Цього тижня весь американський фондовий ринок і південнокорейські акції, особливо напівпровідниковий сектор, пережили кривавий розпродаж. За стратегією факторів технологічного імпульсу в США індекс впав на 40%, установивши найшвидший і найглибший в історії максимум/рекорд за відкотом.

На цьому тлі картина протилежна: фінансові звіти банків США перевищили очікування (тобто споживання і кредити не зіпсувалися) ASML\TSM показали перевищення очікувань у звітах і підвищили гіданс (guidance).
Ключова причина цього падіння все та ж — надто високий рівень левериджу в сегменті зберігання (storage). ланцюжок ліквідацій спричинив сценарій «багато-продажів більше-продажів» на високих рівнях, а потім — якщо storage різко пішов вниз, інші сектори можуть лише падати разом, бо немає сектора, який фундаментально сильніший за storage.
Ще один великий негатив цього тижня — реліз kimi3: продуктивність одразу вийшла на перше місце. Я думаю, що історію з kimi треба розглядати з двох вимірів — з боку навчання і з боку інференсу.
З боку навчання, на мою думку, це великий негатив. Хоча ми наразі не знаємо, скільки саме GPU (карт) і яких витрат використала команда для навчання kimi3, але, ймовірно, це значно дешевше, ніж у OpenAI та A (іншими словами, дешевше на порядок). Зараз усі припускають, що щонайменше частина зроблена шляхом дистиляції (distillation) попередніх закритих (closed-source) моделей. Тут виникає питання: якщо можна завдяки дистиляції або якимось іншим нам невідомим методам швидко скоротити розрив із закритими моделями, то де насправді бар’єр для великомасштабних моделей (foundation models)? Чи є економічний ефект від того, що OpenAI і Anthropic вкладають стільки грошей у передові тренування? Я думаю, що kimi 3 насамперед вплинув на те, як ринок оцінює потреби в навчальних обчислювальних ресурсах.
З боку інференсу, на мою думку, це радше позитив. Хоча kimi3 не став набагато дешевшим, ніж закриті моделі такого самого рівня, приблизно на 20%, зниження витрат насправді корисне для розширення попиту на AI. Чим більше стає вдалих і недорогих великомасштабних моделей, тим ширше застосування AI і тим більше use cases. Відповідно, зростає попит на інференс. Крім того, у kimi3 дуже великі параметри: звичайний H100, ймовірно, вже не впорається, тож це додатково стимулює попит на висококласні обчислювальні потужності.
У цілому шлях паніки, спричиненої kimi, виглядає так: з’являється KIMI 3 — усі починають сумніватися в потребах Open AI та Anthropic у обчислювальних потужностях і в рівні валової маржі — якщо потреби Open AI та Anthropic у обчислювальних потужностях і валова маржа не можуть підтримуватися, тоді вони не зможуть розміщувати замовлення на «чотирьох великих хмарних» (пам’ятайте, що більша частина замовлень у цих провайдерів нині надходить саме від цих двох компаній) — якщо backlog чотирьох великих хмарних не можна буде виконати, тоді це не підтримає капітальні витрати (CapEx) — AI-пухир лусне
Паніка має логіку і підстави, але кожна ланка цього ланцюжка потребує фактів, щоб її обґрунтувати. Однак є одне, що можна вважати певним: валова маржа Anthropic на рівні 80% не зможе підтримуватися. Незалежно від того, чи це результат дистиляції, чи справді існує якийсь особливий метод: факт такий — з’явилися моделі того самого рівня, але дешевші.
Крім того, навіть якщо в OAI та A впаде попит на обчислювальні потужності, його може компенсувати попит на інші моделі. Тренування можна «прискорити обходними шляхами», але інференс — це реально обчислення: скільки потужностей — стільки й виробничої продуктивності. Генеральний директор Microsoft останнім часом також постійно говорить про «суверенний AI» (主权AI): у майбутньому великі компанії, ймовірно, будуть поєднувати відкриті моделі з потребами власної компанії та виконувати додаткове тренування, щоб запобігти тому, що дані будуть перехоплені закритими моделями і стануть лише сильнішими. Усе це — великі потреби в обчислювальних ресурсах.
Повертаючись до фондового ринку: я думаю, що останні два тижні липня фактично визначили тональність для третього кварталу. З огляду на нинішні ринкові настрої, навіть після хвилі де-левериджу (позбавлення від левериджу), я не очікую V-подібного відскоку: настрої занадто погані, а гроші, які шукають дно (抄底), при першому ж відскоку вирішуватимуть зафіксувати прибуток. Довгостроковий капітал точно зайде лише після того, як будуть підтверджені фінансові звіти чотирьох технологічних гігантів. Саме тоді настрої поступово відновляться.
Якщо чотири хмарні (четвірка хмарних провайдерів) у своїх звітах продовжать підвищувати CapEx, то зараз — це рідкісний момент для «дна». Якщо ж їхні результати не виправдають очікувань і вони ще й знизять CapEx (малоймовірна подія), тоді все буде закінчено: у другій половині цього року можна буде повністю повернутися до Crypto.