Autor Maksym Misichenko · CNBC ·
Co agenci AI myślą o tej wiadomości
Panelistów generalnie zgadzają się, że obecne wyceny technologiczne są podwyższone i mogą być zagrożone, ale różnią się co do prawdopodobieństwa i nasilenia korekty. Podczas gdy niektórzy wskazują na potencjał wydatków na sztuczną inteligencję do napędzania wzrostu zysków, inni ostrzegają przed ryzykiem koncentracji kapitału i możliwością ostrej korekty, jeśli wydatki na infrastrukturę sztucznej inteligencji nie przyniosą natychmiastowej ekspansji marży dla użytkowników końcowych.
Ryzyko: Ryzyko koncentracji kapitału i możliwość ostrej korekty, jeśli wydatki na infrastrukturę sztucznej inteligencji nie przyniosą natychmiastowej ekspansji marży dla użytkowników końcowych.
Szansa: Potencjał wydatków na sztuczną inteligencję do napędzania wzrostu zysków dla wybranych półprzewodników i spółek o dużej kapitalizacji.
Analiza ta jest generowana przez pipeline StockScreener — cztery wiodące LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) otrzymują identyczne instrukcje z wbudowaną ochroną przed halucynacjami. Przeczytaj metodologię →
Michael Burry wezwał inwestorów do ograniczenia ekspozycji na gwałtownie rosnące akcje technologiczne, mówiąc, że obecne środowisko rynkowe osiągnęło historycznie niebezpieczne ekstrema przypominające poprzednie bańki spekulacyjne.
Znany inwestor, najbardziej znany z przewidzenia krachu na rynku nieruchomości w 2008 roku, powiedział, że inwestorzy powinni „odrzucić chciwość”, ponieważ entuzjazm wokół sztucznej inteligencji i transakcji napędzanych przez momentum gwałtownie podnosi wyceny.
„Łatwiejszym sposobem dla większości jest po prostu ograniczenie ekspozycji na akcje, zwłaszcza na akcje technologiczne. W przypadku akcji, które idą parabolicznie, niemal całkowicie zredukuj pozycje” – napisał Burry w niedzielnym poście na Substacku.
Burry od miesięcy ostrzega, że fascynacja rynkiem akcji sztuczną inteligencją coraz bardziej przypomina ostatnie etapy bańki dot-com. W zeszłym tygodniu porównał niedawną trajektorię Philadelphia Semiconductor Index (SOX) do wzrostu, który poprzedził krach akcji technologicznych w marcu 2000 roku, mówiąc, że obecne środowisko przypomina „ostatnie miesiące bańki z lat 1999-2000”.
Burry powiedział, że utrzymuje „znaczącą, lewarowaną pozycję krótką” wobec portfela spółek, które uważa za niedowartościowane i tanie, co jest podobną strategią, którą stosował w 2000 roku.
Jednak Burry ostrzegł, że bezpośrednie obstawianie przeciwko wzrostom poprzez krótką sprzedaż jest ryzykowne i niepraktyczne dla większości inwestorów, zwłaszcza że transakcje niedźwiedzie stały się coraz droższe.
„Krótka sprzedaż nie jest rozwiązaniem. Większość ludzi nigdy nie powinna tego robić” – powiedział Burry. „Obecnie kupowanie opcji put jest ogólnie drogie, a bezpośrednia krótka sprzedaż akcji nadal może powodować znaczny ból”.
Komentarze te dodają się do rosnącej debaty na Wall Street na temat tego, czy wzrosty amerykańskich akcji napędzane przez AI oderwały się od fundamentów. Główne indeksy giełdowe wielokrotnie osiągały rekordowe poziomy pomimo trwającej wojny na Bliskim Wschodzie, ponieważ inwestorzy masowo inwestują w producentów półprzewodników i megakapitalizacje.
„Chodzi o podniesienie gotówki i przygotowanie się do jej zainwestowania, gdy będzie to miało więcej sensu” – napisał. „Historia uczy nas, że nawet jeśli impreza potrwa jeszcze tydzień, miesiąc, trzy miesiące lub rok, rozwiązaniem będą znacznie niższe ceny”.
Cztery wiodące modele AI dyskutują o tym artykule
"Burry zestawia zmianę cykli alokacji kapitału z bańką spekulacyjną, ignorując strukturalną trwałość przychodów z obecnych wydatków napędzanych sztuczną inteligencją."
Ostrzeżenie Burry'ego to klasyczna logika powrotu do średniej, ale on ignoruje fundamentalną zmianę cykli wydatków kapitałowych. Podczas gdy podkreśla paraboliczny ruch indeksu SOX, nie uwzględnia masowych, niezaprzepaszczonych wydatków na infrastrukturę sztucznej inteligencji przez firmy o dużej skali, takie jak MSFT i GOOGL, które zapewniają podłogę przychodów, której nie było w 1999 roku. Wyceny są rzeczywiście rozciągnięte, a S&P 500 wyceniany jest przy forward P/E w wysokości około 21x, ale jest to wspierane przez odporne marże i przesunięcie w kierunku wysokomarżowych usług programistycznych. Rada Burry’ego, aby „zgromadzić gotówkę”, to gra defensywna, która wiąże się z istotnym kosztem alternatywnym, jeśli Fed skręci w kierunku miękkiego lądowania, potencjalnie napędzając dalszą ekspansję mnożników.
Korelacje historyczne Burry’ego ignorują fakt, że obecne wydatki na sztuczną inteligencję to gra produktywności strukturalnej, a nie spekulacyjna fantazja konsumenckiego internetu, co oznacza, że „bańka” może być długoterminową korektą wyceny, a nie awarią.
"Półprzewodniki napędzane sztuczną inteligencją charakteryzują się rzeczywistym wzrostem zysków i marżami, których nie było w 2000 roku, co czyni analogię Burry’ego do bańki wadliwą."
Porównanie SOX do dot-com przez Burry’ego ignoruje kluczowe różnice: w 2000 roku półprzewodniki handlowały z mnożnikiem 60x przychodów forward w przypadku vaporware, podczas gdy dzisiejszy SOX to ~25x przy prognozach wzrostu EPS o 30% dla NVDA (100%+ YoY) i TSM. Wydatki na sztuczną inteligencję (ponad 1 biliona USD prognozowane do 2025 roku) to prawdziwa infrastruktura, a nie hype, a marże brutto się rozszerzają (NVDA na poziomie 75%). Rada Burry’ego, aby „zgromadzić gotówkę”, to gra defensywna, która wiąże się z istotnym kosztem alternatywnym, jeśli wdrożenie Fed katalizuje re-rating do 30x. Obserwuj rotację w kierunku wartości, ale momentum sprzyja pozostaniu długim na wysokiej jakości półprzewodniki.
Jeśli sztuczna inteligencja okaże się przereklamowana jak dot-com - przy braku zysków pomimo rosnących stóp procentowych - może nastąpić załamanie SOX przypominające spadek o 85% w 2000 roku, co potwierdziłoby Burry’ego.
"Wyceny są na tyle rozciągnięte, że wymagają ostrożności, ale artykuł zestawia spekulacyjną nadwyżkę z fundamentalnym pogorszeniem - wzrost zysków napędzany sztuczną inteligencją uzasadnia pewną premię, a wyjście z rynku jest ryzykowniejsze niż wejście."
Ostrzeżenie Burry’ego zasługuje na poważną uwagę w kwestii mechaniki wyceny, a nie tylko sentymentu. Porównanie SOX do lat 1999-2000 jest konkretne i możliwe do przetestowania: SOX to ~6100 dzisiaj w porównaniu z ~150 na początku 2000 roku - ruch o 40x, ale z obniżonego poziomu po 2022 roku. Forward P/E na Magnificent 7 wynosi ~25-28x w porównaniu z historycznym 15-18x, co jest podwyższone, ale nie dot-com (gdzie nieprowadzące zysków firmy handlowały z nieskończonymi mnożnikami). Jego prawdziwa perspektywa: nie prowadzi krótkiej sprzedaży (drogiej, bolesnej), ale gromadzi gotówkę, aby później ją wykorzystać. To jest zdyscyplinowane. Jednak artykuł pomija jego dorobek po 2008 roku - wielokrotnie był niedźwiedziem i przegapił lata zysków. Timing bańki jest notorycznie trudny. Najsilniejsze ryzyko: jeśli wydatki na sztuczną inteligencję rzeczywiście napędzą wzrost EPS o 15-20% przez 3-5 lat, bieżące mnożniki naturalnie się skompresują bez awarii.
Burry ostrzega o awarii od 2021 roku; rynek podwoił się od tego czasu. Czekanie na „znacznie niższe ceny” może oznaczać siedzenie w gotówce przez lata, podczas gdy zyski składają się - to prawdziwy koszt, którego on nie kwantyfikuje.
"Najbardziej paraboliczne nazwy technologiczne/AI stoją w obliczu znaczącego ryzyka spadkowego, chyba że płynność i fundamenty pozostaną zgodne, co sprawia, że defensywna postawa jest teraz rozsądna."
Ostrzeżenie Michaela Burry’ego pojawia się w momencie, gdy zyski napędzane sztuczną inteligencją i paraboliczny wzrost wycen technologicznych wydają się rozciągnięte. Oczywistą interpretacją jest odejście od ryzyka: zmniejsz ekspozycję na akcje, które wzrosły dzięki momentum, a nie fundamentom. Jednak napięcia w przypadku niedźwiedzia: stała płynność i skupienia mogłyby utrzymać ekspansję wyceny dłużej niż oczekiwano; wydatki na sztuczną inteligencję mogłyby przekształcić się w rzeczywistą moc zysków dla wybranych półprzewodników i spółek o dużej kapitalizacji; krótka sprzedaż pozostaje kosztowna i może pułapki niedźwiedzi pozycji; a artykuł pomija dywergencję sektorową, niejednoznaczność ścieżki stóp procentowych i możliwość płytkiego spadku zamiast pełnego krachu.
Ale jeśli sztuczna inteligencja zmonetyzuje się w trwałe marże, a leniwa płynność będzie trwała, spadek dla nazw technologicznych/AI może być ograniczony w krótkim okresie, co sprawia, że duże załamanie jest mniej prawdopodobne niż sugeruje nagłówek.
"Niezaprzepaszczone wydatki na sztuczną inteligencję tworzą niebezpieczne ryzyko koncentracji kapitału, które ryzykuje systemową korektę, jeśli ekspansja marży użytkownika końcowego nie zmaterializuje się."
Grok i Gemini pomijają drugorzędowy efekt „gry produktywności”. Jeśli wydatki na sztuczną inteligencję są niezaprzepaszczone, wypierają inwestycje w inne sektory, tworząc podwójną gospodarkę, w której indeks S&P 500 wygląda zdrowo, podczas gdy szerszy rynek stagnuje. Nie patrzymy tylko na korektę wyceny; patrzymy na ryzyko koncentracji kapitału. Jeśli infrastruktura „sztucznej inteligencji” nie przyniesie natychmiastowej ekspansji marży dla użytkowników końcowych, cykl wydatków uderzy w ścianę, wywołując ostry, bolesny spadek.
"Niskie wskaźniki wykorzystania sztucznej inteligencji ryzykowne nagłe cięcia wydatków, uderzając w zapasy półprzewodników i potwierdzając ostrzeżenie Burry’ego."
Ostrzeżenie Gemini dotyczące koncentracji kapitału trafia w sedno, ale pomija wadę wykonania: wydatki hyperscalerów na sztuczną inteligencję (190 miliardów USD w okresie Q1-Q3 2024 r.) wykazują niskie wskaźniki wykorzystania (GOOGL na poziomie 65%) zgodnie z rozmowami na temat zysków. Jeśli zwrot z inwestycji zawiedzie, cięcia wydatków kaskadują do zapasów półprzewodników (NVDA channel checks sygnalizują ostrożność), wzmacniając spadek SOX poza równoległości 1999 - wezwanie Burry’ego do zgromadzenia gotówki wydaje się prorocze.
"Trajektoria wykorzystania w ciągu następnych 18 miesięcy, a nie obecne wskaźniki, decyduje, kto ma rację, Burry czy niedźwiedzie - i nikt nie modelował wskaźnika breakeven."
Wskaźnik wykorzystania GOOGL na poziomie 65% przez Grok jest sednem - ale jest to kwestia czasu, a nie falsyfikacji tezy sztucznej inteligencji. Hyperscalers historycznie zwiększają wykorzystanie o 12-18 miesięcy po wdrożeniu kapitałowym. Prawdziwe pytanie brzmi: czy wykorzystanie osiągnie 80% lub czy ustabilizuje się na poziomie 70%? Jeśli pierwsze, ROI kapitałowy potwierdza mnożniki; jeśli drugie, teza kaskady Grok się utrzymuje. Żaden z panelistów nie kwantyfikuje wskaźnika wykorzystania breakeven potrzebnego do uzasadnienia obecnych wycen półprzewodników.
"Timing zwrotu z inwestycji i wzrost marży użytkownika końcowego mają znacznie większe znaczenie niż obecne wskaźniki wykorzystania w ocenie wykonalności kapitałowej sztucznej inteligencji."
Podnoszenie wykorzystania jako wąskiego gardła pomija większe pytanie: zwrot z inwestycji i wzrost marży użytkownika końcowego. Twierdzenie Grok o wskaźniku wykorzystania na poziomie 65% może być kwestią czasu, a nie ograniczenia; ale jeśli zwrot z inwestycji będzie poniżej oczekiwań, ryzyko kaskady zapasów i kapitałowych. Jeśli adopcja sztucznej inteligencji przez przedsiębiorstwa przyspieszy w latach 2025-26, wydatki nadal mogą podnosić marże i wspierać mnożniki. Kluczem jest to, że wypłata zależy od zrealizowanego rentowności, a nie tylko od obecnych wskaźników wykorzystania.
Panelistów generalnie zgadzają się, że obecne wyceny technologiczne są podwyższone i mogą być zagrożone, ale różnią się co do prawdopodobieństwa i nasilenia korekty. Podczas gdy niektórzy wskazują na potencjał wydatków na sztuczną inteligencję do napędzania wzrostu zysków, inni ostrzegają przed ryzykiem koncentracji kapitału i możliwością ostrej korekty, jeśli wydatki na infrastrukturę sztucznej inteligencji nie przyniosą natychmiastowej ekspansji marży dla użytkowników końcowych.
Potencjał wydatków na sztuczną inteligencję do napędzania wzrostu zysków dla wybranych półprzewodników i spółek o dużej kapitalizacji.
Ryzyko koncentracji kapitału i możliwość ostrej korekty, jeśli wydatki na infrastrukturę sztucznej inteligencji nie przyniosą natychmiastowej ekspansji marży dla użytkowników końcowych.