Проникнення в паніку обчислювальних потужностей: п’ять основних напрямів AI-технологій у другій половині 2026 року

Нещодавно вістка про те, що Meta продає обчислювальні потужності, спричинила на ринку різкі коливання, а технологічний сектор помітно “похитнуло”. Ринок загалом занепокоєний надлишком обчислювальних потужностей, а отже й ставить під сумнів логіку інвестицій в апаратне забезпечення для ШІ — чи вона вже дала тріщину. У цю точку ринкових розбіжностей “Wall Street Huijin” запросив заступника генерального директора Guolian Securities, керівного аналітика з питань зарубіжних технологій, Кун Жун, щоб після виїзного дослідження та глибоких обговорень із ланцюгом постачання поділитися найновішими прогнозами щодо технологій і ШІ на другу половину 2026 року.

I. Продаж Meta обчислювальних потужностей ≠ надлишок обчислювальних потужностей, Meta продовжує будувати нові центри обробки даних: можливості в надмірній паніці ринку

Найбільший “шок” для глобального технологічного сектору за останній час — це заява Meta про зовнішню оренду обчислювальних потужностей. Дві речі, які ринок найбільше хвилюють, — “Чи є обчислювальні потужності надлишковими?” і “Чи Meta збирається відмовитися від великих моделей?” — за нашими висновками з дослідження це є реакцією, що надмірно перебільшена.

Щоб зрозуміти цю історію, спершу розберімо факти.

Раніше capex (капітальні витрати) Meta постійно суттєво зростав, але він не такий, як у Google, Amazon, Microsoft: у Meta немає наявної “базової платформи” хмарного бізнесу. За умов, коли capex продовжує зростати, а грошові потоки є напруженими, її міркування щодо оренди частини обчислювальних потужностей назовні — це загалом цілком зрозуміло.

Є важливий орієнтир: SpaceX (і xAI до злиття) раніше також робила значні запаси обчислювальних потужностей. Пізніше, у процесі виходу на біржу, вона здала в оренду частину кластерів обчислювальних потужностей Anthropic, оскільки після того, як цього року сценарії Coding (AI для програмування) у Anthropic “злетіли”, обчислювальних потужностей стало катастрофічно бракувати — увесь світ почав шукати потужності. Ця історія принесла SpaceX позитивний і стабільний грошовий потік, а Meta отримала важливе уявлення.

Найбільш вартий уваги показник: наразі період окупності на ринку оренди обчислювальних потужностей у Північній Америці становить приблизно понад два роки — це все ще прибутковий бізнес. Навіть у відносно сприятливому середовищі, де картки/відеокарти отримувати простіше, ефект від заробітку на оренді обчислювальних потужностей лишається суттєвим. Це одна з ключових причин, чому Meta розглядає вихід у цей сегмент.

Погляньмо на ширший фон: Nvidia просуває свій бізнес “нової хмари”. Після того, як глобальний попит на ШІ зростає, обчислювальних потужностей все ще бракує. Лише наявні CSP (провайдери хмарних послуг) не можуть задовольнити попит ринку. Nvidia запустила підтримувальні рішення, що включають обчислювальні потужності + фінансові сервіси, як основу інфраструктури для розвитку глобального ШІ. У майбутньому в це буде входити більше компаній. Це те, що ми з’ясували цього року під час GTC — з погляду Nvidia та GPU-компаній, вони теж побачили цю ринкову можливість у просуванні оренди обчислювальних потужностей і “нової хмари”.

Повертаючись до питання, чи Meta відмовиться від великих моделей. Те, що ми дізналися, таке: найм у команду великих моделей Meta та реліз моделей — не зазнали впливу; просування великих моделей рухається за попереднім графіком. Хоча моделі Meta не є наразі найтоповішими в першій лінії (на першій лінії зараз переважно Anthropic та OpenAI — ці дві компанії цього року або найближчим часом теж розглядають IPO), логіка, за якою Meta робить моделі, полягає в тому, щоб поєднати їх із внутрішніми продуктами, реалізувати комерціалізацію й зберегти конкурентоспроможність — цей стратегічний фокус не змінився.

Якщо оцінювати з логіки конкурентного ландшафту: конкуренція моделей у США вже входить у процес “звуження”, поступово обмежуючись до чотирьох-п’яти компаній. Але чому Meta та такі компанії, як Google, наполегливо продовжують робити моделі? Бо можливості моделей означають боротьбу за майбутні точки входу до потоку користувачів. Якщо Meta відмовиться від створення моделей і від ШІ-можливостей, то OpenAI та інші компанії зможуть зробити схожі продукти зі ШІ — а це означатиме, що цінність точки входу для трафіку Meta стане нульовою. З цього погляду Meta навряд чи просто так відмовиться робити моделі та розвивати ШІ.

Ринок на початку реагував доволі різко на подію Meta, коли ціни були на високих рівнях і торгівля була перевантажена. Але з фактів, які ми дізналися, і з картини по всіх сторонах конкурентного ландшафту видно: ринок занадто панікує через продаж Meta обчислювальних потужностей.

Нарешті, з інвестиційної перспективи: період окупності у два з половиною роки означає, що чим більше інвестицій і чим більше обчислювальних ресурсів у вас є, тим довше зберігатиметься ефект, що бізнес заробляє. Хмарні провайдери постійно отримують більше клієнтів і підтримують стабільне зростання бізнесу через збільшення capex. А ми бачимо, що цього тижня Meta знову оголосила про будівництво в Канаді проєкту центру обробки даних на “сотні мільярдів” — вона відповідає на паніку ринку реальними, безперервними інвестиціями.

II. Поворотний момент у комерціалізації ШІ: від “віри в Capex” до “побачення реального доходу”

З березня цього року основна логіка торгів на ринку вже почала зміщуватися з “великі компанії продовжують збільшувати capex” на “здатність ШІ до комерційної реалізації посилюється”.

Протягом більш ніж трьох років ключовим показником, на який ринок звертав найбільшу увагу, був Capex: якщо Capex продовжує зростати, це означає, що інвестиційна логіка для всього ринку AI-обладнання все ще працює. Але цього року вже четвертий рік хвилі ШІ, і лише “вірою” інвестувати в capex — насправді важко підтримувати це надовго.

Ми вже могли бачити вже в першому кварталі, що прибутковість Anthropic та OpenAI починає проявлятися. До середини року ми дізналися, що сумарний річний комерційний дохід двох компаній становить приблизно понад 1000 млрд доларів, і це вже близько до половини доходу великих компаній. Наприклад, дохід Meta за рік — приблизно дві тисячі млрд доларів; ці дві компанії з великими моделями разом можуть бути близькими до приблизно половини доходу цих великих компаній.

Постійна підтверджуваність ефекту “заробітку” та здатності до комерціалізації — це найважливіший фундамент інвестиційної логіки в AI-обладнання.

Хоча деякий час усі хвилювалися, чи не почне здатність до комерціалізації сповільнюватися, наразі те, що ми дізналися, — темпи все ще достатньо здорові. Крім того, ми бачимо релізи нових моделей (наприклад, нова Fbale-модель Anthropic тощо). З нашої власної оцінки здібності дуже сильні, і, додатково, вона справді доволі дорога — а це означає, що вона стимулюватиме подальше зростання загального доходу (ARR), бо доход і комерціалізація, по суті, рухаються разом із можливостями моделей і можливостями продуктів.

Якщо дивитися на наступні три квартали далі, ми вважаємо, що загальний комерційний дохід від моделей буде в цілком здоровому стані. Це буде дуже важливим ключовим показником для інвестування в AI-обладнання та весь AI-сектор: це також важливий індикатор, щоб робити випереджувальні прогнози щодо capex великих компаній — бо великі компанії інвестують у capex насамперед тоді, коли бачать, що ці дві компанії моделей реально заробляють, і вони готові й надалі бачити “ефект заробітку”, щоб інвестувати у capex.

III. Масове виробництво роботів переходить у сутнісний етап: від теми-спекуляцій до запуску масового виробництва

З урахуванням наших промислових обговорень у Силіконовій долині та в Кореї, окрім швидкої ітерації можливостей на рівні AI-моделей, серед дуже важливих “великих” сценаріїв далі особливо варто відстежувати роботів.

Можливості роботів та інвестиції в них, як тематичне інвестування, люди вже торгували багатьма хвилями. Але на часовій точці цього року зрілість AI-можливостей приведе до суттєвих змін у роботах.

Переробка виробничої лінії Tesla Optimus: чіткий сигнал на масове виробництво

Роботи на кшталт Tesla Optimus уже поступово входять у стадію масового виробництва. На заводі у Фремонті (Каліфорнія) нещодавно Маск також опублікував зображення: раніше на заводі Фремонт виробляли автомобілі; тепер перебудовують у виробничі лінії для виготовлення роботів. Це важливий сигнал: масове виробництво переходить у справді суттєву стадію. Крім того, на заводі в Техасі ми теж бачимо, що там створюють нові виробничі лінії роботів.

З прогресу Tesla та Optimus можна зрозуміти: раніше дуже довго говорили про ритм масового виробництва; з того, що можна дізнатися про ситуацію за кордоном, потужності в цілому почали нарощуватися, а виробничі лінії вже почали переобладнувати — це робиться, щоб підготуватися до більш масштабного масового виробництва наступного року.

Постачальницький ланцюг починає готуватися і робити запаси: ритм масового виробництва може бути оптимістичнішим

Інший важливий вимір — спостереження з боку ланцюга постачання. На недавній зустрічі/звітності Micron минулого тижня теж згадали майбутні застосування зберігання та HBM для роботів. Люди звертають увагу на пам’ять: цього року на початку вона виросла доволі сильно — головним чином завдяки можливостям, пов’язаним із торгівлею AI-серверами. Але в яких інших сценаріях, окрім AI-серверів, пам’ять буде використовуватися значно? У звіті Micron згадали роботів.

Наші дослідження в Кореї також дають змогу зрозуміти: на тлі зростання AI-обладнання в цілому з позиції ланцюга постачання Tesla робить певні підготовки — головним чином для подальших запасів у постачальницькому ланцюгу.

Це означає, що щодо ритму масового виробництва роботів на наступний рік і далі ми можемо бути оптимістичнішими. Бо хоча раніше всі вважали, що загальний прогрес роботів вже давно не давав нових новин, що підтверджують подальший розвиток, за фактичним станом справ зараз видно: частина виробничих ліній і потужностей проходить переобладнання; потужності хочуть мати змогу підняти в майбутньому (особливо наступного року). Це підштовхне глобальну індустрію роботів із попередньої концептуальної стадії 0-1 у стадію масового виробництва 1-10, із реальним запуском!

Інвестиційна логіка змінюється: від чистої теми до запуску масового виробництва

Раніше кілька років роботи здебільшого були “концептуальною” історією, а загальний масштаб масового виробництва був невеликим. У другій половині цього року та надалі вони поступово переходять у сутнісну фазу масового виробництва. Ця можливість, можливо, з “чистих” спекуляцій по темі перетвориться на інвестиції в реальний запуск масового виробництва. За напрямом, ми вважаємо, що це — один із найважливіших напрямів у другій половині цього року.

Звісно, підйом у цій сфері потребує певного часу, бо це не як будівництво автомобілів — Маск на своїй X теж згадував, що виробничі лінії роботів повністю відрізняються від автомобільних. Але це все одно реальне, сутнісне просування вперед.

Окрім роботів, ще одний напрям, який після обговорень виявився доволі важливим, — MLCC (багатошарові керамічні конденсатори).

Охоплення ринку дуже високе, але деякі вважають, що це “наступна пам’ять”, а інші — що бар’єри та поріг нижчі, ніж у сегменті пам’яті. Ми вважаємо, що MLCC, окрім постійного зростання попиту для використання в AI-серверах, також демонструватиме загальний попит у середньо- та довгостроковій перспективі в таких сферах, як робота роботів, супутники тощо.

IV. “Суперцикл” пам’яті: ШІ змінює сталість попиту

4.1****Найбільша відмінність цієї хвилі: сталість попиту, яку приносить AI, може бути довшою, ніж у попередніх хвилях

У цей період сектор пам’яті, ймовірно, може різко “підстрибувати” і різко “падати”. На початку торги загалом базувалися на оцінці, яку ми озвучували з минулого року: пам’ять почали поступово більше прив’язувати до уваги ринку.

У той момент, під час розмов із людьми з електронної індустрії та з багатьма учасниками всередині всього ринку, вони вважали, що цей цикл не матиме відмінностей від попередніх циклів. Зокрема, вони вважали, що коли компанії з пам’яті почнуть розширення виробництва, можливості у сфері пам’яті завершаться.

Але ми бачимо найбільшу різницю в тому, як ви дивитеся на цю можливість через AI. З того, що ми зараз бачимо, AI як інструмент ефективності на рівні основи створює можливості та сталість, які з поточного погляду можуть бути більшими, ніж у інтернету, і навіть більшими, ніж у генних обчислень (мається на увазі “хмарні обчислення” або “загальні обчислення”); і триватиме це довше.

Це визначить, що можливості в цих “залізних” компонентах пам’яті триватимуть довший період, ніж у попередніх хвилях. Ми не можемо сказати, що “це вже не цикл” або що “це більше не акції циклічних компаній”, але скоріше потрібно визначити, як довго триватиме цей цикл: це суперцикл — як довго він продовжиться?

Якщо подивитися на нинішній попит на пам’ять, незалежно від того, чи йдеться про попит на HBM у серверах, про майбутні ітерації можливостей майбутніх моделей (ми також на початку згадували, що ітерації можливостей моделей все ще пришвидшуються; можливості дедалі сильніші; і досі не видно “стелі”), а також майбутні потреби в мульти-модальності, потреби агентів тощо — всюди видно, що обсяги даних постійно зростають. Якщо у вас є базове розуміння щодо AI, ви можете приблизно оцінити, скільки часу й на який рівень триватиме попит на пам’ять.

4.2****Щодо здорожчання пам’яті: потрібно збалансувати інтереси всіх сторін, не одна компанія може це визначити

Щодо цін ми бачимо різні оцінки на ринку: хтось вважає, що ціни зростатимуть швидко; інші — що зростання буде не настільки очевидним. Звісно, попит з боку клієнтів підштовхує графік підвищення цін, але наразі підвищення цін у верхній частині ланцюга не можна оцінювати лише за позицією компаній: це потрібно аналізувати комплексно.

Наприклад, щодо здорожчання HBM: там є ключовий фактор, що впливає на відвантаження AI-серверів, і на те, скільки загалом грошей можуть витягнути компанії CSP. Ми також бачимо, що нині всьому хмарному сектору та їхнім капітальним витратам, і їхнім грошовим потокам, стає важко. Тому ми вважаємо, що загальне здорожчання HBM справді буде рухатися разом із ринковим попитом, але треба також враховувати баланс інтересів усіх сторін.

За станом попиту знизу загалом, дійсно він доволі сильний. Єдине, що може статися — це якщо комерціалізація та AI ще далі підуть у не лінійне зростання. Ми щойно говорили: Anthropic та OpenAI разом зараз можуть мати близько рівня доходу приблизно 1000 млрд доларів на або трохи вище — і якщо потім через нові моделі та певні продукти відбудеться не лінійне зростання та “стрибок” AI у цих двох компаній, тоді верхня частина ланцюга обладнання знову може тягнути вгору ціни або навіть піднімати ще сильніше.

Інакше за нинішнього рівня: capex вже “впирається” у високі значення, і якщо всім доведеться фінансувати інвестиції через залучення грошей (фінансування), то більш масштабне підвищення цін буде дуже тиснути на всі компанії. Потрібно врівноважити: це короткострокова угода чи довгостроковий бізнес? Це також дивиться через загальне розуміння AI. Ми вважаємо, що щодо загального підвищення цін, особливо щодо підвищення цін на найключовіший HBM, воно змінюватиметься динамічно залежно від того, як рухається весь ринок, і потрібно балансувати інтереси всіх сторін. Тому це не так просто — і одна компанія не може визначити це в одновимірному форматі.

4.3****Щодо розширення виробництва пам’яті: короткостроково не вийде наростити багато потужностей; дефіцит попит-пропозиція триватиме

Щодо розширення виробництва, можливо, ви також бачили минулого тижня: уряд Кореї “підштовхнув” два гіганти пам’яті — Samsung і SK hynix — підготувати план на 5 років, включно з тим, як робити загальні інвестиції в майбутньому. У цій частині всі хвилюються: чи означає це, що прийде масштабне розширення виробництва?

Але наша оцінка така: з огляду на нинішні темпи розширення, приблизно в цілому потрібно два роки або навіть більше, тож у короткостроковій перспективі розширити багато потужностей — це не проста задача.

Друга точка: якщо подивитися на фактичні плани цих компаній у тому, як вони реально збираються впроваджувати розширення в майбутньому, то це також важливий спостережний пункт — вони насправді готуватимуть детальніші внутрішні плани щодо цього вже в наступному році, тож можна буде надалі оцінити, як саме зміниться масштаб і як це буде реалізовано.

Крім того, всі також дуже пильно дивляться на те, що серед усіх компаній пам’яті реально впливатиме на майбутній стан ринку — це вітчизняні JCET/ChangXin та ChangXing (Changjiang Memory/長江存储). Після їх виходу на біржу та участі у майбутній конкуренції як це вплине на весь ринок? Це, ймовірно, буде далі важливим об’єктом постійної уваги — зокрема, їхні нові продукти та зміни серед клієнтів ринку. Але з нинішнього погляду на вже наявні біржові компанії: темпи розширення наразі також відбуваються з певною регулярністю; треба також враховувати здатність до реального впровадження.

Для всього ринку з точки зору попиту та пропозиції дисбаланс попиту та пропозиції все ще триватиме досить довго.

4.4****Ймовірна зміна логіки оцінки (valuation) у пам’яті: від PB до PE

У частині інвестування в пам’ять, всі хвилюються, що це просто розширення виробництва — і якщо воно станеться, то можливості завершаться. Але ми підкреслюємо: дисбаланс попиту та пропозиції залишатиметься. З одного боку, це зумовлюється тим, що попит на AI є тривалим і швидко постійно зростає; з іншого боку, пропозиція та здатність постачальників важко наздоганятимуть темпи зростання попиту. У такій ситуації загальна можливість у пам’яті не завершиться.

Щодо майбутніх змін у логіці оцінки: раніше в пам’яті люди переважно торгували підвищенням цін. Але як ми вже говорили, підвищення цін саме по собі може мати багато факторів, особливо щодо HBM. А якщо в майбутньому можливість у пам’яті все одно продовжуватиметься — яка логіка тоді?

Ми вважаємо, що логіка стане довшою і більш тривалою справою. Якщо відірватися від того, що весь часовий період може бути довшим, ніж ми уявляли, чи здатна оцінка перемкнутися з PB на PE? І з цієї серії звітів можна побачити, що певні великі, закордонні, глобальні “першої лінії” фонди вже починають розміщувати капітал у пам’ять. Чому? Якщо подивитися на AI-обладнання: у пам’яті з позиції PE вона все ще є “дешевою”.

Звісно, це потрібно відрізнити від попередньої системи оцінок та чітко розмежувати. Ключовим залишається те, що її прибутковість має демонструвати постійне зростання. Тому ми вважаємо, що на другому етапі головне буде в тому, чи зберігатиметься сталість прибутковості пам’яті, та чи зберігатиметься сталість загального попиту.

Як дивитися на ще довший горизонт: ключовим є потужності — хто зможе стабільно розширювати виробництво, а це означає, що його прибутковість також зможе покращуватися, підсилюючи загальне стабільне зростання.

4.5****Пам’ять все ще перебуває в суперциклі

Загальний висновок такий: цикл у пам’яті цієї хвилі все ще знаходиться всередині суперциклу. Хоча ми не можемо сказати, що це вже не так званий циклічний продукт, але через цикл AI і можливості цієї хвилі ми бачимо, що це може бути довше, ніж у попередніх хвилях. Це також робить попит на пам’ять і можливості в пам’яті в цілому тривалішими, ніж у минулому.

За таких умов короткостроковий ринок через новини щодо розширення виробництва тощо буде досить волатильним. Але ядро — попит з боку попиту/потреб; доки він є, можливість у пам’яті триватиме. Після того, як після зростання на біржі ADR компанії Hynix (SK hynix) в США, і коли ChangXin (ChangXin Memory) незабаром буде виходити на біржу, інвестування в індустрію пам’яті та інтерес до неї в цілому все ще триватимуть. Ми досі дуже позитивно оцінюємо конкурентоспроможність і можливості китайських компаній пам’яті на глобальному рівні.

V. Вихід в глобальне захоплення частки ринку вітчизняними великими моделями: перевага за ціною + шлях через open source

5.1****Вплив китайських моделей на ринок США: open-source моделі відвойовують частку

Тут повертаємося до ракурсу глобальної конкуренції моделей. Американські моделі справді сильні, але вони водночас дуже дорогі. Тому частина потреб не може бути повністю задоволена: можливо, деякі середні/малі компанії, стартапи чи промислові компанії не мають достатньо коштів і бюджету, щоб стабільно покривати вартість таких дорогих моделей.

Отже, обов’язково залишиться частина попиту, і саме ця частина попиту open-source моделі дійсно допомагають “відвоювати” частку ринку. Ми також бачимо Zhipu: її можливості високо оцінюються не лише в межах дискусій у нас вдома, а в глобальному масштабі, зокрема й від внутрішньогалузевих оцінок. Тому ми віримо, що open-source моделі зараз відвойовують частку, і в майбутньому також продовжуватимуть отримувати певні частки. Це створює досить важливу можливість для розвитку китайських моделей.

З точки зору глобальної конкуренції моделей, крім Zhipu, сюди також входять китайські Kimi, DeepSeek, Qianwen — рівень уваги до них теж доволі високий. Фактично, за інформацією, отриманою від деяких компаній індустрії, люди використовують їх не лише “за репутацією” — у реальній практиці (переклад/розпізнавання: “в面” — має бути “фактично”). Ми також раніше бачили деякі закордонні компанії: їхні CEO на певних публічних зустрічах теж згадували, що на початковому етапі через те, що американські моделі дуже дорогі, вони на основі open source (переважно, як ми припускаємо, на китайських моделях) зробили внутрішні продукти та виконали ітерації продуктів.

5.2****Ринок китайських великих моделей: посилення “вибування” (淘汰赛) і збереження впевненості в глобальній конкурентоспроможності

Для вітчизняних моделей зараз базово можна побачити три великі компанії: Alibaba, Tencent, ByteDance; стартапи можуть мати ще десь три-чотири компанії, включно з Zhipu, Kimi, DeepSeek тощо. Якщо дивитися вперед, конкурентний ландшафт обов’язково зміниться й з’явиться щось на кшталт “звуження кола”, як у американських компаній. Протягом останніх двох років уже відбувалося певне “вибування” (淘汰赛); далі “вибування” може стати ще більш запеклим.

Щодо конкурентоспроможності китайських моделей у глобальному масштабі — вона як і раніше дуже висока, з огляду на open source, і на наші порівняно сильні вихідні команди таланту з AI. Це дає хорошу основу для посилення можливостей моделей, тривалих ітерацій та можливостей продуктів. Плюс наші відносні ціни та перевага в ціновій ефективності — це дозволить китайським моделям отримувати більше визнання і більше ринкової уваги в усьому світі.

Особливо якщо дивитися на більш тривалий горизонт: у першій половині цього року основним драйвером AI могли бути частково деякі закордонні великі компанії — вони на початку безкінечно заохочували працівників і внутрішні команди користуватися цими рішеннями. Якщо компанія має враховувати витрати та стійку, ефективну віддачу, вона обов’язково порахує економічну сторону питання. Тож для конкурентоспроможних китайських open-source моделей це, безумовно, буде неминучим варіантом у майбутньому.

Попередження щодо ризиків і застереження про відсутність відповідальності

        На ринку є ризики, інвестуйте обережно. Ця стаття не є індивідуальною інвестиційною порадою та не враховує особливі інвестиційні цілі, фінансовий стан або потреби окремих користувачів. Користувач має врахувати, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки, викладені в цій статті, його/її конкретному становищу. Інвестуючи на цій основі, відповідальність покладається на вас.