Стратегія інвестування 2026 у епоху ШІ: чому Цяо Ван залишається обережним щодо криптовалютної бульбашки

У нещодавньому появі у подкасті, інвестиційна стратегиня Цяо Ван поділилася своєю всебічною інвестиційною тезою на 2026 рік, пропонуючи погляди, що різко відрізняються від поширеного ентузіазму на ринку. Її підхід зосереджений навколо фундаментального напруження: визнаючи значні можливості в AI-орієнтованих інноваціях, вона зберігає значні резерви у портфелі як захист від того, що вона сприймає як завищене ринкове середовище. Ця обережна позиція особливо помітна у її скептицизмі щодо криптовалют, що робить її контрінвестиційним голосом у епосі широкого оптимізму щодо цифрових активів і спекулятивних проектів.

Обережність на ринку і збереження портфеля

Камінь спирання інвестиційної філософії Ван — це визнання ринкових циклів і підготовка до волатильності. Вона висловлює щиру стурбованість щодо поточних рівнів оцінки, зазначаючи, що хоча компанії стали більш прибутковими з сильнішими конкурентними перевагами, ці покращення не виправдовують преміальні мультиплікації, спостережені на сьогоднішніх ринках. Її кількісний аналіз показує, що ринкові оцінки близькі до рекордних максимумів, що спонукало її зайняти захисну позицію.

Ця обережність перетворюється у конкретне розподілення активів. Близько 40% капіталу Ван залишаються у готівці — значний відхід від типових інституційних позицій під час бичих ринків. Це утримання служить як хедж проти потенційних корекцій, так і як резерв для можливих інвестицій, коли оцінки стануть більш привабливими. Хоча цей підхід жертвує потенційними прибутками під час подальших ралі, він забезпечує психологічний і фінансовий запас у часи неминучих спадів.

Залишок портфеля — 60% — відображає помірний оптимізм, з обережністю та вибірковістю. Приблизно рівне співвідношення між акціями та Bitcoin (50/50) репрезентує збалансоване розподілення між традиційними цінними паперами та цифровими активами. Однак її володіння криптовалютами обмежені, з токенізованими активами, що складають менше 1% від загальної вартості портфеля. Ця модель розподілу демонструє важливу різницю у її мисленні: хоча вона зберігає експозицію до Bitcoin, її скептицизм сильно поширюється на широку екосистему криптовалют, де вона сприймає яскраво виражені бульбашкові динаміки.

Парадокс криптовалютної бульбашки: вибірковий песимізм

Нюансований підхід Ван до криптовалют відображає її інвестиційну філософію: замість відкидання цілих класів активів вона зосереджується на аналізі окремих можливостей. Вона явно відкидає характеристику криптотокенів як універсально привабливих, зазначаючи, що хоча у 2022 році були переконливі можливості, сучасний ландшафт суттєво відрізняється. Її занепокоєння не стосується фундаментальної цінності Bitcoin, а спекулятивного надлишку, що панує у альткоїнах і нових блокчейн-проектах.

Ця перспектива стає особливо актуальною при розгляді вибухового зростання нових пропозицій токенів і шар-2 мереж. Криптовалютна бульбашка, за оцінкою Ван, — це конкретне явище у межах ринків криптовалют, а не звинувачення у технології блокчейн. Її мінімальна експозиція до токенів відображає управління ризиками, а не філософське заперечення.

Міцні мости: Google і Adobe як основні активи

Найбільша концентрація інвестицій Ван — це Google (Alphabet), позиція, сформована на основі особистого досвіду та кількісного аналізу. Детальне дослідження її особистих даних з iPhone показало, що три найчастіше використовувані додатки — Chrome, YouTube і Gemini — всі є продуктами Google. Це спонукало до глибшого дослідження конкурентних позицій Google.

Ключове розуміння виникло при аналізі структури доходів Google: понад половина доходу від пошуку походить від реклами у сфері покупок, функції, яку AI-чатботи не можуть легко і швидко відтворити у найближчому майбутньому. Хоча ChatGPT спершу викликав побоювання щодо домінування Google у пошуку, дослідження Ван свідчить, що ці побоювання були перебільшеними. Переваги Google виходять за межі пошуку — у хмарних інфраструктурах (GCP) і спеціалізованому AI-обладнанні (TPUs), створюючи захисний мур, що залишається значним.

Так само вагомим у її портфелі є Adobe, яку Ван називає потенційно «Google цього року». Це зумовлено недооцінкою Adobe у порівнянні з її конкурентними позиціями. Торгуючи за співвідношенням ціна/прибуток усього 12, Adobe пропонує Ван надзвичайну можливість — порівнянну з оцінкою Google під час її періоду скептицизму.

Недооцінка Adobe базується на важливому непорозумінні: спостерігачі вважають її чисто споживчим інструментом дизайну, вразливим до AI-генерації зображень і відео. Це спрощене уявлення ігнорує фундаментальні конкурентні переваги Adobe. Екосистема для корпоративних креативних фахівців є значною. Користувачі з багаторічним досвідом роботи з Photoshop мають високі витрати на перехід, як когнітивні, так і операційні. Інтеграція Adobe у хмару — де професіонали зберігають проекти, активи і співпрацюють — створює перешкоди для переходу, які цінові конкуренції подолати не можуть.

Додаткові стратегічні активи

Ван зберігає значні позиції у Tencent, яку характеризує як компанію з міцною фундаментальною базою, незважаючи на відносно низьку ринкову видимість. Диверсифіковані джерела доходів Tencent і сильна позиція на азіатському ринку забезпечують захисні якості. Amazon — ще один ключовий актив, зумовлений переконанням Ван щодо довгострокових інвестицій у робототехніку компанії.

Її аналіз Amazon зосереджений на контрінтуїтивній метриці: хоча людський персонал Amazon залишився відносно стабільним за останні п’ять років, її роботизований персонал зростає на 20-30% щороку. Ця тенденція свідчить про розширення маржі, що не пов’язане з ростом доходів — сприятлива динаміка для довгострокових інвесторів. Амбіції компанії у сфері робототехніки працюють на приблизно десятирічному горизонті, що робить Amazon привабливим довгостроковим активом.

Визнання AI-орієнтованої біотехнології

Серед недооцінених можливостей Ван виділяє AI-орієнтовану біотехнологію як перспективний, але недофінансований сектор. Хоча публічна увага зосереджена на робототехніці, AI-чатботах і дронах, перетин AI і біологічних досліджень залишається дуже недооціненим. Потенційні застосування — відкриття ліків, геномний аналіз, терапевтична розробка — можуть принести значні прибутки з підвищенням обізнаності.

Трансформаційний вплив AI на продуктивність стартапів

Аналіз Ван щодо штучного інтелекту виходить за межі ціноутворення фінансових активів і стосується фундаментальної динаміки бізнесу. Вплив на продуктивність стартапів був драматичним: з 2022 року повідомляється про 3-4-кратне підвищення ефективності технічних команд. Однак цей аналіз недооцінює справжній вплив AI, особливо для ранніх проектів.

Глибший феномен — це фундаментальна перебудова робочої сили. Замість підвищення продуктивності у вже існуючих командах багато стартапів обирають не наймати нових співробітників, а використовувати AI для скорочення функцій, раніше виконуваних кількома працівниками. Це означає якісну зміну, що виходить за межі простої підвищення ефективності. Наприклад, один із учасників мережі Ван створив калькулятори компенсацій і панелі управління продажами за допомогою AI, позбавившися потреби у підтримуючому персоналі.

Логічним продовженням цієї тенденції є виникнення справжніх підприємств з командою з одного-двох осіб, здатних генерувати мільйони доларів щорічного доходу. Вони ще не досягли статусу єдинорога, але їхні траєкторії зростання вже демонструють життєздатність на рівні, раніше доступному лише великим командам. Вже кілька колишніх інженерів із великих технологічних компаній (Meta, Uber) почали такі підприємства, приваблені автономією, яку дає AI, і відштовхнені бюрократичними обмеженнями великих організацій.

Найуспішніші AI-стартапи — не компанії AI

Парадокс: найуспішнішими AI-стартапами є не ChatGPT, OpenAI або подібні компанії, що створюють базові моделі, а менші бізнеси, які використовують AI для конкретних ціннісних пропозицій. Ці компанії часто тримають свою діяльність у таємниці, не афішуючи використання AI. Це різко контрастує з попередніми епохами стартапів — раніше успішні засновники відкрито хвалили свої технологічні прориви. Стартапи, що використовують AI, працюють інакше, що свідчить про перехід технології від нової диференціації до інфраструктурного компонента.

Перегляд конкурентних переваг у епоху AI

Ван наголошує на важливій різниці: хоча конкретні програмні мости швидко послаблюються, фундаментальні переваги залишаються здебільшого незмінними. Важливі технологічні платформи — Facebook, Google, Microsoft, Apple — зберігають значну захисну здатність. Екосистема розробників Apple, інтегрований пакет продуктивності Microsoft із високими витратами на перехід, ефекти замикання у хмарних платформах AWS і власна база даних YouTube створюють конкурентні позиції, які не так легко зруйнувати допоміжними інструментами.

Однак у галузі програмного забезпечення зокрема, традиційна захисність зменшується. На ранніх етапах стартапи працюють у майже безмостовому середовищі, де AI-інструменти дозволяють швидко входити у ринок. Це створює розділення: усталені платформи з глибокою інтеграцією у підприємства зберігають переваги, тоді як нові компанії мають покладатися на швидкість виконання і час виходу на ринок, а не на накопичені захисні механізми.

Комодитизація коду і зростання Prompt Engineering

Ключовий перехід — це те, що сам код перестав бути вузьким місцем. З Claude Opus 4.5 і подібними інструментами розробники можуть формулювати технічні завдання у природній мові, а системи AI надійно генерують робочий код, здатний враховувати крайні випадки і помилки. Попередня обмеженість — коли AI потребував значної ручної доопрацювання останніх 5% — майже зникла у нових поколіннях.

Це підвищує Prompt Engineering із нової модної дисципліни до ключової. Різниця між посереднім і видатним AI-кодом тепер залежить не від поступових покращень алгоритмів, а від якості технічних завдань. Ван витратила місяці на уточнення промптів для імітації процесів прийняття інвестиційних рішень Ворена Баффета і Чарлі Мангера, значно перевищуючи час, витрачений на безпосереднє програмування.

Підприємства з командою з одного-двох осіб: майбутнє стартапів

Потужність AI-інструментів породжує конкретний прогноз: до 2026 року справжні стартапи з командою з одного-двох осіб, що генерують підписковий дохід понад 10 млн доларів на рік, перестануть бути винятком. Ван знає кількох людей — зазвичай колишніх інженерів із великих компаній — які ведуть підпискові бізнеси на цій масштабі самотужки. Ці підприємства — новий архетип: малі, високоефективні команди, що використовують AI для виконання функцій, раніше доступних лише великим організаціям.

Ця трансформація має глибокі наслідки для розподілу капіталу, найму і конкуренції. Вхідний бар’єр для програмних бізнесів суттєво знижується, коли двоє інженерів можуть створити складні виробничі системи.

Створення інвестиційних моделей на основі AI

Практичне застосування цієї трансформації — це робота Ван. Вона створила цифрову симуляцію Ворена Баффета і Чарлі Мангера для аналізу інвестиційних можливостей тисяч публічно торгованих акцій. Система використовує двоступеневий аналітичний процес. Спершу глибокі дослідницькі моделі збирають фактичну інформацію за шістьма ключовими аналітичними напрямками. Потім інференційні моделі аналізують ці дані через призму рішень майстрів інвестицій, даючи конкретні рекомендації.

Розподіл між глибокими дослідницькими моделями (які добре працюють з агрегацією даних, іноді роблячи помилки) і інференційними моделями (кращими у логічних висновках за правильних вхідних даних) є важливим. Відокремлюючи дослідження від аналізу, система підвищує якість висновків понад те, що можуть окремо зробити обидві моделі.

Цей підхід навмисно уникає конкуренції з високочастотними трейдерами, як Renaissance Technologies, які домінують у мікросекундних торгах. Натомість модель орієнтована на довгострокові інвестиції, де AI-інструменти мають менше конкурентних недоліків. Поточне ринкове середовище — коли майже ніхто не тримає позиції понад п’ять хвилин — створює перевагу для дисциплінованих довгострокових моделей.

Цікаво, що коли ця модель рекомендує кілька акцій у повторних запусках, довіра до неї зростає значно. Вийшло приблизно десять акцій, з яких чотири вже входять до портфеля Berkshire Hathaway, зокрема Chubb і Google.

Недооцінена цінність AI-інструментів

Економічна ціна AI-інструментів здається значно відрізняється від їхньої корисності. Ван особливо підкреслює Gemini — потенційно у два порядки недооцінений. За поточною ціною ($20 на місяць за Pro-доступ), користувачі отримують можливості досліджень, допомогу у програмуванні, медичні консультації (можуть перевіряти рекомендації лікарів) і юридичні поради. Ван готова платити $2,000 на місяць за ці можливості, вважаючи поточну ціну фактично субсидією відносно реальної цінності.

Це недооцінювання зумовлене ринковим провалом у оцінюванні, а не обмеженнями інструментів. Зі зростанням цін на рівень, що забезпечує сталий бізнес, економіка використання AI-інструментів суттєво зміниться. Поточне ціноутворення створює виняткову цінність для ранніх користувачів і одночасно можливість для постачальників інструментів.

Вплив AI на людський капітал і ринок праці

Підвищення продуктивності та ефективності, яке дають AI-інструменти, є вибірковим: вони підсилюють можливості вже ефективних людей і потенційно розширюють розриви для тих, хто не використовує ці інструменти належним чином. Фундаментальний вплив на ринок праці нагадує криву впровадження інтернету — технологію, що стає інфраструктурою, не обов’язково знищуючи широкі категорії зайнятості, але радикально перебудовуючи ролі і компетенції.

Щоб пройти цю трансформацію, Ван закликає всіх знаних працівників розвивати «програмування» — не у традиційному розумінні, а у вмінні чітко формулювати вимоги до AI-систем. Це стає важливим навиком у новій роботі. Інструменти, як Replit, демонструють цю доступність, дозволяючи нефахівцям створювати функціональні додатки за допомогою природної мови.

Здоров’я і довголіття: основи, а не оптимізація

Незважаючи на свою аналітичну глибину щодо ринкових динамік і технологій, філософія Ван щодо здоров’я залишається надзвичайно базовою. Після років досліджень оптимізаційних підходів — добавок, саун і біохакінгу — вона дійшла до несподіваного висновку: дієта, сон і фізична активність залишаються основами сталого здоров’я.

Ця перспектива означає відхід від крайніх форм оптимізації до сталих звичок. Вона сформувалася через особистий досвід, дослідження і прослуховування подкастів: складні протоколи оптимізації часто викликають стрес, що зменшує їхню користь через підвищення кортизолу і хронічну тривогу. Простий підхід — спати по 8 годин щовечора, мати регулярні фізичні навантаження і обдумано харчуватися без надмірних обмежень — дає кращі результати.

Цей висновок особливо важливий для довголіття, де зменшення стресу майже так само важливе, як і конкретні втручання. Неочікуваний висновок: прагнення до ідеальної оптимізації часто підриває довголіття через психологічний стрес.

Висновки щодо інвестицій у 2026

Інвестиційна рамка Ван на 2026 рік відображає цілісність думки у кількох вимірах. Вона визнає проблеми з ринковою оцінкою, але водночас визначає конкретні можливості, де індивідуальний аналіз відкриває привабливі співвідношення ризику і нагороди. Її скептицизм щодо ширшого криптовалютного бульбашки поєднується з помірною експозицією до Bitcoin і відкритістю до фундаментальних інновацій у криптовалютах.

Трансформація AI у сферах продуктивності, конкуренції і формування стартапів формує її вибір акцій (Google, Adobe, Amazon), а також впливає на її макроекономічну обережність. Її розподіл у готівку відображає справжню невпевненість щодо короткострокового напрямку ринку, тоді як її конкретна впевненість у позиціях у акціях базується на переконанні у конкурентних перевагах, що перевищують загальні циклічні коливання.

Ця рамка поєднує технологічні зрушення, дисципліну оцінки і психологічну реалістичність — синтез, який стає все рідше у сучасних ринкових умовах, що характеризуються крайнощами оптимізму або песимізму.