Акции чипов снова резко упали, «страшилки» про ИИ не прекращаются, рынок начинает переоценку?

Авторы: Ли Дань, Е Чжэнь, Wall Street Insights

Сектор AI-оборудования корректируется второй день подряд, но настоящий интерес рынка вызвали не компании-производители чипов, а последние действия двух крупных AI-модельных компаний.

В среду появились сообщения о том, что Meta изучает возможность коммерциализации избыточных AI-вычислительных мощностей, а на следующий день СМИ сообщили, что Anthropic обсуждает с Samsung Electronics сотрудничество по разработке собственных AI-чипов и рассматривает возможность использования 2-нанометрового техпроцесса Samsung для производства.

Два сообщения кажутся не связанными, но вместе они затрагивают самую чувствительную тему в текущей AI-цепочке: входит ли двухлетний бум капитальных расходов на AI в новую фазу?

Рынок первым начал переоценку. Акции американских производителей чипов резко упали за последние два дня: индекс полупроводников Филадельфии (SOX) в среду и четверг снизился на 11%, что стало самым большим двухдневным падением за последний месяц.

Лидерами падения стали производители полупроводникового оборудования, наиболее чувствительные к циклу капитальных затрат: Teradyne (TER), Entegris (ENTG), KLA (KLAC), Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX) в четверг временно потеряли более 10%, а американские акции европейского лидера ASML (ASML) упали более чем на 5%.

Marvell закрылся снижением на 9,84%, Arm упал на 6,58%, Micron — на 5,49%, AMD — на 4,26%, Broadcom — на 2,41%, Nvidia относительно устояла, но всё же потеряла 1,39%, ADR TSMC — 2,27%.

Пакет AI-полупроводниковых акций Goldman Sachs потерпел серьезное поражение, показав худшие двухдневные результаты со дня введения тарифов.

Акции производителей памяти сильно пострадали: пакет акций памяти Goldman Sachs за последние два дня упал более чем на 18%, что стало самым резким двухдневным падением за 12 лет.

Производитель памяти SanDisk обвалился более чем на 14%, упав примерно на 27% от своего недавнего максимума и войдя в медвежий рынок.

По сравнению с плачевными показателями получателей средств, таких как чипы, акции облачных провайдеров, являющихся стороной, расходующей средства, несколько стабилизировались.

Однако многие институты считают, что эти два сообщения больше похожи на катализатор пересмотра рынком инвестиционной логики AI, а не на коренной разворот в динамике AI-индустрии. Рынок на самом деле торгует не тем, «достиг ли спрос на AI пика», а тем, что AI-индустрия переходит от «гонки капитальных затрат» к новому этапу «гонки эффективности капитала».

Рынок на самом деле боится не того, что Anthropic делает чипы, а того, что логика капитальных затрат на AI начинает меняться

За последние два года сектор AI-оборудования стремительно рос, и основная логика практически не менялась: быстрая итерация AI-моделей вызывает постоянный взрыв спроса на вычислительные мощности, GPU остаются в дефиците, технологические гиганты постоянно увеличивают капитальные затраты, что, в свою очередь, стимулирует спрос на GPU, высокоскоростную память (HBM), высокоскоростные сети, передовую упаковку и полупроводниковое оборудование, формируя беспрецедентный «суперцикл капитальных затрат на AI».

Эта логика не только сделала Nvidia самой дорогой компанией в мире, но и привела к тому, что такие производители оборудования, как Applied Materials, Lam Research, голландская ASML, KLA, а также производители памяти, такие как Micron Technology и SanDisk, стали крупнейшими бенефициарами фондового рынка.

Однако два сообщения, появившиеся в течение двух дней подряд на этой неделе, заставили рынок серьезно задуматься: если AI-индустрия начнет больше уделять внимание эффективности капитала, а не просто расширению вложений, войдет ли этот суперцикл капитальных затрат в новую фазу?

В среду появились сообщения о том, что Meta планирует построить AI-облачный бизнес и в будущем может предлагать внешним клиентам AI-модели, размещенные на инфраструктуре Meta, или напрямую сдавать в аренду избыточные AI-вычислительные мощности, чтобы коммерциализировать многомиллиардные инвестиции в AI-инфраструктуру.

Затем, в четверг, появилась информация о том, что Anthropic обсуждает разработку собственного AI-чипа.

По отдельности две компании выбирают разные пути, но вместе они указывают на одно изменение — AI-компании начинают думать о том, как повысить отдачу от уже существующей инфраструктуры, а не просто продолжать наращивать капитальные затраты.

Именно это изменение ожиданий вызвало переоценку рынком торговой логики AI.

Собственный чип Anthropic означает, что AI-компании вступают в «эру оптимизации затрат»?

По сравнению с первоначальными опасениями рынка о том, «сократит ли собственный чип закупки GPU», более пристального внимания заслуживает бизнес-логика, стоящая за этим шагом Anthropic.

Сообщается, что Anthropic обсуждает с Samsung Electronics разработку заказного чипа для AI-обучения и инференса, который пока находится на ранней стадии.

Если проект будет реализован, Anthropic станет следующей компанией базовых моделей после Google, Amazon, Microsoft и Meta, которая займется разработкой собственного AI-чипа.

За этим стоит не отказ от GPU Nvidia, а естественная эволюция развития AI-индустрии.

За последние два года основное внимание в конкуренции между компаниями больших моделей было уделено тому, кто сможет получить больше GPU и построить больше центров обработки данных; по мере масштабирования моделей затраты на обучение и инференс быстро растут, и то, как снизить стоимость единицы токена, повысить эффективность использования вычислительных мощностей и уменьшить зависимость от единственного поставщика, становится новым приоритетом.

ASIC, спроектированные для конкретных моделей, могут обеспечить лучший баланс между производительностью, энергопотреблением и стоимостью, что является важной причиной, по которой Google TPU, Amazon Trainium и Meta MTIA активно продвигаются в последние годы.

В этом смысле исследование Anthropic собственного чипа больше похоже на важный знак перехода AI-индустрии от «гонки вложений» к «гонке эффективности», а не на сокращение инвестиций в AI.

Meta и Anthropic: два разных пути ведут к одной цели

Meta и Anthropic выбрали разные стратегии, но их цели в высшей степени совпадают.

Meta хочет получать доход от временно простаивающих AI-вычислительных мощностей, повышая рентабельность многомиллиардных капитальных затрат; Anthropic, в свою очередь, хочет снизить долгосрочные затраты на вычислительные мощности за счет заказных чипов, укрепляя свою автономию в инфраструктуре.

Будь то продажа избыточных вычислительных мощностей или разработка ASIC, по сути, это не сокращение инвестиций в AI, а поиск более устойчивой бизнес-модели AI.

Однако для фондового рынка эти два сообщения могут вызвать другую ассоциацию: если AI-компании начнут больше заботиться об эффективности капитала, сохранится ли в будущем такой же высокий рост закупок GPU, аренды облачных вычислений и новых инвестиций в центры обработки данных, как за последние два года?

Рынок соответственно начал пересматривать ожидания относительно того, смогут ли капитальные затраты на AI сохранить прежний практически «только растущий» тренд.

Именно поэтому за два дня рыночной коррекции больше всего упали не компании-модели, а предприятия по производству полупроводникового оборудования, наиболее тесно связанные с новыми капитальными затратами. По сравнению с производителями GPU и памяти, заказы производителей оборудования чаще напрямую отражают будущие инвестиционные планы фабрик и чиповых компаний, поэтому они наиболее чувствительны к изменениям ожиданий по капитальным затратам.

Институты: рынок скорее переоценивает AI-торговлю, а не отрицает AI-суперцикл

Хотя акции полупроводниковой отрасли несколько дней корректировались, большинство институтов не интерпретируют эти два сообщения как признак охлаждения спроса на AI.

Что касается Meta, многие аналитики считают, что продажа избыточных вычислительных мощностей больше похожа на поиск коммерческого выхода для огромных капитальных затрат на AI, тем самым повышая устойчивость будущих вложений в GPU, сетевое оборудование, центры обработки данных и энергетическую инфраструктуру, а не сокращая капитальные затраты.

Что касается Anthropic, институты в целом считают, что собственный чип соответствует долгосрочной тенденции развития компаний больших AI-моделей. Даже если все больше компаний начнут использовать ASIC, они все равно будут зависеть от передовых производственных процессов, HBM, высокоскоростных соединений, передовой упаковки и строительства центров обработки данных; спрос на AI-инфраструктуру от этого не исчезнет, а может перераспределиться по разным звеньям.

Что еще более важно, текущий уровень проникновения AI-приложений все еще относительно низок. Отраслевые инсайдеры отмечают, что с ростом спроса на инференс потребление токенов и вычислительных мощностей больших моделей все еще значительно превышает предыдущие ожидания, и до истинной зрелости AI-инфраструктуры остается еще довольно длительный цикл.

Таким образом, коррекция на этой неделе больше похожа на этапную переоценку AI-торговли после исторического роста.

Если за последние два года конкуренция в AI заключалась в том, «кто больше вложит», то сигналы, посланные Meta и Anthropic, означают, что AI-индустрия вступает в новую фазу — конкуренция начинает смещаться в сторону того, кто сможет получить более высокую отдачу от каждого доллара капитальных затрат.

Для рынка такая смена ожиданий достаточна, чтобы стать катализатором коррекции сектора AI-оборудования; но для самой отрасли это может означать не конец суперцикла, а скорее то, что инвестиции в AI-инфраструктуру начинают переходить в более зрелую стадию, в которой больше внимания уделяется замкнутому коммерческому циклу.