Диверсификация иллюзорна: как умные деньги инвестируют на рынке, где доминирует ИИ?

Перспектива вложиться в фонд прямых инвестиций выглядела многообещающе — у его управляющего был хороший послужной список, и у пенсионной системы Нью-Йорка (NYCRS) с активами в $327 млрд была возможность выделить деньги. Но директор по инвестициям Монте Тарбокс категорически отказался от сделки — портфель фонда был перегружен активами, связанными с искусственным интеллектом, пишет Bloomberg. 

«Я сказал управляющему: мы должны отказаться именно потому, что не знаем, где проходит граница между «достаточно» и «слишком много»”, — объяснил Тарбокс свое решение, ссылаясь на текущий цикл развития ИИ. — Когда наступит тот самый день, мы не хотим оказаться крайними и услышать: «Ну и почему вы соглашались на все подряд?» 

Похожая дилемма сейчас стоит практически перед всеми крупными институциональными инвесторами на Уолл-стрит и за ее пределами. Их задача — распределять капитал между различными активами так, чтобы избегать чрезмерной концентрации. Однако искусственный интеллект проник настолько глубоко и широко во все классы активов, что привычная диверсификация, на которую полагались фонды, стала иллюзией, пишет Bloomberg. Oninvest пересказывает большой материал агентства о том, как крупные инвесторы, управляющие миллиардами долларов, ищут выход из этой ситуации.

По оценке Goldman Sachs, около 40% совокупной рыночной капитализации S&P 500 приходится на компании, связанные с ИИ-инфраструктурой. Более четверти индекса развивающихся рынков формируют акции всего трех производителей полупроводников. По данным Apollo Global Management, на ИИ приходится почти половина всего выпуска облигаций инвестиционного уровня в этом году и 87% венчурного финансирования. Дополнительный риск создают так называемые круговые схемы финансирования, когда крупные технологические компании фактически финансируют друг друга.

ИИ оказывает существенное влияние даже на широко диверсифицированные мультиактивные портфели, показывает исследование аналитика JPMorgan Chase Томаса Салопека. Он построил четыре модели с разным набором активов, отражающие типичное распределение средств пенсионными и целевыми фондами, и обнаружил, что в последние годы они демонстрируют выраженную положительную корреляцию с факторами риска, связанными с ИИ.

В недавнем опросе Invesco среди 90 суверенных фондов более половины назвали концентрацию рынка главным риском, связанным с инвестициями в ИИ. За этой обеспокоенностью стоит понимание неизбежного — и непредсказуемого — окончания текущего цикла инвестиций в ИИ, говорит главный инвестиционный директор Morgan Stanley Wealth Management Лиза Шалетт.

«В какой-то момент инфраструктуры окажется достаточно. Мы видели это сотни раз в истории — будь то железные дороги или интернет. Вопрос только в том, когда это произойдет», — сказала она.

Проблема в том, что, в отличие от привычных классификаций по классу активов, отрасли или географии, единого определения того, что считать экспозицией к ИИ, не существует. Ставки на ИИ могут варьироваться от производителей чипов, полностью ориентированных на этот рынок, до компаний, которые лишь внедряют эту технологию. Поэтому попытки оценить такую экспозицию — это отчасти субъективное суждение о том, что именно считать риском, отмечает Bloomberg. 

В финской компании Elo Mutual Pension Insurance, управляющей активами на $41 млрд, портфельные менеджеры используют ИИ, чтобы находить компании, наиболее чувствительные к развитию искусственного интеллекта. Для этого они применяют инструменты на базе ИИ, которые помогают отслеживать, насколько публичные активы портфеля зависят от распространения этой технологии. Глава подразделения по распределению активов Кари Ватанен считает, что жесткое ограничение доли ИИ ради диверсификации может навредить доходности, если тема продолжит доминировать на рынке еще много лет.

«Иметь правильную тему в портфеле важнее, чем иметь правильный класс активов», — убежден Ватанен.

 Инвестиции в тему ИИ действительно были чрезвычайно прибыльными большую часть последних двух лет. Индекс Bloomberg Intelligence, отслеживающий акции мировых компаний, связанных с ИИ, опережал широкий рынок в среднем на 11 процентных пунктов в год. 

Возможно, поэтому крупнейшие пенсионные фонды пока в целом не спешат существенно отклоняться от рынка в вопросе рисков, связанных с ИИ, пишет Bloomberg. Майкл Марков из компании Markov Processes International, занимающейся финансовой аналитикой, провел факторный анализ примерно 50 крупнейших пенсионных фондов и оценил, что в среднем их дополнительная экспозиция к ИИ — как на публичных, так и на частных рынках — была близка к нулю, хотя у отдельных фондов она заметно выше. 

Одно из таких исключений — Калифорнийский пенсионный фонд государственных служащих (CalPERS), крупнейший государственный пенсионный фонд США. 

 По словам Маркова, в последние годы его избыточная экспозиция к ИИ выросла за счет вложений в крупные непубличные компании. Представитель фонда заявил Bloomberg, что вложения в частный капитал «тщательно проверяются на предмет экспозиции к ИИ и связанных с ней рисков».

Часть крупных инвесторов переходит на так называемый совокупный портфельный подход (Total Portfolio Approach), говорится в материале. Эта инвестиционная концепция отказывается от разделения инвестиций по классам активов и оценивает их относительно друг друга исходя из интересов всего портфеля. В последние годы TPA набирает популярность среди институциональных инвесторов. В том числе этот подход недавно внедрил CalPERS.

Мнения о том, как именно лучше применять TPA, расходятся, но обычно более глубокое внедрение этого подхода требует создания единой инфраструктуры, которая объединяет данные по разным классам активов и позволяет проводить количественный анализ. Например, с ее помощью можно оценивать и тестировать совокупную экспозицию фонда к таким факторам, как инфляция или ИИ.

В июне австралийский фонд Aware Super, управляющий активами на $171 млрд, завершил многолетний проект по обновлению внутренней инвестиционной платформы с помощью инструментов сторонних поставщиков, включая BlackRock. «Это теперь основа того, как мы выстраиваем внутреннюю стратегию по ИИ. Настоящая диверсификация — это не просто география или отрасль, а понимание корреляции между активами и темами», — сказал глава подразделения ликвидности и рынков Aware Super Майкл Клэвин.

В американской консалтинговой группе Marsh Investments and Retirement, управляющей активами на $846 млрд, за полгода разработали систему на основе агентного ИИ для отслеживания экспозиции к ключевым темам, включая искусственный интеллект.

«Главное — понимать, чем именно вы владеете, чтобы понимать, куда двигаться дальше, — говорит Макдугалл. — Те, у кого уже сейчас хорошо выстроены системы, еще до совершения инвестиции могут в значительной степени оценить, к чему она приведет. А те, у кого такие системы работают плохо, скорее всего, узнают об этом уже тогда, когда будет слишком поздно».

В NYCRS команда Тарбокса ищет способы сдерживать риски. Управляющие пытаются выявить наиболее уязвимые места и разработать правила — например, определить максимально допустимую долю компаний, связанных с разработкой программного обеспечения, в отдельном фонде. Главная сложность, по словам Тарбокса, — поспевать за технологией: ИИ развивается настолько быстро, что его профиль риска приходится постоянно пересматривать.

«Нам нужно не просто повысить разрешение нашего микроскопа — нужно еще и увеличить частоту наших оценок, — говорит Тарбокс. — Практически каждый фонд, в который мы инвестируем, неизбежно будет увеличивать нашу экспозицию к ИИ».