Jefferies предупреждает о "моменте 2008 года": искусственный интеллект может привести к "великому разрушению капитала" в США, а доля переходит к китайским open source моделям

Долговые риски в индустрии искусственного интеллекта вызывают серьезные предупреждения со стороны опытных стратегов с Уолл-стрит. Крис Вуд, руководитель глобальной стратегии по акциям компании Jefferies и автор «GREED & fear», в своем последнем квартальном отчете сравнил нынешний бум ИИ с ипотечным кризисом 2008 года и выделил структурную угрозу: облачные гиганты предоставляют двум убыточным ИИ-лабораториям огромные объёмы «беззалогового кредита».

По мнению Вуда: «Самый вероятный долгосрочный итог истории с ИИ на рынке — это масштабное уничтожение капитала в США, а доля рынка перейдёт к более дешевым китайским открытым языковым моделям».

История с ИИ «в ближайшем будущем в какой-то момент будет подвергнута серьёзной переоценке».

Китайские модели: от «дешевых» к «равноценным»

Предупреждение Вуда не ново, но его масштаб увеличивается.

По данным OpenRouter, которые отслеживает Вуд, за неделю, закончившуюся 27 сентября, ведущие китайские модели обработали 76,12 трлн токенов, тогда как на конец апреля их было лишь 4,37 трлн; в тот же период передовые модели США обработали 14,2 трлн токенов. Китайский показатель удвоился за десять недель.

Изменилась и ситуация с качеством. Вуд отмечает, что Kimi K3 от Moonshot «по терминологии сферы ИИ, находится на 'передовой', и её производительность оценивается на уровне 95% от Anthropic Claude Fable 5». Модель, предлагающая 95% производительности за минимальную цену, уже не является бюджетным брендом, а становится реальным конкурентом.

Последствия снижения цены уже заметны. Согласно Индексу расходов на LLM Token от Silicon Data, средняя рыночная цена токенов ИИ с пикового значения в мае упала на 52% и достигла исторического минимума — 0,98 доллара за миллион токенов.

Склонность к кредитным рискам за $2,3 трлн невыполненных заказов США

Вуд сравнивает кредитные риски бума ИИ с ипотечным кризисом 2008 года по следующей логике:

По состоянию на конец второго квартала 2026 года общие оставшиеся неисполненные обязательства (RPO) четырех крупнейших платформ — Microsoft, Google, Amazon, Oracle — составили 2,34 трлн долларов с ростом на 186% за год, что дало прирост примерно 1,52 трлн долларов.

Проблема в том, что примерно половину этого гигантского заказа должны оплатить всего две компании — OpenAI и Anthropic, и обе на данный момент убыточны.

Вуд пишет: «Гипермасштабные облачные провайдеры по сути предоставили своим убыточным арендаторам высококонцентрированные беззалоговые кредиты, поскольку ни Anthropic, ни OpenAI не генерируют прибыль. Для новых облачных сервисов (neo-clouds) риски ещё выше, ведь сами они тоже арендуют чипы заёмными средствами».

По оценкам технологических аналитиков Jefferies, к концу второго квартала 2026 года две ведущие ИИ-лаборатории будут составлять порядка 45% выручки Google Cloud Platform, 25% доходов Microsoft Azure, а их доля в AWS может за третий квартал вырасти в два-три раза — с 6% до 12–18%.

Сравнение Вуда прямолинейно и остро: «Вложения гипермасштабных облачных компаний в дата-центры строятся на обещаниях арендаторских платежей в будущем — точно так же, как это было с ипотекой перед кредитным кризисом 2008 года».

Внебалансовые обязательства: еще один уровень скрытых рисков

Вуд также указывает на риски вне балансовых отчетов.

По данным Moody’s за февраль этого года, сумма обязательств по аренде ещё не введённых в работу дата-центров в пятёрке крупнейших облачных компаний достигает 662 млрд долларов (на конец 2023 года — только 152 млрд). Исследование Nikkei оценивает «скрытый долг» этих пяти компаний к концу второго квартала 2026 года в 1,65 трлн долларов, что превышает их официальные долговые обязательства (около 1,35 трлн).

Тем временем, пять крупнейших облачных компаний в этом году уже выпустили облигации на 229 млрд долларов (за весь 2025 год — 108 млрд). По словам Вуда, кредитные спрэды Amazon, Google и Meta с начала июня выросли на 13–16 б.п.; «Гигантам облака приходится конкурировать с государством США за долгосрочное финансирование».

Вывод Вуда: кредитные спрэды заёмщиков, связанных с ИИ, «теперь требуют самого пристального внимания: это поможет понять, ужесточается ли отношение инвесторов к финансированию капитальных расходов на ИИ». Секьюритизация активов дата-центров — «зона особого внимания».

Прибыль: циклическая финансовая инженерия?

Сомнения Вуда по поводу качества прибыли гипермасштабных облачных провайдеров, возможно, самая яркая часть доклада.

Показатели демонстрируют, что в течение четырёх кварталов до конца второго квартала 2026 года годовая прибыль этих компаний выросла на 222 млрд долларов и достигла 581 млрд. Зато за тот же период статья «прочие неоперационные доходы/убытки», в которой в основном отражается нереализованная прибыль на вложения в непубличные компании, выросла на 224 млрд.

Иначе говоря, весь прирост прибыли гипермасштабных облачных компаний объясняется переоценкой вложений в акции ИИ-стартапов.

Вуд описывает этот циркулярный механизм: облачные гиганты инвестируют в ИИ-лаборатории, те же лаборатории покупают вычислительную мощность у тех же компаний, а облачные провайдеры затем учитывают рост оценки лабораторий как прибыль.

Он также отмечает, что рост отчетных EPS S&P 500 за последние три года составил 18% в годовом выражении, а прибыль небанковских корпоративных секторов по национальным счетам выросла всего на 5%. Такое резкое расхождение наблюдалось в последний раз на пике дотком-пузыря. Вуд пишет: «Эти данные свидетельствуют о наличии финансовой инженерии».

Капзатраты: кто заплатит?

Хотя свободный денежный поток резко снизился с 60 млрд долларов в четвертом квартале 2025 года до 7 млрд во втором квартале 2026 года, а в третьем квартале ожидается отрицательное значение — минус 13 млрд, инвестиции в капвложения не замедлились.

Консенсус-прогноз рынка гласит, что капзатраты четырёх гипермасштабных облачных гигантов вырастут с 723 млрд долларов в этом году до 993 млрд к 2027 году.

Вопрос Вуда прямой: «Действительно ли эти четыре гиганта собираются потратить 993 млрд на капзатраты к 2027 году? Это — текущая оценка консенсуса».

Его базовый сценарий: история с ИИ «в ближайшем будущем в какой-то момент подвергнется серьёзной переоценке».

«Безопасность» или картель?

Интерпретация Вуда по поводу недавних требований о «безопасной паузе» в ИИ-индустрии также заслуживает внимания.

Dario Amodei из Anthropic, Sam Altman из OpenAI и Илон Маск недавно выступили за замедление разработки передового ИИ, однако Трамп вскоре отверг эту идею.

Вуд не разделяет точки зрения о «безопасности». Он пишет: «Рекомендуется изучить систему стимулов. Координированная пауза под видом “безопасности” может рассматриваться как способ построить регулируемый защитный барьер (регуляторный moat), особенно если последующим шагом станет запрет на open source-модели, прежде всего из Китая. Другая — не исключающая первая — возможность: ИТ-гиганты уже осознали, что расходы на вычислительные мощности становятся неподъёмными и/или спрос на модели стабилизируется. Если так — почему бы не попробовать зафиксировать картель прямо сейчас?»

Примечательно, что Mark Zuckerberg из Meta отклонил призывы к замедлению, и котировки акций Meta с тех пор выросли на 18%.

Кредитный рынок — вот ключ

Инвестиционная рекомендация Вуда с 2023 года не меняется: держать производителей чипов («кувалда и лопата» — то есть тех, кто получает выручку с капитальных расходов облачных гигантов), но не сами гиганты. Эта стратегия работает, пока есть спрос со стороны покупателей.

Но, по мнению Вуда, решающим окажется не рынок акций, а кредитный рынок.

Его вывод: «ИИ-экосистема сейчас эмитирует облигации с длительным сроком больше, чем Казначейство США, несмотря на волатильность облигационного рынка и повышение ставки ФРС, а вырученные средства уходят на строительство дата-центров при этом наибольшие арендаторы продолжают нести убытки».

Вуд ссылается на исторический аналог азиатского финансового кризиса 1997 года — схожую структуру предложил в то же время Albert Edwards из SocGen, — указывая, что «чудо» в Таиланде прекратилось не из-за плохой производительности, а потому что кредиторы увидели проблему.

Новограц говорит, что пузырь «ещё не стал достаточно большим» для краха. Вуд утверждает, что это вовсе не обязательно: важнее, чтобы закончились желающие кредитовать.