Известный эксперт по американскому фондовому рынку: в волне инвестиций в искусственный интеллект следует остерегаться четырех основных рисков, низкий показатель P/E не гарантирует стабильную структуру

По сообщению BlockBeats, 3 июня американский фондовый KOL Herman Jin (@ShanghaoJin) опубликовал подробный анализ четырёх основных потенциальных рисков, связанных с инвестиционным бумом в области AI: на микроуровне компании кажутся безупречными, что может привести к избыточной самоуверенности; чрезмерная ликвидность при ограниченных инструментах центробанков; выход из-под контроля цепочки поставок полупроводников увеличивает расходы на капитальные вложения; а также замедление роста доходов моделей, таких как Anthropic/OpenAI, что способно поколебать ожидания по капитальным расходам Hyperscalers.

Автор подчеркивает, что риск спроса на стороне AI-моделей (Anthropic/OpenAI) — наиболее важный и наглядный показатель. Несмотря на то, что текущий бычий рынок AI выглядит как низкий PE и невысокий уровень пузыря, на деле доходы от моделей должны демонстрировать высокий темп роста, чтобы оправдывать колоссальные капитальные затраты Hyperscalers (Microsoft, Google, Amazon, Meta и других). Как только темпы роста доходов моделей замедляются, возникают признаки "деградации", проблемы с производительностью токенов из-за ограничений вычислительных мощностей, ожидания рынка относительно "устойчивости отдачи от капитальных расходов" начинают поколебливаться.

Если ожидания начнут колебаться, это напрямую ударит по "сердцу" текущего бычьего рынка — и приведет к тому, что пузырь низкого PE мгновенно сменится паникой и резким падением. При этом "все прежде не падавшие негативные новости и оценки, поддерживаемые лишь доверием, получат одномоментную переоценку".