Цього тижня настав той момент, коли «Штучний інтелект руйнує все», і вовк нарешті прийшов

Ринок нарешті усвідомив, що ризик революційних змін AI більше не є далекою загрозою.

14 лютого, за повідомленнями з платформы Chasing Wind Trading, у найновішому аналітичному звіті Morgan Stanley зазначено, що зі зростанням нелінійного та прискореного розвитку моделей штучного інтелекту, ціни на ризик революційних змін починають формуватися за принципом доміно:

Лише місяць тому ринок вважав, що близько 4% ваги індексу MSCI Europe піддаються ризику революційних змін через AI; тиждень тому цей показник зріс до 7%; а 13 лютого ця цифра вже сягнула 24% (з урахуванням банківського сектору).

Звіт зазначає, що Morgan Stanley вважає, що з проривом у можливостях передових моделей AI — GPT-5.2 вже досяг або перевищує рівень людських експертів у 71% професійних завдань — інвесторам потрібно переосмислити логіку розподілу активів.

Morgan Stanley вже змінив свою позицію з нейтральної на обережну щодо циклічних та захисних акцій і вказує, що європейський кредитний ринок пропонує дешеві можливості хеджування на спад, зосереджуючись на комунальних, напівпровідникових, оборонних та тютюнових компаніях, які вважаються найбільш стійкими “притулками”.

Компанія підкреслює, що потрібно переосмислити, які активи не можуть бути “скопійовані” AI — і саме вони стануть ціннісними орієнтирами нової епохи. У час, коли інтелект і робоча сила можуть бути безмежно відтворені, справжня цінність повернеться до тих речей, які неможливо скопіювати — фізичних активів, регуляторних бар’єрів, мережевих ефектів, людського досвіду, власних даних.

Вражаючий прорив можливостей AI: 71% професійних завдань вже подолано

Люди не дуже добре розуміють нелінійні зміни, тоді як прогрес моделей AI — це класичний приклад нелінійного прискорення.

За даними Morgan Stanley, швидкість прогресу вражає: модель Grok 4, запущена у липні 2025 року, отримала 24% у тесті GDPVal, що означає, що вона може виконувати 24% реальних професійних завдань на рівні людських експертів; лише через п’ять місяців, у грудні 2025 року, GPT-5.2 вже набрала 71%.

Що таке GDPVal? Це індикатор оцінки продуктивності AI-моделей у реальних знаннєвих завданнях, що охоплюють досвід фахівців різних галузей. Дослідження OpenAI показало, що передові моделі виконують ці завдання приблизно у 100 разів швидше та з у 100 разів меншими затратами, ніж галузеві експерти.

Звіт підкреслює, що ще більш вражаючі прориви очікуються у найближчому майбутньому. Якщо закони масштабування для тренування великих мовних моделей (LLM) збережуться у 2026 році — а Morgan Stanley вважає, що так і буде — очікується, що у першій половині 2026 року буде запущено кілька передових американських LLM, здатних перевищити можливості нинішніх моделей. Причина проста: поточні п’ять провідних розробників LLM у США використовують у тренуванні своїх моделей у 10 разів більше обчислювальних потужностей, ніж поточні моделі.

Розгортання доміно ризику революційних змін: від програмного забезпечення до банків

Швидкість змін у сприйнятті ринку також вражає.

За даними Morgan Stanley, спочатку ринок лише почав сумніватися у швидкості зростання доходів у секторі програмного забезпечення у найближчі роки, але ці побоювання швидко поширилися на ширший спектр економічних ризиків — зміни конкуренції, вплив на зайнятість, дефляційний тиск тощо.

Це нагадує еволюцію ринкових настроїв у січні 2020 року під час початку пандемії COVID-19: у січні йшлося лише про ризики для попиту та ланцюгів постачання, у лютому — про туризм, розваги, промисловість, банки, а вже у березні — про повальну паніку на ринках, що спричинила масштабні політичні заходи.

Зараз, за оцінками Morgan Stanley, близько 10% ваги індексу MSCI Europe (без урахування банків) вважається під загрозою революційних змін через AI, а з урахуванням банківського сектору — до 24%. Побоювання щодо банківського сектору є відносно новими і зосереджені на ширших економічних дефляційних ризиках, впливі на зайнятість і (у меншій мірі) на конкуренцію за депозити через AI.

Варто зазначити, що ці “акції, які обговорюються у контексті революційних змін” вже знизилися з пікових коефіцієнтів P/E у 24 рази на початку 2025 року до сьогоднішніх 16,4. Але Morgan Stanley попереджає, що, порівнюючи з “беззаперечними революційними акціями” — їхні коефіцієнти P/E знизилися з 24,7 до 11,1, — потенціал для подальшого зниження ще існує.

Хто виживе у епоху AI?

У відповідь на цю революційну бурю Morgan Stanley пропонує систему оцінки, яка базується на п’яти вимірах для визначення стійкості секторів і окремих акцій:

Ступінь експозиції до AI: чи є компанія зруйнованою, об’єктом “обговорюваних у ринку революцій” або ж — її потенційним каталізатором змін

Характер бізнесу: надання послуг, фізичні активи, товари чи обчислювальні ресурси

Циклічність: циклічні, захисні або інші акції

Поточна позиція інвестора: рівень поточного портфеля

Моментум окремих акцій: базові фактори у поєднанні з додатковими

Згідно з цим підходом, Morgan Stanley вважає найбільш стійкими секторами: комунальні послуги, напівпровідники, оборона, тютюн та товари для дому і особистого догляду.

Morgan Stanley зазначає, що у Європі майже всі 20 найстійкіших компаній — це представники сектору комунальних послуг. Вони мають спільну рису: забезпечують фізичну інфраструктуру, яку AI не може скопіювати, — і є захисними активами, які наразі недооцінені.

Навпаки, сектор програмного забезпечення, бізнес-послуг, медіа та розваг, туризму, транспорту, багатогалузевих фінансів і банків — вважаються найбільш вразливими до поширення ризиків революційних змін.

Вісім активних класів, які AI не зможе скопіювати

Одночасно Morgan Stanley підкреслює, що у разі досягнення AI революційного рівня, активи, які не можна буде скопіювати, зростуть у цінності. Це ключовий підхід до майбутнього розподілу активів:

A. Фізична рідкість: нерухомість, енергетичні та електричні активи, транспортна інфраструктура, дата-центри, мінеральні ресурси, водні ресурси, ліцензії на казино у обмежених юрисдикціях, землі під тематичними парками, порти та причали, спектрові ліцензії, оптоволоконні мережі.

B. Активи з ціновим впливом AI: здатність підтверджувати свою цінову перевагу.

C. Унікальні предмети розкоші, нерухомість і послуги.

D. Мережеві ефекти: великі технологічні платформи, онлайн-ринки, медичні заклади з довгостроковими відносинами з пацієнтами.

E. Реальний унікальний людський досвід: брендові медіа, спортивні активи/команди, музика та інші шоу, що цінують людський фактор.

F. Регуляторна рідкість: компанії з ліцензіями, дозволами та захищеними правами.

G. Власні дані та бренди: AI-інвестори з власними наборами даних та інтелектуальною власністю.

H. Різноманітні напівпровідникові активи: передові технології виробництва, EUV-літографія ASML, виробничі можливості TSMC, обробка рідкісних металів для чіпів.

Кредитний ринок: дешевий захист від спаду

Хоча побоювання щодо революційних змін AI вже починають впливати на частину кредитних ринків, зокрема на ринок левериджованих кредитів, європейські корпоративні облігації залишаються у низькому діапазоні після кризи 2008 року. Навіть при зростанні волатильності на фондовому ринку, кредитна волатильність залишається низькою.

Однак, якщо побоювання щодо революційних змін AI поширяться на більше секторів (з урахуванням очікуваного прискорення емісій), це може поставити під загрозу стійкість кредитних ринків.

Morgan Stanley вважає, що ринок кредитних опціонів пропонує хороші можливості для інвесторів для підготовки до розширення спредів. З урахуванням низької технологічної експозиції Європи, високих загальних доходів, політичної підтримки та економічної стійкості, ці інструменти мають високий потенціал.

Недостатність обчислювальної потужності: невидима криза пропозиції

З іншого боку, у сфері AI — шалений попит на інфраструктуру обчислювальних ресурсів. Дані свідчать, що темпи зростання потреб у обчислювальній потужності значно випереджають прогнози щодо пропозиції:

• Високопоставлений керівник Google нещодавно заявив, що компанія може потребувати подвоєння обчислювальних потужностей кожні 6 місяців, — тобто за 4-5 років досягти 1000-кратного зростання. У порівнянні, Morgan Stanley прогнозує, що у 2025–2028 роках продажі обчислювальних ресурсів NVIDIA зростуть у середньому на 210% щороку; за п’ять років це дасть приблизно 300-кратне зростання, що значно менше за необхідний 1000-кратний показник Google.
• Дані OpenRouter показують, що з кінця листопада 2024 року до кінця листопада 2025 року середньотижнева потреба у токенах зросла більш ніж на 2200%. Використання токенів — це безпосередній індикатор потреби у обчислювальній потужності.

• Ще важливіше, що навантаження на один запит LLM швидко зростає. Дослідження METR показує, що середній час роботи для кожного запиту AI подвоюється кожні 7 місяців.

Згідно з дослідженням, навіть за незмінної кількості клієнтів, цей тренд означає, що потреба у обчислювальних ресурсах зростатиме значно швидше за прогнозований середній річний приріст NVIDIA у 120%.

Morgan Stanley зазначає, що цей дисбаланс вже проявляється на ринку:

CoreWeave може орендувати старі GPU NVIDIA Hopper за ціною, близькою до 95% від початкової, що значно вище за економічну амортизацію чипів;

Угода Google з компаніями Anthropic і FluidStack щодо оренди “постачання енергії” для AI-проектів приносить майже 18,5% беззаставного капітального доходу для майнерів Bitcoin Hut8, що відповідає додатковій платі за підключення до електромережі приблизно у 300%.