Ближайшие два года покажут, каких ИИ-компаний инвесторам стоило избегать — Джим Чанос
Знаменитый шортист считает, что в следующие 18–24 месяцев некоторые компании, которые сейчас считаются потенциальными технологическими лидерами, столкнутся с проблемами с привлечением капитала
Инвестор считает, что ИИ-рынок может обрушить скрытая амортизация инфраструктурных компаний / Фото: shutterstock.com
Прибыль поставщиков чипов, оборудования и дата-центров может рисовать инвесторам неверную картину ИИ-бума, считает известный шортист Джим Чанос. На конференции Macro Minds он заявил, что компании, занимающиеся инфраструктурой для искусственного интеллекта, ошибочно воспринимаются рынком как драйверы технологического роста, хотя их реальная рентабельность на поверку оказывается крайне скромной. Это может привести к масштабной переоценке активов на рынке, которая в ближайшие два года лишит финансирования часть мнимых технологических лидеров.
Детали
Рынок может слишком оптимистично смотреть на компании, которые занимаются инфраструктурой для ИИ, считает основатель Chanos & Company. Чанос говорит, что инвесторы часто воспринимают такие бизнесы как часть технологического роста, хотя их экономика может быть гораздо проще: купить дорогое оборудование, загрузить его клиентскими заказами и заработать на разнице.
«Если вы покупаете чипы у Nvidia, затем арендуете место в дата-центре у кого-то еще, а потом сдаете эти чипы Microsoft, Google или Meta, вы компания по лизингу оборудования. Вы не высокотехнологичная компания. По сути, вы финансовая компания»
Проблема, по словам Чаноса, заключается в доходности таких моделей. При нынешнем дефиците мощностей компании с доступом к дата-центрам и чипам должны были бы показывать особенно высокую доходность. При этом, говорит Чанос, анализ контрактов таких компаний показывает, что даже на пике дефицита их рентабельность составляет 5–8%.
В собственных моделях Чанос тоже исходит из мягкого для отрасли допущения: он закладывает 10-летний срок службы графических процессоров, хотя признает, что для оборудования, работающего круглосуточно, это уже агрессивный сценарий. При таком расчете доходность инфраструктурных ИИ-компаний получается всего на уровне 4–6%. Инвестор считает такие бизнес-модели малорентабельными для технологического сектора и уверен, что со временем они исчезнут.
«Я бы посоветовал всем сегодня быть осторожными, чтобы случайно не навесить какие-то магические оценки на заурядные бизнесы. Потому что одна из вещей, которую мы знаем наверняка, — капитал течет в этот сектор в огромных масштабах, а это, как правило, снижает доходность. И на данном этапе цикла капитал будет течь абсолютно ко всем. Но в дальнейшем, по мере того как это будет становиться все более очевидным, он перестанет течь к тем компаниям, у которых заурядные бизнес-модели. И я подозреваю, мы узнаем это в течение ближайших 18–24 месяцев»
Среди рисков в ИИ-секторе Чанос отмечает бухгалтерский разрыв между поставщиками инфраструктуры и ее покупателями.
«Такие компании, как Nvidia, GE Vernova, Vertiv и подобные, которые строят этот гигантский, капиталоемкий бизнес под названием ИИ, признают выручку и прибыль немедленно. Гиперскейлеры и остальные, кто тратит точно такие же доллары, капитализируют эти расходы. И это очень важный момент, о котором нужно помнить, когда вы смотрите на бум прибылей, который мы сейчас наблюдаем в секторе высоких технологий»
Точно так же рынок вел себя в 1998–2001 годах, напоминает Чанос: тогда компании наращивали заказы на сетевое и телеком-оборудование, исходя из прогнозов, что интернет-трафик будет удваиваться каждый квартал. Совокупная прибыль компаний из индекса S&P 500 взлетела на 30%. Но когда выяснилось, что спрос растет медленнее ожидаемого, заказы резко сократились, а накопленная амортизация и расходы за год обрушили общую прибыльность индекса на 40%.
