В новом выпуске аналитического подкаста TCAF ведущие Джош Браун и Майкл Батник вместе с экспертами финансовой индустрии Беном Карлсоном и Каем Ву обсуждают беспрецедентный инвестиционный бум в сфере искусственного интеллекта и его влияние на глобальный фондовый рынок. Главной темой дискуссии стало противостояние невероятного роста доходов ИИ-компаний и традиционных законов рыночных циклов, грозящих перегревом инфраструктурного сектора. Участники анализируют, повторяет ли текущая эйфория технологический пузырь конца девяностых, и предлагают новые подходы к оценке бизнеса в эпоху нематериальных активов и сверхбыстрых рыночных коррекций.
📚 За кулисами авторов: почему люди перестали читать книги 0:00
Начало беседы ознаменовалось обсуждением писательского труда и изменения потребительских привычек под влиянием цифровой эпохи. Ведущий Джош Браун и его коллега Бен Карлсон поделились личным опытом записи аудиоверсий собственных книг. По признанию Карлсона, этот процесс занял у него около шести недель , в то время как Брауну удалось записать свою аудиокнигу всего за два дня благодаря высокому темпу и эмоциональной подаче, сравнимой с выступлениями Мика Джаггера .
Собеседники сошлись во мнении, что современные алгоритмы кардинально перестроили человеческий мозг, снизив способность к концентрации внимания . По оценке Джоша Брауна, подавляющее большинство людей сегодня не читают книги, а лишь покупают их с искренним намерением прочесть когда-нибудь в будущем . Браун утверждает, что даже профессиональные авторы подкастов в 90% случаев не читают книги гостей перед интервью, ограничиваясь беглым просмотром заголовков . В этой связи формат аудиокниг видится участникам дискуссии единственным жизнеспособным способом донесения сложной информации до аудитории, поскольку их можно слушать в фоновом режиме .
Юмористический тон беседе задали обсуждения повседневного досуга спикеров. Пока Майкл Батник демонстрировал свой улучшающийся стиль одежды, который Браун иронично списал на «ликвидность бычьего рынка» , основатель фонда Sparkline Capital Кай Ву признался, что как молодой отец годовалого ребенка смотрит исключительно детские шоу вроде Cocomelon и «Улицу Сезам» . По словам Ву, родительские будни заставляют его постоянно напевать детские мотивы, которые способны довести взрослого человека до грани безумия .
🤖 Бум AI-Capex: новые рекорды Anthropic и безумные темпы роста 12:20
Переходя к рыночной аналитике, Джош Браун отметил, что сектор искусственного интеллекта вновь стал главным и фактически единственным драйвером экономического роста . Браун считает, что в современной американской экономике сейчас не происходит ничего по-настоящему значимого или позитивного, за исключением колоссального бума капитальных вложений (Capex) в ИИ-инфраструктуру, который оценивается в триллион долларов .
В качестве подтверждения невероятной динамики сектора Майкл Батник привел свежие финансовые показатели стартапа Anthropic, которые озвучила его финансовый директор Крис Нарал на одном из профильных подкастов:
- Net Dollar Retention (NDR): показатель удержания и расширения выручки среди существующих клиентов превысил 500% в годовом исчислении .
- Исторический старт: Anthropic заработал свой самый первый доллар выручки всего лишь в марте 2023 года .
- Внутренняя эффективность: свыше 90% программного кода внутри самой компании Anthropic сейчас создается с помощью ИИ-инструмента Claude Code .
- Динамика выручки: показатель годового темпа выручки (sequential run rate) подскочил с $9 млрд до $30 млрд всего за один квартал . По прогнозам менеджмента, к концу следующего месяца этот показатель может достичь отметки в $50 млрд .
- Скорость сделок: Крис Нарал утверждает, что подписал два контракта с двузначными миллионными суммами во время обычной 20-минутной поездки на Uber по пути на запись подкаста .
Кай Ву объяснил столь стремительный взлет «эффектом Claude Code» и выпуском модели Opus в конце прошлого года, которая спровоцировала колоссальную волну принятия технологии среди разработчиков программного обеспечения . В то же время Бен Карлсон задался вопросом, откуда берутся эти миллиарды долларов . Карлсон полагает, что компании не привлекают новые деньги из ниоткуда, а перенаправляют бюджеты, которые ранее предназначались для других технологических и операционных нужд .
🔌 IPO Cerebras и гонка за полупроводниковым превосходством 16:54
Ярким подтверждением продолжающейся эйфории стал выход на публичный рынок компании Cerebras Systems, занимающейся разработкой чипов для ИИ-инференса . IPO компании стало крупнейшим в американском технологическом секторе со времен размещения Snowflake в сентябре 2020 года .
Основные параметры сделки и характеристики бизнеса Cerebras:
- Привлеченный капитал: компания привлекла $5,5 млрд, продав 30 млн акций (плюс опцион организаторов на покупку дополнительных 4,5 млн акций) .
- Динамика цены: акции, оцененные банкирами при размещении по $185, открылись на торгах по цене $350 и стабилизировались в районе $326 за бумагу .
- Рыночная капитализация: на момент открытия торгов стоимость Cerebras вплотную приблизилась к отметке в $100 млрд при текущей годовой выручке (ARR) около $1 млрд .
- Спрос инвесторов: книга заявок была переподписана более чем в 20 раз. На момент открытия торгов на одну доступную акцию приходилось пять заявок на покупку .
Майкл Батник обратил внимание на ключевой риск, отраженный в проспекте эмиссии S-1 Cerebras . Компания имеет жесткую концентрацию клиентов: её ключевым партнером является OpenAI, с которой подписано генеральное соглашение на предоставление 750 мегаватт мощностей для инференса с возможностью расширения до 2 гигаватт к 2030 году . Полтора года назад Cerebras уже пыталась выйти на IPO, но отозвала заявку из-за опасений инвесторов относительно клиентской концентрации. Сегодня, как отмечает Батник, этот риск участников рынка больше не пугает .
Кай Ву объяснил техническую суть продукта Cerebras. В отличие от Nvidia, выпускающей традиционные графические процессоры, Cerebras создает гигантские цельные кремниевые пластины (вафли), где память расположена в непосредственной близости от вычислительных блоков . Это практически полностью устраняет задержки (latency) при передаче данных, делая архитектуру идеальной именно для инференса — работы уже обученных нейросетей . По мнению Ву, появление таких конкурентов неизбежно: сверхвысокая маржинальность Nvidia привлекает на рынок новых игроков, включая крупнейших облачных провайдеров (Google, Amazon), создающих собственные чипы .
📈 Метаморфозы Nvidia: слишком большая, чтобы расти без дисконта 20:37
Обсуждая текущую оценку полупроводникового сектора, Майкл Батник указал на то, что средний форвардный мультипликатор P/E чипмейкеров (индекс SMH) составляет около 27x . Это происходит на фоне роста индекса более чем на 220% с момента локального минимума . Батник подчеркивает, что этот рост подкреплен реальным увеличением прибылей, что кардинально отличает ситуацию от пузыря 1999 года.
Однако Джош Браун обратил внимание на феноменальные масштабы доминирования Nvidia:
- Прирост капитализации: всего за семь торговых дней Nvidia добавила к своей стоимости $900 млрд . Эта сумма превышает совокупную капитализацию таких гигантов, как McDonald's, Disney, Boeing, Uber, Starbucks и Royal Caribbean .
- Ценовая динамика: после длительной консолидации в диапазоне $180–200 на протяжении почти года, акции Nvidia совершили рывок к отметке в $230–235 .
- Ограничения масштаба: ожидаемая чистая прибыль Nvidia на следующие 12 месяцев прогнозируется на уровне фантастических $223 млрд .
Браун убежден, что Nvidia больше не может торговаться с премией к рынку из-за своего колоссального масштаба . Если бы компания сохраняла мультипликатор форвардного P/E на уровне 45x, её капитализация достигла бы $10 трлн, что составило бы 15% от всего индекса S&P 500 . Таким образом, фондовый рынок вынужден закладывать в оценку Nvidia «скидку на размер» (size discount), удерживая её форвардный мультипликатор в районе 25x . В противном случае одна компания просто поглотила бы весь индекс .
⏳ Теория капитальных циклов: повторит ли ИИ судьбу железных дорог? 29:50
Кай Ву, опираясь на свой опыт работы в легендарной инвестиционной компании GMO под руководством Джереми Грэнтэма, предложил взглянуть на ИИ-бум через призму теории капитальных циклов . Он сослался на исторические исследования Эдварда Чанселлора, автора книги «Дьявол забирает крайнего» (Devil Take the Hindmost) . Чанселлор детально описал, как на протяжении последних столетий развивались бумы вокруг электричества, каналов, железных дорог и телекомов .
По словам Ву, все эти исторические эпизоды развивались по единому сценарию:
- Капитальный приток: колоссальные объемы капитала устремляются в новый сектор для создания базовой инфраструктуры.
- Перепроизводство: под влиянием жесткой конкуренции компании переоценивают скорость монетизации и создают избыточные мощности.
- Воздушный карман (Air Pocket): реальный спрос начинает отставать от темпов ввода инфраструктуры. Цены на услуги резко падают.
- Волна банкротств: компании-первопроходцы, построившие инфраструктуру, не выдерживают долговой нагрузки и разоряются, несмотря на то, что сама технология действительно меняет мир . Единственным историческим исключением, по словам Ву, стали телефонные сети, которые смогли быстро консолидироваться в монополию .
Ведущие поинтересовались, почему современные корпорации, обладающие мощной аналитикой, должны совершить те же ошибки. Кай Ву объяснил это поведенческими факторами и классической дилеммой заключенного . Руководители технологических гигантов, такие как Марк Цукерберг, публично заявляют, что для них лучше обанкротиться из-за избыточных инвестиций, чем проиграть ИИ-гонку . Если Сэм Альтман намерен потратить триллион долларов, у остальных игроков просто нет выбора — они обязаны инвестировать аналогичные суммы, чтобы не исчезнуть с рынка . Джефф Безос, как отметили ведущие, также недавно охарактеризовал текущий ИИ-тренд как классический «индустриальный пузырь», большая часть инвестиций в который будет потрачена впустую .
💥 Концентрация индекса S&P 500 и смерть классического софта 34:10
Джош Браун выразил серьезную обеспокоенность внутренней структурой текущего рыночного ралли. Он сослался на статистику аналитика Джейсона Гфорда, согласно которой индекс S&P 500 в четвертый раз в истории обновил исторический максимум в тот момент, когда более 5% его акций упали до 52-недельных минимумов . Предыдущие три даты зафиксированы в июле 1929 года, январе 1973 года и декабре 1999 года — все они предшествовали глубоким экономическим кризисам .
На фоне роста полупроводников традиционный сектор программного обеспечения (Software) переживает затяжное падение. По мнению Джоша Брауна, графики многих публичных софтверных компаний выглядят так, будто они «стремятся к нулю» . Браун сравнил этот сектор с печатными газетами накануне цифровой революции, отметив, что десятки компаний закрываются на минимумах недели без каких-либо признаков восстановления или попыток выкупа со стороны фондов частного капитала (PE) .
Кай Ву объяснил этот феномен изменением восприятия инвесторами конкурентных преимуществ компаний:
- Иллюзия защитного рва: раньше инвесторы считали технологическим рвом софтверных компаний сам программный код. С появлением инструментов автоматического написания кода (кодеков) создание ПО фактически обесценилось .
- Дистрибуция как новый ров: Ву считает, что настоящим защитным рвом для таких гигантов, как Salesforce или Adobe, всегда был не код, а каналы продаж и дистрибуция .
- ИИ-консультирование: ИИ-лаборатории (OpenAI, Anthropic) осознали это и начали создавать собственные консалтинговые подразделения совместно с венчурными фондами, чтобы напрямую внедрять свои решения в корпоративный сектор в обход традиционного ПО .
📊 1999 vs 2024: почему текущий «мелт-ап» фундаментально отличается от пузыря доткомов 40:19
Чтобы доказать устойчивость текущего роста, Майкл Батник привел детальное сравнение финансовых показателей компаний индекса NASDAQ 100 на пике пузыря доткомов и сегодня :
- Маржинальность бизнеса: в 1999 году 10,5% компаний индекса NASDAQ 100 имели отрицательную маржу, и не было ни одной компании с маржинальностью выше 50% . Сегодня 20% индекса имеют маржу от 50% до 100%, а половина всех компаний находится в диапазоне от 25% до 50% .
- Качество прибыли: вопреки мифу о том, что в 90-е годы все ИИ-компании были пустышками, тогда существовали реальные гиганты. Cisco в 1999 году генерировала $19 млрд выручки ($38 млрд с учетом инфляции), а Microsoft — $22 млрд ($44 млрд в сегодняшних деньгах) . Однако остальная часть индекса состояла из спекулятивных стартапов без выручки .
- Уровень оценки: на пике пузыря доткомов более 34% компаний индекса NASDAQ 100 торговались с мультипликатором P/E выше 100x . Сегодня 60% индекса торгуется в разумном диапазоне от 20x до 40x .
Бен Карлсон добавил, что за последние 20 лет прибыль компаний индекса NASDAQ 100 росла со среднегодовым темпом в 14% . Карлсон ставит вопрос: способен ли искусственный интеллект, робототехника и биотехнологии поддерживать такую динамику еще одно десятилетие ? По его мнению, автоматизация и создание миллионов гуманоидных роботов вполне могут обеспечить продолжение этого беспрецедентного тренда .
🏗️ Великое перевоплощение «Великолепной семерки»: от легких активов к коммунальным гигантам 45:55
Ключевым аналитическим тезисом Кая Ву стало утверждение о том, что лидеры американского технологического сектора (Mag 7) переживают фундаментальную трансформацию . На протяжении последних 20 лет эти компании оценивались чрезвычайно высоко благодаря своей «нематериальной легкости» (asset-light): они создавали программные продукты с колоссальной маржой и минимальной потребностью в физической инфраструктуре .
Теперь же, из-за необходимости победить в ИИ-гонке, они вынуждены скупать землю, строить гигантские дата-центры и финансировать энергетические проекты . Доля капитальных затрат (Capex) к выручке у некоторых гиперскейлеров уже превысила показатели телекоммуникационных гигантов AT&T и Verizon на пике их инфраструктурного строительства в конце 90-х годов .
Джош Браун провел историческую параллель с развитием беспроводной связи:
- Инфраструктурный тупик: Verizon и AT&T потратили сотни миллиардов долларов на строительство сетей от 1G до 5G . Однако сегодня их акции торгуются на уровне цен 1997-1998 годов . Они победили в конкурентной борьбе, сформировав олигополию, но для акционеров эта победа оказалась «пирровой» — компании превратились в низкорослые дивидендные фишки .
- Кто действительно выиграл: главным бенефициаром колоссальных затрат операторов связи стала компания Apple . Она не владела ни одной вышкой сотовой связи, но создала iPhone и замкнула на себе всю маржу экосистемы мобильных приложений .
По мнению Кая Ву, аналогичный процесс грозит сектору ИИ. Как только инвесторы осознают, что технологические гиганты превратились в капиталоемкие коммунальные предприятия (utilities) с огромной амортизацией на балансах, произойдет масштабная переоценка (rerating) их мультипликаторов в сторону снижения . Ву полагает, что победителями могут оказаться не создатели моделей, а компании прикладного уровня, такие как Palantir, которые помогают внедрять эти технологии в реальный бизнес без колоссальных затрат на инфраструктуру .
🧠 Коммодитизация языковых моделей и квантовый подход к оценке брендов 57:33
Кай Ву выразил мнение, что сам уровень больших языковых моделей (LLM) стремительно движется к коммодитизации — превращению в дешевый базовый ресурс . Если после запуска GPT-3.5 в конце 2022 года OpenAI обладала колоссальным технологическим отрывом, то сегодня на рынке наблюдается плотная борьба, где лидерство постоянно переходит от Gemini к Claude и обратно, а китайские открытые модели вроде DeepSeek сокращают дистанцию до минимума . По оценке Джоша Брауна, сейчас рынок напоминает конкуренцию брендов: OpenAI — это условная Coca-Cola, Claude — Pepsi, а Gemini от Google — Dr. Pepper .
Описывая стратегию своего фонда Sparkline Capital, Кай Ву рассказал о переходе от традиционного стоимостного инвестирования (Value Investing) по методике Бенджамина Грэма к квантовому анализу нематериальных активов :
- Проблема классических метрик: академические факторы стоимости (такие как балансовая стоимость P/B) перестали работать в середине 90-х годов, поскольку они не учитывают затраты на R&D, маркетинг, бренд и человеческий капитал .
- Неструктурированные данные: с помощью современных LLM фонд Ву анализирует миллионы патентов, товарных знаков, корпоративных документов и даже тональность упоминаний брендов в социальных сетях .
- Анализ трендов: такой подход позволяет зафиксировать деградацию силы бренда (например, у Nike или Lululemon, потерявших по 76% стоимости от своих пиков) задолго до того, как ухудшение финансовых показателей отразится в официальных квартальных отчетах .
📉 «Риск и награда»: почему современные медвежьи рынки станут сверхбыстрыми 1:10:58
В завершение встречи Бен Карлсон представил ключевые тезисы своей новой книги «Risk and Reward» . Книга содержит 52 аналитические таблицы и графика, иллюстрирующие историю поведения финансовых рынков в периоды кризисов .
Карлсон выдвинул гипотезу, что благодаря мгновенному распространению информации и развитию технологий, природа рыночных коррекций принципиально изменилась :
- Смерть классических медвежьих рынков: инвесторам больше не стоит ждать затяжных, изнурительных трехлетних падений вроде тех, что наблюдались в 1970-х или после краха доткомов .
- Эпоха «воздушных карманов»: вместо этого рынки будут переживать молниеносные, глубокие падения (на 20-25% за один-два месяца), которые будут мгновенно выкупаться инвесторами, опасающимися упустить технологический прогресс .
- Роль господдержки: масштабные фискальные и монетарные интервенции правительств практически полностью «отрезали левый хвост» экстремальных рисков вроде Великого кризиса 1930-х годов .
🇯🇵 Феномен Японии: правда о тридцати годах потерянной доходности 1:14:37
В качестве финального аккорда Бен Карлсон развенчал популярный инвестиционный миф о японском фондовом рынке, который часто приводят как аргумент против стратегии долгосрочного инвестирования Buy and Hold . Принято считать, что после пика пузыря в декабре 1989 года японский индекс Nikkei стагнировал на протяжении более чем 30 лет .
Однако Карлсон призывает смотреть на картину шире:
- Сверхконцентрация доходности: в 1970-х и 1980-х годах доходность японских акций была феноменальной — индекс рос в среднем на 22% в год на протяжении двух десятилетий, а компании малой капитализации показывали доходность до 30% годовых .
- Итоговый результат: если оценить полный 54-летний цикл с 1970 по 2024 год, средняя доходность японского рынка составила вполне достойные 9% годовых .
Таким образом, резюмирует Карлсон, долгосрочное инвестирование сработало даже в Японии. Проблема заключалась лишь в том, что вся доходность была сконцентрирована в первой половине этого долгого временного интервала .
