Чи справді існує бульбашка штучного інтелекту? Що насправді показують дані

Останнім часом занепокоєння щодо переоцінки технологічних акцій посилилися, оскільки сектор входить у четвертий рік поспіль зростання. З початку листопада побоювання щодо завищених оцінок тиснуть на індекс Nasdaq Composite, який залишався відносно стабільним — зростаючи з 23 348 до 23 461, що становить менше ніж 0,5% за три місяці. Для інвесторів, які пам’ятають руйнування краху дот-комів, ці побоювання здаються незручним знайомством. Однак, коли генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг нещодавно відповідав на питання щодо AI-бульбашки під час презентації фінансових результатів компанії, він вказав на принципово іншу картину, що виникає з даних.

Страх AI-бульбашки та її історичний контекст

Тривога навколо акцій AI нагадує спогади про березень 2000 року, коли Nasdaq увійшов у багаторічний крах, що згодом знищив до 77% його вартості. Технологічні гіганти тієї епохи — Cisco, Intel та Oracle — впали ще більше. Коли інвестиція зменшується на 80%, для відновлення потрібно зростання на 400%, щоб вийти на рівень беззбитковості, що робить початкові точки входу перед бульбашкою особливо руйнівними для непідготовлених інвесторів. Ця історія цілком зрозуміло викликає напруження у інвесторів, особливо після того, як акції Microsoft знизилися на 10% після звіту про прибутки наприкінці січня, незважаючи на 60% річне зростання прибутку.

Однак, важлива різниця відрізняє нинішній технологічний ралі від буму дот-комів. У 2000 році лише 14% компаній дот-ком були дійсно прибутковими. На відміну від цього, революція штучного інтелекту рухається за рахунок надприбуткових підприємств, які стрімко зростають у прибутковості. Microsoft збільшила прибутки на 60% у останньому кварталі, Nvidia — на 65%, а Alphabet вперше перевищила 100 мільярдів доларів квартального доходу, при цьому показала 33% зростання прибутку — попри сплату штрафу за антимонопольне порушення у розмірі 3,45 мільярда доларів.

Три масштабні платформи, що змінюють обчислювальні технології

За словами Хуанга, технологічний ландшафт переживає такі глибокі зрушення, що закон Мура — спостереження про те, що можливості напівпровідників подвоюються приблизно кожні 18 місяців — фактично зламався. У цю трансформовану епоху одночасно відбуваються три платформизміни.

Перша — перехід від CPU (центрального процесора) до GPU (графічного процесора). Цілі екосистеми програмного забезпечення, раніше залежні від архітектури CPU, мігрують у сторону GPU, краще оптимізованих для AI-завантажень. Лише у хмарних обчисленнях цей перехід становить багатий на сотні мільярдів доларів потенціал, що прискорить революцію штучного інтелекту.

Друга — критична точка перелому, коли AI одночасно трансформує існуючі застосунки та породжує нові. Генеративний AI витісняє класичне машинне навчання у пошукових алгоритмах, таргетингу реклами, прогнозуванні конверсій і управлінні контентом. Досвід Meta ілюструє цей зсув — її інструменти маркетингу на базі AI збільшили конверсії в Instagram на 5%, а у Facebook — на 3%, що, за словами Хуанга, дає «значний приріст доходів для гіперскейлерів».

Третя — поява агентного AI, що є наступним рубежем. Ці системи — від AI-юристів до автономних керувальників — мають здатність до логічного мислення та планування, що є значним кроком уперед. Виставка Nvidia у січні, присвячена автономному водінню, підкреслила цей зсув, назвавши його «моментом ChatGPT» для фізичного штучного інтелекту.

Оцінювальні метрики: сьогодні проти епохи дот-комів

При оцінці ризику AI-бульбашки найпрямішим доказом є оцінки. Сьогодні Nasdaq-100 має середній коефіцієнт ціна-прибуток (P/E) 32,9 — фактично нижчий за свій показник року тому, який становив 33,4. Це поступове зниження суперечить тому, що очікувалося б у справжній бульбашковій зоні.

У порівнянні з березнем 2000 року: тоді Nasdaq-100 мав середній P/E 60. Cisco, найбільша компанія того часу, мала P/E до 472. У порівнянні з цим, поточний P/E Nvidia — 47,7. Різниця у оцінках між тоді і зараз вражає: Nvidia торгується приблизно з десятою частиною мультиплікатора, який мав Cisco під час піку дот-комів.

Ця різниця виходить за межі окремих акцій. У кінці 1990-х років компанії дот-комів із нульовою прибутковістю коштували неймовірних цін. Сучасні лідери AI не лише прибуткові — вони суттєво розширюють свої маржі. Така прибутковість робить поточні оцінки значно більш обґрунтованими, ніж спекулятивні вершини 2000 року.

Поза Nvidia: фундаментальні показники ширшої революції AI

Гігант напівпровідників залишається символом революції AI вартістю 15,7 трильйонів доларів, але широка технологічна екосистема демонструє подібно міцні фундаментальні показники. Замість характерних умов бульбашки, поточні дані свідчать, що тримісячна пауза на ринку дозволяє швидко зростаючим компаніям увійти у свої оцінки, потенційно створюючи привабливі точки входу для довгострокових інвесторів.

Історія показує, що розпізнавання справжніх платформних зрушень і їх відрізнення від спекулятивних маній є критичним для інвестиційних результатів. Рекомендація Netflix у грудні 2004 року могла б перетворити інвестицію у 1000 доларів у 446 319 доларів до 2026 року. Рекомендація Nvidia у квітні 2005-го могла б принести 1 137 827 доларів з тієї ж початкової суми. Ці результати — наслідок раннього виявлення трансформативних технологій, а не таймінгу бульбашок.

Революція штучного інтелекту демонструє ознаки справжнього платформного зрушення, а не ознаки AI-бульбашки: значне зростання прибутковості, покращення оцінок замість погіршення, а також три одночасні технологічні переходи, що змінюють архітектуру обчислень. Хоча ринкові умови залишаються під впливом непередбачуваних подій, поточна ситуація свідчить про можливості, а не про неминучу кризу.

Середній річний дохід Stock Advisor станом на 3 лютого 2026 року становить 932%, що значно перевищує 197% прибутковості S&P 500.