Які ключові змінні визначають бичачий ринок штучного інтелекту?

Ціни на нафту тримаються вище 100 доларів за барель, протока Ормуз ще не відновила нормальне відкриття, інфляційний та відсотковий тиск знову зростає, очікування зниження ставок ФРС стають більш крихкими. За традиційною макроекономічною моделлю, це не найкомфортніше середовище для високовартісних технологічних акцій. Але американський ринок досяг нових максимумів, ланцюг AI продовжує залучати капітал.

Макроаналітик China International Securities Сон Сюе Тао у своєму дослідженні від 25 травня зазначив: «Поточний ринок AI перебуває у стані раціональної ейфорії, бульбашка вже проявляється, але не вийшла з-під контролю.» Ключовий момент цієї фрази не у «бульбашці», а у «раціональній» ейфорії: Agentic AI від допоміжного інструменту переходить до автономного виконавчого інструменту, що дозволяє ринку вперше чіткіше побачити бізнес-цикл AI від «витрати гроші» до «заробляти».

Раціональна сторона — це поширення застосувань Agent, що призводить до споживання токенів, зростання обчислювальної потужності для логіки та швидке зростання ARR провідних компаній; ейфорична — це вже закладена у вартість очікувана зростання у 2027–2028 роках. Станом на 20 травня, очікуваний періодичний прибуток семи гігантів США становить приблизно 35 разів, а для решти 493 компаній у S&P 500 — близько 25 разів. Ця премія не базується на звичайній логіці зростаючих акцій, а на тому, що швидкість проникнення AI має досягти у 5–8 разів швидше за попередні технологічні революції.

Але справжнім фактором, що визначає тривалість AI-буму, є не один квартал результатів, а три змінні: короткостроковий — вплив ліквідності, особливо цін на нафту, інфляція, відсоткові ставки та закриття позицій у японській йені; середньостроковий — реалізація індустрії, чи зможе швидкість проникнення AI відповідати поточним оцінкам; довгостроковий — енергетика, електромережі, зайнятість, соціальний опір та раптові технологічні прориви у апаратному забезпеченні.

Agent від «допоміжного» до «головного» водія, ринок починає винагороджувати капітальні витрати

У попередній хвилі торгів AI найбільше турбувало те, що гіганти витрачають занадто швидко: дата-центри, GPU, хмарна інфраструктура — витрати величезні, але шлях повернення інвестицій не зовсім ясний. Зміна Agentic AI полягає в тому, що він більше не є лише допоміжним інструментом типу Copilot, а еволюціонує у автономний виконавчий інструмент типу Autopilot.

Це призвело до двох результатів.

По-перше, споживання токенів знову прискорюється. Перший попит після появи GPT був зумовлений покращенням можливостей моделей, другий — вибухом обчислювальної потужності для логіки. Автономне виконання завдань означає довший контекст, складніші кроки, частіше виклики моделей, і логіка вже не є побічним продуктом тренування, а стає основним полем для постійного споживання обчислювальної потужності.

По-друге, очікування доходів були переглянуті вгору. Після поширення таких застосунків Agent, як Openclaw, Claude Cowork, виробники моделей швидко зросли у своїх річних регулярних доходах. За даними, наведені у дослідженні, очікуваний ARR Anthropic на рік був підвищений з 9 мільярдів доларів на початку року до 44 мільярдів, подвоюючись кожні шість тижнів. Якщо тенденція збережеться, у наступному році ARR може перевищити 3000 мільярдів доларів.

Це пояснює, чому ринок більше не карає капітальні витрати так жорстко. За умови швидкого зростання доходів капітальні витрати перетворюються з тягаря на конкурентну перевагу. NVIDIA, Broadcom, а також компоненти для оптичних модулів і зберігання знову отримують підтримку.

Чому ціни на нафту понад 100 доларів за барель не заважають зростанню AI-активів?

Цього разу зростання активів AI попри нафтові ціни не зумовлене відсутністю макроекономічних ризиків, а тим, що кілька сил тимчасово переважають над цими ризиками.

По-перше, поширення попиту у ланцюгу постачань. На етапі логіки, що базується на логіці, потрібні не лише GPU, а й CPU, оптичні модулі, зберігання — вони також входять у високий цикл. Попит на 800G/1.6T оптичні модулі високий, зростає потреба у високопродуктивних сховищах. За прогнозами Light Counting, у 2026 році обсяг відвантажень 800G трансиверів подвоїться, а обсяг відвантажень 1.6T портів зросте з невеликої бази 2025 року до десятків мільйонів штук, а продажі 1.6T чіпсетів перевищать 2 мільярди доларів і збережуть високий темп зростання протягом наступних трьох років.

По-друге, сильні результати технологічних гігантів. У першому кварталі EPS S&P 500 зросло приблизно на 27.1%, що є найвищим показником з четвертого кварталу 2021 року, причому Meta, Alphabet і Amazon забезпечили 70% зростання прибутку індексу. Поки ці компанії продовжують заробляти, вплив цін на нафту на індекс буде відкладений.

Третє — зростання залежності США від інфраструктури AI. За останні квартали внесок інвестицій у AI у зростання ВВП США становив понад половину. Дані по безробіттю, роздрібній торгівлі та інше ще непогані, хоча структура зайнятості вже змінюється, але поки загальні показники не знизилися явно, ринок не зможе одразу перейти до стратегії стагфляції.

Ще один фактор — більш пряма: великі технологічні компанії менш чутливі до цін на нафту, ніж авіація, кур’єрські служби, залізниці, хімпром, автомобілі, туризм. Вони більше бояться цін на електроенергію, ніж на нафту. Традиційна реальна економіка, що зазнає тиску з боку цін на нафту, швидше за все, зосередиться на AI-активах, об’єднуючи «хеджування ризиків» і зростання.

Вартість вже заклала у ціну 2027–2028 роки

Ризик AI-ринку полягає не у відсутності індустріки, а у швидкості цінового закладання.

7 гігантів США мають прогнозний P/E близько 35, а для решти 493 компаній у S&P 500 — близько 25. За цим криється уявлення про дуже плавне майбутнє: у найближчі 3–5 років інфраструктура AI продовжить розширюватися, попит на обчислювальну потужність, хмари, дата-центри та напівпровідники залишатиметься високим; AI проникне у рекламу, пошук, хмарні сервіси, офісне програмне забезпечення, генерацію коду, фінансовий ризик-менеджмент, обслуговування клієнтів, дослідження та контент; доходи та підвищення ефективності одночасно реалізовуватимуться.

Але технологічна революція рідко йде так гладко. Винахід електрики зайняв близько 40 років, комп’ютери — близько 25. Тепер швидкість цінового закладання AI, ймовірно, має бути у 5–8 разів швидшою за ці показники.

Це не неможливо, але запас міцності дуже тонкий. Якщо комерціалізація AI буде повільнішою за капітальні витрати, або потреби у логіці не зможуть наздогнати тренінг, або амортизація та енергетичні витрати почнуть знижувати маржу, оцінки зреагують раніше. Правильний напрямок індустрії не гарантує безмежного зростання цін на акції.

Найбільший короткостроковий ризик: швидкість зростання ставок перевищить ARR

Короткостроковий тиск — це ліквідність.

Якщо протока Ормуз залишиться закритою довго, ціни на нафту триматимуться вище 100 доларів і далі зростатимуть, інфляція пошириться з енергетики на сфери послуг, транспорт і сировину. У квітні індекс PPI США зріс до 9.8% у порівнянні з минулим роком — найвищий з жовтня 2022 року. Якщо інфляція закріпиться, політика ФРС буде змушена змінитися.

Ф’ючерсний ринок вже заклав у ціну підвищення ставок ФРС цього року на 0.8 підвищення, ЄЦБ, Британський банк — понад 2 підвищення. Водночас, питання незалежності політики через зміну керівництва ФРС, зростання внутрішніх розбіжностей у FOMC послаблюють довіру ринку до подальшої політики пом’якшення.

Японія — ще один «сіра носоріг». Вона довго була фінансовим майданчиком для глобальних леверидж-трейдів, але знецінення йени та інфляційний тиск змушують Банку Японії посилювати сигнали про стиснення. Доходність 30-річних японських облігацій вже перевищила 4%. Якщо вартість фінансування в Японії продовжить зростати, викликаючи закриття глобальних позицій у йені, високовартісні активи AI навряд чи зможуть залишитися поза цим.

15 травня вже був один попередній сигнал: доходність 10-річних американських облігацій прорвала 4.5%, 30-річних — понад 5%, а високий рівень переповненості у трендах зменшився, індекс напівпровідників у Філадельфії знизився на 4% за один день, Nasdaq — на 1.5%. Це не ознака зміни тренду, але показує, що переповненість дуже чутлива до змін ставок.

Найважливіший короткостроковий показник — чи зможе швидкість оновлення ARR перевищити швидкість зростання ставок. Якщо ні, капітал швидше за все переміститься у більш стабільні сегменти обладнання; якщо ліквідність продовжить погіршуватися, а доходи AI не зможуть зростати, тиск на оцінки значно зросте.

Більш складні довгострокові питання: організація, електропостачання, зайнятість і апаратна стратегія

Середньостроковий тест — це реалізація індустрії. Загалом, технологічна революція не йде прямолінійно, а «спочатку прискорюється, потім сповільнюється, знову прискорюється». Спершу — капітальні хвилі, потім — організаційна адаптація, і нарешті — зростання продуктивності. У ранньому інтернеті також були інвестиційні бум, розширення капітальних витрат і бульбашки активів, але справжнє підвищення продуктивності проявилося лише через роки.

Зараз важко оцінити ціну AI, оскільки вона майже вимагає швидкої адаптації організаційних структур, швидкого переобучення працівників, швидкої реалізації бізнес-моделей і відсутності сильного соціального опору. Такий темп у людській історії трапляється нечасто.

Ще більш жорсткі обмеження — це енергетика та інфраструктура. Центри обробки даних AI потребують багато електроенергії та охолоджувальної води, розширення електромереж, трансформаторів і зберігання енергії — це не просто слайди у презентаціях, а реальні обмеження. Якщо інфраструктура AI продовжить підвищувати вартість електроенергії, регулювання і суспільний опір зростуть.

Наступний фактор — зайнятість і споживання. У короткостроковій перспективі AI може підвищити ефективність компаній, зменшити потребу у інженерах, службі підтримки тощо; але якщо технологічний безробіття швидко зросте раніше за створення нових робочих місць, купівельна спроможність населення знизиться. Ефективність B-сектору все одно має реалізовуватися через споживчий попит C-сектору, і якщо цей сектор почне занепадати, AI довго не зможе залишатися єдиним драйвером.

Ще один — суспільне сприйняття. На початку року в Китаї був популярний тренд «всі встановлюють Openclaw», але у США зростає опір через підвищення цін на електроенергію та можливий технологічний безробіття. Це може уповільнити проникнення AI.

Четвертий — раптові прориви у апаратних технологіях. Якщо станеться «момент DeepSeek», коли обчислювальна потужність, зберігання і передача даних суттєво зростуть, найзатребуваніші компоненти можуть раптово стати надлишковими. Логіка високої активності у сегменті апаратного забезпечення не є незмінною.

Довгостроковий перспективний погляд на AI залишається оптимістичним. Якщо не враховувати технологічного безробіття і соціальних конфліктів через зміну виробничих відносин, AI справді може підвищити фактори виробництва і допомогти економіці подолати стагнацію. Навіть якщо фінансовий ринок знову почне знижувати леверидж, дані центри, технології з низькою вартістю і вже перевірені застосунки можуть стати базою для наступної хвилі індустріального зростання.

Але ціноутворення акцій — це не сама індустрія. Найбільше, що потрібно перевірити у цьому AI-бумі, — чи зможуть ринкові очікування ARR, ROI і темпів проникнення технологій реалізуватися у реальності у складних умовах з високими цінами на нафту, інфляцією, відсотковими ставками і соціальним опором. Правильний напрямок — це лише причина для буму; швидкість реалізації визначить, чи не перетвориться цей бум у бульбашку.