Макро-тенденції та конкуренція штучного інтелекту: ринкова перспектива на 2025 рік

Питання нерухомості за умов бичачого ринку

При оцінці поточних піків ринку багато інвесторів зосереджуються на конкретних цільових цінах, таких як 4000, 5000 або 6000. Однак ці цифри ігнорують фундаментального драйвера: траєкторію ринку нерухомості. Історично кожен значний бичачий ринок співпадав із драматичним зростанням цін на нерухомість і суттєвим перерозподілом капіталу. Поточний цикл може змінити уявлення цілого покоління про багатство, якщо нерухомість продовжить свою традиційну кореляцію з криптовалютними ринками. Навпаки, якщо цей патерн порушиться, ризик-реверсал стає критичним — історія свідчить, що цей сценарій вимагає обережності.

Ключове розуміння: слідкуйте за потоками капіталу. Щоб передбачити рух активів заздалегідь, потрібно простежити, куди насправді йдуть гроші, а не лише спостерігати за поверхневими ціновими рухами.

Геополітичні потоки капіталу та технологічна інфраструктура

Поточна геополітична ситуація демонструє явного переможця. Сполучені Штати успішно консолідували репатріацію капіталу з Європи, Японії та Південної Кореї, створюючи значні сприятливі умови для Nasdaq і інвестицій у AI-інфраструктуру. Ця концентрація капіталу відображає фундаментальний зсув у роботі світової фінансової системи.

Механізм простий: потоки капіталу визначають продуктивність активів. Що стосується технологічної інфраструктури, це означає, що тривалі інвестиції в капекси, пов’язані з AI, залишаються дуже ймовірними.

Парадигмальний зсув AI: від можливостей до практичності

Останні розробки в галузі штучного інтелекту виявляють тонкий, але важливий стратегічний зсув. Здавалось би, “недостатня продуктивність” GPT-5 була не технічною невдачею, а свідомим вибором — сигналом, який міг бути поданий заздалегідь OpenAI для управління очікуваннями ринку. За цим стоїть новий консенсус у Кремнієвій долині: галузь перейшла від прагнення створювати все більш потужні загальні моделі до оптимізації для реальної корисності.

Ця різниця має величезне значення. Коли кількість користувачів перевищує 1 мільярд у світі, навіть незначні покращення продуктивності перетворюються на величезний приріст ВВП. Зараз компанії OpenAI, Gemini і Claude разом мають приблизно 1 мільярд активних користувачів щотижня. Практичний поріг впливу полягає в тому, що доведена ефективність — незалежно від того, досягає система AGI чи ні — визначає комерційний успіх. Оцінювальна рамка AI на Уолл-стріт змістилася у бік “Економічного тесту Тюрінга”: якщо AI виконує завдання так само, як і люди, його продуктивність визнається.

Прогалини в інфраструктурі та конкурентна позиція

Історичний контекст є повчальним. У епоху залізниць капітальні витрати на залізничну інфраструктуру становили 6% від ВВП. США традиційно були лідером у будівництві інфраструктури. Прогноз на 2025 рік показує, що капекси у AI в США потенційно можуть становити 25% від реального зростання ВВП — ще один історичний цикл інфраструктурних інвестицій. Однак ця прогалина виходить за межі закупівлі обладнання.

Різниця у застосуванні AI є очевидною: вся внутрішня екосистема AI-застосунків становить менше десятого частки західних альтернатив. Ця різниця відображає не лише технічні можливості, а й накопичені переваги у таланті, обчислювальних ресурсах і архітектурних рішеннях. При розгляді інвестицій у компанії, пов’язані з AI, важливі питання залишаються сталими: Чи мають вони справжній талант? Чи володіють достатніми обчислювальними ресурсами? Компанії з маркуванням “AI”, що не мають суттєвих переваг у людському капіталі або інфраструктурі, слід ігнорувати.

Дані, моделі та нові інвестиції

Постійне міфологізування про те, що дані є непереборною конкурентною перевагою, є хибним. Використання GPT-5 синтетичних даних у нових пост-навчальних рамках свідчить про інше. Бар’єри у даних історично захищали лише великих incumbents; малі компанії рідко використовували дані як оборонну перевагу. Основна конкуренція зосереджена на щільності талантів і обчислювальних потужностях — саме те, що важко швидко відтворити.

Поточні внутрішні інвестиційні патерни венчурного капіталу демонструють цікаву тенденцію: більшість капіталу спрямована на робототехніку або апаратне забезпечення AI. Мало хто робить ставки на фундаментальні моделі або самі AI-застосунки. Цей розподіл сам по собі заслуговує окремого аналізу.

Політичний курс і довгострокове розподілення активів

Одна важлива принципова засада: П’ятирічний план на 15-й п’ятирічний період суттєво формує розподіл капіталу між усіма класами активів. Чи зсув у політиці з підтримки пропозиції на сторону стимулювання попиту визначить, чи з’являться в нових секторах явища, схожі на субсидії та надмірну потужність — можливо, включно з фертильними заохоченнями, що випливають із ширших політичних трендів.

Занепокоєння дефляцією, структурні зміни у управлінні попитом і політичні реверси взаємодіють у спосіб, що вимагає постійної переоцінки традиційних секторів. Пивна індустрія є яскравим прикладом: навіть із підвищенням ефективності пропозиції, тиск з боку попиту обмежує прибутковість.

Стратегічні чіпи та зростаюча конкуренція

Конкуренція продовжує посилюватися. Технологічні мита та обмеження на рівні чіпів демонструють, що опоненти застосовують дедалі більш складні та професійні методи. Внутрішні прориви залишаються ключовими — усвідомлення цієї реальності без паніки є реалістичною стратегічною оцінкою.

У цьому середовищі передбачення потоків капіталу заздалегідь стає не лише корисним, а й необхідним для орієнтації у складному ландшафті активів 2025 року.