# Кай Ву о технологическом буме: «ИИ-компании рискуют превратиться в коммунальные предприятия»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=n889nI8sR84
Канал: The Compound
Опубликовано: 15.05.2026

---

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
[[JUMP: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 [0:00], в то время как Брауну удалось записать свою аудиокнигу всего за два дня благодаря высокому темпу и эмоциональной подаче, сравнимой с выступлениями Мика Джаггера [0:12]. 

Собеседники сошлись во мнении, что современные алгоритмы кардинально перестроили человеческий мозг, снизив способность к концентрации внимания [0:39]. По оценке Джоша Брауна, подавляющее большинство людей сегодня не читают книги, а лишь покупают их с искренним намерением прочесть когда-нибудь в будущем [1:18]. Браун утверждает, что даже профессиональные авторы подкастов в 90% случаев не читают книги гостей перед интервью, ограничиваясь беглым просмотром заголовков [1:31]. В этой связи формат аудиокниг видится участникам дискуссии единственным жизнеспособным способом донесения сложной информации до аудитории, поскольку их можно слушать в фоновом режиме [2:10].

Юмористический тон беседе задали обсуждения повседневного досуга спикеров. Пока Майкл Батник демонстрировал свой улучшающийся стиль одежды, который Браун иронично списал на «ликвидность бычьего рынка» [2:36], основатель фонда Sparkline Capital Кай Ву признался, что как молодой отец годовалого ребенка смотрит исключительно детские шоу вроде Cocomelon и «Улицу Сезам» [7:19]. По словам Ву, родительские будни заставляют его постоянно напевать детские мотивы, которые способны довести взрослого человека до грани безумия [7:33].

## 🤖 Бум AI-Capex: новые рекорды Anthropic и безумные темпы роста
[[JUMP:12:20]]

Переходя к рыночной аналитике, Джош Браун отметил, что сектор искусственного интеллекта вновь стал главным и фактически единственным драйвером экономического роста [12:20]. 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 [12:34].

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 [14:43].
*   **Исторический старт:** Anthropic заработал свой самый первый доллар выручки всего лишь в марте 2023 года [14:55].
*   **Внутренняя эффективность:** свыше 90% программного кода внутри самой компании Anthropic сейчас создается с помощью ИИ-инструмента Claude Code [15:08].
*   **Динамика выручки:** показатель годового темпа выручки (sequential run rate) подскочил с $9 млрд до $30 млрд всего за один квартал [15:08]. По прогнозам менеджмента, к концу следующего месяца этот показатель может достичь отметки в $50 млрд [15:22].
*   **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 [15:22].

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 [13:28]. В то же время Бен Карлсон задался вопросом, откуда берутся эти миллиарды долларов [15:50]. Карлсон полагает, что компании не привлекают новые деньги из ниоткуда, а перенаправляют бюджеты, которые ранее предназначались для других технологических и операционных нужд [16:03].

## 🔌 IPO Cerebras и гонка за полупроводниковым превосходством
[[JUMP:16:54]]

Ярким подтверждением продолжающейся эйфории стал выход на публичный рынок компании Cerebras Systems, занимающейся разработкой чипов для ИИ-инференса [16:54]. IPO компании стало крупнейшим в американском технологическом секторе со времен размещения Snowflake в сентябре 2020 года [18:14]. 

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) [16:54].
*   **Динамика цены:** акции, оцененные банкирами при размещении по $185, открылись на торгах по цене $350 и стабилизировались в районе $326 за бумагу [17:08].
*   **Рыночная капитализация:** на момент открытия торгов стоимость Cerebras вплотную приблизилась к отметке в $100 млрд при текущей годовой выручке (ARR) около $1 млрд [17:08].
*   **Спрос инвесторов:** книга заявок была переподписана более чем в 20 раз. На момент открытия торгов на одну доступную акцию приходилось пять заявок на покупку [17:34].

Майкл Батник обратил внимание на ключевой риск, отраженный в проспекте эмиссии S-1 Cerebras [18:42]. 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 [18:42]. 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 [18:57].

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 [19:22]. Это практически полностью устраняет задержки (latency) при передаче данных, делая архитектуру идеальной именно для инференса — работы уже обученных нейросетей [19:34]. По мнению Ву, появление таких конкурентов неизбежно: сверхвысокая маржинальность Nvidia привлекает на рынок новых игроков, включая крупнейших облачных провайдеров (Google, Amazon), создающих собственные чипы [19:47].

## 📈 Метаморфозы Nvidia: слишком большая, чтобы расти без дисконта
[[JUMP:20:37]]

Обсуждая текущую оценку полупроводникового сектора, Майкл Батник указал на то, что средний форвардный мультипликатор P/E чипмейкеров (индекс SMH) составляет около 27x [20:37]. Это происходит на фоне роста индекса более чем на 220% с момента локального минимума [20:51]. 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:

1.  **Прирост капитализации:** всего за семь торговых дней Nvidia добавила к своей стоимости $900 млрд [21:30]. Эта сумма превышает совокупную капитализацию таких гигантов, как McDonald's, Disney, Boeing, Uber, Starbucks и Royal Caribbean [21:30].
2.  **Ценовая динамика:** после длительной консолидации в диапазоне $180–200 на протяжении почти года, акции Nvidia совершили рывок к отметке в $230–235 [21:04].
3.  **Ограничения масштаба:** ожидаемая чистая прибыль Nvidia на следующие 12 месяцев прогнозируется на уровне фантастических $223 млрд [22:10]. 

Браун убежден, что Nvidia больше не может торговаться с премией к рынку из-за своего колоссального масштаба [21:58]. 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 [22:36]. Таким образом, фондовый рынок вынужден закладывать в оценку Nvidia «скидку на размер» (size discount), удерживая её форвардный мультипликатор в районе 25x [22:36]. В противном случае одна компания просто поглотила бы весь индекс [22:49].

## ⏳ Теория капитальных циклов: повторит ли ИИ судьбу железных дорог?
[[JUMP: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 [29:50]. Он сослался на исторические исследования Эдварда Чанселлора, автора книги «Дьявол забирает крайнего» (Devil Take the Hindmost) [30:04]. Чанселлор детально описал, как на протяжении последних столетий развивались бумы вокруг электричества, каналов, железных дорог и телекомов [31:20].

По словам Ву, все эти исторические эпизоды развивались по единому сценарию:

1.  **Капитальный приток:** колоссальные объемы капитала устремляются в новый сектор для создания базовой инфраструктуры.
2.  **Перепроизводство:** под влиянием жесткой конкуренции компании переоценивают скорость монетизации и создают избыточные мощности.
3.  **Воздушный карман (Air Pocket):** реальный спрос начинает отставать от темпов ввода инфраструктуры. Цены на услуги резко падают.
4.  **Волна банкротств:** компании-первопроходцы, построившие инфраструктуру, не выдерживают долговой нагрузки и разоряются, несмотря на то, что сама технология действительно меняет мир [31:46]. Единственным историческим исключением, по словам Ву, стали телефонные сети, которые смогли быстро консолидироваться в монополию [31:20].

Ведущие поинтересовались, почему современные корпорации, обладающие мощной аналитикой, должны совершить те же ошибки. Кай Ву объяснил это поведенческими факторами и классической дилеммой заключенного [32:25]. Руководители технологических гигантов, такие как Марк Цукерберг, публично заявляют, что для них лучше обанкротиться из-за избыточных инвестиций, чем проиграть ИИ-гонку [32:25]. Если Сэм Альтман намерен потратить триллион долларов, у остальных игроков просто нет выбора — они обязаны инвестировать аналогичные суммы, чтобы не исчезнуть с рынка [32:52]. Джефф Безос, как отметили ведущие, также недавно охарактеризовал текущий ИИ-тренд как классический «индустриальный пузырь», большая часть инвестиций в который будет потрачена впустую [33:04].

## 💥 Концентрация индекса S&P 500 и смерть классического софта
[[JUMP: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 [34:10]. Предыдущие три даты зафиксированы в июле 1929 года, январе 1973 года и декабре 1999 года — все они предшествовали глубоким экономическим кризисам [34:22].

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» [35:29]. 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) [35:41].

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 [36:22].
*   **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 [36:35]. 
*   **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 [37:03].

## 📊 1999 vs 2024: почему текущий «мелт-ап» фундаментально отличается от пузыря доткомов
[[JUMP:40:19]]

Чтобы доказать устойчивость текущего роста, Майкл Батник привел детальное сравнение финансовых показателей компаний индекса NASDAQ 100 на пике пузыря доткомов и сегодня [40:19]:

*   **Маржинальность бизнеса:** в 1999 году 10,5% компаний индекса NASDAQ 100 имели отрицательную маржу, и не было ни одной компании с маржинальностью выше 50% [40:43]. Сегодня 20% индекса имеют маржу от 50% до 100%, а половина всех компаний находится в диапазоне от 25% до 50% [40:56].
*   **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) [41:22]. Однако остальная часть индекса состояла из спекулятивных стартапов без выручки [41:47].
*   **Уровень оценки:** на пике пузыря доткомов более 34% компаний индекса NASDAQ 100 торговались с мультипликатором P/E выше 100x [45:16]. Сегодня 60% индекса торгуется в разумном диапазоне от 20x до 40x [45:29].

Бен Карлсон добавил, что за последние 20 лет прибыль компаний индекса NASDAQ 100 росла со среднегодовым темпом в 14% [42:13]. Карлсон ставит вопрос: способен ли искусственный интеллект, робототехника и биотехнологии поддерживать такую динамику еще одно десятилетие [42:38]? По его мнению, автоматизация и создание миллионов гуманоидных роботов вполне могут обеспечить продолжение этого беспрецедентного тренда [42:50].

## 🏗️ Великое перевоплощение «Великолепной семерки»: от легких активов к коммунальным гигантам
[[JUMP:45:55]]

Ключевым аналитическим тезисом Кая Ву стало утверждение о том, что лидеры американского технологического сектора (Mag 7) переживают фундаментальную трансформацию [48:48]. 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 [50:20].

Теперь же, из-за необходимости победить в ИИ-гонке, они вынуждены скупать землю, строить гигантские дата-центры и финансировать энергетические проекты [50:58]. 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 [54:08].

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 [53:04]. Однако сегодня их акции торгуются на уровне цен 1997-1998 годов [53:17]. Они победили в конкурентной борьбе, сформировав олигополию, но для акционеров эта победа оказалась «пирровой» — компании превратились в низкорослые дивидендные фишки [53:42].
*   **Кто действительно выиграл:** главным бенефициаром колоссальных затрат операторов связи стала компания Apple [54:35]. Она не владела ни одной вышкой сотовой связи, но создала iPhone и замкнула на себе всю маржу экосистемы мобильных приложений [54:47].

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 [49:00]. 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 [55:51].

## 🧠 Коммодитизация языковых моделей и квантовый подход к оценке брендов
[[JUMP:57:33]]

Кай Ву выразил мнение, что сам уровень больших языковых моделей (LLM) стремительно движется к коммодитизации — превращению в дешевый базовый ресурс [57:33]. 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 [58:00]. По оценке Джоша Брауна, сейчас рынок напоминает конкуренцию брендов: OpenAI — это условная Coca-Cola, Claude — Pepsi, а Gemini от Google — Dr. Pepper [58:40].

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 [1:00:13]:

1.  **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 [1:00:51].
2.  **Неструктурированные данные:** с помощью современных LLM фонд Ву анализирует миллионы патентов, товарных знаков, корпоративных документов и даже тональность упоминаний брендов в социальных сетях [1:04:41].
3.  **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 [1:05:45].

## 📉 «Риск и награда»: почему современные медвежьи рынки станут сверхбыстрыми
[[JUMP:1:10:58]]

В завершение встречи Бен Карлсон представил ключевые тезисы своей новой книги «Risk and Reward» [1:10:58]. Книга содержит 52 аналитические таблицы и графика, иллюстрирующие историю поведения финансовых рынков в периоды кризисов [1:11:25].

Карлсон выдвинул гипотезу, что благодаря мгновенному распространению информации и развитию технологий, природа рыночных коррекций принципиально изменилась [1:12:54]:

*   **Смерть классических медвежьих рынков:** инвесторам больше не стоит ждать затяжных, изнурительных трехлетних падений вроде тех, что наблюдались в 1970-х или после краха доткомов [1:12:54].
*   **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 [1:13:07].
*   **Роль господдержки:** масштабные фискальные и монетарные интервенции правительств практически полностью «отрезали левый хвост» экстремальных рисков вроде Великого кризиса 1930-х годов [1:13:20].

## 🇯🇵 Феномен Японии: правда о тридцати годах потерянной доходности
[[JUMP: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 [1:14:37]. Принято считать, что после пика пузыря в декабре 1989 года японский индекс Nikkei стагнировал на протяжении более чем 30 лет [1:14:51].

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 [1:15:18].
*   **Итоговый результат:** если оценить полный 54-летний цикл с 1970 по 2024 год, средняя доходность японского рынка составила вполне достойные 9% годовых [1:15:18]. 

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 [1:15:30].