Autor: Samotny Wilk
Ostatnio na rynku AI nagromadziło się wiele sygnałów byczych i niedźwiedzich, co znacznie zwiększyło atmosferę niepokoju na rynku.
Goldman Sachs niedawno opublikował raport dotyczący perspektyw globalnego rynku na 2027 rok, ostrzegając, że fala przyspieszenia wydatków kapitałowych na AI najprawdopodobniej osiągnie szczyt na początku 2027 roku, a rynek przejdzie z jednostronnego wzrostu na dwukierunkowe wahania, zalecając zwiększenie dywersyfikacji portfela i hedgingu;
Fed w najnowszym raporcie o stabilności finansowej również wyraźnie wskazał na sztuczną inteligencję, ostrzegając przed potencjalnym zagrożeniem dla wyceny aktywów i stabilności finansowej.
Znany niedźwiedź Michael Burry postanowił wyrazić swoje stanowisko bezpośrednio poprzez pozycje, podwajając opcje put na Nasdaq 100, jednocześnie ponownie otwierając krótkie pozycje naETF półprzewodników, twierdząc wprost, że to "pułapka bycza", szczególnie porównując do szczytu bańki internetowej z 2000 roku, a odejście Jensena Huanga jeszcze bardziej pogłębiło jego obawy dotyczące całego łańcucha przemysłu AI.
01
Konkretnie, kilka raportów zasadniczo wskazuje na kilka twardych ograniczeń, przed którymi stoi obecna narracja AI:wydatki kapitałowe, wysokie stopy procentowe, ograniczenia regulacyjne ze strony Partii Demokratycznej, obawy o zaufanie w łańcuchu przemysłowym.
Czynniki te są w rzeczywistości również źródłem ostatnich obaw rynkowych.
Raport Goldman Sachs mówi, że na początku 2027 roku udział przyrostu inwestycji w AI w PKB osiągnie szczyt, ale nie oznacza to, że wydatki kapitałowe odwrócą się i spadną, jedynie tempo wzrostu inwestycji ulegnie spowolnieniu.
A wycena akcji zawsze kładła większy nacisk na zmiany marginalne; hossa w segmencie mocy obliczeniowych upstream opierała się na stale rosnącym tempie wzrostu wydatków kapitałowych, a gdy ten impuls się zatrzyma, najbardziej kluczowe wsparcie dla wysokich wycen ulegnie osłabieniu.
Według szacunków Goldman Sachs, krzywa wpływu wydatków kapitałowych dostawców chmury na EPS S&P 500 wykazuje wyraźną korelację: w 2024 roku wkład wyniósł 2 punkty procentowe, w 2025 roku 5 punktów, w 2026 roku wzrósł do szczytu 12 punktów, w 2027 roku spadnie do 9 punktów, a w 2028 roku bezpośrednio stanie się obciążeniem dla zysków wynoszącym 5 punktów.
A rok 2026 to zasadniczo ostatnie okno, w którym wydatki kapitałowe napędzają zyski.
Spadkowe tempo wzrostu zysków również odzwierciedla tę zmianę: prognozy zysków związanych z S&P spadły z 36% do 11%, a rynki europejskie, japońskie i azjatyckie osłabły równolegle.
Obiektywnie rzecz biorąc, 11% wzrostu nie jest złe na tle historycznym. Trudny jest proces spadku z 36% do 11%.
Wcześniej korzystaliśmy z efektu Davisa, gdzie zyski i wyceny rosły razem; w przyszłości najprawdopodobniej pozostanie jedynie powolne podtrzymywanie zysków przez fundamenty i ciągła presja na wyceny, trudno będzie powtórzyć hossę z ostatnich dwóch lat, gdzie można było wygrywać z zamkniętymi oczami.
Drugim nieuniknionym realnym ograniczeniem jest środowisko wysokich stóp procentowych.
Wpływ środowiska wysokich stóp procentowych na sektor AI jest dwukierunkowy.
AI to typowy aktyw o długim czasie trwania, którego zyski w większości przypadają na odległą przyszłość; wzrost długoterminowych stóp procentowych bezpośrednio podnosi stopę dyskontową, naturalnie wywierając presję na wyceny.
Giganci chmurowi tacy jak Microsoft i Google mają solidne fundamenty i obfite przepływy pieniężne, więc wpływ jest ograniczony; najbardziej ucierpią dostawcy usług chmurowych GPU ze średniej półki, tacy jak wymienieni przez Burry'ego CoreWeave i Nebius, którzy są dużymi klientami Nvidii i szybko się rozwijają poprzez masowy wynajem i zakup GPU, będąc silnie uzależnionymi od zewnętrznego finansowania.
Gdy stopy procentowe rosną, ich koszty pożyczek bezpośrednio rosną, ekspansja zostaje zmuszona do ograniczenia, a ówczesne wyceny były oparte na bardzo wysokim tempie wzrostu, więc luka między oczekiwaniami a rzeczywistością łatwo się powiększa.
Ryzyko transakcji okrężnych wspomniane przez Fed również zasługuje na uwagę.
Firmy technologiczne i startupy wzajemnie inwestują, dokonują wzajemnych zakupów i wzajemnie poświadczają przychody; w okresie luzowania finansowego może to upiększać księgi i zawyżać wyceny, ale po zaostrzeniu finansowania staje się to łańcuchem powiązanych ekspozycji na ryzyko – gdy w jednej firmie pojawi się problem z przepływami pieniężnymi, ryzyko rozprzestrzeni się wzdłuż łańcucha współpracy. Nie jest to kwestia wysokości wyceny, ale ukryte zagrożenie na poziomie kredytowym.
A największym ostatnio negatywnym punktem zapalnym jest wydarzenie z Jensenem Huangiem, które zachwiało kotwicą wyceny całego łańcucha.
Trudno jeszcze przesądzić, jaki długoterminowy wpływ ma ta sprawa na produkty i zamówienia samej Nvidii.
W ostatnich latach oczekiwania dotyczące zamówień i logika wyceny wielu firm – producentów chipów, firm foundrycznych, pamięci, dostawców chmury downstream – opierały się na silnej pozycji Nvidii. Gdy ta kotwica się zachwieje, wszyscy ponownie ocenią posiadane aktywa.
Wielki niedźwiedź Burry najwyraźniej wykorzystał to okno, ale jego podejście również się zmieniło.
Wcześniej wolał obstawiać bezpośrednio pojedyncze akcje, takie jak Nvidia czy Palantir, teraz przeniósł ciężar na indeksy i ETF-y półprzewodników. Z jednej strony podwoił opcje put na Nasdaq 100, z drugiej odkupił krótkie pozycje na VanEck Semiconductor ETF, a TSMC i Nvidia to największe pozycje w tym ETF-ie.
Porównał szczyt Nasdaq z początku października do szczytu bańki z 2000 roku i ogłosił "pułapkę byczą", celując w to, czy wpływ Nvidii będzie stopniowo słabnąć.
Oczywiście jego strategia nie musi być słuszna, ponieważ to porównanie ma bardzo duże różnice.
Podczas bańki w 2000 roku wiele firm nie miało przepływów pieniężnych, a zadłużenie było w opłakanym stanie; obecnie bilanse czołowych gigantów technologicznych na rynku amerykańskim są dość zdrowe, a premia wycenowa pięciu największych spółek technologicznych względem innych akcji skurczyła się do bardzo niskiego poziomu, daleko jej do szaleństwa z tamtych lat.
Ponadto ten zakład opcyjny ma wysoki próg – aby przynieść zysk, indeks musi spaść o ponad 20% przed wygaśnięciem; czas, skala i kierunek muszą być wszystkie trafione.
Jest jeszcze jedna łatwa do przeoczenia presja – zmiana nastawienia regulatorów.
Po dojściu do władzy Partii Demokratycznej stosunek USA do infrastruktury AI najprawdopodobniej stopniowo przesunie się w kierunku kontroli; zużycie energii, grunty i zaplecze elektroenergetyczne dla klastrów obliczeniowych i dużych centrów danych zaczną podlegać większym ograniczeniom.
Nie chodzi o to, by zdusić AI, ale zakłóci to rytm nieograniczonego zwiększania mocy obliczeniowych, wydłuży cykl ekspansji i podniesie koszty budowy.
Patrząc z powrotem na krzywą wydatków kapitałowych, ta zmienna jeszcze bardziej obniży nachylenie ekspansji. Oczekiwano ciągłego wybuchowego wzrostu mocy obliczeniowych, a teraz, gdy pojawia się więcej ograniczeń związanych z zatwierdzeniami, zużyciem energii i zgodnością, szczyt nastąpi wcześniej, a realizacja będzie wolniejsza.
Cztery warstwy presji nakładają się na siebie, więc wypychanie bańki wycen napompowanej optymistyczną narracją jest naturalną konsekwencją.
02
Musimy jednak jasno zrozumieć, że pęknięcie bańki wycen AI nie oznacza, że przemysł AI podupada; podstawowy popyt wspierający długoterminową logikę AI nie zniknął.
Jest jeszcze jeden bardzo interesujący sygnał, o którym Goldman Sachs wspominał wiele razy.
Wskaźnik ceny do zysków (forward PE) amerykańskich gigantów chmurowych wynosi tylko 19,7 razy, co jest poniżej dolnej granicy ich 20-letniego przedziału historycznego, a nawet niżej niż w przypadku uznanego za defensywny sektora dóbr podstawowych.
Wielu uważa je za akcje wzrostowe o wysokiej elastyczności, a ich wyceny spadły poniżej akcji defensywnych, co pokazuje, że pesymistyczne oczekiwania są już w dużej mierze wliczone w cenę – nie wszyscy są bezmyślnie optymistyczni.
Zaostrzenie regulacji w dłuższej perspektywie również nie jest całkowicie złe. Nieuporządkowany wyścig zbrojeń w moc obliczeniową zatrzymuje się, zmuszając wszystkich do policzenia: czy zainwestowana moc obliczeniowa może przynieść stabilne przychody i zyski.
Dopiero gdy model biznesowy się sprawdzi i nie będzie opierał się na niekończącym się spalaniu pieniędzy na rozbudowę kart, historia AI stanie się solidniejsza. Krótkoterminowo to ból, długoterminowo to oddzielenie ziarna od plew.
Po wypchnięciu bańki struktura okazji rynkowych również zmieni logikę.
W ostatnich dwóch latach najprostszą strategią było all-in w dostawców "łopat" upstream – chipy, moduły optyczne, pamięci – im bliżej mocy obliczeniowych, tym lepsze wzrosty. Ta logika opierała się na ciągłym przyspieszaniu wydatków kapitałowych i trudno będzie ją powtórzyć w przyszłości.
Kryteria oceny rynku zmienią się z "kto zwiększa produkcję" na "kto potrafi zarobić realne pieniądze".
Pierwszą kategorią wartą śledzenia są giganci chmurowi, których wyceny wróciły do rozsądnych poziomów.Spowolnienie tempa wzrostu wydatków kapitałowych oznacza dla nich mniejsze inwestycje i poprawę wolnych przepływów pieniężnych. Solidny bilans i zróżnicowana struktura przychodów sprawiają, że powoli przekształcają się z akcji wzrostowych o wysokiej zmienności w defensywne papiery z cechami wzrostowymi, a ich atrakcyjność cenowa w czasie wahań rynkowych będzie stopniowo rosnąć.
Druga kategoria to firmy faktycznie wdrażające AI.W przeszłości cała uwaga rynku skupiona była na mocach obliczeniowych, a wartość strony aplikacyjnej była ukryta.
W dalszej kolejności wielokrotnie pojawi się pytanie, czy AI może pomóc klientom zaoszczędzić pieniądze, zwiększyć przychody, czy istnieją stabilne płatności i odnowienia. Tylko firmy, które uzyskają realną dywidendę produktywności i których ROI da się jasno wyliczyć, mogą przejąć pałeczkę i stać się nowym głównym nurtem.
To jest również to, co Goldman Sachs nazywa „sztafetą przejmującą pałeczkę” – czy przełączenie przebiegnie sprawnie, decyduje o tym, czy ta runda korekty będzie miękkim lądowaniem, czy ciągłym spadkiem.
Trzecia kategoria to sektory cykliczne, w których wyceniono już dużo pesymistycznych oczekiwań, na przykład koreańska pamięć.Kurs akcji zawiera już w sobie oczekiwanie drastycznego obniżenia zysków w 2027 roku o 70%, ale terminy zamówień sięgają 2029 roku, a PB zostało zredukowane do historycznego minimum. Kursy wyglądają na wysokie, ale ryzyko wcale nie jest małe, a zmienność jest niezwykle gwałtowna.
Goldman Sachs również nie patrzy byczo na Azję bez zastrzeżeń – główną obawą jest zbyt wysoka koncentracja, zbyt duży udział kilku spółek, takich jak TSMC, Samsung i SK Hynix; gdy logika się odwróci, siła rażenia obsunięcia będzie bardzo duża.
Z drugiej strony jest też wiele spółek, których należy aktywnie unikać. Mali i średni dostawcy usług chmurowych GPU, silnie uzależnieni od zamówień Nvidii, pozbawieni stabilnych przepływów pieniężnych i utrzymujący się dzięki finansowaniu zewnętrznemu, oraz czyste startupy palące pieniądze bez wdrożonych produktów to najsłabsza grupa w tej rundzie testów stresowych.
03
Ogólnie rzecz biorąc, obecna narracja o AI rzeczywiście stoi w obliczu dużej presji; w takich warunkach rynkowych, jeśli nadal z myśleniem z poprzednich lat mocno obstawia się upstreamowe moce obliczeniowe i dalej płaci za „coraz szybszy wzrost”, to bardzo łatwo o stratę pieniędzy z powodu bezwładności.
Bezpieczniejszym podejściem jest zmniejszenie skoncentrowanych zakładów na jednym torze i odpowiednie zdywersyfikowanie pozycji.
Rynek przeszedł już od jednostronnej hossy do dwukierunkowej zmienności; wartość hedgingu i dywersyfikacji aktywów będzie wyższa niż w poprzednich latach.
Test, przed którym staje ta runda narracji o AI, nie sprawdza, czy AI może zmienić świat, lecz czy te inwestycje mogą przełożyć się na stabilne zwroty. Proces rozchodzenia się bańki z pewnością będzie trudny, zmienność utrzyma się długo, ale po oczyszczeniu rynku aktywa, które przetrwają weryfikację i mają solidne przepływy pieniężne, dopiero wejdą w kolejny etap hossy, która zajdzie dalej.
W tym czasie wystarczy zachować spokój, wytrzymać presję i powoli czekać na światło.
