Чому криптовалютні токени більше не приваблюють Цяо Вана — його інвестиційна стратегія 2026 року розкриває, що дійсно має значення

Ван Цяо’s інвестиційний прогноз на 2026 рік пропонує різке переоцінювання того, де саме приховані можливості у технологічному та фінансовому ландшафті. У недавньому подкасті з Джейсоном Яно на Empire досвідчений інвестор і колишній керівник Messari розкрив контрінтуїтивну позицію: хоча криптовалютні токени наразі його особливо не приваблюють, загальний ринок пропонує вибіркові можливості для дисциплінованих інвесторів, готових дивитися за межі традиційної мудрості.

Ядро філософії Вана зосереджене на аналізі окремих активів, а не на широких оцінках класів активів. Хоча він зберігає часткові володіння Біткоїном і мінімальний вплив токенів (менше 1%), його справжня впевненість полягає в іншому — зокрема, у великих технологічних компаніях та нових застосунках штучного інтелекту, які більшість інвесторів ще не належним чином оцінили.

Позиціонування портфеля: обережність на тлі історичних оцінок

Портфель Вана на 2026 рік відображає захисну позицію, обґрунтовану фундаментальними показниками ринку. З приблизно 40% у готівці він визнає парадокс: хоча така позиція може обмежити його потенційний прибуток у разі подальшого зростання ринку, вона забезпечує психологічний комфорт у періоди неминучої волатильності. Його логіка базується на тому, що поточні рівні оцінки наближаються до історичних максимумів, хоча він розрізняє між агрегованими ринковими оцінками та оцінками окремих компаній — важливим розмежуванням, яке формує його інвестиційний підхід.

Між акціями та Біткоїном Ван зберігає приблизно 50/50 розподіл залишкового капіталу. Це не ідеальна структура його портфеля; скоріше, це врахування податкових аспектів, які зробили б ребалансування надто дорогим. Його найбільша позиція — Google, доповнена володіннями Tencent (який він вважає винятковим бізнесом, що тихо працює з фундаментальною силою) та Amazon. Це не короткострокові угоди, а довгострокові переконання на десятиліття.

Для Вана аналіз окремих акцій важливіший за макроекономічний песимізм. Технологічна бульбашка 2000 року дає цінні уроки: хоча технологічні акції згодом показали низьку продуктивність, цінність і малі капітали приносили приблизно 10% річних доходів. Він вважає, що нинішнє середовище — «золота ера для інвесторів у акції» — час, коли скептицизм на ринку створює неефективності, які можна використати за допомогою ретельного аналізу.

Привабливість технологічних гігантів понад спекулятивні активи

Що Ван не цінує у криптовалютних токенах, стає ясніше при аналізі його технологічних активів. Хоча можливості у крипті безперечно з’являються — він називає 2022 рік переконливим моментом — поточне середовище позбавлене тієї терміновості, яка характеризувала попередні цикли. Його підхід зосереджений на аналізі окремих активів, а не на загальних судженнях щодо цілих класів активів.

Прикладом є Google. Півроку тому Ван аналізував свої особисті звички користування технологіями і виявив цікавий патерн: його три найчастіше використовувані додатки — всі продукти Google: Chrome, YouTube і Gemini. Початкові побоювання, що ChatGPT замінить Google Search, виявилися безпідставними, коли глибший аналіз показав, що понад половина доходів Google від пошукової реклами походить із шопінг-оголошень — бізнес-модель, яку чат-боти AI не можуть легко імітувати. Домінування Google у сфері пошукових намірів, у поєднанні з перевагами технічної інфраструктури (GCP, TPU), створює міцний конкурентний мур, що приваблює Вана як довгострокову інвестицію.

Claude Opus 4.5: прорив у штучному інтелекті, що змінив економіку розробників

Впровадження Claude Opus 4.5 стало для Вана «моментом «чорт забирай»» у можливостях штучного інтелекту. На відміну від попередніх AI-асистентів кодування, які добре справлялися з швидким прототипуванням, але застрягали на останніх 5% реалізації, що вимагали залучення експертних інженерів, Opus 4.5 кардинально змінив цю динаміку. За наявності чіткої та повної специфікації, написаної простим англійським, модель тепер видає готовий до виробництва код за один ітераційний цикл — здатність, яка здавалася неможливою кілька місяців тому.

Особистий досвід Вана формує цю оцінку. Після років роботи як кількісний трейдер і програміст (з 2010 по 2017 рік, перед входом у крипту) він припинив серйозне кодування у Messari. Однак із появою Opus 4.5 він знову відкрив для себе практичну цінність: можливість формулювати вимоги природною мовою і отримувати цілісні, функціональні рішення без ітеративного циклу налагодження, що раніше займав багато часу у залучених експертів.

Цей прорив має глибокі наслідки для руйнування захисту програмного забезпечення. Суть конкурентних переваг не змінилася — мережеві ефекти, витрати на перемикання, переваги у даних і закріплення в екосистемі залишаються сильними, але захист на основі програмного забезпечення руйнується з шаленою швидкістю. Сам код вже не є вузьким місцем; ключовим навиком стає створення правильного «prompt», що перетворює бізнес-логіку у виконавчі інструкції AI.

Непропорційний вплив AI на стартапи та корпорації

Найбільш драматичний ефект революції AI проявляється не у великих корпораціях, а у стартапах на ранніх стадіях, де вплив технологій посилюється через іншу економіку. Хоча 3-4-кратне підвищення продуктивності звучить вражаюче в цілому, воно має різний ваговий внесок для стартапу з одним співзасновником і для корпорації з тисячею працівників. Для команд на ранніх етапах важливіше питання не у відсотках приросту продуктивності — а чи потрібно взагалі наймати нових співробітників.

Ця динаміка може призвести до нових бізнес-структур до 2026 року: унікорни з одним або двома засновниками. Ван знає кілька людей, які керують підписними бізнесами із доходом у $10 мільйонів на рік, зазвичай колишні інженери Meta або Uber, які втомилися від бюрократії і використовують AI для незалежної роботи. Економіка кардинально змінюється, коли асистенти коду можуть виконувати 80-90% технічної реалізації, зменшуючи накладні витрати на запуск життєздатних стартапів.

Парадоксально, але деякі з найуспішніших AI-стартапів працюють непомітно для публіки. Вони уникають публічної демонстрації своїх AI-перших операцій клієнтам, розуміючи, що прозорість щодо залежності від AI може викликати конкуренційні побоювання. Це різко контрастує з венчурними стартапами, які мають формувати зростаючі історії для залучення інвестицій. Найтихіші переможці часто приховують свої найпотужніші переваги.

Adobe і збереження корпоративних мурів

Хоча захист на основі програмного забезпечення руйнується у певних сферах, інтеграція у підприємницький сектор створює особливо міцні переваги, які ринкові оцінки ще не повністю врахували. Ван вважає Adobe значно недооціненою — торгується за дивовижним мультиплікатором 12x ціна/прибуток для високоякісного бізнесу. Традиційна думка каже, що нові генеративні моделі зображень і відео загрожують домінуванню Adobe; Ван вважає, що ця оцінка глибоко неправильно розуміє джерело справжнього захисту Adobe.

Реальна конкурентна перевага Adobe — не у складності відтворення функцій редагування зображень, що вже майже вирішено, а у підприємницькій інтеграції та витратах на перемикання для професійних користувачів. Творчі фахівці, які зберегли тисячі зображень і відео у хмарі Adobe, стикаються з величезним опором при розгляді альтернатив. М’язова пам’ять, сформована роками роботи у Photoshop, ускладнює перехід до інших інструментів. Крім того, робочі процеси творчих команд глибоко інтегровані у весь екосистемний пакет Adobe.

Аналогічно, корпоративне програмне забезпечення Microsoft (Office) залишається критично важливим для організацій, навіть попри теоретичну можливість заміни. Витрати на перемикання виходять за межі технічних можливостей — вони включають навчання користувачів, інтеграцію у робочі процеси, сумісність із вже існуючими системами та організаційну інерцію. Ці фактори створюють міцні мури, які AI-асистенти з кодом не можуть легко подолати.

Gemini: надзвичайно недооцінений актив і проблема цінової політики AI

Особливий інтерес Вана викликає виявлення сервісів, ціна яких відстоїть від їхньої функціональної цінності. Аналіз Gemini показує, що цей інструмент недооцінений щонайменше у два порядки. За $20 на місяць за професійну версію Ван із задоволенням платитиме $2000 на місяць за можливості Gemini — не з легковажним ентузіазмом, а як серйозний економічний розрахунок.

Gemini одночасно виконує роль дослідницького помічника, молодшого дослідника, молодшого помічника з кодування, медичного радника для перевірки рекомендацій лікарів і компетентного юриста. Поєднання цих функцій — кожна з яких замінює спеціалізовану людську експертизу за значущими погодинними ставками — свідчить про ринкову ціну, що значно перевищує поточні підписки. Поточне ціноутворення, здається, базується на застарілих SaaS-моделях, а не на економічній цінності, яку дають передові системи AI.

Ця неправильна оцінка важлива, оскільки сигналізує про ширше розбіжність між ринковими цінами і функціональною цінністю AI-інструментів. Replit, наприклад, допоміг Вану зрозуміти революційний характер AI — інструменту, що не просто покращує існуючі процеси, а дозволяє створювати цілком нові можливості (збудова додатків через інтерфейси природної мови). Ця фундаментальна зміна у взаємодії людини з комп’ютером залишається недооціненою у галузі.

Створення інвестиційних систем: від Ворена Баффета до моделей AI

Експерименти Вана з інвестиційним аналізом на основі AI відображають глибше розуміння: вузьке місце у розробці коду змістилося з інженерної реалізації до дизайну «prompt». Його інвестиційна модель Ворена Баффета і Чарлі Мангера вимагала місяців ітеративної роботи з промптами — створення детальної структури, що імітує мислення цих легендарних інвесторів при оцінці компаній. Реалізація коду була простою; складною була трансляція інвестиційної філософії у машинно виконавчу логіку.

Результуюча система поєднує шостий етап, що об’єднує глибокі дослідження та моделі логічного мислення. Глибокі дослідження збирають фактичну інформацію у релевантних сферах; модель логіки застосовує логічний висновок для досягнення інвестиційних рішень. Розділяючи ці можливості, Ван уникає слабкостей кожної моделі — іноді логічна модель видає галюцинації, але це менш критично, коли вона працює на перевірених фактах, тоді як обмеження дослідницької моделі у складних аналізах стає неважливим, коли спеціалізовані моделі логіки виконують аналітичні функції.

Рекомендації системи підтверджують її ефективність: у її портфелі є чотири компанії, вже у портфелі Berkshire Hathaway (зокрема, Chubb і Google), що свідчить про те, що систематичне застосування принципів легендарних інвесторів дає історично підтверджені результати. Іноді кілька запусків дають різні рекомендації для однієї й тієї ж акції, але послідовні сигнали купівлі значно підвищують довіру до цих рекомендацій.

Майбутнє роботи: навички кодування та автоматизація стають обов’язковими

Найбільш очевидний шлях адаптації Вана — навчитися тому, що він називає «кодуванням», але з важливим уточненням. Це не традиційне програмування; скоріше, навчання керувати AI через природну мову для автоматизації особистих і професійних процесів. Ті, хто опанують цей навик, стануть у багато разів ефективнішими; ті, хто ні — зіштовхнуться з прискореним відставанням у конкурентній боротьбі.

Досвід Alliance ілюструє практичне застосування. Раніше Ван особисто розглядав близько 5000 заявок на стартапи щороку — виснажливий процес із значними втратами можливостей. Впровадження AI для відбору автоматизує приблизно 50% цього обсягу, фільтруючи явно непідходящих кандидатів. Решту 50% все ще потрібно оцінювати людським судженням для виявлення виняткових засновників, що відображає обмеження AI у нюансованій оцінці талантів. Однак Ван очікує, що ця межа суттєво зсунується — до кінця 2026 року аналіз венчурних проектів на основі AI може перевищити людське судження у оцінці засновників.

Це відображає ширший тренд: AI найпотужніше доповнює вже ефективних і здатних людей, роблячи їх значно продуктивнішими і ефективнішими. Менш ефективні ж з часом відстають — не через заміну людської праці AI, а через посилення існуючих прогалин у можливостях. Успіх залежить від активного прийняття, а не пасивного опору.

Здоров’я: руйнування міфів про оптимізацію

Віддалено від фінансових ринків, особисті дослідження Вана щодо оптимізації здоров’я виявили несподівані висновки. Чотири-п’ять років ретельних самостійних експериментів із добавками, саунами, біохакінгом і підвищенням продуктивності в кінцевому підсумку дали зменшення повернень у порівнянні з трьома основами: достатнім сном (вісім годин щоночі), регулярними фізичними навантаженнями і здоровим харчуванням без нав’язливого перфекціонізму.

Протилежний інтуїтивному висновок: спроби оптимізувати кожну змінну створюють психологічний стрес, що підвищує рівень кортизолу і в кінцевому підсумку шкодить довголіттю. Парадокс оптимізації — ідеальне виконання вторинних змінних при ігноруванні первинних дає негативний результат — особливо актуальний у сфері здоров’я. Ван свідомо уникає пастки оптимізації, зосереджуючись на сталому дотриманні базових практик і відмові від перфекціонізму, що руйнує благополуччя.

Ця філософія відображає ширше розуміння застосування знань: важливе не ідеальне виконання, а послідовність у базових принципах. Постійність у дотриманні основ переважає перемінливе дотримання оптимізованих протоколів — принцип, що однаково застосовний і до управління портфелем, і до особистого здоров’я.