В книге Алестаэра Нэрна Engines that Move Markets — Technology Investing from Railroads to Internet and Beyond исследуется как важнейшие технологические изобретения последних 200 лет — от железных дорог до интернета — влияли на финансовые рынки и состояние инвесторов. Предисловие к книге написал сэр Джон Темплтон в 2000 году, на пике дотком-мании:

«Никогда ещё не было лучшего времени для жизни, и мы должны ценить это. Я остаюсь оптимистом относительно будущего — но это не означает, что при инвестировании не следует быть осторожными. Река удачи может течь в нашу сторону, но важно прокладывать осторожный путь среди порогов, способных опрокинуть лодку. Следует сохранять терпение, гибкость и помнить, что все активы в конце концов будут оценены по своим будущим доходам».

«Воздействие ожиданий, подкреплённых эмоциями, формирует тенденции на рынках. Те, кто утверждает, что текущий бычий рынок уникален — как и любой другой — должны знать лучше. Уроки истории однозначны: любой бычий рынок заканчивается в момент наивысшего оптимизма, а за ним следует медвежий рынок, завершающийся в момент наибольшего пессимизма».

«Несмотря на различия между эпохами, структура повторяется удивительно точно. Сначала новое изобретение встречается скепсисом. Затем скепсис сменяется энтузиазмом, когда бизнес начинает осознавать потенциал. В отрасль устремляются новые компании, появляется венчурный капитал, акции почти всех быстро растут на волне восторга. Потом наступает фаза зрелости: деньги заканчиваются, слабые фирмы исчезают, а наивные инвесторы теряют средства. Наступает пессимизм, цены падают, рынок стабилизируется».

Нэрн анализировал, как к новым технологиям относились в момент их появления и как развивались события по мере их распространения. Он изучил многочисленные исторические архивы, статьи прессы и данные о поведении акций. Железные дороги, телефон, компьютерные технологии — все они радикально изменили жизнь и открыли целые новые отрасли. Однако с точки зрения инвестирования у них был общий повторяющийся элемент:

Расширение кредитования играло ключевую роль в подпитке «инноваций», а создание «иллюзии безопасности» вызывало уверенность, что «в этот раз всё иначе», позволяя поддерживать несостоятельные модели и наращивать риск.

Каждый раз оказывалось, что всё обстоит так же, как прежде — и никогда не бывает иначе.

Сравните несколько цитат:

«Продажи Blackwell бьют все рекорды, а облачные GPU полностью распроданы. Мы вступили в добродетельный цикл развития ИИ. Экосистема ИИ масштабируется стремительно». CEO Nvidia, ноябрь 2025

«Мы не видим никаких признаков на рынке, что радикальная трансформация интернет-бизнеса замедляется — напротив, мы считаем, что она ускоряется по всему миру». CEO Cisco, отчёт за 4-й квартал: август 2000

«…мы столкнулись с нехваткой комплектующих из-за отраслевых ограничений производственных мощностей и беспрецедентного спроса на наши коммуникационные продукты». CEO Agilent: ноябрь 2000

«Исходя из импульса, который мы наблюдали в течение первых девяти месяцев, и сильного портфеля заказов, мы продолжаем ожидать, что наш темп роста в 2000 году по сравнению с 1999 годом будет на уровне 40%». Nortel, пресс-релиз октября 2000 года (позже использовался в судебных разбирательствах)

Авторитетный экономист Джон Кеннет Гэлбрейт как то сказал:
«Финансовый мир провозглашает изобретение колеса снова и снова, лишь в каждом случае делая его немного менее устойчивым».

Cisco и Nortel были зрелыми, прибыльными компаниями и символами интернет-революции, но даже они оказались втянуты в "иррациональный оптимизм", который завершился крайне неудачно.

Сегодняшний бум инфраструктуры искусственного интеллекта — важнейшая экономическая история в мире. Но цифры вроде бы не сходятся. Дискуссия вокруг инвестиций в ИИ и дата-центры стала крайне острой. Одна сторона считает ИИ величайшей технологией 21 века; другая утверждает, что это очевидный экономический пузырь. История показывает, что правы обе стороны: как и в 19 веке с железными дорогами, и в 20 веке с интернетом и широкополосной связью, сначала происходит взлёт, затем неизбежный обвал, а после — фундаментальное изменение мира.

По прогнозам, технологические компании потратят около 400 миллиардов долларов в этом году на инфраструктуру для обучения и запуска моделей ИИ. В номинальном выражении это больше, чем любая группа компаний когда-либо тратила практически на что бы то ни было. Программа „Аполлон“ выделила примерно 300 миллиардов долларов в пересчёте на текущие цены, чтобы доставить Америку на Луну с начала 1960-х по начало 1970-х годов. Развитие инфраструктуры ИИ требует, чтобы компании коллективно финансировали новый „Аполлон“ не раз в 10 лет, а раз в 10 месяцев.

Неясно, готовы ли компании когда-либо окупить такие инвестиции, и всё же, судя по их собственным заявлениям, они намерены продолжать тратить деньги. Совокупные капитальные вложения в ИИ в США в 2026–2027 годах, по прогнозам, превысят 500 миллиардов долларов — примерно сопоставимо с годовым ВВП Сингапура. В то же время The Wall Street Journal отмечает, что американские потребители тратят всего около 12 миллиардов долларов в год на сервисы ИИ — величину, сравнимую с ВВП Сомали. Если понять экономическую разницу между Сингапуром и Сомали, становится ясно, какую пропасть представляет собой разрыв между видением и реальностью в «стране ИИ». Некоторые отчёты указывают, что использование ИИ фактически снижается в крупных корпорациях, которые всё ещё пытаются понять, как языковые модели могут помочь им экономить деньги.

Возникает вопрос: какие показатели доходности необходимы при таких масштабах инвестиций? В аналитике Global Crossing Is Reborn Харрис Купперман (Praetorian Capital) пишет:

«По моим подсчётам, требуется 160 миллиардов долларов выручки при 25% валовой марже, что даёт 40 миллиардов долларов валовой прибыли на фоне 40 миллиардов долларов амортизации. Напомню: текущая выручка составляет 15–20 миллиардов. То есть выручка должна вырасти примерно в десять раз, только чтобы покрыть амортизацию. Но в бизнесе никто не работает ради нулевой прибыли. При такой новой технологии с огромным риском устаревания какой уровень unlevered ROIC был бы приемлем? Потребовалось бы 20% ROIC? И даже при таком ROIC потребовалось бы около 480 миллиардов долларов выручки от ИИ, чтобы добиться целевой доходности».

Купперман добавляет, что ИИ, безусловно, будет расти: появятся новые сценарии применения, увеличатся доходы, компании смогут брать плату за продукты, существование которых пока невозможно себе представить. Но 480 миллиардов долларов — астрономическая сумма, особенно учитывая, что многие пользователи вообще не платят за ИИ никакой подписки. Для сравнения: Netflix в 2024 году с примерно 300 миллионами подписчиков получил 39 миллиардов долларов выручки — менее 10% от требуемой величины. Microsoft Office 365 достиг 95 миллиардов долларов коммерческих и потребительских расходов в 2024 году — и даже Microsoft в итоге исчерпал свой рынок. Цифра в 480 миллиардов выглядит невероятно высокой.

Разумеется, корпорации будут внедрять ИИ, когда увидят прирост производительности. Государственные структуры обладают практически неограниченными ресурсами и склонны переплачивать. Возможно, когда-нибудь удастся «продавить» на рынок 480 миллиардов долларов таких продуктов. Но проблема в том, что эти 480 миллиардов — это не потребности всего будущего ИИ, а только сумма, необходимая, чтобы окупить капитальные вложения 2025 года. А если в 2026 году компании потратят вдвое больше? Если для покрытия инвестиций 2026 года потребуется почти триллион долларов выручки? В какой-то момент даже государственный аппетит к перерасходу окажется исчерпан.

Иными словами, при текущей динамике система неизбежно упрётся в стену. Доходов недостаточно, и их никогда не будет достаточно. Мир просто не способен платить за такое количество ИИ. Речь не в улучшении продукта или в повышении цен — дело в том, что совокупная выручка не может покрыть текущие капитальные затраты.

Чтобы понять масштаб происходящего, полезно вернуться почти на тридцать лет назад. Конец 1990-х: электронная почта и мессенджеры казались революцией. В то время местные телефонные компании брали дополнительную плату за звонки. Международные звонки стоили около доллара за минуту. И вдруг появилась возможность бесплатно общаться с человеком на другом конце планеты. Это было настолько же революционно, как ИИ сегодня. Неудивительно, что возник масштабный пузырь — было очевидно, что интернет изменит мир.

Хотя чаще всего вспоминают Pets.com и сотни dot-com стартапов, исчезнувших в огне пузыря, решающую роль в инфраструктуре интернет-революции сыграли компании вроде Global Crossing, вложившие десятки миллиардов долларов в волоконно-оптические сети. Эти кабели до сих пор используются. Global Crossing обанкротилась, как и многие её конкуренты. Ошибка заключалась не в том, что технология была бесполезна, а в том, что компании переоценили готовность рынка платить за неё.

Сегодня, наблюдая, как корпорации продолжают направлять огромные ресурсы на ИИ, невольно появляются ассоциации с эпохой dot-com и судьбой Global Crossing. Оптоволоконная инфраструктура была «дата-центром» того цикла, а Corning — «Nvidia своего времени» (её акции потеряли 97% стоимости в течение двух лет после пика).

Волоконно-оптическая технология пережила взрывной рост в 1976–1986 годах, от экспериментальных испытаний до основы национальной телефонной сети, однако это было лишь предварительным актом перед бурей 1996–2005 годов. Тогда резкий прогресс сразу в трёх взаимосвязанных технологиях — пропускной способности оптоволокна, мощности персональных компьютеров и сетевого ПО — создал бурный технологический подъём, превратившийся в пузырь с совокупными потерями, измеряемыми триллионами долларов. Сочетание технологического прорыва и иррационального оптимизма инвесторов сделало этот период крайне нестабильным.

Инвесторы, ослеплённые возможностями новой технологии, вкладывали деньги во всё оптическое и инновационное. Лёгкие деньги подпитывали рост стартапов. Казалось, что все нанимают сотрудников. Оптоволокно обещало огромный рынок и длительный рост. 10 июля 2000 года JDS Uniphase объявила о покупке SDL Inc. за 41 миллиард долларов — крупнейшей сделки в истории оптики. Капитализация JDSU тем летом достигла 181 миллиарда долларов. Заказы прибывали, и строительные бригады прокладывали волокно быстрее, чем его успевали производить. Но за кулисами ситуация ухудшалась: продажи компонентов резко снижались, и в апреле JDSU уволила 5 000 сотрудников (20% штата). В мае генеральный директор компании Йозеф Страус на пленарном заседании заметил: «Я понял, что законы гравитации действуют и вверх, и вниз». Установки оборудования замедлялись, акции падали. К сентябрю 2001 года акции Nortel упали до 7,2% от уровня годом ранее. Global Crossing, построившая огромную волоконно-оптическую сеть, подала на банкротство 28 января 2002 года, оставив поставщикам огромные долги.

Как может завершиться нынешняя «гонка вооружений» в ИИ? Купперман пишет:

«Либо гонка продолжится, и крупнейшие технологические компании будут вынуждены брать на себя долговую нагрузку, чтобы продолжать покупать чипы, уже обгоняя собственные денежные потоки; либо они прекратят гонку, списав капитальные вложения последних лет. Есть и третий вариант: списание произойдёт, но только после того, как падение котировок вынудит инвесторов выйти. Как и во многих финансoвых историях, итог очевиден — непонятно лишь, когда это произойдёт».

Каждый экономический пузырь сопровождается признаками финансовой сверхинженерии — как CDO и MBS, предшествовавшие кризису 2008 года. Показательно, что сектор ИИ начинает демонстрировать сходные черты. Согласно некоторым сообщениям, гипермасштабные компании в сфере ИИ используют бухгалтерские уловки, чтобы занижать фактические инфраструктурные расходы и, таким образом, завышать прибыль. Крупные фирмы перекладывают гигантские объёмы расходов на ИИ в специальные SPV — структуры, которые скрывают реальные затраты на создание инфраструктуры. И в этом контексте приводимая ниже инфографика выглядит особенно показательно.

Вся эта система инвестиций в ИИ в общих чертах выглядит так:

Недавно Nvidia приобрела долю в Nokia на сумму 1 млрд долларов. В рамках сделки Nokia обязалась покупать ИИ-чипы и вычислительные платформы Nvidia. Кроме того, компании будут сотрудничать в разработке технологии сотовой связи 6G. Подобные сделки становятся всё более распространёнными в индустрии искусственного интеллекта. Некоторые рассматривают инвестиции Nvidia в Nokia и похожие соглашения как форму вендорного финансирования, тогда как большинство считает это разновидностью «кругового финансирования» (round-tripping). И если вендорное финансирование напрямую направлено на поддержку продаж, то round-tripping менее прозрачно и гораздо менее конкретно указывает, какие именно товары и в каких объёмах фактически финансируются. Это куда более неопределённая схема.

В дополнение к сделке с Nokia, вот несколько крупнейших долевых инвестиций Nvidia:

• OpenAI: Nvidia обязалась вложить 100 млрд долларов в OpenAI. Большая часть этих средств будет использована для закупки GPU Nvidia для дата-центров OpenAI. Финансовый директор OpenAI Сара Фрайер отмечает: «Большая часть денег вернётся обратно в Nvidia».

• CoreWeave: Nvidia владеет долей в CoreWeave на сумму 3 млрд долларов. Недавно CoreWeave привлекла кредит на 2,3 млрд долларов, обеспеченный чипами Nvidia, чтобы профинансировать покупку новых чипов Nvidia, инвестиции в дата-центры и операционные расходы.

• xAI: Nvidia планирует инвестировать до 2 млрд долларов в xAI, компанию Илона Маска. По словам Маска, «xAI разместит миллион передовых чипов Nvidia Blackwell на новом объекте под Мемфисом».

Все эти сделки устроены сходным образом: Nvidia инвестирует в компанию, компания использует средства, чтобы купить оборудование Nvidia, а Nvidia получает дополнительную выручку. Получив новые доходы и прибыль, Nvidia может реинвестировать капитал в такие же или подобные компании.

Хотя Nvidia является наиболее активным участником подобных циклических сделок, сеть подобных финансовых схем в индустрии ИИ включает и других крупных игроков — таких как Oracle, Intel и AMD.

Чтобы понять, как индустрия ИИ финансирует сама себя и какие риски в этом скрыты, полезно обратиться к истории и провести параллели с пузырём доткомов, когда подобные сделки были обычным явлением в стремительно растущем технологическом секторе.

• Lucent Technologies агрессивно кредитовала собственных клиентов, чтобы они могли закупать оборудование Lucent, после чего компания учитывала эти продажи как выручку, хотя весь кредитный риск оставался у Lucent, а долг отражался как актив в её балансе. Такой подход временно раздувал выручку и способствовал росту цены акций в конце 1990-х. Кроме того, Lucent приобретала компании, которые затем покупали её оборудование. Эти сделки оплачивались акциями Lucent, что позволяло использовать стремительно растущие котировки как валюту для увеличения продаж и доли рынка. Выручка Lucent упала с более чем 38 млрд долларов в 1999 году до 8 млрд долларов в 2006-м.

• Nortel, подобно Lucent, стимулировала продажи, используя собственные акции как инструмент финансирования для клиентов. По оценкам, Nortel одолжила более 7 млрд долларов, чтобы помочь зарождающимся телеком-операторам покупать её оборудование. Позже выяснилось, что многие кредиты были беспроцентными, необеспеченными и привязанными к будущим закупкам. Nortel связала свою судьбу с судьбой клиентов — и когда пузырь лопнул, многие из них обанкротились, что в итоге привело к краху самой Nortel. В июле 2000 года акции Nortel стоили 86,75 доллара. В 2009 году — 18 центов.

А вот Global Crossing и Qwest занимались уже откровенным мошенничеством в виде круговых сделок:

• Global Crossing «продавала» пропускную способность сети Qwest.

• Qwest «продавала» почти такую же мощность обратно Global Crossing.

• Обе компании отражали эти сделки как выручку.

Комиссия по ценным бумагам и биржам США установила, что это был заранее согласованный обмен, созданный исключительно для завышения показателей продаж и не имевший коммерческого смысла. Обе компании были обвинены в мошенничестве, заплатили штрафы и пересчитали финансовые результаты. Акции Global Crossing обесценились к моменту её банкротства в 2002 году. Qwest избежала банкротства, но её акции рухнули с 52 долларов в 2000 году до 1 доллара в 2002-м.

У каждой технологической эпохи есть свой «царь горы». И вопрос всегда один и тот же: останется ли ранний лидер наверху или со временем его вытеснит кто-то более быстрый и сфокусированный? Могут ли компании действительно удержать преимущество первопроходца?

Мы уже видели, как часто ответ оказывается отрицательным. Yahoo когда-то правил интернетом. BlackBerry владел корпоративным рынком телефонов. MySpace определял целую социальную эпоху. Это были не нишевые продукты — это были «инструменты по умолчанию» своего времени. Каждый из них казался непобедимым — пока внезапно не перестал быть таким. 

История финансовых рынков показывает устойчивые повторяющиеся модели. Но, справедливости ради, вспомним слова Стива Джобса из его выступления в Стэнфорде:
«Вы можете соединить точки, только оглядываясь назад, а не вперёд».

Действительно, сегодня никто не может предсказать, чем закончится нынешний ИИ-бум или каким будет будущее, но всегда полезно помнить уроки истории.

Хорошего дня! заходите на тг канал https://t.me/TradPhronesis