Опираясь на исторический опыт, когда бум капитальных расходов перейдёт в фазу обвала пузыря?

От железных дорог XIX века до искусственного интеллекта XXI века — каждое крупное технологическое достижение в истории вызывало всплеск капитальных вложений, и почти всегда такие периоды завершались крахом инвестиционного пузыря.

В ноябре BCA Research подготовила специальный отчет «Когда бум капитальных расходов оборачивается спадом: уроки истории», где анализируются четыре классических инвестиционных бума, раскрывается логика перехода от роста к падению и предупреждается о рисках нынешнего ажиотажа вокруг искусственного интеллекта.

В документе выделены пять типовых закономерностей: игнорирование S-образной кривой внедрения технологий; недооценка масштабов падения цен в прогнозах доходов; рост долга как ключевого источника финансирования; опережающее падение стоимости активов относительно объема инвестиций; и усиление экономических спадов из-за резкого сокращения капитальных расходов. Эти тенденции уже проявляются в секторе искусственного интеллекта: темпы внедрения новых технологий застопорились, цены на токены рухнули более чем на 99 %, корпоративная задолженность стремительно растет, а стоимость аренды GPU снижается.

Опираясь на исторические примеры, BCA Research приходит к выводу, что бум искусственного интеллекта повторяет траекторию прошлых пузырей и, вероятно, завершится в течение ближайших 6–12 месяцев. В отчете инвесторам советуют в краткосрочной перспективе сохранять нейтральную долю акций, в среднесрочной — умеренно снижать долю акций и внимательно следить за такими индикаторами, как пересмотр прогнозов аналитиками, стоимость аренды GPU и свободный денежный поток компаний.

В отчете также подчеркиваются дополнительные риски текущей экономической ситуации: число открытых вакансий в США достигло минимума за пять лет. Если бум искусственного интеллекта закончится и не возникнет новый пузырь, способный компенсировать последствия, грядущая рецессия может оказаться тяжелее, чем после краха доткомов в 2001 году.

Уроки истории: как четыре волны капитальных инвестиций завершились крахом

BCA отмечает, что инвестиционные всплески всегда связаны с коллективным оптимизмом относительно коммерческого потенциала новых технологий. Однако история показывает: оптимизм часто не совпадает с реальностью внедрения, и все заканчивается крахом из-за дисбаланса спроса и предложения, накопления долгов и завышенных оценок.

Железнодорожные бумы XIX века в Великобритании и США показали разрушительный эффект избыточных мощностей.

Согласно отчету, успех железнодорожной линии Ливерпуль—Манчестер в 1830 году разогнал инвестиционный ажиотаж в Великобритании, а акции железнодорожных компаний почти удвоились с 1843 по 1845 год.

К 1847 году затраты на строительство железных дорог достигли рекордных 7 % ВВП Великобритании. Ужесточение ликвидности привело к финансовому кризису в октябре 1847 года, а железнодорожный индекс упал на 65 % от максимума.

В отчете говорится, что пик железнодорожного бума в США пришелся на период паники 1873 года, когда Нью-Йоркская фондовая биржа была закрыта десять дней. Дефолты по корпоративным облигациям в 1873–1875 годах составили 36 % от номинала.

После того как протяженность железных дорог в США превысила 13 000 миль в 1887 году, избыток мощностей снизил цены на перевозки, и к 1894 году около 20 % железнодорожных линий оказались банкротами.

Бум электрификации 1920-х выявил риски пирамидальных структур капитала.

В отчете указано, что уровень электрификации домохозяйств вырос с 8 % в 1907 году до 68 % в 1930 году — преимущественно в городах.

Уолл-стрит активно продвигала акции и облигации коммунальных компаний как «безопасные для вдов и сирот». К 1929 году холдинговые компании контролировали более 80 % генерации электроэнергии в США.

После краха 1929 года крупнейший коммунальный холдинг Insull обанкротился в 1932 году, и, по данным отчета, 600 000 мелких инвесторов потеряли свои накопления. Затраты на коммунальное строительство в США достигли пика в $919 млн в 1930 году, а к 1933 году упали до $129 млн.

Бум интернета в конце 1990-х показал, что инновации не гарантируют прибыльность.

BCA сообщает, что производительность несельскохозяйственного бизнеса США росла на 3,1 % в год с 1995 по 2004 год — заметно выше, чем в последующие периоды.

Однако доля капитальных расходов технологического сектора в ВВП выросла с 2,9 % в 1992 году до 4,5 % в 2000 году, а избыточные инвестиции усилили давление на корпоративные балансы.

В отчете отмечается: свободный денежный поток в телекоммуникациях достиг максимума к концу 1997 года, а затем резко снизился, особенно в 2000 году. Индекс NASDAQ Composite вырос в шесть раз с 1995 по 2000 год, а за последующие два с половиной года рухнул на 78 %.

Многочисленные нефтяные бумы ярко иллюстрируют цикличность дисбаланса спроса и предложения.

BCA сообщает: после открытия крупного месторождения в Восточном Техасе в 1930 году суточная добыча превысила 300 000 баррелей менее чем за год, но Великая депрессия снизила цену до 10 центов за баррель.

В 1985 году Саудовская Аравия отказалась от производственных квот, и нефть подешевела до $10 за баррель.

С 2008 по 2015 год сланцевый бум в США увеличил добычу с 5 млн до 9,4 млн баррелей в сутки. Отказ ОПЕК сокращать добычу в 2014 году снизил цену с $115 за баррель в середине года до $57 к концу года.

Пять универсальных закономерностей: путь от бума к краху

Анализируя взлет и падение четырех классических бумов, BCA Research выделяет пять универсальных закономерностей — они служат ключевыми ориентирами для отслеживания текущего ажиотажа вокруг искусственного интеллекта. А именно:

Первая закономерность: игнорирование S-образной кривой внедрения технологий.

Внедрение технологий никогда не происходит линейно; оно следует S-образной схеме «ранние последователи — массовое внедрение — отстающие». Акции обычно растут на первом этапе и достигают пика в середине второго, когда темпы внедрения начинают снижаться.

Это происходит и сейчас: большинство компаний заявляют о планах увеличить использование AI, но реальные темпы внедрения застопорились, а по ряду показателей даже снижаются. Разрыв между «намерениями и действиями» — типичный признак перехода к поздней фазе массового внедрения.

Вторая закономерность: недооценка масштабов падения цен в прогнозах доходов.

В начале внедрения новые технологии стоят дорого, но с ростом распространения и конкуренции цены неизбежно падают. С 1998 по 2015 год интернет-трафик рос на 67 % ежегодно, а стоимость передачи данных резко снизилась. Солнечные панели дешевеют с момента появления — только с 2007 года цены упали на 95 %.

Сектор искусственного интеллекта повторяет этот цикл: с 2023 года более быстрые чипы и новые алгоритмы снизили цены на токены более чем на 99 %. Хотя появляются новые приложения вроде генерации видео, готовность пользователей платить за них еще не доказана.

Третья закономерность: долг становится ключевым источником финансирования.

На старте бума компании обычно финансируют инвестиции за счет прибыли, но по мере роста объемов долг становится основным источником.

В октябре 2025 года Meta заключила сделку по финансированию дата-центров на $27 млрд через внебалансовые структуры. Oracle взяла кредит на $38 млрд, а затем разместила облигации еще на $18 млрд, доведя совокупный долг почти до $96 млрд.

Еще более тревожна динамика новых облачных провайдеров, таких как CoreWeave: к октябрю 2025 года ставка кредитных дефолтных свопов CoreWeave выросла с 359 до 532 базисных пунктов.

Четвертая закономерность: пик стоимости активов опережает спад инвестиционных расходов.

Исторически стоимость активов (например, акций) достигает максимума на пике капитальных расходов, а затем реальные инвестиции начинают снижаться. Даже при падении инвестиций абсолютные значения могут оставаться высокими, усиливая избыток мощностей. Инвесторы, ждущие «явного падения инвестиций», часто упускают оптимальное время для действий.

Пятая закономерность: спад капитальных расходов и рецессия взаимно усиливают друг друга.

Технологические пузыри обычно лопаются в два этапа:

Первый — окончание спекуляций и появление избыточных мощностей; второй — резкое снижение капитальных расходов, которое затягивает экономику вниз и провоцирует падение корпоративной прибыли.

В отчете отмечается, что рецессия 2001 года в США была вызвана не ухудшением фундаментальных показателей, а сокращением капитальных расходов после краха доткомов. Временный рост рынка недвижимости в 2002 году частично компенсировал последствия, однако неизвестно, сможет ли новый пузырь смягчить удар от спада в секторе AI.

Риски бума AI: поворотный момент в течение 6–12 месяцев

Исходя из исторических закономерностей, BCA Research считает: бум искусственного интеллекта повторяет сценарии прошлых пузырей и, вероятно, завершится в ближайшие 6–12 месяцев. Эту точку зрения подтверждают многочисленные риск-факторы, уже заметные в секторе AI.

По внедрению: реальное распространение AI отстает от инвестиционного ажиотажа. Корпоративные темпы внедрения застопорились, а готовность потребителей платить за AI-приложения не доказана.

По ценам: резкое падение стоимости токенов указывает на дефляционное давление, а коммерческая ценность новых решений, таких как видеогенерация, остается под вопросом.

По долговой нагрузке: структура капитала AI-компаний все больше зависит от долгов, а кредитные риски появляются у отдельных игроков.

В отчете выделены четыре ключевых индикатора для оценки будущих рисков:

Во-первых, пересмотр аналитиками прогнозов по капитальным расходам — если неизменно растущие ожидания начнут стабилизироваться, это может стать тревожным сигналом;

Во-вторых, стоимость аренды GPU, которая начала снижаться с мая 2025 года;

В-третьих, свободный денежный поток гиперскейл-компаний, который, несмотря на высокий уровень, демонстрирует признаки ухудшения;

В-четвертых, «момент метавселенной» — когда акции AI-компании падают после объявления знакового проекта, что свидетельствует о смене рыночных настроений.

BCA Research рекомендует «умеренно защитную» инвестиционную стратегию. В краткосрочной перспективе (три месяца) сохранять нейтральную долю акций; в среднесрочной (12 месяцев) — умеренно сокращать вложения в акции; а в ближайшие месяцы — еще усилить защиту портфеля.

Инвесторам стоит внимательно отслеживать четыре ведущих индикатора, не ждать очевидного падения инвестиций для корректировки стратегии и рассмотреть защитные сектора и высококачественные облигации для хеджирования сильных колебаний AI-активов.

Заявление:

1. Статья перепечатана с [wallstreetcn], авторские права принадлежат исходному автору [Dong Jing]. Если у вас есть вопросы по перепечатке, обратитесь в команду Gate Learn, и мы оперативно рассмотрим ваш запрос в соответствии с установленными процедурами.
2. Отказ от ответственности: все мнения и выводы в статье выражают исключительно позицию автора и не являются инвестиционной рекомендацией.
3. Перевод статьи выполнен командой Gate Learn. Просим не копировать, не распространять и не использовать переведенный материал без указания Gate как источника.