惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

AI
AI
小众软件
小众软件
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
月光博客
月光博客
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Recorded Future
Recorded Future
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
F
Fortinet All Blogs
罗磊的独立博客
爱范儿
爱范儿
GbyAI
GbyAI
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
D
Docker
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Spread Privacy
Spread Privacy
Recent Announcements
Recent Announcements
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
G
GRAHAM CLULEY
A
About on SuperTechFans
C
Cisco Blogs
The Register - Security
The Register - Security
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
B
Blog
Project Zero
Project Zero
V
V2EX
K
Kaspersky official blog
P
Privacy International News Feed
博客园 - 叶小钗
I
Intezer
T
Threatpost
The GitHub Blog
The GitHub Blog
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
V
Vulnerabilities – Threatpost
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
博客园 - 【当耐特】
P
Proofpoint News Feed
L
Lohrmann on Cybersecurity
S
Schneier on Security
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
F
Full Disclosure
The Cloudflare Blog
P
Palo Alto Networks Blog
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
T
Tenable Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Старики уходят в кеш: большие деньги не играют в техноказино?
darovska_onl · 2026-05-20 · via Все публикации подряд на Хабре

Старики уходят в кеш: большие деньги не играют в техноказино?

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение11 мин

Охват и читатели6

Мнение

Привет, Хабр! В этом материале я расскажу о старой школе Уолл-стрит: инвесторах, управляющих фондами и миллиардерах, которые десятилетиями переживали кризисы, пузыри, обвалы и рыночные эйфории. Они привыкли быть выше хайпа, смотреть на цену, маржу, риски и сроки окупаемости. Для них прорывная технология сама по себе еще не означает хорошую инвестицию, а ИИ-бум стал проверкой на совместимость с новой реальностью. 

Пока молодой рынок дерется за чипы, продавливает дата-центры, сравнивает новые модели и грезит будущей автоматизацией, старая школа задает скучный вопрос: сколько маржи уже заложено в котировки? Поэтому одни уходят в казначейские облигации, другие ставят против перегретых бумаг, третьи просто минимизируют число ИИ-фаворитов в своих портфелях — и иногда проигрывают рынку именно из-за осторожности.

Предлагаю посмотреть, как представители старой школы относятся и к новым технологиям типа ИИ, и к доллару в принципе.

Баффет: нет доверия ни доллару, ни техногигантам

Уоррен Баффетт — американский инвестор-миллиардер, глава и главный символ Berkshire Hathaway, одной из крупнейших инвестиционных компаний мира. Его называют «оракулом из Омахи». Это представитель богачей старой школы: когда он покупает, рынок видит в этом знак доверия; когда он копит сотни миллиардов долларов в кеше и казначейских бумагах, это читают как сигнал, что хорошие активы стали слишком дорогими.

Уоррен Баффетт больше не похож на инвестора, который ждет просадки цен, чтобы снова скупить всю Америку. Его Berkshire Hathaway держит рекордный запас свободных денег, продает акций больше, чем покупает, и получает доход на коротких казначейских бумагах США — самом консервативном инструменте для сохранения капитала.

На конец 2025 года у Berkshire было 369 млрд долларов в деньгах, их эквивалентах и краткосрочных казначейских векселях США — уже с учетом обязательств по незавершенным покупкам. В первом квартале 2026-го запас ликвидности стал еще больше: валовая позиция, то есть до вычетов, оценивалась примерно в 397 млрд долларов, а чистая — в около 380 млрд (это если с поправкой на обязательства по казначейским бумагам).

В мире, где инвесторы платят любые деньги за ИИ, дата-центры и чипы, Berkshire зарабатывает на ожидании. В первом квартале 2026 года операционная прибыль компании выросла на 18%, до 11,3 млрд долларов после вычета налогов. Но деньги по баффеттовским правилам просто некуда вкладывать. Всего за квартал Berkshire купила акций на 15,9 млрд долларов, продала на 24,1 млрд и стала чистым продавцом уже 14-й квартал подряд.

На собрании акционеров Berkshire в 2025 году Баффетт объяснял эту позицию. Мол компания с удовольствием потратила бы хоть 100 млрд, если бы увидела понятный актив с хорошей ценой и низким риском. Проблема в том, что такие сделки появляются редко. За десятилетия основные деньги Berkshire заработала на небольшом числе значимых решений, а не на постоянной погоне за новыми трендами.

В той же речи Баффетт сравнил американский капитализм с великолепным собором, к которому пристроено огромное казино. Казино шумит, огни горят, толпа собирается и спускает деньги за считанные минуты. Риск в том, что в какой-то момент казино начинает заслонять сам собор — то есть (в этой метафоре) реальную экономику и бизнесы: производство, страхование, железные дороги, энергетику, торговлю.

«Капитализм в США добился такого успеха, какого вы еще не видели. Но по сути это сочетание великолепного собора, который создал экономику, не похожую ни на что в мировой истории, и огромного казино, пристроенного к нему. Получается собор и казино. В казино всем весело, там много денег переходит из рук в руки. Но нужно следить, чтобы собор тоже получал свое. В следующие сто лет США очень важно не допустить, чтобы казино поглотило собор».

Баффетт не стал играть в эту игру даже после ухода с поста CEO. С 1 января 2026 года Berkshire возглавляет Грег Абель, сам Баффетт остался председателем совета директоров. Передача власти прошла без революции: Абель в первом письме акционерам подтвердил старое доброе правило Berkshire — держать запас ликвидности и не покупать активы ради движения.

Баффетт фактически признал, что в части новых отраслей у него больше нет преимуществ. Он хуже понимает ряд современных компаний (в отличие от бизнесов прошлого) и не видит смысла соревноваться с молодыми специалистами там, где они разбираются в технологиях глубже и быстрее. Для рынка это беспрецедентная и почти неприличная честность.

Самый показательный пример — Apple. Это была публичная ставка Berkshire. Но с конца 2023 года компания начала резко сокращать пакет. В 2024 году доля Berkshire в Apple упала примерно с 905 млн акций до 300 млн. Во втором квартале 2025-го Berkshire продала еще около 20 млн акций Apple, примерно на 4 млрд долларов. Баффетт снижал риск даже там, где раньше чувствовал себя вполне комфортно.

Berkshire также полностью вышла из Citigroup: в I квартале 2025 года продала более 14,6 млн акций. Уменьшила позицию в Capital One: в I квартале 2025 года продала около 300 тыс. акций, сократив пакет примерно на 4%.

По данным публикации о финальном квартале Баффетта на посту CEO, Berkshire сократила позицию в Amazon примерно на 77%, продав около 7,7 млн акций. Этот пункт я бы в статье подавала аккуратно, потому что это уже период перехода управления к Грегу Абелю и часть сделок могла отражать решения портфельных менеджеров Berkshire, а не лично Баффетта.

Berkshire при этом все еще владеет бизнесами и акциями. В портфеле остались Apple, American Express, Coca-Cola, Bank of America, Chevron, Moody’s, Occidental Petroleum, Chubb и другие крупные позиции. Плюс собственные бизнесы Berkshire: страхование, железная дорога BNSF, энергетика, промышленность и розница. Но это как раз и важно: он держит то, что понимает, а деньги направляет не в погоню за ИИ-историями, а в короткие казначейские бумаги. Но баланс меняется. Покупок все меньше, продаж больше, хотя ликвидность все равно растет.

Отдельно Баффетт прошелся по доллару — он напомнил, что любая валюта зависит от дисциплины государства, которое ее выпускает. Инвестора спросили, защищает ли Berkshire себя от ослабления доллара. Баффетт ответил, что компания не управляет портфелем ради красивой квартальной отчетности, но внимательно смотрит на валютный риск. Его главная тревога — не конкретный курс доллара к евро или иене, а сама склонность правительств со временем обесценивать деньги.

Баффетт отметил, что фискальная политика США его пугает, потому что политическая система подталкивает власти к решениям, которые могут создавать проблемы с деньгами. Проще говоря, государству всегда легче занимать, тратить и печатать, чем жить строго по средствам. Такая логика не уникальна для США, но для доллара особенно важна: это главная резервная валюта мира и любые ошибки Вашингтона расходятся по всей финансовой системе.

Berkshire не инвестирует в страны, где есть серьезная вероятность безудержной инфляции. Для Баффетта это слишком сложная игра: кто-то умеет зарабатывать в гиперинфляции, но это не его поле. Его стиль другой — покупать понятные бизнесы и активы, где можно прогнозировать ситуацию на десятилетия вперед. Поэтому крепкая валюта для него — базовое условие для инвестиций.

Показательно, что Berkshire уже использовала валютную защиту в Японии. Компания покупала доли в японских торговых домах и частично финансировала их долгом в иенах. Это тот редкий случай, где активы и обязательства были в одной валюте и хорошо совпали по срокам.

Баффетт не призывает бежать из доллара и не строит апокалиптический прогноз. Но человек, который десятилетиями зарабатывал на американской экономике, теперь одновременно держит сотни миллиардов в коротких казначейских бумагах, не находит крупных покупок на рынке акций и предупреждает: стоимость валюты — страшная вещь, если государство теряет фискальную дисциплину. Это уже недоверие к рынку, где слишком много надежды заложено и в акции, и в деньги, которыми эти акции оценивают.

«Вопрос будет в том, не выйдет ли инфляция из-под контроля так, что это начнет угрожать всей мировой экономической системе. Реальной альтернативы доллару как резервной валюте пока нет».

И Баффетт в этой истории не единственный скептичный к новым технологиям 95-летний ковбой с Уолл-Стрит. Просто у него почти 400 млрд долларов — не заметить такого дедушку с его заявлениями сложно.

Ветераны рынка не верят ИИ-эйфории

Ветераны рынка сейчас вообще говорят так, будто кто-то включил машину времени и на дворе снова 1999 год.

Джереми Грэнтэм — сооснователь американской инвесткомпании GMO (Grantham, Mayo, Van Otterloo & Co. LLC) и один из самых известных хроникеров рыночных пузырей. В 2026 году он разобрал ИИ-бум как классический случай инновационной эйфории. И да, Грэнтэм сравнивает нынешний ИИ-бум с прошлыми пузырями.

У GMO даже есть рабочее определение пузыря: «цена актива уходит на две стандартные девиации выше долгосрочного реального тренда». В январском материале 2026 года Грэнтэм применяет эту рамку к американскому рынку и ИИ-эйфории. Его тезис звучит неприятно для ИИ-оптимистов, энтузиастов и амбассадоров: рынок может быть прав в отношении технологии и ошибаться в отношении цены. 

Грэнтэм сравнивает ИИ с другими великими инновационными волнами. Железные дороги, электричество, интернет — все это меняло экономику. Но инвесторы на пике часто покупали не саму технологию, а завышенные ожидания. В этом и ловушка: революция может быть настоящей, а сделка — плохой. 

Ветеран Уолл Стрит Говард Маркс — сооснователь американской инвестиционной компании Oaktree, одного из самых известных игроков на рынке долговых и проблемных активов. В статье Is It a Bubble? он разбирает ИИ через психологию рынка: неопределенность, сходство с прошлыми пузырями, огромный потенциал технологии и необходимость соблюдать осторожность. Его вопрос заключается в том, сколько инвесторы готовы платить за обещание будущей прибыли.

Маркс пишет, что вопрос «есть ли пузырь в ИИ?» сам по себе слишком грубый. Внутри ИИ есть реальная технология, клиенты, капитальные расходы и компании. Ну а еще есть страх упустить возможность, вера в неудержимый рост и привычная логика пузырей: сначала всем кажется, что новая технология меняет мир, а потом инвесторы начинают платить так, будто рисков больше не существуют. 

«Все спрашивают, существует ли пузырь в сфере ИИ. Думаю, даже сам вопрос неоднозначен. Я пришел к выводу, что существуют две разные, но взаимосвязанные возможности возникновения пузыря: одна связана с поведением компаний в отрасли, а другая — с поведением инвесторов по отношению к этой отрасли… Рыночные пузыри не вызываются напрямую технологическими или финансовыми разработками. Скорее, они являются результатом чрезмерного оптимизма по отношению к этим разработкам».

Маркс не спорит с тем, что ИИ может изменить экономику. Его мысль проще: даже самая сильная технология не делает любую покупку удачной. Если инвесторы готовы платить за акции любую цену только потому, что компания связана с ИИ, это уже не расчет, а слепая вера.

Майкл Бьюрри — американский инвестор и основатель фонда Scion Asset Management. Широкую известность он получил после ипотечного кризиса 2008 года: Бьюрри одним из первых увидел, что рынок ипотечных бумаг в США перегрет, и сделал ставку против ипотеки для заемщиков с низкой платежеспособностью. Позже эта история легла в основу книги Майкла Льюиса «Большая игра на понижение» и одноименного фильма, где Бьюрри показан как инвестор, который раньше других заметил трещины в системе.

Бьюрри выбрал более резкий способ показать свое отношение к ИИ-эйфории. Он не стал просто предупреждать о перегреве рынка, а сделал ставку против двух компаний, которые стали символами нынешнего бума: Nvidia и Palantir.

Nvidia — главный поставщик графических процессоров для обучения и работы ИИ-моделей. Без ее чипов нынешняя гонка дата-центров была бы намного медленнее. Palantir — компания, которая строит платформы для анализа данных и активно продает себя как одного из ключевых игроков в корпоративном и оборонном ИИ.

В отчетности фонда Бьюрри за третий квартал 2025 года появились put-опционы на 5 млн акций Palantir с условной стоимостью около 912 млн долларов и на 1 млн акций Nvidia с условной стоимостью около 186,6 млн долларов. Put-опцион — это инструмент, который обычно используют, когда ждут падения цены актива или хотят защититься от такого падения. Проще говоря, Бьюрри поставил на то, что ажиотаж вокруг этих бумаг скоро закончится коррекцией.

При этом Бьюрри не такой уж «старик» — ему всего 54 года. Но все же он из старой школы кризисного анализа. И тоже считает, что рынок слишком поверил в красивую историю с ИИ, спорит с общим настроением и готов выглядеть странно до тех пор, пока рынок не развернется. 

В Palantir отреагировали резко. Глава компании Алекс Карп назвал ставку Бьюрри против Palantir и Nvidia безумной. Это будто сцена из фильма: инвестор, известный ставкой против ипотечного пузыря, снова приходит с мрачным прогнозом, а руководитель одной из самых громких ИИ-компаний отвечает ему в лоб, что он сумасшедший.

И к слову, Palantir было что защищать. В третьем квартале 2025 года компания показала сильные результаты: выручка выросла до 1,2 млрд долларов, рост год к году составил 63%. Акции к тому моменту уже резко выросли. А высказывания Бьюрри — удар по их цене.

На этом месте мне важно уточнить мысль. Баффетт не говорит, что ИИ бесполезен, а Грэнтэм не утверждает, что технологии не работают, как и Маркс не спорит с тем, что ИИ может изменить экономику. Они конфликтуют не с нейросетями как инструментом, а с рынком, который начал оценивать любую ИИ-историю так, будто будущее уже наступило и все победители заранее известны.

Старая школа привыкла вкладывать в понятные активы. Новый рынок все чаще продает ожидания: дата-центры, чипы, модели, платформы, будущую автоматизацию и обещание роста производительности. Для инвесторов вроде Баффетта это неудобная среда. Там, где молодые фонды видят новую индустрию и возможности, олды видят старую проблему: слишком много веры, заложенной в цену.

Когда осторожность дорого обходится

Компания Баффета осталась в выигрыше, но так повезло не всем из старой школы.

Карл Айкан много лет считался одним из самых жестких инвесторов Уолл-стрит: покупал доли в компаниях, давил на менеджмент, требовал изменений и зарабатывал на корпоративных конфликтах. Но ставки против рынка у него сработали плохо. Его частный хедж-фонд несколько лет подряд показывал убытки, а короткие позиции — то есть ставки на падение отдельных бумаг или рынка — снова ухудшали результат. Он не боролся с ИИ-бумагами, но держал крупные защитные ставки против падения рынка. А рынок будто назло продолжал расти. В итоге хеджи, которые должны были защищать портфель, сами стали источником убытков.

Оказалось, недостаточно увидеть, что рынок перегрет. Нужно еще правильно выбрать момент. Акции могут быть слишком дорогими, инвесторы могут вести себя странно, вокруг может быть явная эйфория — и все равно рынок будет способен расти дальше. Иногда он растет дольше, чем скептик может выдержать финансово и психологически. Можно не верить в рынок, спорить с толпой, ставить на падение — и годами терять деньги. Даже если казино действительно переполнено, это не значит, что игра закончится именно тогда, когда ты поставил против него.

Стэнли Дракенмиллер попал в другую ловушку. Он не отрицал ИИ, купил акции Nvidia, заработал, а затем продал их слишком рано и позднее публично признал свою ошибку. Такова механика новой реальности: можно правильно понять технологию и все равно неверно оценить скорость и масштаб рыночного нарратива.

Дэвид Айнхорн из Greenlight Capital утверждает, что рынок в целом «фундаментально сломан» из-за пассивных фондов и алгоритмов. Его претензия простая: все больше денег автоматически идет в индексы, индексы покупают крупнейшие компании, они дорожают и получают еще больший вес. В такой системе цена часто становится следствием потока денег, а не оценки бизнеса. Это простая рыночная механика: если инвестор покупает S&P 500, он автоматически покупает больше акций тех компаний, которые уже стали крупнейшими. Чем сильнее растут Nvidia, Microsoft, Apple, Amazon или Meta, тем больше их вес в индексе и тем больше денег индексные фонды направляют обратно в них. Так дешевые компании остаются дешевыми, а дорогие — дорожают. 

Nvidia стала лакмусовой бумажкой ИИ-эпохи. Кто ее шортил — терял миллиарды. Кто продал слишком рано — смотрел на упущенную прибыль. Кто держал меньше индекса — отставал от рынка. Кто считал, что после роста на 200–300% покупать уже поздно, видел новое удорожание.

Масаеси Сон — японский миллиардер, основатель и глава SoftBank Group, одного из самых известных технологических инвесторов в мире. Он стал знаменит тем, что делал огромные ставки на будущие технологические рынки: интернет, мобильную связь, стартапы, платформы, доставку, финтех, робототехнику, ИИ. Через фонд Vision Fund SoftBank инвестировал в Uber, WeWork, Arm, ByteDance, DoorDash и десятки других компаний.

Масаеси Сон — не скептик ИИ, а почти его главный апостол. Но реальность такова, что Vision Fund когда-то держал почти 5% акций Nvidia и продал пакет в 2019 году примерно за 3,6 млрд долларов. Позднее эта доля могла стоить около 250 млрд. Так человек, который годами продавал рынку идею технологического будущего, продал бумаги одной из основных компаний ИИ-эпохи и потерял состояние.

Кто прав?

Есть и другой пример. Пол Тюдор Джонс — американский миллиардер, трейдер и основатель хедж-фонда Tudor Investment Corporation. Он стал легендой Уолл-стрит после краха рынка 1987 года, когда заранее поставил на падение и заработал на обвале.

В вопросе ИИ он избрал иную тактику. Он называл текущий рынок «безумными временами», но при этом покупал ИИ-акции и сравнивал момент с ранней стадией персональных компьютеров. Его логика трейдерская: пузырь можно видеть и все равно участвовать в веселье, пока он не лопнул. Это не баффеттовский подход «не понимаю — значит не трогаю», а ставка на то, что эйфория может продлиться еще достаточно долго.

В то же время Баффетт пережил инфляцию 1970-х, крах 1987-го, доткомы, ипотечный кризис 2008-го, нулевые ставки, ковид и эпоху мемных акций. И вот человек, который десятилетиями зарабатывал на американском бизнесе, сейчас предпочитает получать доход по казначейским бумагам и ждать.

ИИ действительно может изменить экономику, а Nvidia и Palantir — остаться сильными компаниями. Проблема в другом: старая школа снова задает неприятный вопрос, который обычно портит весь праздник. Сколько веры в счастливое будущее уже заложено в цену акций новых звезд рынка — техногигантов? И как правильно — соблюдать осторожность, чтоб не вложиться в технологию, половина цены которой состоит из веры и надежды? Или ковать пока горячо и стараться заработать на том, чья цена устремилась вверх неудержимо, как баобаб? Видимо, ответ покажет время, но то, что обе стратегии могут быть рациональными, — факт. Вопрос лишь в том, кто в какие игры предпочитает играть — или не играть вовсе.