Реальна лінія розмежування: як інфраструктура штучного інтелекту змінює глобальний капітал і що це означає для вашого портфеля

Коли бичачі ринки зустрічають реальність: тест нерухомості для віруючих у активи

Забудьте про прогнозування Bitcoin на 4000, 5000 або 6000—ці цифри є беззмістовним шумом. Реальний індикатор, який визначає, чи має цей бичачий ринок верхню межу, знаходиться в несподіваному місці: на ринку нерухомості. Історія демонструє послідовний патерн: кожен великий бичачий сплеск співпадав із зростанням вартості нерухомості, масовою переорієнтацією капіталу та витіканням ліквідності з інших класів активів. Якщо нерухомість знову слідує цій траєкторії, ми потенційно стаємо свідками переформатування багатства цілого покоління віруючих у активи, без природного піку на горизонті. Але якщо ринок житла застоїться? Тоді історичний сценарій повториться, і час виходити з будівлі.

Це спостереження не відокремлене від того, що відбувається у макроекономічній політиці. Реформи з боку пропозиції, які раніше працювали блискуче, були успішними лише тому, що їх супроводжували сильні заходи з боку попиту. Поточний акцент на антиінволюції без відповідних стимулів з боку попиту—як це видно у галузях, таких як пиво, які не мають обмежень з боку пропозиції, але все одно зазнають труднощів—виявляє дефляційну пастку, з якою ми стикаємося. Справжній політичний поворот вимагатиме перенаправлення субсидій і ресурсів у сторону стимулювання попиту, а не безперервної оптимізації пропозиції, що може кардинально змінити схеми розподілу активів.

Величезна міграція капіталу: Гамбіті Трампа та відродження Nasdaq

Останні кроки Трампа були стратегічно майстерними. ЄС, Японія та Південна Корея фактично капітулювали, спричинивши масовий репатріаційний потік капіталу назад до Сполучених Штатів. Це не просто політична театральність—це конкретний потік коштів, який безпосередньо вигідний Nasdaq та інвестиціям у інфраструктуру штучного інтелекту. Розуміння ринків активів вимагає відмови від традиційного аналізу і прийняття простої істини: слідуй за грошима. Концентрація капіталу стала основним механізмом відкриття цін, і зараз ця концентрація явно американська.

Ця перевага капіталу поширюється і на геополітичну технологічну конкуренцію. Хоча опоненти стають більш витонченими і професійними у своїх контрзаходах—особливо у мікросхемах і тарифних стратегій—структурна перевага Америки у залученні капіталу і талантів залишається вражаючою. Наслідки прості: інфраструктурні проєкти, особливо ті, що пов’язані з розвитком AI, отримують додаткову перевагу.

Тихий революційний прорив AI: “Економічний тест Тьюринга” замінює мрії про AGI

Наратив про “недостатню продуктивність” GPT-5, ймовірно, був обдуманим інформаційним релізом—OpenAI керувала очікуваннями за п’ять днів до офіційного оголошення. Але справжня історія відкриває стратегічний поворот Кремнієвої долини: галузь мовчки відмовилася від пошуків ускладнення моделей на користь практичної корисності. OpenAI, що тепер обслуговує 700 мільйонів користувачів по всьому світу, перетворилася з дослідницької інституції, яка прагне до AGI, у платформу підвищення продуктивності. Цей філософський зсув має назву: Економічний тест Тьюринга—успіх вимірюється тим, чи може AI-система виконати завдання так само, як і люди, а не наскільки вона наближається до штучного загального інтелекту.

Це переформатування пояснює, чому компанія не потребує випуску передових можливостей, таких як нові світові моделі Google (, які викликали реакції “вау” у випадкових спостерігачів). Коли ваша база користувачів досягає одного мільярда, навіть 0.1% покращення продуктивності має величезний вплив на ВВП. Тому стратегічні компроміси OpenAI—обираючи надійність і ефективність замість яскравих можливостей—є раціональним розподілом капіталу. Усі це зрозуміли одразу, що пояснює недавній сплеск акцій AI-обладнання.

Інфраструктурна суперцикл: відповідь Америки на власний занепад

Очікується, що витрати США на AI у 2025 році складуть 25% реального зростання ВВП країни. Історична ідентичність Америки як провідної інфраструктурної держави—з колійним капексом, що колись становив 6% від ВВП—нарешті має сучасного наступника. Протягом десятиліть США боролися з пошуком нових інфраструктурних фронтирів. Але з AI як організаційним принципом ця глава закінчена.

Порівняйте це з розвитком ландшафту застосувань AI. GPT, Gemini і Claude разом мають приблизно один мільярд активних користувачів щотижня. Загальна кількість активних користувачів усіх китайських AI-додатків нижча за цю цифру у десять разів. Розрив не у ступені—це різниця у видах, подібно до спостереження за примітивною мобільною інтернет-екосистемою, яка спостерігає за сучасними розподіленими мережами. Наслідки цієї нерівності вражають: у базовому шарі AI Китай вже грає іншу гру, на один покоління відстаючи у залученні користувачів і кривих навчання.

Талант і обчислювальні ресурси: чому більшість AI-акцій A-Share розчарують

Стратегічна безжальність Meta відкриває вічну істину: успіх у AI поділяється на бінарну ієрархію—люди і чіпи (або більш ввічливо: алгоритми і обчислювальна потужність). Це дає надзвичайно чистий стандарт оцінки будь-якої цілі AI, будь то моделювання, застосування або розвиток екосистем.

Більшість китайських компаній з A-акціями, що носять ярлик AI, не мають ні того, ні іншого. Ще важливіше, що дефіцит талантів тепер перевищує дефіцит чіпів як обмеження. Китайські венчурні інвестори переважно ставлять ставки на робототехніку і апаратне забезпечення AI—інвестиції з нижчими бар’єрами для талантів і більш очевидною економікою товарного типу. Дуже мало хто вкладає у моделі або застосування—шари, де зосереджена геополітична перевага і де субсидії теоретично могли б вирівняти гру. Але одних субсидій недостатньо для заміни поєднання необмеженого капіталу, концентрованих талантів і обчислювальної інфраструктури, що характеризує американський підхід. Суть цієї асиметрії: внутрішня інвестиційна екосистема оптимізує за неправильними цільовими орієнтирами і, ймовірно, пропустить справжні можливості, гонячися за спотвореними сигналами.

Помилка бар’єру даних і справжні обмеження

Інновації у архітектурі GPT-5—зокрема синтетичне генерування даних і нові парадигми післянавчання—тихенько зруйнували міф про дані як конкурентну фортецю. Після років теології великих даних переваги у даних майже цілком належать incumbents. Жоден стартап не зміг успішно використати дані як справжню оборонну перешкоду. Наслідки: якщо дані не є обмеженням, то капіталомісткість і щільність талантів стають ключовими обмеженнями, і саме тут американська система має максимальний важіль.

Головна іронія полягає в тому, що це усвідомлення приходить саме тоді, коли геополітичний тиск зростає і контрзаходи стають все більш витонченими. Внутрішні технологічні прориви залишаються єдиним стійким шляхом уперед—реальністю, яку поточні схеми розподілу капіталу ще не усвідомили належним чином.