J.P. Morgan насчитал четыре красных флага на рынке ИИ

J.P. Morgan опубликовал аналитический обзор, в котором прямо указывает на «признаки инвесторской эйфории» в сегменте искусственного интеллекта. С момента запуска ChatGPT в 2022 году всего 42 AI-компании из S&P 500 обеспечивают от 65 до 80% совокупной прибыли, выручки и инвестиций всего индекса. Банк считает это аномальной концентрацией, которая создаёт системные риски сразу на нескольких уровнях.

Чипы, хедж-фонды и корейские маржин-коллы

Наиболее конкретные предупреждения касаются рынка полупроводников. Аналитики банка выделяют четыре индикатора перегрева, которые в совокупности напоминают динамику доткомовского пузыря конца 1990-х.

Во-первых, акции производителей чипов отклонились от своей 200-дневной скользящей средней так же резко, как это происходило в 1999–2000 годах. Во-вторых, хедж-фонды сформировали рекордные позиции в бумагах полупроводниковых компаний. В-третьих, объём маржинального кредитования на Корейской фондовой бирже утроился с 2020 года. В-четвёртых, торговля опционами на акции чипмейкеров выросла в пять раз относительно уровня 2020 года.

Отдельно банк отмечает рост так называемых leveraged chip ETF — фондов с кредитным плечом, которые усиливают колебания цен на полупроводниковые акции. С начала 2024 года их влияние на глобальные фондовые рынки выросло в пять раз.

Nvidia теряет долю, облака режут расходы

Доля Nvidia на рынке AI-ускорителей — специализированных чипов для задач машинного обучения — снижается: с 85% в 2023 году до прогнозируемых 75% к 2026-му. Крупные облачные провайдеры активно разрабатывают собственные решения. Кастомные чипы — Google TPU и Amazon Trainium — обходятся на 30–40% дешевле в эксплуатации по сравнению с GPU Nvidia.

Практический пример уже есть: Anthropic заключила соглашение о переводе своей модели Claude на инфраструктуру Amazon Trainium сроком на десять лет. Это прямой сигнал рынку: даже ведущие AI-лаборатории ищут способы снизить зависимость от Nvidia и сократить вычислительные издержки.

Концентрация на фондовом рынке в целом также достигла исторических максимумов. Десять крупнейших компаний США формируют около 40% капитализации S&P 500 — против 17% в 2015 году. При этом в глобальном контексте США всё ещё остаются относительно диверсифицированным рынком: только Индия и Япония демонстрируют меньшую концентрацию.

Китайские модели и сжатие маржи

J.P. Morgan также указывает на риски для выручки ведущих AI-лабораторий — OpenAI и Anthropic. Продажи растут быстро, но вычислительные затраты остаются колоссальными, а путь к устойчивой прибыльности по-прежнему не очевиден.

Дополнительное давление создают китайские open-source модели, которые приближаются к уровню производительности топовых западных решений при кратно меньшей стоимости. Компании уже реагируют: задачи переводятся на более дешёвые модели, средняя цена токена падает. Если тренд продолжится, рост цен на токены — один из ключевых сценариев монетизации для AI-лабораторий — станет невозможным без потери клиентов.

Параллельно сокращается свободный денежный поток у крупных облачных провайдеров, а их долговая нагрузка растёт. Доля технологических инвестиций в общем экономическом росте увеличивается, что делает экономику более уязвимой к коррекции именно в этом секторе.

««AI-крах может ударить сильнее, чем крах доткомов», — предупреждает профессор финансов NYU Асват Дамодаран, чья позиция совпадает с выводами J.P. Morgan.»

Что это означает для белорусского IT-рынка

Для белорусских IT-компаний и резидентов ПВТ, которые активно встраивают AI-инструменты в продукты или привлекают зарубежные инвестиции, сигналы J.P. Morgan имеют практическое значение.

Во-первых, рост доступных и дешёвых open-source моделей — в том числе китайских — открывает возможности для компаний с ограниченным бюджетом на вычисления. Белорусские команды, которые строят AI-продукты на базе открытых моделей, получают конкурентное преимущество по себестоимости.

Во-вторых, если коррекция на рынке полупроводников и AI-акций всё же произойдёт, венчурное финансирование для стартапов в этом сегменте может резко сократиться — как это случилось после 2001 года. Компании, зависящие от следующего раунда для покрытия операционных расходов, окажутся в наиболее уязвимом положении.

В-третьих, снижение средней стоимости токенов и рост конкуренции среди AI-провайдеров выгодны конечным потребителям API. Для белорусских разработчиков, которые платят за вычисления в валюте, это означает снижение операционных издержек при сохранении качества моделей.

— По материалам The Decoder: оригинальная статья. Перевод и адаптация — редакция Digital Business.