Какие ключевые переменные определяют бычий рынок ИИ?

Автор: Чжао Ин

Источник: Wall Street CN

Цены на нефть превысили отметку в 100 долларов за баррель, Ормузский пролив пока не возобновил нормальную работу, давление со стороны инфляции и процентных ставок снова нарастает, а ожидания снижения ставок ФРС стали более шаткими. Согласно традиционной макроэкономической логике, это не самая комфортная среда для высокооцененных технологических акций. Тем не менее, американские фондовые индексы обновили исторические максимумы, а цепочка ИИ продолжает привлекать капитал.

Макроаналитик Guojin Securities Сун Сюэтао в своем исследовательском отчете от 25 мая указал: «Текущий тренд ИИ находится на стадии рациональной эйфории, пузырь уже есть, но не вышел из-под контроля». Ключевое здесь не в слове «пузырь», а в «рациональной» эйфории: агентный ИИ, превращающийся из вспомогательного инструмента в инструмент автономного выполнения задач, позволил рынку впервые более четко увидеть бизнес-цикл перехода ИИ от «сжигания денег» к «зарабатыванию денег».

Рациональная сторона заключается в том, что распространение агентных приложений привело к быстрому росту потребления токенов, спроса на инференсные вычисления и ARR ведущих компаний; сторона эйфории заключается в том, что оценка уже заложила в себя ожидания роста на 2027–2028 годы. По состоянию на 20 мая, форвардный P/E семи гигантов на бирже Nasdaq составляет около 35, в то время как для оставшихся 493 компаний из индекса S&P 500 — около 25. Эта премия подразумевает не обычную логику акций роста, а то, что скорость проникновения ИИ должна быть в 5–8 раз выше, чем у прошлых технологических революций.

Однако то, что действительно определяет, сможет ли продолжиться бычий рынок ИИ, — это не результаты за отдельный квартал или отдельное взрывное приложение, а три переменные: в краткосрочной перспективе — удар по ликвидности, особенно из-за цен на нефть, инфляции, процентных ставок и закрытия иеновых кэрри-трейдов; в среднесрочной — степень реализации в отрасли, сможет ли скорость проникновения ИИ соответствовать текущим оценкам; в долгосрочной — более жесткие ограничения, такие как энергетика, электросети, занятость, социальное сопротивление и технологические прорывы в оборудовании.

Агент превращается из «второго пилота» в «командира воздушного судна», рынок начинает вознаграждать капитальные затраты

В прошлом раунде торговли ИИ рынок больше всего беспокоился о том, что гиганты тратят деньги слишком быстро: инвестиции в центры обработки данных, GPU, облачную инфраструктуру огромны, но пути получения доходов недостаточно ясны. Изменение, которое приносит агентный ИИ, заключается в том, что он больше не просто вспомогательный инструмент в стиле Copilot, а эволюционирует в инструмент автономного выполнения в стиле Autopilot.

Это привело к двум результатам.

Во-первых, потребление токенов снова ускорилось. Первый всплеск спроса после появления GPT был связан с улучшением возможностей моделей, а второй всплеск после внедрения агентов — со взрывным ростом спроса на инференсные вычисления. Автономное выполнение задач означает более длинный контекст, более сложные шаги и более частые вызовы модели; инференс больше не является побочным продуктом после обучения, а превращается в основное поле битвы, непрерывно потребляющее вычислительные мощности.

Во-вторых, ожидания по доходам были пересмотрены в сторону повышения. После распространения репрезентативных агентных приложений, таких как Openclaw и Claude Cowork, годовые повторяющиеся доходы (ARR) компаний-разработчиков моделей также быстро росли. По оценкам, приведенным в материале, ожидаемый ARR компании Anthropic на год был пересмотрен в середине года с 90 миллиардов долларов в начале года до 440 миллиардов долларов, в среднем удваиваясь каждые шесть недель; если эта тенденция сохранится, ARR в следующем году может превысить 3 триллиона долларов.

Это объясняет, почему рынок больше не просто наказывает за капитальные затраты (Capex). Если темпы роста доходов достаточно высоки, капитальные затраты превращаются из обузы в защитный барьер. Благодаря этому такие компании, как Nvidia, Broadcom, а также цепочки поставщиков оборудования, такие как оптические модули и память, вновь получили поддержку.

Почему активы ИИ все еще растут, когда нефть стоит более 100 долларов?

Тот факт, что активы ИИ растут на фоне роста цен на нефть, объясняется не исчезновением макрорисков, а тем, что несколько сил временно перевесили риски.

Во-первых, это распространение спроса по цепочке поставок. На этапе инференса требуются не только GPU, но также CPU, оптические модули и память, которые вовлекаются в логику высокого спроса. Оптические модули 800G/1.6T пользуются большим спросом, растет потребность в памяти высокого класса. Согласно прогнозу Light Counting, к 2026 году поставки трансиверов 800G более чем удвоятся, поставки портов 1.6T вырастут с небольшой базы в 2025 году до десятков миллионов, продажи чипсетов 1.6T в 2026 году превысят 2 миллиарда долларов и в течение следующих трех лет сохранят высокие темпы роста.

Во-вторых, результаты технологических гигантов слишком сильны. Темпы роста EPS индекса S&P 500 в первом квартале составили около 27,1%, что стало самым высоким показателем с четвертого квартала 2021 года, причем три компании — Meta, Alphabet и Amazon — обеспечили 70% прироста прибыли индекса. Пока эти компании с большим весом продолжают зарабатывать деньги, давление роста цен на нефть на индекс будет отодвигаться.

В-третьих, рост экономики США стал больше зависеть от инфраструктуры ИИ. В прошлые несколько кварталов инвестиции в инфраструктуру ИИ обеспечили более половины роста ВВП США. Сводные данные по безработице (Nonfarm) и розничным продажам пока приемлемы; хотя структура занятости уже начала меняться, пока общие показатели не покажут явного ухудшения, рынку трудно сразу переключиться на торговлю в стиле стагфляции.

Есть и более прямой фактор: крупные технологические компании менее чувствительны к ценам на нефть, чем такие отрасли, как авиация, экспресс-доставка, железные дороги, химическая промышленность, автомобилестроение, туризм. Они больше боятся цен на электроэнергию, а не на нефть. Когда традиционная реальная экономика испытывает давление из-за цен на нефть, капитал, наоборот, легче концентрируется в активах ИИ, смешивая сделки «убежища» и сделки роста.

Оценки уже заложили в себя хорошие времена 2027–2028 годов

Опасность тренда ИИ заключается не в отсутствии отраслевой поддержки, а в слишком быстром ценообразовании на рынке.

Форвардный P/E в 35 для семи гигантов Nasdaq и 25 для оставшихся 493 компаний из S&P 500. За этой разницей в оценках стоит очень гладкая картина будущего: в ближайшие 3–5 лет инфраструктура ИИ продолжит расширяться, спрос на вычислительные мощности, облачные услуги, центры обработки данных и полупроводники останется высоким; ИИ продолжит проникать в такие сценарии, как реклама, поиск, облачные сервисы, офисное ПО, генерация кода, управление финансовыми рисками, служба поддержки, инвестиционные исследования, контент; одновременно будут реализованы и вклад в доходы, и повышение эффективности.

Но технологические революции редко проходят так гладко. От изобретения электричества до его массового применения на производственных линиях прошло около 40 лет, от компьютера — около 25 лет. Текущая скорость проникновения ИИ, заложенная в рыночные цены, требует, чтобы она была в 5–8 раз быстрее, чем у этих универсальных технологий.

Это не невозможно, но запас прочности очень мал. Достаточно того, чтобы коммерциализация приложений ИИ отстала от капитальных затрат, спрос на инференс не успел за спросом на обучение, или издержки на амортизацию и электроэнергию начали подтачивать рентабельность, и оценка первой отреагирует. Правильность направления развития отрасли не означает, что цена акций может бесконечно опережать события.

Краткосрочный максимальный риск: процентные ставки растут быстрее, чем ARR

Краткосрочное реальное давление исходит от ликвидности.

Если Ормузский пролив долгое время не будет открыт, а цены на нефть останутся выше 100 долларов или продолжат расти, инфляция распространится с энергетических цен на сферу услуг, транспорт и сырье. В апреле годовой PPI в США уже вырос до 9,8%, что стало самым высоким показателем с октября 2022 года. Как только инфляция закрепится, политический курс ФРС будет вынужден быть пересмотрен.

Рынок свопов уже заложил в цены 0,8 повышения ставки ФРС в этом году, ЕЦБ и Банк Англии — даже более 2 повышений. В то же время вопросы о независимости политики в связи со сменой руководства ФРС, а также усиление разногласий внутри FOMC также подрывают уверенность рынка в будущем смягчении.

Япония — еще один «серый носорог». Япония долгое время была источником финансирования для глобальных сделок с кредитным плечом, но девальвация иены и инфляционное давление вынуждают Банк Японии подавать сигналы о ужесточении политики; доходность 30-летних японских гособлигаций уже выросла выше 4%. Если стоимость финансирования в Японии продолжит расти, спровоцировав закрытие глобальных кэрри-трейдов, высокооцененные активы ИИ вряд ли останутся в стороне.

15 мая уже была своего рода репетиция: доходность 10-летних казначейских облигаций США превысила 4,5%, 30-летних — 5%, перегретые сделки по импульсу охладились, индекс PHLX Semiconductor Index за один день упал примерно на 4%, Nasdaq — примерно на 1,5%. Это не свидетельство разворота тренда, но показывает, насколько чувствительны перегретые сделки к процентным ставкам.

Ключевое краткосрочное сравнение очень простое: сможет ли скорость пересмотра ARR (годового повторяющегося дохода) опередить скорость роста процентных ставок. Если нет, капитал может сначала перетечь в более определенные звенья цепочки оборудования; если ликвидность продолжит ухудшаться, а ожидания по доходам от ИИ не смогут продолжать пересматриваться в сторону повышения, давление на оценку значительно усилится.

Более сложные проблемы среднесрочной и долгосрочной перспективы: организация, электроэнергия, занятость и пути развития оборудования

Среднесрочное испытание — это реализация в отрасли. Революции универсальных технологий обычно развиваются не по прямой, а по схеме «сначала ускорение, затем замедление, затем снова ускорение». Сначала волна капитала, затем организационная адаптация, и, наконец, высвобождение производительности. На ранних этапах интернета также наблюдались инвестиционный бум, расширение капитальных затрат и пузыри активов; реальное улучшение производительности стало проявляться спустя много лет.

Сложность текущего ценообразования на ИИ заключается в том, что оно почти требует быстрой адаптации организационной структуры компаний, быстрой переподготовки работников, быстрого запуска бизнес-моделей и отсутствия сильного сопротивления на социальном уровне. Такая скорость в человеческой истории встречается нечасто.

Долгосрочные ограничения еще жестче.

Во-первых, энергетика и инфраструктура. Центрам обработки данных ИИ требуется много электроэнергии и воды для охлаждения; расширение электросетей, трансформаторы, накопление энергии — это не переменные из презентации, а реальные узкие места. Если инфраструктура ИИ продолжит повышать стоимость электроэнергии для всего общества, усилится давление со стороны регуляторов и социальный протест.

Во-вторых, занятость и потребление. ИИ в краткосрочной перспективе может повысить эффективность компаний, сократив спрос на такие должности, как инженеры и сотрудники службы поддержки; но если технологическая безработица будет опережать создание новых рабочих мест, потребительская способность населения будет ослаблена. Повышение эффективности на стороне бизнеса (B2B) в конечном счете все равно зависит от покупательной способности конечных потребителей (C2C); если сектора, не связанные с ИИ, впадут в рецессию, ИИ также вряд ли сможет долго оставаться единственным цветущим сектором.

В-третьих, общественное восприятие. В начале года в Китае наблюдался ажиотаж по установке Openclaw, но в США усиливается недовольство населения ростом цен на электроэнергию из-за центров обработки данных и технологической безработицей. Это повлияет на скорость проникновения ИИ.

В-четвертых, технологические прорывы в оборудовании. Если произойдет инженерный прорыв, подобный «моменту DeepSeek», и эффективность вычислений, памяти и передачи данных значительно возрастет, то наиболее дефицитные сегодня звенья оборудования могут внезапно оказаться в избытке. Логика высокого спроса в цепочке оборудования не является незыблемой.

Долгосрочные перспективы отрасли ИИ по-прежнему оптимистичны. Если не учитывать социальные противоречия, вызванные технологической безработицей и реструктуризацией производственных отношений, ИИ действительно имеет шанс повысить общую факторную производительность и помочь экономике избавиться от давления стагфляции. Даже если финансовые рынки пройдут через промежуточное сокращение плеча, оставшиеся центры обработки данных, недорогие технологии и проверенные сценарии применения могут стать основой для следующего раунда отраслевого расширения.

Но ценообразование на акции — это не сама отраслевая перспектива. То, что больше всего требует проверки в этом бычьем рынке ИИ, — это смогут ли заложенные рынком сегодня ожидания по ARR, ROI и скорости технологического проникновения продолжать реализовываться в условиях, когда цены на нефть, инфляция, процентные ставки и социальные ограничения ужесточаются. Правильность направления объясняет только, почему существует бычий рынок; скорость реализации определяет, выйдет ли пузырь из-под контроля.