Коррекция в технологических акциях в ближайшее время вовсе не означает конца AI-сценария, но рынок переживает глубокую перестройку логики ценообразования.

Накануне Nvidia однажды падала семь торговых сессий подряд, Nasdaq оказывался под давлением. Руководитель площадки One-Delta в Goldman Sachs Rich Privorotsky отметил, что эту распродажу технологических акций нельзя свести к одному единственному триггеру: она стала следствием тройного давления — со стороны кредитного рынка, ожиданий по цепочкам поставок и политической обстановки. Он предупредил: «Кредитный рынок поднимает вопросы, которые фондовый рынок ранее по сути игнорировал».

Эта переоценка уже оставила четкий след на уровне оценок. 24-месячный форвардный P/E по индексу полупроводников Филадельфии сжался с 21–22х до примерно 15х, при этом возможный диапазон результатов заметно расширяется. Ключевая проблема также смещается — от «что AI может делать» к «кто будет оплачивать его работу».

Кредитный рынок первым подает сигнал тревоги

Фондовый рынок в долгосрочной перспективе сохраняет оптимизм относительно устойчивости инвестиций в ИИ-инфраструктуру, но в кредитном рынке отношение незаметно меняется.

Приворотский отмечает: спреды кредитных дефолтных свопов (CDS) по $英偉達 (NVDA.US)$ и $博通 (AVGO.US)$ заметно расширились. Рынок начал фокусироваться на механизмах подстраховки при ИИ-финансировании и проблеме внебалансовых обязательств. Эта тревога распространяется на более широкий полупроводниковый сектор и становится важным драйвером текущей переоценки.

Логика кредитного рынка по сути отличается от логики фондового рынка: первый больше фокусируется на определенности денежных потоков и способности обслуживать долги, а не на потенциале роста в будущем. Когда спреды CDS расширяются, это означает, что инвесторы в облигации начинают сомневаться в траектории возврата инвестиций в ИИ-капзатраты. Этот сигнал часто появляется раньше, чем на фондовом рынке, и его труднее игнорировать.

Начинают проявляться риски накопления запасов

Параллельно тонкий сдвиг происходит и в разговоре о цепочке поставок в полупроводниковом секторе: рынок начинает обсуждать риск накопления запасов в отдельных звеньях.

Отраслевые данные, на которые ссылается Приворотский, показывают: сохраняющаяся высокая готовность производителей полупроводников увеличивать капзатраты продолжает разгонять спрос на оборудование. В результате очередь заказов у производителей оборудования для производства чипов (WFE) заметно растет. Соответствующие организации уже повысили прогноз по глобальному рынку WFE: в 2026 году его объем, как ожидается, достигнет $150,3$ млрд, что соответствует росту на 36% год к году; в 2027 году — $217,5$ млрд (рост 45%); в 2028 году — далее до $280,9$ млрд (рост 29%).

Однако эти цифры, показывая накал интереса к ИИ-капзатратам, одновременно подразумевают и другой риск: когда заказы на фронтенд-оборудование продолжают накапливаться, при малейшем расхождении темпов конечного спроса с ожиданиями нагрузка по складским запасам в цепочке поставок проявится быстро. Именно это — ключевая причина, по которой рыночный диалог начал поворачиваться.

Энергетические узкие места и политические барьеры ограничивают темпы строительства

Помимо давления со стороны фондирования и цепочки поставок, реальная «приземленная» реализация дата-центров сталкивается с трениями из реального мира.

Приворотский отмечает: энергетические узкие места и растущее количество политических барьеров вокруг строительства дата-центров создают неопределенность для темпов расширения и конечных масштабов ИИ-инфраструктуры. Эта противоречивость проявляется и на политическом уровне: оба лагеря все больше осознают, что выгоды ИИ носят общенациональный, распределенный характер и зачастую требуют нескольких лет, чтобы материализоваться; при этом затраты на строительство — локализованные, концентрированные и происходят прямо сейчас.

Такая структурная противоречивость «прибыль с задержкой, а расходы впереди» делает позицию местных властей и сообществ по отношению к проектам дата-центров более осторожной, тем самым сдерживая общий график строительства.

AI-железо: требования или перераспределение вместо исчезновения

Хотя описанное давление действительно реально, Приворотский не считает, что ИИ-инвестиционное нарративное повествование на этом заканчивается: он подчеркивает, что возможный диапазон исходов расширяется.

В контексте спроса на «железо» он обращает внимание на потенциальную структурную переменную: новое поколение ИИ-моделей, представленное Safe Superintelligence Inc. (SSI, основанной Ильей Суцкевером), исследует архитектуры непрерывного обучения на базе тренировок во время тестирования (TTT). В отличие от традиционной парадигмы предобучения такие системы позволяют модели обновлять свои параметры в реальном времени в процессе инференса, превращая каждое взаимодействие в фактический процесс обучения.

Если технология непрерывного обучения действительно будет реализована, она может снизить зависимость от сверхкрупных кластеров предобучения. Но Приворотский относится с осторожностью к тезису «снижение совокупного спроса на вычислительные мощности». Он считает более вероятным другое: произойдет перераспределение потребления вычислительных мощностей — с перехода от ранних масштабных тренировок к постоянным вычислениям на стороне инференса, а не общее схлопывание спроса.

Относительно краткосрочного движения рынка он указывает, что ближайшими катализаторами, способными поддержать котировки, могут стать результаты Nvidia, данные PCE и выступления соответствующих чиновников ФРС. Но он также признает, что текущая точка времени для полного возвращения в рынок пока немного преждевременна. Его базовая оценка такова: ИИ-оценки пройдут через этапное сжатие, а затем — по мере того, как прогнозы по прибылям будут прокатываться на финансовые годы 2027–2028, рынок снова начнет за ними гнаться. Тогда обоснованность оценок будет легче получить подтверждение.