Goldman Sachs про AI-трейдинг: ризики "інфраструктури AI" у другій половині року, "переможці" у застосуванні AI у короткостроковій перспективі не зможуть швидко повернутися

Коли капітальні витрати на AI стають все більш агресивними, а оцінки — все дорожчими, Goldman Sachs нагадує ринку: справжні ризики зазвичай з’являються саме в момент, коли темпи зростання починають сповільнюватися.

24 лютого глобальні дослідження інвестицій Goldman Sachs у своєму стратегічному звіті «Розширення та звуження AI-трейдингу» зазначили, що останнім часом волатильність AI-трейдингу значно зросла, а за цим стоять дві сили, що тягнуть ринок у різні напрямки: з одного боку — технологічні гіганти продовжують «перевищувати очікування» щодо капітальних витрат, з іншого — інвестори швидко зростають у тривозі щодо «зриву традиційних прибуткових моделей галузі AI».

Під впливом сильних капітальних витрат, акції з концепцією пам’яті та зберігання за цей рік уже в середньому зросли на 55%; натомість через паніку щодо «зриву традиційних моделей» софтверні компанії впали на 24%. Одна й та сама «тема AI» демонструє майже протилежні тренди на різних етапах.

Goldman Sachs поділили цю різку волатильність AI-трейдингу на чотири етапи, і зараз ці етапи мають зовсім різні цінові тренди:

• Перший етап (лідери обчислювальної потужності, наприклад NVIDIA): стикаються з питанням «надприбутковості», останнім часом спостерігається значне підвищення очікувань прибутковості, але ціна акцій залишається стабільною.
• Другий етап (інфраструктура AI, зберігання, обладнання, сервери): під впливом сильних капітальних витрат технологічних гігантів, ці акції продовжують стрімко зростати, зокрема, акції зберігання вже зросли на 55% за рік.
• Третій етап (застосунки AI, софт, сервіси): через страх перед «зривом традиційних бізнес-моделей AI», ці акції зазнали панічних продажів, зниження на 24% за рік.
• Четвертий етап (підвищення продуктивності AI у нетехнологічних сферах): через невизначеність щодо реальних фінансових результатів, ці акції залишаються в боковому тренді.

У відповідь на таку різку диференціацію, звіт показує, що як «переможці інфраструктури», так і «програшні застосунки» — обидва потенційно мають свої ризики.

Темпи зростання капітальних витрат майже досягли піку, і ризик «зниження оцінки через переоцінку» для інфраструктурних компаній наближається.

Перш за все, ринок має «переварити» очікування щодо капітальних витрат, що знову зростають.

Згідно з консенсус-прогнозами Goldman Sachs, у 2026 році капітальні витрати технологічних гігантів на AI досягнуть 667 мільярдів доларів. Це на 127 мільярдів більше, ніж у кварталі перед цим, і зростання становить 62% у порівнянні з минулим роком.

Значне підвищення прогнозів щодо капітальних витрат супроводжується звуженням вільного грошового потоку.

Звіт наголошує: «Капітальні витрати суперхмарних провайдерів у цьому році перевищать 90% операційного грошового потоку, і ця частка навіть вища, ніж під час інтернет-бульбашки.» У більш конкретних розрахунках Goldman Sachs прогнозує, що у 2026 році капітальні витрати складуть 92% операційного грошового потоку технологічних гігантів.

Щоб заповнити величезний дефіцит фінансування, компанії змушені значно скорочувати повернення акціонерам. У 2025 році загальні обсяги викупу акцій зменшилися на 15%; частка грошових коштів, спрямованих на викуп, знизилася з 43% у 2023 році до 16% сьогодні. Також Oracle і Google почали активніше залучатися до ринку облігацій.

Goldman Sachs прогнозує, що абсолютна сума капітальних витрат у цьому році ще може зрости. Оскільки фінансовий рік Oracle і Microsoft закінчується у травні/червні, наступний квартал може стати каталізатором для повторного підвищення очікувань щодо витрат.

Однак, попереджає Goldman Sachs, головний ризик полягає не у «абсолютних цифрах», а у «темпах зростання».

«Ми очікуємо, що консенсусні оцінки капітальних витрат суперхмарних провайдерів залишаться помірно зростаючими, але темпи зростання, ймовірно, досягнуть піку вже цього року.»

Це уповільнення темпів зростання стане «Ахіллесовою п’ятою» інфраструктурних компаній.

Ризики другої половини року для «інфраструктури AI»: зниження витрат і пастка «надприбутковості»

Goldman Sachs підкреслює: «Якщо темпи зростання капітальних витрат сповільняться, доходи та оцінки деяких компаній інфраструктури AI стануть дуже вразливими.»

Логіка проста: замовлення, доходи і прибутки інфраструктурних компаній дуже чутливі до темпів зростання капітальних витрат; коли ринок переходить від «зростання кожного кварталу» до «зростання, але без прискорення», найбільш вразливою частиною оцінки стає «премія за зростання».

Goldman Sachs прямо каже, що багато секторів інфраструктури AI за останні роки зазнали значного розширення мультиплікаторів оцінки, і досвід показує, що інвестори зазвичай надають менше оцінки компаніям із уповільненням зростання.

Це і є суть «вбивства оцінки», про яке йдеться у звіті: навіть якщо прибутки зростають, починаючи з побоювань щодо «незалежності зростання», мультиплікатори можуть зменшитися, зводячи нанівець підвищення цін на прибутки.

У деталях, у сегментах виробничого обладнання, серверів, мереж, контрактного виробництва чипів і IDM, а також у енергетиці та комунальних послугах — оцінки переважають над середніми за останні п’ять років.

Goldman Sachs вважає, що внутрішні «останні вузькі місця» у інфраструктурі зосереджені у сегменті пам’яті.

Звіт зазначає, що основні акції пам’яті (Micron, Western Digital, SK Hynix, Samsung) зросли в середньому приблизно на 145% з початку четвертого кварталу 2025 року, а за рік — на 55%. Вони пояснюють цей ріст високим попитом і підвищенням цін, що покращує прибутковість.

Також вони відзначають, що середньоринковий прогнозний P/E для пам’яті становить близько 12 разів, що нижче за ринковий і нижче за середньорічний показник за останні п’ять років, — здавалося б, це не «дорого».

Але Goldman Sachs попереджає, що NVIDIA попередила: коли ринок починає турбуватися про «надприбутковість» компаній, ціна акцій може перестати слідувати за підвищенням прогнозів прибутковості.

З кінця 2022 року до середини минулого року акції NVIDIA зросли у 12 разів разом із прибутками, і мультиплікатор залишався майже незмінним. Але останнім часом ситуація змінилася.

Goldman Sachs зазначає: «За останні п’ять місяців, хоча очікування щодо майбутніх прибутків NVIDIA зросли на 37%, ціна акцій залишилася майже без змін.»

Це явище вони називають «over-earning» — «надприбутковістю» ринкової психології: коли компанії демонструють сильні результати на піку циклу, це може викликати побоювання щодо посилення конкуренції і стійкості попиту, що в підсумку проявляється у «збереженні високих прибутків, але з зменшенням мультиплікатора».

Для трейдерів це означає: навіть якщо інфраструктурний ланцюг продовжує короткостроково виконувати очікування, інвестори починають бути більш вибірковими щодо «другого похідного зростання» і «можливості розширення мультиплікатора».

Короткострокова диференціація технологічних гігантів: увага не до капітальних витрат, а до «віддачі»

Goldman Sachs прогнозує, що у короткостроковій перспективі розподіл доходів між технологічними гігантами залишатиметься різким.

Адже у першій половині 2026 року, коли квартальні темпи капітальних витрат залишатимуться стабільними, увага ринку зосередиться на тому, чи дають інвестиції в AI реальні віддачі.

Звіт наводить наочний приклад: рентабельність вільного грошового потоку (FCF) технологічних гігантів становить близько 1%, що є найнижчим рівнем за історію; тоді як у решти компаній S&P 500 — близько 4%.

Коли вільний грошовий потік слабшає і коефіцієнт його перетворення знижується, гроші шукають альтернативи. Goldman Sachs прямо каже: «Інвестори все більше перерозподіляють капітал у інші сфери».

Застосунки AI: тонка межа між перемогою і поразкою

Якщо у інфраструктурному сегменті конфлікт — «як швидко зростають витрати», то у застосунковому — «хто зможе зруйнувати, хто зможе отримати додатковий дохід».

Goldman Sachs вважає, що поширення AI-трейдингу на застосунки — це природний шлях розвитку технологій: після створення інфраструктури цінність починає створюватися не просто через «продаж інструментів», а через «перетворення бізнес-моделей», перерозподіл прибуткових пулів для окупності попередніх інвестицій.

Але це робить результати ринку більш «мікроскопічними». Goldman Sachs підкреслює, що у майбутньому потрібно більше орієнтуватися на рішення компаній, їхню конкурентну позицію, бар’єри входу і цінову політику.

У звіті є одна фраза, яка розкриває головну невизначеність застосункового рівня:

«За умов, коли остаточний конкурентний ландшафт ще не визначений, межа між «перемогою» у AI-доходах і «засмученням» від потенційного зламу дуже тонка.»

Одним із наслідків є те, що інвестори наразі не надають високих оцінок багатьом компаніям за «нові доходи від AI».

Goldman Sachs каже: «На відміну від наших очікувань, ринок майже не закладає підвищення оцінки для AI-доходів публічних компаній; натомість найбільше уваги привертають приватні компанії з застосунками AI.»

Звіт наводить приклади кількох приватних компаній: Anthropic з продуктом Claude Cowork (з плагінами для юридичних, HR і бізнес-сервісів); Insurify з порівняльним сервісом у ChatGPT; Altruist з інструментом для персоналізованих податкових стратегій для клієнтів з управління багатством.

Ці кейси підсилюють побоювання на публічному ринку: навіть якщо AI створює додатковий попит, нові доходи не обов’язково залишаються у публічних компаній.

Чому «програшні» компанії важко швидко повернутися: побоювання щодо зламу важко спростувати короткостроковими фінансовими результатами

З іншого боку, застосунковий рівень — це історія про те, наскільки сильно побоювання щодо «зламу» знижують оцінки.

Goldman Sachs зазначає, що останні кілька тижнів ринок зосереджений на ризиках «зламу AI».

Звіт каже, що за шість тижнів акції софтверних компаній знизилися приблизно на 23%, і «хоча короткострокові прибутки залишаються стійкими, інвестори все більше сумніваються у довгостроковому зростанні галузі».

Goldman Sachs дає дуже чітке твердження: «Страх перед зломом AI у короткостроковій перспективі важко спростувати.»

Вони додають: для компаній, які вже отримали ярлик «можливо, зламані AI», стабільність цін залежить від стабільності прибутків; але «ця невизначеність щодо зламу у короткостроковій перспективі навряд чи буде вирішена».

Goldman Sachs конкретизує умови, за яких «програшні компанії у застосунковому сегменті» не зможуть швидко повернутися: «Інвесторам потрібно або кілька кварталів доказів стабільності бізнесу, або значне зниження оцінки цих акцій порівняно з ринком, щоб знову активно вкладати.»

Це і є причина, чому зараз багато софтверних компаній мають труднощі: короткострокові фінансові звіти ще можуть бути хорошими, але ринок оцінює «перерозподіл довгострокових прибуткових пулів».

Goldman Sachs пропонує два підходи для кількісної оцінки ризику зламу: рівень експозиції людського капіталу і міцність активів

Щоб оцінити, хто більш схильний до зламу, Goldman Sachs пропонує два вектори (і наголошує, що є ще регуляторні бар’єри, ринкові сили та інші виміри):

Перший — рівень експозиції людського капіталу до автоматизації AI.

Goldman Sachs каже, що останнім часом зростає побоювання щодо заміщення білих воротничків.

Вони співпрацювали з економістами для оцінки частки зарплатних витрат компаній, яка піддається автоматизації AI, і аналізували співвідношення «витрати на працю/дохід».

Goldman Sachs попереджає, що цей показник — «двосторонній меч»: AI може підвищити ефективність, але й замінити робочі місця.

На трейдинговому рівні за останні 6 місяців ринок більше нагороджував галузі з низькою експозицією, і карав — з високою.

Другий — інтенсивність матеріальних активів (tangible asset intensity).

Goldman Sachs використовує формулу «(активи – готівка – нематеріальні активи)/дохід» для оцінки активної бази і створює нейтральний по галузях, рівноправний портфель.

Вони помітили, що компанії з більшою «вагою» активів останнім часом показують кращі результати, ніж ті, що мають менше активів, і цей розрив перевищує рівень, який можна пояснити макроекономічною ситуацією.

Аналогічно, виробники товарів випереджають сервісні компанії.

Для інвесторів ці два показники — не «чим більше, тим краще», а швидше «індикатори захисту/бар’єрів входу», що ринок використовує для протистояння невизначеності застосункового рівня.

Три каталізатори: Goldman Sachs ставить «точку повороту» на другу половину 2026 року

Goldman Sachs вважає, що для повернення лідерства технологічних гігантів потрібні три каталізатори.

Їхній базовий сценарій — ці каталізатори «найбільш ймовірно з’являться у другій половині 2026 року».

По-перше, доходи від AI мають прискоритися. Реакція ринку на квартальні звіти вже показала, що якщо зростання доходів перевищує очікування (наприклад, Meta зросла на 10%), інвестори знову починають довіряти ROI інвестицій у AI.

По-друге, зниження темпів капітальних витрат дає «прогноз на дно» для вільного грошового потоку (FCF). Goldman Sachs вважає, що коли з’являться сигнали дна у грошових потоках, ринок знову почне оцінювати компанії за прибутковістю, а не за грошовими потоками, що зменшить волатильність оцінок.

Вони пояснюють: «Зниження темпів капітальних витрат дасть інвесторам надію на відскок вільного грошового потоку. Це спонукатиме їх переоцінювати ці компанії з точки зору прибутковості.» Зараз у компаній середній прогнозний P/E — 24, що є лише 14-м перцентилем за останні 10 років, і ця оцінка дуже приваблива.

Нарешті, зменшення макроекономічних стимулів. Економісти Goldman Sachs прогнозують, що циклічне прискорення економіки США досягне піку вже в середині року і почне спадати у другій половині. Коли макроекономічні бонуси зменшаться, капітал знову почне перерозподілятися у ці високовірогідні довгострокові технологічні компанії.