Уолл-стрит охватила «AI-фобия»: волна бессистемных распродаж набирает обороты

marsbitОпубликовано 2026-02-11Обновлено 2026-02-11

Введение

По данным Wall Street, растущие опасения по поводу искусственного интеллекта вызывают массовые распродажи акций компаний, которые могут стать жертвами технологического disruption. От небольших софтверных фирм до крупных управляющих активами — никто не застрахован. Недавний всплеск продаж начался после того, как стартап Altruist Corp. представил инструмент для налогового планирования, что привело к падению акций Charles Schwab, Raymond James и LPL Financial на 7% и более. Это худшее падение с апреля прошлого года. Инвесторы перешли от поиска победителей к бегству от любых компаний,哪怕 минимально подверженных риску замены ИИ. Страх распространился на секторы программного обеспечения, финансовых услуг, страхования и управления активами после запуска продуктов от Anthropic и Insurify. Генеральный директор Altruist Джейсон Венк заявил, что их инструмент Hazel, стоящий $100 в месяц, способен заменить целые команды в управлении благосостоянием. Однако скептики, такие как менеджер Gabelli Funds Джон Белтон, напоминают, что технологические disruption обычно занимают больше времени, чем ожидается, и в каждой отрасли будут свои победители и проигравшие. Текущая коррекция также отражает общую тревогу по поводу завышенных оценок после многолетнего ралли на рынке. Эксперты считают, что рынок преждевременно пытается оценить влияние ИИ, которое ещё находится в зачаточном состоянии.

Источник: Jin10 Data

На Уолл-стрит растущий страх перед искусственным интеллектом наносит удар по акциям компаний, которые могут стать объектами его разрушительного воздействия, от небольших софтверных фирм до крупных компаний по управлению благосостоянием.

Новая волна распродаж началась во вторник, когда инструмент для налогового планирования, выпущенный малоизвестным стартапом Altruist Corp., привел к падению акций Charles Schwab Corp., Raymond James Financial Inc. и LPL Financial Holdings Inc. на 7% и более.

Это стало самым сильным падением для некоторых из этих акций с момента обвала рынка в апреле прошлого года, вызванного торговой войной. Но это лишь последний пример менталитета «сначала продавай, потом задавай вопросы» — подхода, который быстро становится доминирующим по мере того, как вложенные в ИИ миллиарды долларов начинают превращаться в коммерческие продукты, вызывая опасения, что ИИ может разрушить целые отрасли.

«Любая компания с потенциальным риском disruption подвергается бессистемным распродажам», — заявил управляющий фондом Gabelli Funds Джон Белтон (John Belton).

В последние几年 достижения в области ИИ были в авангарде Уолл-стрит, а технологические акции лидировали в росте. По мере того как этот рост поднимал цены акций до рекордных высот, возникали вопросы: является ли это пузырем, который вот-вот лопнет, или же это приведет к буму производительности, который преобразует американский бизнес.

Но с начала прошлой недели серия выпусков продуктов на основе ИИ вызвала заметный разворот на рынке. Вместо того чтобы专注于 выбирать победителей, инвесторы быстро пытаются избежать владения любыми компаниями, сталкивающимися с малейшим риском быть замененными.

«Я не знаю, что будет дальше», — говорит Уилл Райнд (Will Rhind), генеральный директор Graniteshares Advisors.

«В прошлом году история была в том, что мы все верили в ИИ — но мы искали варианты применения, и теперь, когда мы продолжаем обнаруживать все более мощные и убедительные варианты использования, это приводит к disruption».

В течение некоторого времени отрасль программного обеспечения уже была озабочена fears об ИИ. На прошлой неделе, когда новый инструмент от Anthropic PBC вызвал резкое падение акций в таких отраслях, как программное обеспечение, финансовые услуги, управление активами и юридические услуги, эти опасения began более широко распространяться на другие сектора.

Те же страхи в понедельник обрушили акции американских страховых брокеров после того, как онлайн-рынок страхования Insurify выпустил новое приложение, использующее ChatGPT для сравнения ставок автострахования. Во вторник акции компаний по управлению благосостоянием стали следующей жертвой: продукт Hazel от Altruist, помогающий финансовым консультантам разрабатывать персонализированные стратегии для клиентов, потянул эти акции вниз.

Акции компаний по управлению благосостоянием резко упали из-за опасений по поводу рисков ИИ

Генеральный директор Altruist Джейсон Венк (Jason Wenk) заявил, что он и сам был удивлен масштабом реакции рынка, в результате которой рыночная капитализация нескольких инвестиционных компаний сократилась на миллиарды долларов. Но, по его словам, это посылает сильный сигнал о конкурентной угрозе, которую представляет его компания.

«Люди начинают осознавать — архитектура, которую мы использовали для создания Hazel, может заменить любую работу в сфере благосостояния», — сказал он в интервью. «Обычно эту работу выполняет целая команда. А теперь ИИ может эффективно выполнять эту работу за 100 долларов в месяц».

Такие компании ИИ, как OpenAI и Anthropic, уже добились значительного прогресса в области разработки программного обеспечения с помощью продуктов, которые помогают разработчикам упрощать и отлаживать процессы написания кода, и теперь выходят в другие отрасли.

Однако остается много вопросов о том, как эта технология будет adopted. Возьмем, к примеру, банковское дело: оно периодически сталкивалось с проблемами со стороны электронных услуг и других технологий, но в конечном итоге эти технологии так и не смогли подорвать его доминирование.

Джон Белтон, управляющий фондом Gabelli, относится к числу тех, кто скептически относится к тому, как Уолл-стрит перешла от беспокойства о пузыре ИИ к страху перед его неминуемым разрушением большей части экономики.

«В каждой отрасли будут победители и проигравшие», — сказал Белтон. Но он добавил: «Эмпирическое правило заключается в том, что технологические disruption обычно занимают больше времени, чем ожидалось».

Эта коррекция также может отражать общую тревогу по поводу резкого роста фондового рынка в последние годы, подпитываемого бумом расходов на ИИ и необычно устойчивой американской экономикой. Это уже привело к завышенным оценкам и сделало инвесторов более чувствительными к опасениям разворота.

«Достаточно им подать сигнал, который рынок считает хоть сколько-нибудь негативным, и акции падают на 10%, чего никогда бы не произошло на рынке, не достигшем текущих уровней торгов», — говорит Райнд из Graniteshares.

Для Росса Гербера (Ross Gerber), генерального директора Gerber Kawasaki, тревога по поводу проигравших от ИИ, которая на прошлой неделе била по parts рынка, является преждевременной. По его словам, еще слишком рано говорить о том, каким именно будет воздействие.

«Мы можем пытаться экстраполировать, как ИИ изменит мир через пять лет, но мы просто не знаем», — сказал он. «Рынок пытается судить об этом, в то время как мы находимся в самом начале этого младенческого этапа».

Связанные с этим вопросы

QЧто стало причиной недавнего обвала акций компаний, таких как Charles Schwab и Raymond James?

AПричиной стал запуск инструмента для налогового планирования Hazel от стартапа Altruist Corp., который, по мнению рынка, представляет угрозу для традиционных компаний в сфере управления благосостоянием.

QКак изменилось настроение инвесторов на Уолл-стрит в отношении искусственного интеллекта?

AНастроение сместилось с поиска потенциальных победителей в гонке ИИ на страх перед тем, что ИИ может разрушить целые отрасли, что привело к превентивным распродажам акций компаний, которые считаются уязвимыми.

QКакие отрасли, помимо управления благосостоянием, уже пострадали от опасений, связанных с ИИ?

AОпасения затронули сектора программного обеспечения, финансовых услуг, управления активами, юридических услуг, а также страховых брокеров после запуска соответствующих ИИ-приложений.

QСчитают ли все эксперты, что опасения по поводу немедленного разрушения отраслей ИИ оправданы?

AНет, некоторые эксперты, такие как Джон Белтон из Gabelli Funds, настроены скептически и считают, что технологические disruption обычно занимают больше времени, чем ожидает рынок, и что в каждой отрасли будут свои победители и проигравшие.

QКак, по мнению генерального директора Altruist, их продукт Hazel повлияет на индустрию управления благосостоянием?

AГенеральный директор Altruist Джейсон Венк заявил, что архитектура Hazel способна заменить любую работу в сфере управления благосостоянием, которую обычно выполняют целые команды, и делать это гораздо дешевле — эффективно выполняя эту работу за 100 долларов в месяц.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit9 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit9 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist9 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist9 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit14 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit14 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit59 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit59 мин. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片