Переход от эпохи интернета к эпохе искусственного интеллекта знаменует собой фундаментальный сдвиг: если раньше технологии были сосредоточены на передаче информации, то теперь — на генерации самого интеллекта. Джин Манстер и Даг Клинтон из Deepwater Asset Management обсуждают, почему текущий бум ИИ является «возможностью для создания богатства, выпадающей раз в поколение», и объясняют, почему инвесторы неверно интерпретируют понятие технологического «пузыря».
🧠 Искусственный интеллект: переход от передачи данных к эпохе разума 2:47
По мнению Джина Манстера, мы находимся в начале многолетнего «бычьего» рынка, вызванного сейсмическим сдвигом в производительности . Аналитики Deepwater, опираясь на опыт наблюдения за развитием интернета, мобильных технологий и облачных вычислений, призывают сохранять здравый скептицизм, но подчеркивают уникальность текущего момента.
Манстер проводит четкую грань между технологическими эпохами:
- Интернет был посвящен перемещению информации.
- Мобильные технологии сделали этот процесс портативным.
- Искусственный интеллект — это сама концепция интеллекта .
С точки зрения Манстера, на базовом уровне интеллект гораздо ценнее, чем простое перемещение «битов и байтов» . Он считает, что современные приложения ИИ, такие как написание кода или обслуживание клиентов, — это лишь верхушка айсберга. Основная волна ценности возникнет, когда ИИ начнет решать «самые сложные проблемы мира», как формулирует это Сатья Наделла .
💼 Рынок труда и корпоративная эффективность: конец найма, но не конец работы 8:19
Даг Клинтон полагает, что реальные возможности ИИ значительно превосходят то, что компании демонстрируют сейчас . Он утверждает, что многие руководители намеренно сдерживают внедрение ИИ из-за «политической реальности»: страха перед массовыми увольнениями и негативной реакцией общества .
Согласно прогнозу Deepwater, влияние ИИ на маржинальность бизнеса будет иметь «длинный хвост»:
- Вместо резкого сокращения штата на 10%, компании могут свести темпы ежегодного найма к нулю .
- Естественная текучесть кадров и выход сотрудников на пенсию позволят ИИ постепенно замещать человеческий труд без социальных потрясений .
- Это обеспечит долгосрочную поддержку рекордно высокой прибыльности корпоративной Америки .
Джин Манстер в шутку советует студентам «учиться тусоваться», намекая на то, что машина возьмет на себя «тяжелое мышление», которое раньше ценилось обществом . Даг Клинтон выделяет три роли, в которых люди останутся незаменимыми:
- Детективы: Те, кто собирает данные из реального мира, которых нет в интернете и о которых модели ИИ не знают .
- «Плезиры» (People Pleasers): Продавцы и менеджеры, отвечающие за человеческие отношения и личное доверие .
- Трейстмейкеры (Tastemakers): Люди с уникальным вкусом и способностью к контринтуитивным решениям. Клинтон считает, что модели ИИ по своей природе — это «машины консенсуса», не способные на подлинное творчество и «душу» .
📈 Intelligent Alpha: когда портфелем управляет большая языковая модель 16:02
Даг Клинтон представил результаты работы проекта Intelligent Alpha, где для управления инвестиционными портфелями используются LLM (большие языковые модели) . Их флагманский ETF под тикером GPT (ранее LIVR) стремится доказать, что модели готовы к полноценному управлению активами .
Ключевые показатели и аргументы Клинтона:
- В настоящее время Intelligent Alpha отслеживает 30 различных стратегий .
- Около 80% этих стратегий опережают свои бенчмарки с момента запуска .
- В среднем стратегии выигрывают у рынка около 6% годовых за вычетом комиссий .
- Для сравнения: по данным SPIVA, только 10% активных управляющих-людей обыгрывают S&P 500 на горизонте 10 лет .
Манстер подчеркивает, что преимущество машины заключается в отсутствии эмоций, способности обрабатывать колоссальные объемы данных и идеальной памяти . В то время как традиционное количественное инвестирование (quant) часто буксует в акциях роста, LLM, по мнению Клинтона, лучше справляются с качественными суждениями, необходимыми для поиска «следующей Nvidia» .
🫧 Пузырь как обязательный элемент технологического прорыва 44:49
Одним из самых провокационных тезисов беседы стало утверждение Дага Клинтона о том, что пузыри и прорывные технологии — это нераздельные явления . По его мнению, пузырь — это не баг, а фича (необходимая характеристика) технологического прогресса .
Логика Клинтона: Избыточный капитал, создающий пузырь, служит для субсидирования новой технологии для пользователей. Например, OpenAI тратит около $2–3 на каждый доллар выручки (при выручке $12–13 млрд и расходах около $20 млрд) . Это позволяет пользователям «подсесть» на технологию, осознать её ценность, после чего компания сможет поднять цены и стать прибыльной .
Джин Манстер добавляет, что масштаб инвестиций со стороны гиперскейлеров (Microsoft, Meta, Google) подтверждает серьезность намерений. Он приводит в пример недавнюю сделку BlackRock, Nvidia и Microsoft по созданию дата-центра в Техасе за $40 млрд . Несмотря на опасения скептиков, Манстер не видит признаков «пиковой мании» 2000 года и считает, что мы находимся в середине цикла .
⚡️ Энергетический голод и «война моделей» 27:59
Ограничивающим фактором для бума ИИ может стать нехватка энергии . Даг Клинтон выражает оптимизм в отношении ядерной энергетики, но предупреждает о слишком долгих сроках строительства реакторов . В качестве альтернативы он видит природный газ и солнечную энергию. В частности, их ИИ-модель выбрала компанию First Solar как недооцененного бенефициара энергокризиса .
В гонке провайдеров моделей Клинтон отмечает:
- Google и OpenAI лидируют с минимальным отрывом .
- Anthropic (Claude) и Grok (от Илона Маска) находятся в непосредственной близости .
- Решающим фактором станет не «качество на 1% выше», а предпочтение бренда и экосистема . Клинтон сравнивает это с «войной поисковиков»: Bing мог выдавать результаты не хуже Google, но люди привыкли к последнему .
🍎 Спящие гиганты: Apple, Tesla и Meta 33:54
Обсуждая позиции крупных игроков, спикеры разошлись в оценках Meta и Apple. Клинтон скептически относится к модели Llama от Цукерберга, считая последний запуск неудачным . Его прогноз для Meta — попытка занять нишу «персонализированного социального ИИ», используя данные Facebook .
Относительно Apple Джин Манстер считает критику компании преждевременной . Несмотря на то что Siri сегодня «комично плоха» и не может найти даже старые заметки , Apple обладает уникальным преимуществом — доверием пользователей и глубокой интеграцией продуктов. Манстер полагает, что Apple станет «быстрым последователем» и добьется успеха за счет приватного ИИ, который анализирует личные сообщения и данные пользователя локально на устройстве .
Говоря о Tesla, Манстер признает, что её оценка (P/E 130x) не поддается традиционному анализу . По его мнению, инвестиции в Tesla — это «вера в автономию как способ монетизации электрификации» . Роботы-гуманоиды Optimus, хотя и находятся в 10–15 годах от реальности, представляют собой долгосрочный потенциал компании .
🧪 За горизонтом ИИ: квантовые вычисления и бессмертие 50:49
В завершение встречи Даг Клинтон и Джин Манстер обсудили технологии, которые могут стать следующими драйверами роста после ИИ:
- Квантовые вычисления: Манстер жалеет, что они еще не инвестировали в эту сферу. Он приводит в пример проект Willow от Google, который показал, что квантовые процессоры могут решать задачи шифрования за недели вместо вечности .
- Продление жизни (Longevity): Клинтон упоминает инвестиции в Hone Health и интерес к пептидам и гормональной терапии . По его словам, ближайшие 10 лет на рынке будут доминировать препараты для улучшения качества жизни (performance-enhancing drugs), так как люди хотят не просто жить долго, но и оставаться здоровыми .
- Цифровое бессмертие: Клинтон вспомнил компанию Nectome (без прямого называния, но описывая процесс), которая предлагала «эвтаназию с последующим разрезанием мозга на тонкие слои для оцифровки» . По его мнению, если прожить еще 30 лет, у человека может появиться реальный шанс на «цифровое воскрешение» .
