Акції чипів знову різко падають, AI «страшилки» не припиняються, ринок починає переоцінювати?

Автори: Лі Дань, Є Чжень, Wall Street See

Сектор AI-апаратного забезпечення два дні поспіль коректується, але те, що дійсно привернуло увагу ринку, — це не самі компанії-виробники чипів, а останні дії двох великих AI-модельних компаній.

У середу з'явилися повідомлення, що Meta вивчає можливість комерціалізації надлишкових AI-обчислювальних потужностей. Через день ЗМІ повідомили, що Anthropic веде переговори з Samsung Electronics про співпрацю в розробці власних AI-чипів, а також розглядає використання 2-нанометрового техпроцесу Samsung для виробництва.

Дві новини, здавалося б, не пов'язані, але разом вони торкаються найбільш чутливої теми в поточному AI-ланцюжку: чи входить дворічне швидке розширення капітальних витрат на AI в нову фазу?

Ринок спочатку вирішив переоцінити. Акції виробників чипів у США останніми двома днями загалом різко впали: Філадельфійський індекс напівпровідників (SOX) у середу та четвер сумарно впав на 11%, що стало найбільшим дводенним падінням майже за місяць.

Сектор напівпровідникового обладнання, найбільш чутливий до циклу капітальних витрат, очолив падіння. Teradyne (TER), Entegris (ENTG), KLA (KLAC), Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX) у четвер під час торгів сукупно впали більш ніж на 10%. Акції європейського лідера чипів ASML у США (ASML) у четвер впали більш ніж на 5%.

Marvell закрився зі зниженням на 9,84%, Arm — на 6,58%, Micron — на 5,49%, AMD — на 4,26%, Broadcom — на 2,41%. Nvidia відносно встояла, але все ж закрилася зі зниженням на 1,39%, ADR TSMC — на 2,27%.

Кошик AI-напівпровідникових акцій Goldman Sachs зазнав важкого удару, показавши найгіршу дводенну динаміку з дня запровадження тарифів.

Акції виробників пам'яті зазнали важкого удару: кошик акцій пам'яті Goldman Sachs за останні два дні впав більш ніж на 18%, що стало найбільшим дводенним падінням за 12 років.

Виробник сховищ SanDisk впав більш ніж на 14%, знизившись приблизно на 27% від нещодавніх максимумів і увійшовши в «ведмежий» ринок.

Порівняно з жалюгідною динамікою одержувачів коштів, таких як чипи, акції гіпермасштабованих хмарних провайдерів, які витрачають кошти, дещо стабілізувалися.

Однак багато установ вважають, що ці дві новини більше схожі на каталізатор для ринку, щоб переглянути логіку AI-інвестицій, а не на фундаментальний розворот індустрії AI. Те, чим ринок дійсно торгує, — це не те, «чи досяг пік попиту на AI», а те, що індустрія AI переходить від «змагання в капітальних витратах» до «змагання в ефективності капіталу».

Ринок по-справжньому боїться не того, що Anthropic робить чипи, а того, що логіка капітальних витрат на AI починає змінюватися

Останні два роки сектор AI-апаратного забезпечення неухильно зростав, а основна логіка за цим майже не змінювалася: швидка ітерація AI-моделей призвела до постійного вибуху попиту на обчислювальні потужності, GPU тривалий час були в дефіциті, технологічні гіганти постійно підвищували капітальні витрати, що, у свою чергу, стимулювало попит на GPU, високошвидкісну пам'ять (HBM), високошвидкісні мережі, передове пакування та напівпровідникове обладнання, утворюючи безпрецедентний «суперцикл капітальних витрат на AI».

Ця логіка не тільки зробила Nvidia найдорожчою компанією у світі за ринковою капіталізацією, але й зробила виробників обладнання, таких як Applied Materials, Lam Research, ASML у Нідерландах та KLA, а також виробників пам'яті, таких як Micron Technology і SanDisk, найбільшими переможцями на ринку капіталу.

Однак дві новини, які з'явилися два дні поспіль цього тижня, змусили ринок серйозно обговорювати: якщо індустрія AI почне приділяти більше уваги ефективності капіталу, а не просто збільшувати інвестиції, чи увійде цей суперцикл капітальних витрат у нову фазу?

У середу з'явилися повідомлення, що Meta планує побудувати AI-хмарний бізнес, який у майбутньому може пропонувати зовнішнім клієнтам AI-моделі, розгорнуті на інфраструктурі Meta, або безпосередньо здавати в оренду надлишкові AI-обчислювальні потужності, що дозволить отримати комерційну віддачу від багатомільярдних інвестицій в AI-інфраструктуру.

Слідом за цим, у четвер з'явилися новини про те, що Anthropic обговорює розробку власних AI-чипів.

Окремо ці дві компанії обирають різні шляхи, але разом вони вказують на одну зміну: AI-компанії починають думати про те, як підвищити окупність вже існуючої інфраструктури, а не просто продовжувати нарощувати капітальні витрати.

Саме ця зміна очікувань викликала переоцінку логіки AI-торгівлі на ринку.

Чи означає власний чип Anthropic, що AI-компанії входять в «епоху оптимізації витрат»?

Порівняно з початковими побоюваннями ринку про те, «чи зменшить власний чип закупівлю GPU», варто звернути увагу на бізнес-логіку, що стоїть за цим кроком Anthropic.

Повідомляється, що Anthropic веде переговори з Samsung Electronics про розробку спеціалізованих чипів для AI-навчання та висновків, які поки що перебувають на ранній стадії.

Якщо врешті-решт це буде реалізовано, Anthropic стане ще однією компанією фундаментальних моделей, яка займається власними AI-чипами, після Google, Amazon, Microsoft та Meta.

За цим не стоїть відмова від GPU Nvidia; це природна еволюція індустрії AI.

Останні два роки конкуренція серед компаній великих моделей зосереджувалася на тому, хто може отримати більше GPU і побудувати більше центрів обробки даних. Однак, оскільки масштаби моделей продовжують зростати, витрати на навчання та висновки швидко зростають. Як знизити вартість одиниці токена, підвищити ефективність використання обчислювальних потужностей і зменшити залежність від єдиного постачальника стають новими ключовими моментами конкуренції.

Спеціалізовані ASIC, розроблені для конкретних моделей, можуть забезпечити кращий баланс між продуктивністю, енергоспоживанням і вартістю. Саме тому TPU Google, Trainium Amazon та MTIA Meta активно розвиваються в останні роки.

У цьому сенсі дослідження власного чипа Anthropic більше схоже на важливий знак того, що індустрія AI переходить від «змагання у витратах» до «змагання в ефективності», а не на скорочення інвестицій в AI.

Meta та Anthropic: два різні шляхи, що ведуть до однієї мети

Meta та Anthropic обрали різні стратегії, але їхні цілі надзвичайно схожі.

Meta хоче отримувати дохід від тимчасово простоюючих AI-обчислювальних потужностей, підвищуючи рентабельність своїх багатомільярдних капітальних витрат. Anthropic, у свою чергу, хоче знизити довгострокові витрати на обчислення за допомогою спеціалізованих чипів, посилюючи свою автономію в інфраструктурі.

Незалежно від того, чи це продаж надлишкових обчислювальних потужностей, чи розгортання ASIC, по суті, це не скорочення AI-інвестицій, а пошук більш стійкої AI-бізнес-моделі.

Однак для ринку капіталу ці дві новини можуть викликати інші асоціації: якщо AI-компанії починають більше уваги приділяти ефективності капіталу, чи збережуть закупівлі GPU, оренда хмарних обчислень та інвестиції в нові центри обробки даних такі ж високі темпи зростання, як і в останні два роки?

У зв'язку з цим ринок починає переглядати, чи зможуть капітальні витрати на AI зберегти попередні очікування «тільки зростання, ніякого зниження».

Саме тому під час дворічної корекції ринку найбільше впали не компанії-виробники моделей, а компанії-виробники напівпровідникового обладнання, які найтісніше пов'язані з новими капітальними витратами. Порівняно з виробниками GPU та пам'яті, замовлення виробників обладнання часто більш безпосередньо відображають майбутні інвестиційні плани фабрик і чипових компаній, тому вони найбільш чутливі до змін очікувань щодо капітальних витрат.

Установи: ринок більше схожий на переоцінку AI-торгівлі, а не на заперечення AI-суперциклу

Хоча акції напівпровідникової галузі коригуються кілька днів поспіль, більшість установ не інтерпретують ці дві новини як ознаку охолодження попиту на AI.

Щодо Meta, багато аналітиків вважають, що продаж надлишкових обчислювальних потужностей більше схожий на пошук комерційного виходу для величезних AI-капітальних витрат, тим самим підвищуючи стійкість майбутніх інвестицій у GPU, мережеве обладнання, центри обробки даних та енергетичну інфраструктуру, а не на скорочення капітальних витрат.

Щодо Anthropic, установи загалом вважають, що власні чипи відповідають довгостроковому тренду розвитку великих AI-модельних компаній. Навіть якщо все більше компаній починають використовувати ASIC, вони все одно потребують передових техпроцесів виробництва, HBM, високошвидкісних з'єднань, передового пакування та будівництва центрів обробки даних. Попит на AI-інфраструктуру від цього не зникне, а може лише перерозподілитися між різними ланками.

Більш важливо, що рівень проникнення AI-додатків все ще залишається низьким. Інсайдери галузі вказують, що з продовженням зростання попиту на висновки, споживання токенів великими моделями та попит на обчислювальні потужності все ще значно вищі, ніж раніше очікувалося, а будівництво AI-інфраструктури все ще має досить тривалий цикл до справжнього дозрівання.

Тому ринок цього тижня більше схожий на те, що після історичного зростання він проводить тимчасову переоцінку AI-торгівлі.

Якщо в останні два роки конкуренція в AI полягала в тому, «хто більше вкладає», то сигнали від Meta та Anthropic означають, що індустрія AI входить у нову фазу: конкуренція починає зосереджуватися на тому, хто може отримати вищу рентабельність на кожен долар капітальних витрат.

Для ринку такої зміни очікувань достатньо, щоб стати каталізатором корекції в секторі AI-апаратного забезпечення. Але для самої галузі це не обов'язково означає кінець суперциклу; навпаки, це може означати, що AI-інфраструктурні інвестиції починають переходити до більш зрілої фази розвитку, яка більше підкреслює замкнутий бізнес-цикл.