Ken Griffin детально пояснює "AI велике падіння": обчислювальна потужність подібна до авіації, три основні пастки - "граничне ціноутворення", "термін амортизації" та "бюджетування компаній"

21 жовтня на щорічному Глобальному саміті майбутнього ринку Citadel Ґріффін в інтерв’ю журналістці Bloomberg Dani Burger зазначив, що ринок відходить від "тематичних закупівель" останніх двох років до справжніх фундаментальних досліджень. Він сказав: "Я вважаю, що цей ринок зараз переживає момент, коли люди справді починають робити домашню роботу."

Останні два роки логіка ринку була простою: початок багатотрильйонної хвилі будівництва дата-центрів, купівля вузьких місць у виробничому ланцюгу — Nvidia, DRAM з високою пропускною здатністю, багатошарові MLCC, а також постачальники з Південної Кореї, Тайваню, Японії й гіганти хмарних обчислень — майже гарантований прибуток. Нині ця логіка піддається новому перегляду. Останнім часом торгівля AI також зазнала різкого падіння, сектор напівпровідників пережив найдовшу низку спадів з часів фінансової кризи.

Ken Griffin попереджає: GPU схожі на авіакомпанії з надзвичайно низькою граничною вартістю експлуатації. Щойно пропозиція обчислювальної потужності перевищить попит, ціни на оренду спот і виклик API миттєво впадуть, що може повторити провал "темного оптичного волокна" під час телекомунікаційної бульбашки 2000 року.

Пастка 1: Колапс граничного ціноутворення — “авіаційний момент” GPU

Ґріффін порівняв це з авіаційною індустрією.

"GPU та авіакомпанії дуже схожі, гранична собівартість експлуатації надзвичайно низька. Якщо у літаку залишилося вільне місце, навіть за 20 доларів продаж воно буде прибутковим," — сказав він. "Саме ця особливість призводить до того, що при надлишку потужностей ціноутворення вільно падає."

Він одразу ж переніс цю логіку на ринок обчислювальної потужності: "Якщо ми досягнемо точки, де GPU буде пропонуватися більше, аніж потрібно, граничне ціноутворення фактично вільно впаде."

Ґріффін навів як приклад телекомунікаційну бульбашку 2000 року: у ті роки було прокладено багато оптоволокна, яке, через недостатній попит, так і не було використане й стало “темним волокном”, що призвело до різкого падіння цін на телеком-послуги. Його питання: чи рухається ринок обчислювальної потужності у тому ж напрямку?

"Це докорінно змінить усі інвестиційні припущення, на які нині спираються люди. Це перше питання."

Пастка 2: Руйнування моделі амортизації — "Корисний термін служби" переоцінений

Друге питання, порушене Ґріффіном, стосується оцінювальних моделей інвестиційних установ.

"Нині є люди, які здають в оренду старі моделі GPU п’яти-шестирічної давності й все ще отримують за них надзвичайно високі ренти. Малоймовірно, що це триватиме наступні 5-6 років," — сказав він. "Тому все більше людей починають хвилюватися: я більше не можу оцінювати чіп на 7, 8 чи 9 рік використання так, як робив це 12 місяців тому — за тією ж моделлю капіталізації або доходу."

Іншими словами, якщо інвестори і далі зберігатимуть високі залишкові вартості активів на 7–9 років при розрахунку амортизації, їхні моделі оцінки зазнають системного тиску на переоцінку.

Пастка 3: Ущільнення корпоративних бюджетів — доба точного розрахунку ROI

Ґріффін підкреслив, що логіка корпоративних витрат на AI кардинально змінилася.

"Найрозумніші американські компанії стають дуже свідомими — для яких задач треба платити надвисоку ціну за топові моделі OpenAI й Anthropic, а для яких можна використовувати відкриті моделі за надзвичайно низькою ціною."

Він додав: "Якщо подивитися на компанії, які справді ефективно використовують AI в своїй роботі, вони дуже швидко навчилися максимізувати окупність кожного долара вкладеного в AI. Думаю, увесь бізнес наразі вивчає рахунки від Anthropic і OpenAI та питає себе: добре, як гарантувати, що ми дійсно отримуємо з цього продуктивність?"

750 мільярдів доларів проти скорочення рахунків підприємств — лобове зіткнення

Ця тенденція до оптимізації витрат у компаніях напряму вступає в конфлікт із планами експансії AI-компаній.

За даними The Wall Street Journal, Anthropic у своєму документі S-1 вказала, що планує витратити 750 мільярдів доларів на обчислювальні потужності в майбутньому, і ця сума зростатиме.

Журналістка Dani Burger прямо запитала у Ґріффіна: чи є тут напруга між цими двома тенденціями?

Відповідь Ґріффіна була стисла й пряма: "Так. Ви вже відповіли на це запитання, коли його ставили."

Потім він зазначив, що ключове питання — чи зможе Anthropic зробити свої моделі життєво необхідними — наприклад, у сфері наук про життя, якщо їхня модель реально допоможе побороти рак або інші смертельні хвороби, кожна фармацевтична компанія буде готова придбати цю технологію за будь-яку ціну. "Але на це питання ми наразі не маємо відповіді."

Питання про бульбашку: Історія завжди подібна, але фінал може бути різним

Щодо зростання дискусій про “AI-бульбашку” на ринку Ґріффін дав відповідь з історичним підтекстом.

"У даний момент майже напевно існують локальні бульбашки. Будь-які фундаментальні зміни в економіці зазвичай супроводжуються бульбашками," — сказав він. "Я тільки шкодую, що свого часу не зберіг акції Amazon."

Його оцінка: після руйнування бульбашки зазвичай лишається технологічна інфраструктура, яка змінює світ, а ті компанії, що пережили бульбашку, стануть лідерами ринку на десятиліття вперед.

Однак він підкреслив, що це не означає, що ризики чинного ціноутворення можна ігнорувати — особливо у питаннях граничного ціноутворення, амортизаційних припущень і корпоративних бюджетів, де ринкова переоцінка лише стартує.