Торговая площадка Goldman Sachs: для восстановления моментум-трейдинга может потребоваться еще несколько недель, нарратив о капитальных затратах на искусственный интеллект начинает шататься
В докладе Goldman Sachs отмечается, что AI-модели достигают высокой производительности при меньших, чем ожидалось, вычислительных затратах, что подрывает рыночный нарратив о необходимости постоянно увеличивать капитальные расходы для победы. Коррекция по стратегиям моментума ещё не завершена, однако на рынке акций США отсутствуют системные риски, а капитал перемещается между секторами. Эффективные модели вызывают вопросы к инвестиционной логике в обучение AI, хотя спрос на стороне инференса остаётся стабильным. Предстоящий сезон отчетности станет ключевым этапом для проверки логики капитальных вложений в AI.
AI-модели достигают передовых результатов с существенно меньшими затратами вычислительных ресурсов, чем ожидал рынок, что вновь ставит под сомнение рыночный нарратив о том, что "выиграть в конкуренции AI можно только при постоянном увеличении капитальных расходов". Торговая площадка One-Delta от Goldman Sachs считает, что корректировка стратегий на основе моментума еще не завершена, но на данный момент на американском фондовом рынке нет системных рисков, а рыночная структура остается устойчивой.
Рич Приворотский, глава торговой площадки One-Delta от Goldman Sachs, отметил, что их модель моментума показывает: текущее снижение по стратегиям Momentum, вероятно, продлится еще несколько недель до достижения "дна", а итоговая просадка, скорее всего, приблизится к исторической медиане. Однако, учитывая, что рост в этот период был значительно круче средней исторической, текущая коррекция может превысить средние исторические значения.
Он также отметил, что появление новых поколений эффективных AI-моделей вновь заставило рынок задуматься о логике инвестиций в AI-инфраструктуру. По мере роста эффективности обучения моделей всё больше вопросов вызывает нарратив о необходимости "постоянного вливания огромных средств в создание крупных кластеров вычислительных мощностей", хотя капитальные расходы на AI по-прежнему остаются одной из самых важных тем ценообразования мировых технологических акций.
Очистка по стратегиям Momentum еще не завершена, но внутри рынка сохраняется ротация
Приворотский отмечает, что отслеживаемые ими индикаторы моментума указывают на то, что относительная волатильность всё еще остается повышенной, и пока не появилось сигналов, позволяющих снять "тревогу".
Однако, внутри рынка уже началось заметное расслоение. С одной стороны, отдельные акции производителей AI-оборудования находятся в зоне перепроданности; с другой — секторы, ранее отстававшие по динамике, начали отыгрывать позиции без значимых фундаментальных изменений, что явно свидетельствует о ротации капитала.
На уровне индексов американский рынок в целом демонстрирует довольно сильную устойчивость. Корреляция между секторами остается низкой, капитал в основном перемещается между отраслями, а не выходит массово из рынка. Даже несмотря на рост подразумеваемой волатильности в пятницу на прошлой неделе, основная рыночная структура не изменилась.
Рост эффективности AI вновь ставит под вопрос логику капитальных вложений
Приворотский отметил, что после практического тестирования модели Kimi K3 он был впечатлен ее инженерными возможностями. Модель содержит 2,8 трлн параметров и для самостоятельного размещения всё равно требует корпоративного кластера GPU — она не работает на обычных локальных устройствах.
По его мнению, основное внимание стоит уделять не этапу инференса, а эффективности обучения.
В отличие от простого увеличения вычислительных мощностей, новое поколение моделей делает ставку на оптимизацию алгоритмов, инновационную модельную архитектуру и более эффективные гибридные маршрутизационные механизмы экспертов (MoE), что существенно увеличивает эффективность обучения. Например, у Kimi K3 — 896 экспертных модулей, но при каждом инференсе активируется только 16, что значительно снижает потребление вычислительных ресурсов.
Это вновь подталкивает рынок к вопросу: если передовые модели могут значительно повысить эффективность обучения за счет алгоритмических инноваций, нуждается ли тогда индустрия AI в продолжении масштабного строительства дорогостоящих дата-центров и тренировочных кластеров?
Тем не менее, по мнению Приворотского, это скорее ставит под вопрос логику инвестирования в обучение, тогда как спрос на вычислительные мощности для инференса остается достаточно устойчивым, что значит: долгосрочный спрос на AI-инфраструктуру принципиально не изменился.
Сезон отчетности определит, сможет ли AI остаться основной темой рынка
Пока Федеральная резервная система США находится в "периоде тишины" перед заседанием, в краткосрочной перспективе внимание рынка будет приковано к заседанию Европейского центрального банка, публикации данных по CPI в Великобритании и предварительным значениям PMI по основным мировым экономикам.
Однако, по мнению Приворотского, основным драйвером направления рынка станет стартующий сезон корпоративных отчетов.
Кроме Alphabet, корпоративные результаты Tesla, Texas Instruments, Intel и другие технологические компании, а также предстоящее мероприятие AMD "Advancing AI" станут важными индикаторами для отслеживания инвестиционного цикла в AI и наглядно покажут, сможет ли логика триллионных капиталовложений в AI по-прежнему находить поддержку на рынке.
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться
Хуанг Жэньсюнь: продажи микросхем Nvidia в следующем году будут в два раза больше, чем в этом году; нельзя регулировать AI так, как регулируются социальные сети
Хуан Жэньсюнь выступает против переноса регулирования социальных медиа на искусственный интеллект, поскольку социальные медиа являю тся продуктом, а AI — базовой технологией, поддерживающей другие технологии и продукты. Регулирование должно касаться продукта, а не самой технологии. Он подчеркивает необходимость строгого тестирования и утверждает, что если продукт недостаточно безопасен, его выпуск следует отложить: «Безопасность AI крайне важна».
Что покупать после повышения ставки ФРС? В истории американского фондового рынка лучше всего выступали энергетика и технологии, а недвижимость отставала. Goldman Sachs: на американский рынок акций влияет скорость повышения ставки.
За 12 месяцев после первого повышения ставок ФРС динамика американских акций была следующей: по данным Jefferies, энергетический сектор занял первое место со средним доходом 22,4%, информационные технологии на втором месте с 15,4%. По данным Charles Schwab, недвижимость отстает от S&P 500 на 4,3%, что является худшим показателем среди 11 секторов. Goldman Sachs отмечает, что скорость повышения ставок является ключевой переменной, влияющей на американский фондовый рынок. В настоящее время, если доходность 10-летних американских государственных облигаций увеличится на 50 базисных пунктов в течение месяца, это создаст давление "быстрого повышения ставок".
Золото выросло более чем на 2%, доллар отыграл рост после решения ФРС
