просто превратился в большое разочарование. Это те риски, которые инвесторы сейчас могут недооценивать. Кроме того, на мой взгляд, недооценены и важные макрофакторы — в частности, что даже независимо от геополитических сценариев возможна рецессия в экономике Европы и в экономике стран Азии, многие из которых сильно зависят от поставок нефти, которая внезапно стала дорогой. Навскидку, это те риски, которые выглядят не принятыми рынками в расчет (underestimated, как мы говорим).
ИИ уже показывает типичную проблему переобучения. На высокочастотных и системных стратегиях он может работать очень хорошо, но только до тех пор, пока структура данных стабильна. Как только режим рынка меняется, модель начинает терять качество. Это хорошо иллюстрирует главный риск нынешнего ралли: рынок может быть прав в идее, но ошибаться в масштабе и сроках монетизации.
Стартапы и технологии
