Торговий підрозділ Goldman Sachs: для відновлення імпульсної торгівлі може знадобитися ще кілька тижнів, а наратив про капітальні витрати на AI починає хитатися

AI-моделі досягають передових показників при набагато меншому використанні обчислювальної потужності, ніж очікували на ринку, що знову ставить під сумнів наратив "виграти конкуренцію в AI можна лише шляхом постійного збільшення капітальних витрат". Торгова платформа One-Delta від Goldman Sachs вважає, що коригування стратегії моментуму ще не завершилося, але наразі на американському фондовому ринку немає системних ризиків — ринкова структура зберігає стійкість.

Керівник торгової платформи One-Delta від Goldman Sachs, Rich Privorotsky, зазначив, що їх модель моментуму показує: поточне коригування (Momentum) ще не досягло дна і може тривати кілька тижнів, а фінальне просідання ймовірно буде близьким до історичного середнього рівня. Водночас, враховуючи, що попереднє зростання перевищувало історичний середній темп, нинішнє коригування має всі шанси бути глибшим за середнє.

Він також підкреслив, що поява нових високоефективних AI-моделей знову змушує ринок переглядати логіку інвестування в AI-інфраструктуру. З підвищенням ефективності тренування моделей, головний наратив "постійно вкладати величезний капітал у створення масштабних обчислювальних кластерів" стає все більш спірним, але капітальні витрати на AI залишаються головною лінією розцінювання глобальних технологічних акцій.

Моментум-торгівля ще не завершила очищення, всередині ринку зберігається ротація

Privorotsky зазначив, що за їхніми показниками моментуму відносна волатильність все ще завищена — наразі не спостерігається сигналів, які б дозволили скасувати тривогу.

Втім, всередині ринку вже спостерігається явна диференціація. З одного боку, деякі акції hardware сегменту AI вже знаходяться в зоні перепроданості; з іншого — окремі сектори, які раніше відставали, демонструють відскок, хоча їх фундаментальні показники суттєво не змінилися, що чітко свідчить про ротацію капіталу.

Якщо подивитися на індекси, американський фондовий ринок загалом демонструє стійкість. Кореляція між секторами залишається низькою, тож гроші переважно переміщуються між індустріями, а не переходять у масове розпродаж. Хоча минулої п’ятниці implied volatility трохи зросла, це не змінило базову структуру ринку.

Ефективність AI зростає та знову ставить під питання логіку капітальних витрат

Privorotsky розповів, що після практичного тестування моделі Kimi K3 він був вражений її інженерними можливостями. Модель містить 2,8 трильйона параметрів, та для її самостійного розгортання потрібен корпоративний GPU кластер — на звичайному локальному обладнанні її не запустити.

На його думку, слід звернути увагу не на етап інференції, а саме на ефективність тренування.

На відміну від моделей, що просто використовують більшу обчислювальну потужність, моделі нового покоління більше залежать від оптимізації алгоритмів, інноваційної архітектури та більш ефективного маршрутизування експертів (MoE). Наприклад, Kimi K3 має 896 експертних модулів, але під час інференції активується лише 16, що суттєво скорочує витрати обчислювальних ресурсів.

Це змушує ринок серйозно задуматися: якщо передові моделі завдяки алгоритмічним інноваціям можуть суттєво підвищити ефективність тренування, чи потрібно AI-індустрії й надалі нарощувати капіталомісткі дата-центри та тренувальні кластери?

Водночас, Privorotsky вважає, що це скоріше ставить під питання логіку інвестування у тренування, тоді як потреба в обчислювальній потужності для інференції залишається високою, а довгострокові потреби в AI-інфраструктурі не зазнали принципових змін.

Сезон фінансової звітності визначить, чи продовжиться головний AI-наратив

З наближенням паузи перед засіданням Федеральної резервної системи США, ринок тимчасово буде слідкувати за засіданням ЄЦБ, показниками CPI у Великій Британії та попередніми PMI ключових світових економік.

Проте, Privorotsky вважає, що справжній напрямок ринку визначить саме новий сезон фінансової звітності.

Окрім Alphabet, важливими для ринку є результати таких технологічних компаній, як Tesla, Texas Instruments, Intel, а також подія "Advancing AI" від AMD. Усі вони стануть ключовими точками для спостереження за AI-інвестиційним циклом та перевірки, чи збережеться довіра до логіки багатомільярдних AI-капітальних витрат.