Почему тезис об «общей волне AI» расходится с данными

Самая устойчивая ошибка в обсуждении искусственного интеллекта как инвестиционной темы состоит в допущении, что перед нами общая волна, поднимающая все лодки. Волну, если принять метафору, видят все; спорят только о её высоте. Это описание политически удобно, легко помещается в заголовок и льстит любому, у кого в портфеле присутствуют бумаги с меткой AI. Оно также расходится с данными.

Сто пятьдесят пунктов дисперсии

В 2025 году я отслеживал корзину из шестидесяти публичных компаний, покрывающих всю цепочку создания стоимости искусственного интеллекта. Эта цепочка включает производителей полупроводников и поставщиков сетевого оборудования, операторов центров обработки данных, энергетические компании и поставщиков ядерного топлива. По итогам года верхний квинтиль этой корзины в среднем прибавил более 140 процентов. Нижний квинтиль потерял от 10 до 30 процентов.

Разрыв между верхним и нижним квинтилем составил приблизительно 150 процентных пунктов за двенадцать месяцев.

Для сравнения: средняя годовая разница между лучшим и худшим секторами индекса S&P 500 за последние два десятилетия находится в диапазоне от 30 до 40 пунктов. Разрыв в AI оказывается не просто больше. Он превышает средний показатель в три или четыре раза. И это происходит внутри одной тематической метки.

Крайние точки иллюстрируют шкалу. Производитель памяти Micron Technology вырос за год на 240%, преимущественно на тезисе о структурном дефиците памяти типа HBM, то есть памяти с высокой пропускной способностью, критичной для обучения больших моделей. Корейский SK Hynix прибавил свыше 200%. Производитель полупроводникового оборудования Lam Research прибавил 138%.

На противоположном полюсе той же корзины Adobe потерял порядка 20%. Apple показал двузначные потери в середине года. Корпоративный софт, который в период с 2023 по 2024 год продавался рынку под меткой AI, потерял до трети капитализации. В одном только четвёртом квартале 2025 года одна из крупнейших публичных компаний, ассоциируемых с инфраструктурой AI, потеряла свыше 30% капитализации на сомнениях в качестве её ключевого мегаконтракта.

Одна секторная корзина. Одна тема. Один двенадцатимесячный период.

Почему дисперсия структурна, а не случайна

Рынок сортирует компании по четырём признакам, которые раньше не обязательно попадали в один инвестиционный тезис.

Капитальная интенсивность. Четыре американских гиперскейлера (Amazon, Google, Meta и Microsoft) совокупно потратят на капитальные расходы в 2026 году приблизительно 700 миллиардов долларов США. Это превышает годовой валовый внутренний продукт Казахстана более чем в два раза. Это 67% роста относительно 2025 года, и четвёртый подряд год, в котором темп роста превышает 60%. Отношение капитальных расходов к выручке достигло уровней, невиданных со времён телекоммуникационного бума конца девяностых годов: от 45% у Microsoft и Alphabet до 86% у Oracle. На уровне учёта это означает одно. Годовая амортизация инфраструктуры AI у пяти крупнейших игроков в 2026 году составит приблизительно 400 миллиардов долларов. Это больше совокупной чистой прибыли тех же пяти компаний за 2025 год. Либо выручка от сервисов AI начнёт покрывать амортизацию в ближайшие два или три года, либо на балансе этих компаний откроется дыра невиданного размера.

Доступ к электрической мощности. Microsoft в конце 2025 года раскрыл отложенные заказы на облачные мощности объёмом 80 миллиардов долларов, которые не могут быть исполнены. Причина не в отсутствии чипов, а в отсутствии подключения к электросети. Это меняет экономику всей цепочки. Компании, контролирующие генерацию (прежде всего атомную, включая операторов SMR, то есть малых модульных реакторов, и поставщиков обогащённого урана), переоцениваются рынком. Компании, не имеющие доступа к мощности в нужные сроки, обесцениваются. Дисперсия, которая раньше была функцией чипов, теперь в существенной части оказывается функцией генерирующих активов.

Рента ниже модели. Большая часть выручки в сегменте AI генерируется не самими фронтальными моделями (OpenAI, Anthropic и их аналогами), а инфраструктурой под ними. Совокупная годовая выручка крупных провайдеров AI по состоянию на конец 2025 года, составляющая от 15 до 20 миллиардов долларов, едва покрывает амортизацию инфраструктуры, которую гиперскейлеры построили для них. Это не обязательно пузырь. Но это структурное несоответствие, на которое рынок рано или поздно отреагирует дифференцированно. Те, кто получает ренту ниже модели (производители GPU, поставщики HBM, операторы центров обработки данных, энергетики), получают её в виде денежного потока сегодня. Те, кто инвестирует в модели, получают обещание.

Дисциплина корпоративного управления. Часть компаний, торгующихся под меткой AI, финансирует рост эмиссией акций и компенсацией в виде опционов. В англоязычной финансовой литературе такую практику обозначают аббревиатурой SBC (stock based compensation). Это форма размывания акционерного капитала, которая не отражается в заголовках прессы о прибыли, но последовательно уменьшает долю существующих акционеров. Другая часть компаний, напротив, генерирует свободный денежный поток и выкупает акции. Рынок пока плохо различает эти два лагеря: обе категории могут торговаться с похожими мультипликаторами. В ближайшие два или три года эта слепота закроется. Различие по качеству отчётности станет следующей осью дисперсии. И в аудиторских отчётах, и в курсах акций.

Почему большинство фондов не эксплуатирует эту дисперсию

Коммерческая инфраструктура, покрывающая AI сегодня, распадается на три блока. Каждый из трёх структурно неспособен извлечь ренту из наблюдаемой дисперсии.

Обычные инвестиционные фонды. У них есть аналитик по технологиям. Он покрывает тридцать имён с разумной глубиной. Этого достаточно для консенсусного взгляда и недостаточно для выявления победителей и проигравших внутри всей цепочки создания стоимости AI.

Тематические инвестиционные фонды, открывающие только длинные позиции. Они держат от пяти до семи крупнейших имён и называют это покрытием сектора. Их мандат не позволяет открывать короткие позиции. Они структурно участвуют в росте и столь же структурно участвуют в снижении. В 2025 году рост закрыл многие вопросы. В 2026 году вопросы начинают возвращаться.

Макроэкономические фонды. Они управляют ставками, валютами и сырьём. О полупроводниках они знают ровно столько, сколько знает добросовестный читатель Forbes или Financial Times. Это не критика, это другой мандат.

Пустое пространство между этими тремя блоками занимает фонд, сочетающий глубину секторного покрытия, дисциплину длинных и коротких позиций и макроэкономический оверлей, которого бумаги цепочки AI объективно требуют. Они среди наиболее чувствительных к реальным процентным ставкам и глобальной ликвидности бумаг на рынке. Игнорировать макро в этом сегменте значит в одном из ближайших кварталов оказаться без защиты ровно в тот момент, когда кривая ставок смещается. Это рабочее пространство для одного специализированного игрока. Именно здесь и лежит экономическая рента от наблюдаемой дисперсии.

Что это значит для капитала, размещённого локально

Казахстанский институциональный и частный капитал, включая суверенные фонды, family offices и простых инвесторов, получает экспозицию в AI преимущественно через два канала. К первому относятся глобальные индексные продукты: ETF на S&P 500 или Nasdaq, распределяющие капитал по рыночной капитализации. Ко второму относятся диверсифицированные портфели международных частных банков, в которых экспозиция в AI прячется внутри «технологического» сегмента.

Оба канала дают экспозицию к средневзвешенной доходности корзины AI. В условиях дисперсии в 150 пунктов средневзвешенная доходность становится самой опасной экспозицией, какую может иметь долгосрочный инвестор. Она гарантирует, что портфель одновременно держит победителей и проигравших, и что последние размывают первых. В спокойные годы эта проблема спрятана под положительным средним. В годы, когда дисперсия расширяется, она становится видимой в квартальных отчётах. Как раз тогда, когда реагировать уже поздно.

Выявление выигравших и проигравших давно перестало быть опцией. Оно становится центральной задачей следующего десятилетия для любого долгосрочного инвестора, чей мандат включает фондовые рынки развитых стран.

Стейк в земле

К апрелю 2028 года, через двадцать четыре месяца от даты публикации этой статьи, я ожидаю, что не менее двух имён из сегодняшнего списка десяти крупнейших компаний AI по капитализации потеряют сорок процентов и более от текущих уровней. Одновременно я ожидаю, что не менее двух имён, сегодня котируемых как «разочарования AI» на однозначных или низких двузначных мультипликаторах, удвоят капитализацию. Рынок ещё не завершил сортировку тех, кто фактически извлечёт экономическую ренту из этой волны капитала. Он её только начал.

Этот прогноз проверяется простым сопоставлением списка десяти крупнейших компаний AI по капитализации на двух датах. В колонке, которая выйдет в апреле 2028 года, я вернусь к этому тексту и сверю счёт. Ошибки, если они будут, буду называть первыми.