Три рівні трансформації штучного інтелекту в оповіданні

З 2026 року глобальні оповідання про ШІ зазнають важливих змін на межі, і ми щонайменше спостерігаємо три рівні трансформації.

Перший рівень оповідання: починають з’являтися розбіжності щодо Закону масштабування (Scaling Law).

Останні роки основним рушієм інвестицій у ШІ були емпіричні закономірності Scaling Law: чим більша модель, чим більше даних і потужніша обчислювальна потужність, тим кращі результати. Але ця закономірність починає давати тріщини:

1. фізичні обмеження, такі як електропостачання, трансформатори та інші компоненти;

2. дані — відкриті високоякісні текстові дані для попереднього навчання вичерпуються;

3. зменшення маргінальної ефективності інвестицій — хоча напрямок Scaling Law залишається актуальним і є підстави для подальших вкладень, додатковий приріст у моделях (тобто покращення за одиницю вкладених ресурсів) може знижуватися.

Тому, крім розвитку обчислювальної потужності, дедалі більше уваги приділяється алгоритмічним розширенням, наприклад, зосередженню на розширенні inference-time (Test-TimeCompute) — наприклад, ланцюжки мислення (CoT), розширення масштабів під час inference, пост-навчання (Post-Training), підвищенню архітектурної ефективності (лінійна увага LinearAttention, моделі станового простору SSM) та інтелекту на краю (SLMs).

Другий рівень оповідання: від CAPEX за “нагороди” до тривоги щодо повернення інвестицій.

За останніми даними, великі американські технологічні компанії оголосили, що у 2026 році капітальні витрати на ШІ можуть перевищити 700 мільярдів доларів, але ринок вже перейшов від нагородження “капітальних витрат” до занепокоєння щодо “повільної монетизації”. Оцінюючи масштаб інвестицій за двома орієнтирами:

(1) Історичний орієнтир: у 2025 році капітальні витрати американських технологічних компаній становили близько 1.9% ВВП, у 2026 році очікується понад 2%, що майже відповідає сумі найбільших інфраструктурних проектів XX століття: на початку століття — національна широкосмугова мережа (~1.2% ВВП), у 1949 році — масштабна електрична революція, програма “Аполлон” і міждержавні автомагістралі 1960-х — близько 0.6%. Текущі інвестиції в інфраструктуру ШІ в США — на історично високому рівні.

(2) Внутрішній фінансовий стан компаній: за оцінками, п’ять найбільших хмарних провайдерів США у 2026 році витратять близько 90% операційного готівкового потоку на капітальні витрати (у 2025 — 65%). Деякі компанії навіть очікують, що капітальні витрати перевищать операційний готівковий потік, і у 2026 році може виникнути негативний вільний готівковий потік. Крім того, швидко зростає борговий портфель — очікується, що у 2026 році обсяг випуску облігацій американських технологічних гігантів сягне 400 мільярдів доларів, включаючи випуск довгострокових облігацій.

Третій рівень оповідання: глибша тривога — про руйнівний потенціал ШІ, що вже впливає на багато галузей.

Цей рівень еволюції має чіткий прогресивний ланцюг: від змін у пошуку та отриманні інформації, до трансформації програмного забезпечення та бізнес-процесів, і нарешті — до макропарадигм, що базуються на розвитку ШІ.

Перший етап — ера чатів, зміни у пошуку та отриманні інформації. Від появи ChatGPT до початку 2025 року ШІ переважно функціонував у вигляді діалогових помічників — відповідали на питання, генерували тексти, допомагали у пошуку. Вплив цього етапу був помірним, він не замінив безпосередньо бізнесове програмне забезпечення або робочі місця. Оповідання ринку зосереджене на тому, хто зможе навчити найкращі моделі і хто забезпечить базову обчислювальну потужність.

Другий етап — ера агентів, зміни у програмних застосунках і бізнес-процесах. У лютому 2023 року Anthropic запустила ClaudeCowork, що ознаменувало перехід від “генеративних відповідей” до “самостійного виконання міжфункціональних робочих потоків”, викликавши різке падіння цін на акції софтверних компаній (так званий “SaaSpocalypse”) і поширившись на фінансові послуги, альтернативне управління активами, юридичний сектор, нерухомість і транспорт.

Третій етап — ера повного впровадження ШІ, орієнтована на майбутнє. Стаття на Substack “THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS” не має особливих нових ідей, але цікава та гостра у поглядах, піднімає питання “GhostGDP” і заміни білих воротничків, викликаючи дискусії щодо макропарадигм. Коли ШІ почне замінювати не окремі галузі або допомагати у роботі, а безпосередньо замінювати саму працю — виробничий фактор “робоча сила” — тоді старі макропарадигми економіки можуть зазнати руйнівних змін.

Традиційна модель — “виробництво → розподіл → споживання → повторне виробництво” — є замкнутим циклом, де “людина” є і виробником, і споживачем, — джерелом і пропозиції, і попиту. У разі повного впровадження ШІ, що замінює працю, можливі наслідки:

① З точки зору факторів — важливість праці зменшиться, а значущість моделей, даних і обчислювальної потужності (капіталу) зросте.
② З точки зору пропозиції — ШІ радикально змінить криву пропозиції, знизить маргінальні витрати, підвищить еластичність пропозиції, масштабна економіка буде максимальною.
③ З точки зору попиту — відчуження праці може вплинути на доходи і структуру попиту, порушити традиційні співвідношення між попитом і пропозицією, інвестиціями і заощадженнями, змінити економічний цикл і механізми розподілу, а також викликати руйнування фінансової системи і суспільних договорів.

Ці зміни у оповіданнях про ШІ призводять до того, що ринок перестає купувати “історії”, з одного боку, через побоювання, що ШІ не виправдає очікувань (повільна монетизація), з іншого — через страх перед руйнівністю (загроза революційних змін). Як зрозуміти цю суперечливу психологію?

Логіка полягає в тому, що всі три рівні оповідання справді мають підстави і дають нам важливі питання для роздумів. Але найскладніше — це передбачити часові рамки і межі змін, оскільки вони дуже важко прогнозуються заздалегідь. Поточний ринок під впливом паніки робить лінійні прогнози, закладаючи найгірший сценарій.

Однією з причин є переоцінка цінностей і вразливість торгових структур, що посилює паніку. Перед цим етапом оцінки вартість активів у секторі ШІ була на історичних максимумах, а у сегменті бізнесового софту — не низькою. У цьому контексті, під впливом оповідань, відбувся концентрований розпродаж.

Водночас, фундаментальні показники багатьох компаній залишаються стійкими: провідні софтверні гіганти демонструють стабільний ріст доходів і покращення маржі, мають глибоку інтеграцію з клієнтами, високі витрати на зміну постачальників, дані та нормативні бар’єри. Якщо ШІ буде внутрішньо інтегрований як додана вартість, вони можуть навіть отримати вигоду.

Щодо макропарадигм, існують заперечення. По-перше, “парадокс Джевонса” — підвищення ефективності часто спричиняє зростання попиту, а не просто заміну. Навіть значне підвищення продуктивності ШІ може спричинити дефляційні ефекти (зниження цін на товари і послуги), що стимулює новий попит і створює нові галузі. По-друге, ШІ може створити нові професії, яких зараз важко уявити, і суспільство швидше адаптується, ніж прогнозують моделі. По-третє, у сферах регулювання, фізичного світу, складних людських взаємовідносинах і високоризикових завданнях витрати на заміну ШІ будуть значно вищими за панічні очікування, а законодавство і суспільні інерції — стримуючими факторами.

Отже, слід серйозно ставитися до змін, але процес трансформації навряд чи буде швидким і одностороннім. Часові рамки, межі і невизначеності — це можливості для диференціації та структурних переваг. Інвесторам потрібно перейти від “купити портфель ШІ” до “ретельного відбору цілей”. Після зняття паніки і корекції оцінок важливо зрозуміти, які зміни ймовірно стануться раніше, які — пізніше, що є замінюваним, а що — взаємодоповнюючим. Це посилить диференціацію.

Рекомендуємо звернути увагу на кілька критеріїв відбору:

(1) Апаратура — шукати “жорсткі обмеження”. За умов високих очікувань капітальних витрат, отримати додатковий прибуток від обладнання стає важче. Необхідно зосередитися на сегментах із найсильнішими обмеженнями пропозиції і найвищою ціновою владою, особливо там, де раніше спостерігалося повільне розширення потужностей, довгі цикли оновлення і мало альтернатив, наприклад, зберігання даних, електромережі, трансформатори, передові пакувальні технології, оптоволокно. Обмеження пропозиції означають сильнішу переговорну позицію.

(2) Конкуренція у моделях стає жорсткішою. Крім ваги моделей, слід враховувати: чи має компанія унікальні приватні дані для тренування диференційованих моделей? Чи має низькозатратну інфраструктуру для inference? Чи здатна швидко перетворювати модельні можливості у закриті рішення і застосунки? Шукати “модель + дані + бізнес-бар’єри” як комплекс. З середини 2025 року співвідношення цін акцій великих американських гігантів знизилося з 0.8 до 0.2, і зараз активно досліджуються ланцюжки Anthropic і ByteDance — диференціація у моделях триватиме.

(3) Застосунки: орієнтуватися на швидко впроваджувані рішення, що вже довели свою цінність, здатні прямо зменшити витрати і підвищити ефективність (ROI), або швидко інтегруватися у ключові бізнес-процеси, а також на галузеві AI-орієнтовані застосунки.

Для секторів, що зазнали останнім часом значних корекцій, таких як SaaS, важливо розрізняти “функціональні SaaS, які можна замінити ШІ” і “незамінні дані та платформи для виконання”. Частини застосунків, що мають ключові дані або виконують критичні функції (безпека, відповідність, дані, транзакції), можуть бути “незамінними” і мати шанс на “помилкову” оцінку.

(4) Відмінності між шляхами розвитку ШІ у Китаї і США — ще один важливий аспект. Вони мають свої особливості. По-перше, у Китаї переважає стратегія “ефективності обчислювальної потужності”, з акцентом на алгоритмічну оптимізацію, відкриту екосистему і інженерні рішення. Хоча наразі обчислювальні ресурси ще не достатні, внутрішній розвиток і заміщення імпортних компонентів у цій сфері мають переваги, а гонка за великі моделі — важливий напрям. По-друге, структура економіки визначає різні шляхи впливу ШІ: у США високий рівень сервісної сфери і високі витрати на працю білих воротничків створюють сильний тиск на заміну праці і дефляційний ефект, але довгостроково важко повернути виробництво до США. У Китаї — велика виробнича база, енергетична незалежність, і ШІ розглядається як інструмент підвищення продуктивності, а не просто заміни праці. Структурні можливості зосереджені у сферах “індустріалізації” і “інновацій у сервісах”, що формує інвестиційний фокус на “індустріальне підсилення” і “поєднання софт і хард”.

За останні роки відстеження і розуміння ланцюгів ШІ дало інвесторам значний “когнітивний альфа”. Безперечно, революція ШІ залишається ключовою темою, але з ростом оцінок і передбаченнями IPO нових лідерів, оповідання швидко змінюються, що створює додаткові виклики для інвестування.

Джерело: Huatai Securities

Ризики та застереження

Ринок має ризики, інвестиції — обережними. Цей матеріал не є інвестиційною рекомендацією і не враховує індивідуальні цілі, фінансовий стан або потреби користувача. Користувач самостійно несе відповідальність за рішення, прийняті на основі цієї інформації.