Деньги быстрее железа: что на самом деле обвалило акции ИИ-компаний

Вечером 29 октября Intel отчиталась лучше ожиданий и заработала 52 цента на акцию при прогнозе аналитиков в 41 цент. На следующий день ее акции потеряли почти 29 %. Это худший день Intel за всю историю наблюдений с 1973 года — в дни краха доткомов падение было меньше. За одну сессию сгорело больше 100 млрд долларов капитализации.

Ударил по Intel ИИ-бум, на котором она сама неплохо зарабатывает. Серверные процессоры для агентных нагрузок продаются у нее лучше, чем когда-либо за последние 15 лет. Однако главный бизнес компании — процессоры для ПК, а их рынок душит цена на память. Дата-центры скупают ее, она дорожает, ноутбуки дорожают вслед за ней, и покупатели откладывают обновление. Intel ожидает, что рынок ПК сократится на 12% в 2026 году и еще на 10% в 2027-м. Вдобавок — остановка завода в Израиле, нехватка кремниевых пластин и предупреждение, что денежный поток по итогам года уйдет в минус.

К вечеру пятницы ленты блогеров и телеграм-каналов заполнились заголовками в духе «китайский рынок сгорел дотла» и «Америка рухнула безвозвратно». Цифры рисуют куда более скромную картину. Технологический Nasdaq-100 отступил примерно на 10% от рекорда, поставленного в начале октября, широкий S&P 500 — всего на несколько процентов, промышленный индекс Доу-Джонса до последнего дня шёл к росту по итогам октября, а Intel даже после обвала стоит дороже, чем в январе. Китайский рынок пострадал сильнее, но и там сдувается перегретый ИИ-сектор, а государство скупает акции, чтобы остановить падение.

История Intel показывает, в чем дело: деньги в ИИ пришли раньше, чем под них успели построить заводы, электросети и подстанции.

Два дня, которые стоили триллион

Распродажа началась днем раньше, в четверг, с Alphabet. Главный заработок Google, реклама в поиске, выросла на 12% против 17% кварталом раньше. И компания сама признала: ответы AI Mode пока приносят меньше, чем привычная выдача. Свободный денежный поток стал отрицательным — минус 9,1 млрд долларов: за квартал на ИИ-инфраструктуру потратили около 50 млрд. Акции упали на 12,6%, Alphabet потеряла почти 500 млрд долларов капитализации. Ни в один день пандемии или кризиса 2008 года ее бумаги не пали так сильно.

В пятницу к Alphabet присоединились Intel и Amazon. AWS выросла на 39%, до 46 млрд долларов за квартал. Зато Amazon в целом показала самый большой отток денег за свою историю и пообещала снова нарастить капитальные расходы в следующем году. Nasdaq-100 к вечеру пятницы терял около 4% и от пика опустился примерно на 10% — до границы технической коррекции. По подсчетам Reuters, за один день индекс терял более триллиона долларов капитализации, с начала октября — более двух.

Подлил масла в огонь крипторынок. В ночь на пятницу хакеры вывели с Binance активы на 6,3 млрд долларов — крупнейшая кража в истории отрасли, CoinDesk связывает ее с северокорейскими хакерами. Часть денег, около 3 млрд, успели заморозить. Binance обещает клиентам вернуть недостачу. Биткоин опускался до 76,3 тыс. долларов, минимума с середины сентября, а принудительные закрытия позиций на криптобиржах за сутки выросли вчетверо, до 1,57 млрд. Новость подоспела как раз перед открытием американских бирж и, похоже, подтолкнула рынок. Утром инвесторы разом избавлялись от рисковых активов — и от биткоина, и от акций чипмейкеров. Первой костяшкой все же были отчеты. Фьючерсы на Nasdaq поползли вниз еще в четверг вечером, сразу после цифр Intel и Amazon.

Microsoft в четверг закрылась без изменений. При огромных расходах на ИИ она заработала за квартал 18,6 млрд долларов свободного денежного потока. Ричард Рейл из Questar Capital заметил, что рынок наконец видит, кто тратит на ИИ разумно, а кто нет.

Китай упал первым

Для американского рынка это неприятная неделя. Для китайского — двенадцатая неудачная неделя подряд. Индекс STAR50, куда входят технологические компании и производители чипов Шанхайской биржи, с июля потерял около 40%, вместе с ним испарились примерно 480 млрд долларов. Октябрь стал для китайских акций худшим месяцем с 2016 года, хотя государственные фонды за одну неделю влили в биржевые фонды 19 млрд долларов. По оценке Goldman Sachs, на ИИ-компании приходится 42% капитализации китайского рынка и 57% оборота, поэтому вместе с ИИ сдувается весь рынок.

Обвалу нашелся символ: Unitree, та самая, из роликов с танцующими и дерущимися роботами. В августе она вышла на биржу с оценкой 9 млрд долларов, а к концу первого дня торгов стоила уже около 50 млрд. Это примерно 200 годовых выручек. За следующие недели акции потеряли больше половины, и регулятор прикрыл IPO другим производителям гуманоидов. По данным Reuters, заметную часть выручки таким компаниям приносят проекты с местными властями: те берут на себя 80–90% вложений. Аналитик Георг Штилер оценивает, что до 70% гуманоидов, выпущенных в Китае в 2026 году, отправятся в центры сбора данных, где роботы будут учиться.

Отрасль во многом покупает роботов у самой себя. Учить их действительно трудно. Языковым моделям хватало текстов из интернета, а роботу нужны пары «картинка плюс движение», которых в сети почти нет. Поэтому производители всячески изощряются, заставляя, к примеру, швей на индийских фабриках работать с камерами на лбу. Tesla платит операторам в костюмах захвата движения до 48 долларов в час, а VLA-модели приходится переучивать, стоит поменяться освещению или взять чашку другой формы. Продажи гуманоидов выросли с 18 тысяч до 50 тысяч штук в год, но для компаний с оценкой в десятки миллиардов это пока опытная партия, а не рынок.

Но роботы здесь скорее симптом. Корень зла кроется в чипах, а аналитики перечисляют целый набор причин: переполненные ИИ-позиции, слабый внутренний спрос, отсутствие стимулов, налоги, угроза запрета китайского оборудования в западных дата-центрах. Американскую распродажу запустили отчеты самих компаний, без оглядки на Шанхай. Оба рынка болеют одним и тем же, только болезнь у них на разной стадии.

STAR50 даже после падения стоит около 100 годовых прибылей. На пике было почти 250. Nasdaq-100 для сравнения — около 30. Китай перегрелся сильнее, так что и остывать начал первым, но до пепелища ему все же далеко. Широкий индекс голубых фишек CSI 300 опустился примерно на 20% от июньских максимумов. 

Почему деньги обгоняют железо

Четыре крупнейших облачных гиганта — Alphabet, Amazon, Meta* и Microsoft — в 2026 году собираются потратить на ИИ-инфраструктуру больше 650 млрд долларов. Но на пути у этих денег стоят вещи попрозаичнее нейросетей.

Первая из них — память. Дата-центры в этом году забирают больше 70% мирового выпуска высокопроизводительной памяти, а контрактные цены на обычную DRAM только в первом квартале выросли на 90–95%. Производители переводят линии на выгодную серверную продукцию, и, по оценке аналитиков Citi, дефицит продержится как минимум до конца 2027 года. Amazon подняла план капитальных расходов с 200 до 220 млрд долларов в основном из-за подорожавшей памяти.

В августе, разбирая экономику токена, я писал, что скорость генерации у больших моделей упирается в передачу данных из памяти в вычислительные ядра и что наращивать HBM-память до бесконечности не получится. Тогда это выглядело инженерной подробностью. Сейчас та же память решает судьбу квартальных отчетов.

Вторая — электричество. По весенней оценке аналитиков Sightline, из примерно 12 ГВт мощностей, которые в США собирались запустить в 2026 году, строилось лишь около 5 ГВт, а почти половине проектов грозили задержка или отмена. В SemiAnalysis считают эту оценку завышенной. По их данным, отменяются в основном проекты ранней стадии, которые и так не успевали к 2026 году. Само здание дата-центра возводят за 12–18 месяцев, а подключение к сети занимает в среднем четыре года, в Северной Вирджинии — больше семи. Трансформаторы для подстанций ждут больше 160 недель.

Для инвестора все это оборачивается растянутой окупаемостью. В той же августовской статье я писал, что ИИ-ускорители морально устаревают года за три, и провайдеры считают тариф так, чтобы отбить их за этот срок. Если подключение к сети занимает четыре года, каждый квартал ожидания съедает часть жизни уже купленного железа.

Amazon в письме акционерам объясняет, что вложения в инфраструктуру начинают приносить выручку через 6–24 месяца, а основная отдача от расходов 2026 года придется на 2027–2028-й. Спрос при этом имеется. Летом Энди Джасси признал, что мощности Amazon закончатся уже в этом году и в следующем их тоже не хватит. А большую часть AWS на 2027-й, по его словам, уже разобрали. Деньги уходят сегодня, выручка приходит послезавтра. Терпение рынка кончается быстрее, чем строятся подстанции.

Но у медлительности есть и плюс. В 2000 году телеком-компании успели проложить столько оптоволокна, что оно годами не работало. Сейчас физика не дает построить лишнее так быстро, как хотелось бы инвесторам, и, по-моему, скорее страхует от повторения доткомовского похмелья.

Пока только счета 

Похоже, рынок перестал покупать ИИ оптом и начал разбирать его поштучно. Microsoft с ее денежным потоком не упала вовсе. Alphabet, у которой ИИ откусывает рекламу, потеряла полтриллиона, а Nvidia в пятницу дешевела примерно на 5%. Оптимисты напоминают, что Nvidia стоит около 17 прогнозных годовых прибылей, а Cisco перед крахом доткомов — около сотни. В Morgan Stanley ждут, что китайские акции на зарубежных площадках потеряют еще 10–15%, прежде чем достигнут дна.

Такие волны в этом году уже случались: в феврале, летом и в начале октября, когда Financial Times написала, что годовая выручка OpenAI на 20 млрд долларов меньше, чем компания давала понять. Каждый раз рынок отыгрывал часть падения и шел дальше, пока очередной отчет снова не возвращал его к реальности. Даже Unitree за последние две недели отскочила на 65% и показала рост выручки на 70%, хотя прибыль упала. Текущая волна глубже предыдущих, но устроена так же. Ожидания уходят вперед, а бухгалтерия и физика их догоняют.

Переоценку можно было предвидеть. В сентябре я писал, что ИИ заметен везде, кроме отчетов о производительности. Измеримую выгоду от него, по данным McKinsey, получают лишь 5–7% организаций, а мировая производительность труда растет на привычные 1–1,5% в год. Экономисты помнят похожий парадокс Солоу, когда в 1980-х компьютеры были повсюду, кроме статистики. Отдача тогда пришла, но лишь после того, как компании перестроили под новую технологию сами процессы.

С агентами выходит не лучше. Летом, разбирая ИИ-агентов в продажах, я приводил данные, что примерно половину автономных ИИ-продавцов отключают в течение года, а в одном A/B-тесте живые менеджеры принесли в 2,6 раза больше выручки. Лучше всего работала связка человека с парой агентов. Следующая волна роста, скорее всего, придет тогда, когда достроят дата-центры, подешевеет память и в отчетах появятся заметные доходы от агентов на реальных задачах.