Самый ранний бычий аналитик по AI-оборудованию Citrini тихо покидает рынок

Источник: Wall Street News

Citrini Research, популярная в сети исследовательская фирма по чипам, была одним из первых и самых громких быков в сделках с аппаратным обеспечением для ИИ. Теперь Citrini значительно сократила позиции в полупроводниках и даже держит некоторые короткие позиции. За этим разворотом стоит его суждение о фундаментальном изменении структуры финансирования инфраструктуры ИИ: когда прирост капитала переключается с собственных денежных потоков гиперскейлеров на рынки акций и долга, само рыночное настроение становится частью фундаментальных показателей.

21 октября 2026 года основатель Citrini Джеймс ван Гелен принял участие в записи беседы для подкаста Monetary Matters. В тот момент акции полупроводников только что пережили девять дней подряд падения — ведущий Джек отметил, что это самая длинная серия последовательных падений с 2006 года. Джеймс считает, что этого недостаточно, чтобы подорвать расходы на строительство ИИ, но характер риска изменился. Он сказал: «Если рыночные настроения резко ухудшатся, этот прирост капитала иссякнет — потому что это больше не компания тратит свои деньги, а рынок решает».

В беседе он объяснил, почему выходит из полупроводников, логику длинной позиции по Meta и короткой по Google, значение примерно 80% валовой маржи инференса DeepSeek и какие сигналы заставят его снова открыть длинные позиции по акциям чипов. Одновременно он сообщил, что узким местом в разработке новых лекарств являются «дефицитные обезьяны», а не вычислительные мощности, и что настоящие инвестиционные возможности находятся в аутсорсинге клинических исследований, а не в акциях ИИ-компаний.

Денежные потоки гигантов становятся отрицательными, структура финансирования меняется, и настроения могут убить фундаментальные показатели

Чтобы понять, почему Citrini сокращает позиции в аппаратном обеспечении для ИИ, нужно сначала понять то, что он называет риском «рефлексивности» — это ключевой механизм всего суждения.

В первые три-четыре года инвестиций в ИИ крупные облачные провайдеры оплачивали инфраструктуру ИИ из собственного операционного денежного потока. Это означало, что независимо от колебаний рыночных настроений — будь то тарифные шоки, сворачивание керри-трейд в иене или любая другая паника — пока Meta, Microsoft и другие компании продолжают тратить деньги, у фундаментальных показателей полупроводниковых компаний есть «пол». Настроения могут давить на цены акций, но не могут обрушить выручку.

Теперь этот механизм перестал действовать: денежные потоки крупных технологических компаний быстро истощаются и даже становятся отрицательными. Джеймс из Citrini считает, что почти все текущие дополнительные инвестиции в инфраструктуру ИИ поступают из акционерного финансирования (будь то венчурный капитал или публичный рынок) или долгового финансирования.

Это означает, что ИИ может становиться полезнее, объем использования может продолжать расти, но если рыночные настроения резко ухудшатся, эти дополнительные средства иссякнут — потому что это больше не компания тратит свои деньги, а рынок решает.

Это и есть то, что он называет «рефлексивностью»: ухудшение настроений может напрямую разорвать цепочку финансирования и тем самым повлиять на реальные расходы на строительство, а не только снизить оценку.

Он дополнительно количественно оценил эту точку давления. Для поддержания текущей оценки инфраструктуры годовая регулярная выручка (ARR) лабораторий ИИ должна достичь примерно 1 трлн долларов к концу 2028 года. При текущей базе ARR около 13,6 млрд долларов каждый месяц необходимо добавлять около 50 млрд долларов чистого прироста ARR.

Если вы опираетесь на совокупный ARR лабораторий ИИ в 500 млрд долларов, чтобы обосновать свои предположения об обратном притоке средств в инфраструктуру, то если в итоге будет 300 млрд долларов, это катастрофа.

Джеймс перечислил несколько факторов, сдерживающих ARR.

Во-первых, «потребительской стороне уже достаточно». По его собственным ощущениям при использовании передовых моделей, повседневные потребности «покрыты на 99%» существующими моделями, и более мощные возможности вряд ли приведут к новой оплате.

Во-вторых, «снижение цен не привело к пропорциональному росту использования». Он сослался на расчеты экономического индекса Anthropic: «Снижение стоимости задачи на 10% соответствует увеличению объема использования лишь на 3%».

По его мнению, эти данные показывают, что парадокс Джевонса (повышение эффективности, наоборот, увеличивает общее потребление) в краткосрочной перспективе не обязательно применим к токенам. После того как компании настроят достаточно хороший процесс с помощью ИИ, объем обращений может даже снизиться: возможно, когда он неудобен в использовании, спрос на токены выше, потому что приходится постоянно его дорабатывать.

В-третьих, растет доля open source. Он отметил, что доля моделей с открытым исходным кодом в приросте ARR, по его оценке, выросла с примерно 1% год назад до примерно 18%. Покупатели платят за задачу, и им достаточно минимально достаточной способности: они не поедут на работу на истребителе, они поедут на машине.

Он считает, что разрыв в возможностях между моделями из Китая и США все еще существует, поэтому ценовой удар — не главная его забота. Самый важный критерий для него: вопрос не в том, полезен ли ИИ и станет ли он лучше, а в том, экономически оправданы ли расходы на передовые технологии. Он считает, что в краткосрочной перспективе «работа белых воротничков» должна стать тем самым приложением-убийцей, которое обеспечит подавляющую часть спроса на токены в ближайшие годы.

«Самое дешевое» — именно так выглядит вершина цикла

Ведущий отметил, что по показателям прибыли эти технологические компании из-за резкого роста прибыли сейчас выглядят дешевле, чем в 2023 году, так почему же тогда сокращать позиции? Джеймс из Citrini ответил, применив закономерности циклических акций:

Это и есть цикл: циклические отрасли всегда достигают пика, когда по ожиданиям на следующий год выглядят самыми дешевыми.

Иными словами, Джеймс считает, что дешевизна — это иллюзия, вызванная временным завышением прибыли, как всегда бывает с циклическими акциями. Прибыль циклических компаний растет и падает вместе с конъюнктурой. В периоды наивысшей конъюнктуры прибыль компаний взлетает до максимума, знаменатель растет, и коэффициент P/E, рассчитанный по «ожидаемой прибыли следующего года», становится очень низким, что выглядит дешево. Но эта прибыль — прибыль на пике цикла; как только конъюнктура пойдет на спад, прибыль снизится, и цены акций последуют за ней. Поэтому момент, когда «выглядит самым дешевым», часто является моментом наивысшей прибыли и приближения вершины цикла.

Ведущий добавил аналогию: никто не покупает нефтяные компании, когда их прибыль максимальна, а коэффициент P/E равен всего 14.

Эта логика объясняет его ребалансировку. Он сказал, что если бы в апреле-мае 2026 года он сохранял портфель с высокой долей инфраструктурных активов, то в целом «упал бы примерно на 50%». А когда в сентябре-октябре 2023 года полупроводники пережили двух-трехмесячный откат, он не спешил искать замену, потому что тогда оценка была низкой и потенциал снижения был ограничен. Теперь все иначе:

Пространство для снижения при появлении действительно негативного результата или негативных настроений очень велико.

Он позиционирует свои действия как корректировку портфеля, а не медвежий взгляд на весь ИИ: он по-прежнему оптимистичен в отношении Nvidia и считает, что более асимметричные возможности находятся в том, что он называет «agentic utilities» (то есть в отраслях, которые действительно используют ИИ и выигрывают от его внедрения). Он также отметил, что в настоящее время спрос все еще превышает предложение, проблема в будущем.

Длинная позиция по Meta, короткая по Google, ожидание сигнала для возврата в чипы

В конкретных позициях портфеля логика Джеймса из Citrini Research столь же ясна.

Основной тезис длинной позиции по Meta — потенциал монетизации Muse (ИИ-ассистента Meta). Его расчетная схема такова: текущий средний доход на пользователя (ARPU) Meta составляет чуть более 20 долларов, а данные активы охватывают Instagram, WhatsApp и Facebook. «Если Muse получит сколько-нибудь значимый уровень принятия, можно провести прямую линию от этих данных к четырехкратному росту ARPU к 2030 году». Он сказал, что летом 2026 года стал решительным быком, и запуск Muse подтвердил это суждение.

Логика короткой позиции по Google проистекает из его опасений по поводу оттока талантов из DeepMind. Он считает, что рынок недооценивает негативное влияние этой волны оттока специалистов, и это происходит как раз в то временное окно, когда поисковый бизнес по-прежнему сталкивается со структурными угрозами. «Я сам теперь гораздо реже использую поиск Google. Будет ли поиск полностью уничтожен? Не знаю, возможно, нет. Но риск остается, и в то же время они переживают отток талантов». Он сообщил, что имеет стоп-лосс, но в настоящее время сохраняет парную сделку «длинная Meta, короткая Google».

Что касается возврата в полупроводники, он назвал четкие триггерные условия: увидеть устойчивый рост платного объема использования и повторное ускорение второй производной темпов роста ARR, что действительно сможет поддержать финансирование строительства за счет денежных потоков клиентов. Если текущий спрос на самом деле все еще сдерживается предложением, и сейчас лишь пауза между скачком возможностей моделей и запуском новых продуктов, а после выхода продуктов пользователям станет легче платить за новые возможности, то его опасения не оправдаются, и нынешний откат акций инфраструктуры окажется возможностью для покупки.

Его суждение о CoreWeave относительно мягкое — он считает вероятность дефолта примерно 60%, но не ожидает, что дефолт действительно произойдет. Его суждение о траектории спада цикла ИИ — «закончится хныканьем, а не взрывом»: не дефолт какой-то компании вызовет обвал, а ожидания ARR лабораторий будут пересмотрены с 400 млрд до 360 млрд, и эта разница в приросте, поскольку она уже полностью заложена в цены, распространится вовне и потянет вниз весь сектор.

Что касается DeepSeek, он сослался на данные DeepInfer (внутреннего фреймворка инференса DeepSeek): ежедневно обслуживается 155 трлн токенов, доход за час использования GPU составляет около 38 долларов, тогда как рыночная стоимость аренды часа GPU составляет около 5-8 долларов, что подразумевает подразумеваемую валовую маржу инференса около 80%, а срок окупаемости инвестиций в GPU — около 81 дня. «Это означает, что ценообразование на токены может иметь еще пространство для снижения, особенно в области моделей, не являющихся передовыми».

Использование Claude для разработки антител к яду скорпиона: что ИИ сжимает, а что не может сжать

Джеймс из Citrini также раскрыл редкий эксперимент: его команда совместно с Anthropic использовала Claude, чтобы за 64 часа разработать 211 молекул-кандидатов антител к яду скорпиона, из которых 17 успешно связались с мишенью в лаборатории. Этот результат одновременно поразителен и привел его к выводу, неблагоприятному для быков по ИИ: ИИ превращает разработку лекарств в товар, но настоящее узкое место находится в лаборатории, в экспериментах на обезьянах, а не в вычислительных мощностях.

Чтобы выяснить, что ИИ действительно может и не может делать в области открытия лекарств, команда Джеймса из Citrini сделала необычную вещь: они связались с командой Anthropic по биологическим наукам (Натан Фрей, Амир Ченниса и Стивен Молина) и в офисе Anthropic, используя их внутренние исследовательские модели, потратили 64 часа на разработку антител к яду скорпиона.

В ходе процесса Claude задействовал около 300 подагентов, сгенерировал 180 дизайнерских решений, и в итоге на проверку было отправлено 211 молекул-кандидатов. Лабораторные результаты показали, что 17 молекул успешно связались с мишенью, из них 7 нацелены на специфический яд мексиканского скорпиона CN2, а лучший кандидат CN2B1 также образовал конкурентное связывание с известным нейтрализующим антителом в ожидаемой области.

«ИИ сгенерировал эти молекулы, и 17 из них связались в лаборатории — это весьма поразительно».

Но Джеймс сразу же привел другую сторону, которую считает более важной. ИИ сжимает время от идеи до экспериментального протокола — этот процесс раньше занимал месяцы, теперь — дни. Но синтез, тестирование и получение данных контроля по-прежнему заняли 39 дней. «Если данные движутся со скоростью жизни, приход ИИ не заставит клетки в чашке Петри расти быстрее. Вот где узкое место».

Он оценил, что во всем процессе от дизайна лекарства до клинических испытаний ИИ может сжать около 20% времени, а остальные 80% несжимаемы. Это суждение напрямую ведет к его инвестиционному выводу: инвестировать в эксперименты, инвестировать в компании, которые ускоряют эксперименты, а не в акции компаний, занимающихся открытием лекарств с помощью ИИ.

Он прямо назвал Charles River Laboratories (CRL) как объект длинной позиции с наивысшей степенью уверенности. Около 60% выручки CRL приходится на ранние открытия и оценку безопасности, компания находится в нижней точке циклического восстановления и имеет достаточные мощности для приема новых заказов, каждый новый контракт напрямую идет в прибыль.

Он также указал на узкое место, которое рынок еще не полностью оценил: дефицит обезьян. Нечеловеческие приматы — незаменимый ресурс, наиболее близкий к человеку в доклинических тестах, цикл размножения составляет около четырех лет, и расширение предложения крайне затруднено. «Это, возможно, самое важное ограничение предложения в доклинических тестах».