Головний медвед Societe Generale: бум AI повторює азіатську фінансову кризу, смертельно небезпечною є боргова «годинникова бомба»

Головний стратег Société Générale Альберт Едвардс попереджає: нинішній інвестиційний ажіотаж навколо AI має дивовижну схожість з азіатською фінансовою кризою 1997 року — проблема не в самій технології, а в тому, що приплив капіталу значно випереджає темпи поліпшення продуктивності, і історично цю прогалину завжди заповнювали кредитори, а не інженери.

Едвардс у своєму новому випуску "Глобального стратегічного тижневика" зазначає, що показник загальної факторної продуктивності (TFP), який оцінює фактичну ефективність технологій, досі не показує жодних позитивних тенденцій, тоді як глобальні витрати на AI вже наростають шаленими темпами. Goldman Sachs прогнозує, що лише у 2026 році інвестиції в AI перевищать 1 трлн доларів США. Тим часом річна виручка OpenAI виявилася приблизно на 20 млрд нижчою за ранні прогнози, що призвело до падіння Nasdaq більш ніж на 1% того ж дня, безпосередньо порушивши нарратив про "потужний попит".

На думку Едвардса, справжнім детонатором цієї кризи є питання: чи доступне дешеве фінансування для підтримки експансії AI, разочарування у показниках продуктивності — не основна причина. "Доблестні" учасники боргового ринку послідовно тестують вразливість національних ринків — від Японії до Франції спостерігається хвиля розпродажу облігацій. Водночас AI-технологічні гіганти активно залучають борговий капітал у великих масштабах і потребують саме тих довгострокових покупців, які можуть поглинути сотні мільярдів нових облігацій — що логічно співвідноситься зі сценарієм 1990-х, коли країни Азії тримали економічний бум за рахунок короткострокових доларових позик.

Початком цієї хвилі застереження стала доволі нудна діаграма. Головний економіст Apollo Торстен Слок у своєму звіті "У даних про продуктивність немає слідів AI" показав, що скоригований на використання потужностей TFP нині трохи нижче нуля, з часу старту циклу капітальних витрат на AI не спостерігалось жодних ознак прискорення, а темп зростання продукції за годину стабільно тримається на рівні близько 2,5%.

Слок зазначає, що поєднання сильного зростання продуктивності за годину роботи зі стагнацією TFP — типова риса "капітальної поглибленості", а не "технічного шоку": якщо кожному працівнику дати новий монітор (або GPU вартістю $40,000), виробіток на годину зросте, але компанія не стане значно ефективнішою. AI-бум чітко відображено в даних про інвестиції та оцінках акцій, але поки не проявився у статистиці продуктивності, що означає — прибутки поки лише прогнозуються, а не підтверджуються фактичними результатами.

Аналітик Bank of America Майкл Хартнетт також зауважує цю тенденцію і додає важливу деталь: TFP і індекс споживчої довіри протягом останніх 50 років були тісно пов’язані, а зараз обидва показники знизилися. Голова Федерального резервного банку Чикаго Остен Гулсбі раніше теж попереджав, що тривала слабкість продуктивності ставить під сумнів поточний нарратив.

Едвардс не вперше ставить під сумнів "чудесний нарратив". Він згадує, що його перша значна, високоризикована контр-селова ставка у кар'єрі була саме у тім, що східноазіатське "економічне чудо" по суті є великою фінансовою та економічною бульбашкою. Теоретичну основу надала стаття економіста Пола Кругмана "Міф азіатського дива", опублікована у Foreign Affairs у 1994 році — Кругман вважав, що високі темпи росту азіатських економік виникли з масового додавання капіталу та праці, а не справжнього підвищення ефективності, слабкий ріст TFP по суті підриває буліш-нарратив.

Тоді домінуючі думки ігнорували це. Світовий банк у 1993 році видав монографію "Східноазіатське диво", а піку самовпевненого оптимізму було досягнуто у серпні 1996-го — новий звіт Світового банку назвав Таїланд "Макроекономічним дивом", менш ніж за рік до краху тайського бату.

Едвардс жартома називав власну контрселову теорію "Noddynomics", і її перебили "загальним глузуванням" на ринку. Під час роудшоу у США він порівнював пізньо-90-ті американську технологічну бульбашку з таїландською економічною бульбашкою, і його начальник змушений був захищати його від розлючених клієнтів. Обидві бульбашки зрештою луснули.

Друга критика Едвардса спирається на дослідження його колишнього колеги Роба Парентеау. Парентеау зазначає, що загальна інвестиційна динаміка компаній під впливом AI дуже сильна, але після урахування амортизації чисті інвестиції бізнесу майже не ростуть: номінальна загальна інвестиційна частка ВВП приблизно 14%, чисті ж інвестиції застигли на рівні близько 3% протягом десятиліття; реально, загальна інвестиційна частка ВВП досягає історичного максимуму 15.5%, але чистий реальний показник близько 3.5%, аналогічно показникам 2015 і 2019 років.

Едвардс також зазначає, що компанії збільшують строк амортизації активів, таких як GPU, що робить дані чистих інвестицій більш вигідними в бухгалтерії, але приховує реальну економічну віддачу. Це перегукується з критикою Майкла Буррі щодо надмірного продовження строку служби GPU.

Оцінки Goldman Sachs додатково кількісно описують цю ризиковану ситуацію. Згідно з їхнім останнім дослідженням, якщо шість найбільших американських хмарних гігантів у вкладеннях на AI матимуть нульовий показник ROIC (прибутковість інвестицій), тільки амортизація та операційні витрати вимагатимуть близько 920 млрд доларів США річної виручки для покриття.

Goldman Sachs оцінює AI-інвестиції трьома етапами: з 2023 по 2025 рік — близько 633 млрд доларів, з 2026 по 2027 рік — близько 1.73 трлн доларів, а з 2028 по 2030 рік — приблизно 4.14 трлн доларів. Тільки для отримання 15% ROIC від другої фази інвестицій, шість гігантів повинні у 2028-2030 роках акумулювати близько 1.42 трлн доларів виручки.

Дані на рівні ВВП також не надають буліш-табору особливих підстав.

Едвардс зазначає, що внесок корпоративних капітальних інвестицій у річне зростання ВВП США менше одного відсотка — це лише частка від максимуму 90-х (більше 2%).

Структурно інвестиції в обладнання мають номінальний темп зростання майже 14%, але реальний — "ледве досягає двозначних відсотків"; витрати на нежитлове будівництво скорочуються: номінальний спад близько 3%, реальний — ближче до 6% — навіть враховуючи будівництво дата-центрів.

Едвардс робить висновок, що "AI-бум" у ВВП в основному відображає підвищення цін, а не розширення продукції, а причина — всі учасники одночасно скуповують ті самі чипи, пам’ять і трансформатори, що піднімає ціни. Це частково пояснює, чому Федеральна резервна система США непокоїться щодо інфляції внаслідок AI, а не дефляції.

Едвардс зазначає у своєму звіті: справжня причина азіатської кризи не у розчаруванні продуктивності, а в тому, що приплив дешевих зовнішніх ресурсів раптово припинився. Він попереджає, що "доблестні кредитори" боргового ринку діють у тому ж темпі: спершу кошти повернулися до Японії, підштовхнувши розпродаж US Treasuries, потім хвиля перекинулась на Францію, де держоблігації демонструють найгірший десятирічний період від 1803 року.

В цій ситуації AI-технологічні компанії продовжують активно випускати облігації — Broadcom, Oracle, SpaceX та інші приєднуються до фінансування AI-чипів, ще більше тиснучи на ринок боргових паперів, і це прямо конкурує з потребами супергігантів у довгострокових покупцях капіталу.

Висновок Едвардса б’є в центр: Таїландське диво не померло від розчарування продуктивності, а закінчилось в момент, коли кредитори усвідомили реальний стан речей. Найбільший ризик поточного AI-буму — це повторення того ж сценарію, просто інструмент залучення змінився з короткострокових доларових позик на інвестиційні облігації, приватні кредити та спеціальні фінансові структури.

Едвардс обережно зауважує, що не оголошує AI-бум мертвим, а ставить питання: коли єдині статистичні дані, що можуть довести відсутність бульбашки, відмовляються співпрацювати, чому ринковий консенсус такий впевнений? Можливо, відповіді на це питання стане зрозумілою лише після відпливу капіталу.