Jefferies попереджає про "момент 2008 року": AI може призвести до "великого знищення капіталу" в США, а частка переходить до китайських відкритих моделей.
Jefferies попереджає: приблизно половина з 2,34 трильйона доларів США у відкладених замовленнях чотирьох найбільших хмарних компаній США належить таким збитковим компаніям, як OpenAI та Anthropic, що створює ризик концентрації кредитування, подібний до іпотечної кризи 2008 року. Вуд вважає, що найімовірнішим довгостроковим результатом розвитку історії з AI стане "масове знищення капіталу" в США: частка ринку перейде до дешевих відкритих моделей з Китаю, а фіналом цього циклу стане кредитний ринок.
Долгові ризики індустрії AI викликають інтенсивні попередження від досвідчених стратегів з Уолл-стріт. Головний стратег глобального ринку акцій Jefferies, автор «GREED & fear» Chris Wood у своєму останньому квартальному звіті порівнює нинішній бум AI з іпотечною кризою 2008 року та висуває структурну загрозу: надмасштабні хмарні провайдери надають величезну «незабезпечену кредитну підтримку» двом AI лабораторіям, які постійно фіксують збитки.
Wood вважає: «Найімовірніший довгостроковий результат AI-історії на ринковому рівні — це масове знищення капіталу у США, причому частка ринку перейде до дешевших китайських open source мовних моделей.»
AI-історія «невдовзі очікує на значну реструктуризацію».
Китайські моделі: від «дешевих» до «на рівні»
Попередження Wood не нове, але масштаби його поновлюються.
За даними OpenRouter, які він відслідковує, станом на тиждень, що закінчився 27 вересня, провідні китайські моделі обробили 76,12 трлн token, тоді як наприкінці квітня цього року це було лише 4,37 трлн; за той же період провідні американські моделі обробили 14,2 трлн token. Китайські показники подвоїлися за десять тижнів.
Якість також змінилася. Wood зазначає, що Kimi K3 від Moonshot «змагається на передовій у термінах AI-індустрії, її продуктивність оцінюється на рівні 95% Anthropic Claude Fable 5». Модель, що дає 95% ефективності за наднизькою ціною, вже є справжнім конкурентом, а не просто брендом-дисконтером.
Наслідки ціноутворення вже очевидні. За даними індексу витрат на LLM Token від Silicon Data, середня ринкова ціна AI token з травня впала на 52%, до історичного мінімуму в $0.98 за мільйон token.
Концентрований кредитний ризик за 2,3 трлн дол. американських замовлень
Wood порівнює кредитний ризик буму AI з іпотечною кризою нерухомості 2008 року з такою логікою:
На кінець II кварталу 2026 року сукупні залишкові зобов'язання щодо виконання (RPO) чотирьох платформ — Microsoft, Google, Amazon, Oracle — становлять 2,34 трлн доларів, що на 186% більше, ніж рік тому, зі збільшенням на 1,52 трлн доларів.
Проблема полягає в тому, що близько половини цих замовлень належать OpenAI та Anthropic — обидві компанії зараз збиткові.
Wood пише: «Надмасштабні хмарні провайдери фактично надали централізовані незабезпечені кредити орендарям, які досі витрачають гроші, адже Anthropic і OpenAI не є прибутковими. Для нових хмарних провайдерів (neo-clouds) це ще ризикованіше, оскільки вони самі беруть кредит для оренди чіпів.»
Аналітики Jefferies оцінюють, що ці дві передові AI лабораторії у II кварталі 2026 року забезпечують близько 45% доходів Google Cloud Platform, 25% доходів Microsoft Azure, а їхня частка в AWS, ймовірно, збільшиться від 6% у третьому кварталі до 12%-18%.
Wood порівнює це безпосередньо та гостро: «Інвестиції надмасштабних хмарних провайдерів у дата-центри ґрунтуються на обіцянках майбутніх платежів орендарів — це точно як іпотечна кредитна криза 2008 року.»
Позабалансові борги: ще один рівень прихованого ризику
Wood також звертає увагу на ризик поза балансом.
За даними Moody’s за лютий цього року, п'ять найбільших надмасштабних хмарних провайдерів мають незапущених зобов'язань за оренду дата-центрів сумою 662 млрд доларів, у той час як на кінець 2023 року це було лише 152 млрд. Дослідження Nikkei оцінює «приховані борги» п’яти компаній на кінець II кварталу 2026 року у 1,65 трлн доларів, що перевищує їх офіційні борги приблизно на 1,35 трлн доларів.
Водночас ці п’ять гігантів цього року вже видали облігації на 229 млрд дол., тоді як за весь 2025 рік — лише 108 млрд. Wood зазначає, що кредитні спреди Amazon, Google та Meta виросли на 13–16 б.п. з початку червня, «потреба надмасштабних хмарних провайдерів у довгостроковому фінансуванні вже конкурує з федеральним урядом».
Він доходить висновку: кредитні спреди AI-орендарів «тепер слід ретельно моніторити, щоб бачити, чи починають інвестори уникати фінансування AI капітальних витрат», сек’юритизація активів дата-центрів — «зона особливої уваги».
Правда про прибутки: циклічна фінансова інженерія?
Скептицизм Wood щодо якості прибутків надмасштабних хмарних провайдерів — чи не найгучніша частина його звіту.
Дані показують, що за чотири квартали до II кварталу 2026 р. прибутки чотирьох провайдерів зросли на річній основі на 222 млрд до 581 млрд доларів. Водночас «інші неопераційні доходи/збитки», які переважно відображають нереалізовану оцінку інвестицій у акції приватних компаній, збільшились на 224 млрд доларів.
Інакше кажучи, весь приріст прибутку хмарних провайдерів можна пояснити нереалізованою оцінкою акцій AI стартапів.
Wood описує це як циклічну логіку: провайдери інвестують у AI лабораторії, лабораторії купують обчислювальні потужності у тих же провайдерів, провайдери включають підвищені приватні оцінки лабораторій у свої прибутки.
Wood також зазначає, що за останні три роки звітний EPS S&P 500 зріс на 18% на рік, а прибутки нефінансових компаній за національними рахунками — лише на 5%. Останній раз таке розходження спостерігалось на піку інтернет-бульбашки. Wood пише: «Це свідчить про наявність фінансової інженерії.»
Капітальні витрати: хто заплатить?
Хоча вільний грошовий потік впав з $60 млрд у IV кварталі 2025 р. до $7 млрд у II кварталі 2026 р., а прогноз на III квартал — мінус $13 млрд, капітальні витрати не зменшуються.
Консенсусний прогноз ринку очікує, що капітальні витрати чотирьох великих хмарних провайдерів зростуть з $723 млрд цьогоріч до $993 млрд у 2027 році.
Питання Wood просте: «Чи справді ці чотири хмарні гіганти витратять $993 млрд на капітальні витрати у 2027 році? Це поточний консенсусний прогноз ринку.»
Його базовий сценарій: AI-історія «невдовзі очікує на значну реструктуризацію».
«Безпека» чи картель?
Wood аналізує заклики до «безпекової паузи» в AI-індустрії з особливою увагою.
Dario Amodei з Anthropic, Sam Altman з OpenAI і Elon Musk нещодавно закликали уповільнити розробку передових AI, але Trump відразу це відхилив.
Wood не погоджується з терміном «безпека», пише: «Звертайте увагу на мотивацію. Узгоджена пауза під виглядом "безпеки" може розглядатися як спосіб створити регуляторний ров, особливо якщо планують заборонити open source моделі, насамперед з Китаю. Інша можливість — і це не виключає перше — AI-гіганти зрозуміли, що витрати на обчислення вже стають недосяжними, і/або попит на моделі стабілізується. Якщо так, то чому не спробувати зробити картель саме зараз?»
Варто додати, що Mark Zuckerberg з Meta відмовився підтримати паузу, після чого акції Meta зросли на 18%.
Кредитний ринок вирішальний
Wood радить з 2023 року купувати «лопати й кирки» (тобто виробників чіпів, які отримують капітальні витрати від гігантів), а не самих хмарних провайдерів. Ця стратегія працює поки є покупці.
На його думку, вирішальний момент визначає кредитний ринок, а не фондовий ринок.
Він резюмує: «Екосистема AI наразі випустила довгострокових облігацій більше, ніж Міністерство фінансів США, у ринкових умовах хвилювання та підвищення ставок ФРС, використовуючи кошти для будівництва дата-центрів, а найбільший орендар постійно фіксує збитки.»
Wood наводить історичну аналогію з азіатською фінансовою кризою 1997 року — аналогічну структуру пропонував і Albert Edwards з SocGen — зазначаючи, що «диво» Таїланду закінчилось не через розчарування у продуктивності, а через те, що кредитори звернули увагу на ризики.
Novogratz каже, що бульбашка «ще не досить велична», щоб лопнути. Wood відповідає, що не обов’язково: потрібно лише, щоб вичерпались ті, хто готовий кредитувати.
Відмова від відповідальності: зміст цієї статті відображає виключно думку автора і не представляє платформу в будь-якій якості. Ця стаття не повинна бути орієнтиром під час прийняття інвестиційних рішень.
Вас також може зацікавити
Marvell випустила друге покоління CXL розширювача пам'яті, з максимальною підтримкою 9TB DDR4 пам'яті
Marvell випустила друге покоління CXL розширювача пам’яті, один контролер підтримує до 9TB DDR4 або 6TB DDR5 пам’яті, пропускна здатність стиснення підвищена до 250GB/s. Це спрямовано на вирішення проблеми вузьких місць пам’яті при інференції великих моделей та підвищення ефективності AI-інфраструктури. До співпраці в екосистемі приєдналися AMD, Arm, Alibaba, Samsung та SK Hynix. Новий продукт планується представити зразки в першому кварталі 2027 року.
Tesla (TSLA.US) Robotaxi знову стикається з регуляторними випробуваннями: розслідування перевищення швидкості в шкільних районах, тінь над розширенням Cybercab
Бізнес Robotaxi компанії Tesla знову піддається перевірці американськими регулюючими органами. Національна адміністрація безпеки дорожнього руху США (NHTSA) оцінює звинувачення щодо перевищення швидкості безпілотних таксі Tesla Cybercab і Model Y у шкільних зонах.
Генеральний директор Broadcom: багато інвесторів в AI схожі на гравців казино, головним фактором, що обмежує розвиток AI, є капітал
Генеральний директор Broadcom Хок Тан попередив, що багато інвесторів у сфері штучного інтелекту мало розуміються на технологіях, на які роблять ставки, проте очікують надзвичайно високих прибутків, подібно до азартних гравців у казино. На його думку, саме капітал, а не дефіцит чипів, пам'яті чи електроенергії, стає найбільшим обмежуючим фактором для розвитку штучного інтелекту. Генеральний директор Intel 陈立武 також зазначив, що зростання вартості фінансування та невизначеність повернення інвестицій стають ключовими викликами для галузі.
IonQ (IONQ.US) здійснює купівлю Elisity за 1,3 мільярда доларів акціями: оцінка квантових обчислень починає реалізовуватися через популярну концепцію кібербезпеки
IonQ планує придбати Elisity за суму до 1,3 мільярда доларів, щоб посилити свій підрозділ кібербезпеки.
Ціни на криптовалюти
Більше
