BCA: AI-пузырь еще не лопнул — как посчитать счет на 10 триллионов долларов за год?

Многие инвесторы убеждены, что в конце концов на рынке искусственного интеллекта возникнет пузырь.

Но они также верят, что смогут вовремя выйти до того, как пузырь лопнет.

В глобальном макроэкономическом отчете BCA Research от 19 августа настроения инвесторов по поводу динамики AI охарактеризованы как "Дай мне умеренность, но не прямо сейчас": все понимают накапливающиеся риски, но не хотят уходить со стола слишком рано.

Проблема в том, что рынок не даст возможности всем выйти одновременно. Каждая продажа требует, чтобы кто-то купил. Когда тренд действительно развернётся, кто-то обязательно не успеет выйти.

Уолл-стрит делает ставку на почти идеальное будущее

В настоящее время уровень рентабельности американских компаний находится на историческом максимуме, но аналитики Уолл-стрит по-прежнему ожидают, что рост прибыли в ближайшие три-пять лет продолжит бить рекорды.

Это означает, что технологические компании должны не только сохранить текущую высокую рентабельность, но и создавать беспрецедентные новые доходы, чтобы оправдать уже заложенные в цены акций ожидания роста.

Подпись к рисунку: Рентабельность американских компаний уже на историческом максимуме, но аналитики всё еще ожидают долгосрочного высокого роста прибыли.

В частности, акцент делается на капитальные затраты AI-центров обработки данных.

По прогнозу BCA, к 2027 году ежегодные капитальные затраты крупнейших мировых облачных компаний могут достичь 1 триллиона долларов, и большая их часть будет связана с AI.

Вопрос в следующем: сколько дохода необходимо сгенерировать после таких вложений, чтобы инвестиции принесли разумную отдачу?

Сколько дохода нужно для поддержки капитальных расходов в 1 триллион долларов?

BCA провела стресс-тест.

Если ежегодные капитальные затраты крупных облачных компаний составят 1 триллион долларов при совокупной ставке амортизации активов 13%, то в долгосрочной устойчивой ситуации:

• Первоначальная стоимость активов достигнет примерно 7,7 триллиона долларов;
• Чистая стоимость активов за вычетом амортизации составит около 3,85 триллиона долларов;
• Для достижения доходности на вложенный капитал до налогообложения в 30% потребуется ежегодно зарабатывать примерно 1,15 триллиона долларов EBIT;
• С учетом амортизации потребуется ежегодно около 2,15 триллиона долларов EBITDA.

Далее всё зависит от уровня рентабельности этих компаний.

Если в будущем уровень рентабельности по EBITDA достигнет ожидаемых Уолл-стрит 50%, то для этого потребуется ежегодно зарабатывать около 4,3 триллиона долларов.

Если рентабельность снизится до более типичных в последние годы 30%, необходимый доход возрастает до примерно 7,2 триллиона долларов.

Подпись к рисунку: Объем выручки, необходимой крупным облачным компаниям при разных сценариях рентабельности.

Кроме того, этот расчет не учитывает новые облачные компании, китайские AI-компании, а также инфраструктурные компании вроде SpaceX и других, строящих инфраструктуру вокруг AI.

Если учесть все капитальные затраты в AI-экосистеме, по оценкам BCA, AI в итоге должен будет генерировать около 10 триллионов долларов годового дохода, чтобы оправдать текущую волну инвестиций.

Что это значит?

Глобальные расходы на еду и общественное питание составляют примерно 10 триллионов долларов в год; мировые расходы на здравоохранение сопоставимы. Для сравнения, глобальный рынок программного обеспечения сейчас оценивается всего в 1,4 триллиона долларов.

Важно подчеркнуть, что 10 триллионов долларов — это не прогноз AI-выручки на следующий год, а стресс-тест: если нынешний уровень капитальных затрат сохранится надолго, а инвесторы будут требовать достаточной отдачи на эти активы, коммерциализация AI должна будет достигнуть колоссальных масштабов.

Если всё так сложно в расчетах, почему пузырь еще не лопнул?

Потому что нынешние данные еще не сигнализируют о неминуемом крахе.

Некоторые индикаторы даже поддерживают продолжающийся рост сектора AI:

• Арендные ставки на производительные GPU продолжают расти;
• Спотовые и контрактные цены на чипы памяти продолжают расти;
• Доля корпоративного внедрения AI продолжает увеличиваться;
• Затраты на AI еще не начали явно снижаться.

Эти явления говорят о том, что предложение производительных мощностей по-прежнему ограничено, а мощность центров обработки данных явно не превышает спрос.

Однако на этом фоне появляются и тревожные признаки:

• Цены на AI-модели и на токены продолжают снижаться;
• Свободный денежный поток крупных облачных компаний уже стал отрицательным;
• Кредитные спрэды по корпоративным облигациям технологических компаний начинаются превышать уровень других отраслей;
• Инфраструктура AI всё больше зависит от внешнего финансирования, а не только от собственного денежного потока компаний.

Подпись к рисунку: Дефицит вычислительных мощностей продолжает поддерживать инвестиции в AI, однако ценовые, денежные и финансовые индикаторы уже испытывают давление.

Это означает, что AI, возможно, уже вошел во вторую половину фазы бума, но еще не достиг финала.

Поэтому текущий взгляд BCA на акции — не полный немедленный переход к медвежьему сценарию, а:

Сохранять нейтральную позицию на ближайшие три месяца и слегка недооценивать на следующие двенадцать месяцев.

Их модель в настоящее время прогнозирует, что доходность американских акций в ближайшие месяцы, скорее всего, будет ниже исторической средней, но всё еще положительной; рынок скорее будет колебаться, чем немедленно перейдет в медвежью фазу.

Подпись к рисунку: Модель BCA ожидает, что доходность S&P 500 в ближайшие месяцы будет ниже среднего, но пока не станет отрицательной.

AI в конечном итоге должен оправдать себя ростом производительности

Оправдаются ли капитальные затраты, в конечном итоге зависит от того, сколько реальной ценности сможет сгенерировать AI.

Если AI сможет существенно повысить производительность, снизить издержки бизнеса и создать новые продукты и услуги, тогда будущий рост доходов сможет поглотить сегодняшние колоссальные инвестиции.

Однако пока доказательств этого немного.

Во втором квартале производительность в США выросла на 2,2% в годовом выражении, тогда как средний показатель за последние десять лет составляет около 2,0%. Другими словами, широкое внедрение AI пока не привело к значительному ускорению темпов роста производительности.

Подпись к рисунку: Рост производительности в США все еще близок к среднему за последние десять лет, явного ускорения от внедрения AI пока не зафиксировано.

Возможно, именно этот показатель станет главным критерием для оценки перспектив AI в будущем.

Инвесторы не должны смотреть только на продажи чипов и количество дата-центров, но должны постоянно следить за:

1. Начнет ли снижаться стоимость аренды GPU;
2. Сможет ли восстановиться свободный денежный поток крупных технологических компаний;
3. Будет ли достаточно быстро расти использование AI-услуг после снижения цен;
4. Сможет ли макроэкономическая производительность действительно преодолеть долгосрочное среднее значение.

В завершение

Пузырь на рынке AI ещё не лопнул: дефицит вычислительных мощностей сохраняется, уровень внедрения среди предприятий растёт, капитальные вложения продолжаются. В краткосрочной перспективе акции, связанные с AI, могут даже продолжить рост.

Но "отрасль продолжает расти" и "экономика бизнеса уже просчитана" — это совершенно разные вещи.

Главный вопрос сейчас не в том, есть ли польза от AI, а в том — сможет ли он за достаточно короткое время сгенерировать настолько большие доходы и денежный поток, чтобы оправдать сегодняшние почти беспрецедентные капитальные затраты.

Пузырь ещё не лопнул — это не значит, что экономика этой отрасли уже просчитана.