Chińskie fundusze hedgingowe ostrzegają: bańka na giełdzie zaraz pęknie. Dlaczego?

Boom na sztuczną inteligencję nie dobiegł końca, ale coraz więcej profesjonalnych inwestorów otwarcie kwestionuje jego wyceny. Dwa znane chińskie fundusze hedgingowe ostrzegają, że globalny sektor AI wszedł w fazę „superbańki”, wskazując na rosnące koszty infrastruktury, słabnące tempo monetyzacji modeli oraz coraz większą rozbieżność między wycenami a fundamentami spółek. To kolejny sygnał, że dyskusja wokół AI coraz mniej dotyczy samej technologii, a coraz bardziej ekonomii całego boomu.

Najważniejsze fakty

• Chińskie fundusze Wealspring Asset i Banxia Investment uważają, że obecne wyceny wielu spółek AI oderwały się od fundamentów.
• Zarządzający wskazują na rosnące koszty infrastruktury oraz pierwsze oznaki spowolnienia monetyzacji modeli AI.
• Coraz więcej inwestorów analizuje nie potencjał technologii, lecz to, czy rekordowe wydatki przełożą się na trwały wzrost zysków.

Chińskie fundusze wysyłają wyraźny sygnał ostrzegawczy

Ostrzeżenia pochodzą od dwóch rozpoznawalnych chińskich zarządzających aktywami. Wealspring Asset, fundusz zarządzający aktywami o wartości ponad 1,4 mld dolarów, określił globalny rynek spółek związanych ze sztuczną inteligencją mianem „superbańki”, której punkt załamania „może nie być już daleko”. Z kolei Shanghai Banxia Investment Management, zarządzający około 294 mln dolarów, stwierdził, że czynnik mogący uruchomić pęknięcie bańki już się pojawił.

To nie są odosobnione głosy. Według zestawienia CSC Financial coraz więcej chińskich funduszy przyjmuje ostrożniejsze podejście do sektora AI, mimo że pozostaje on jednym z najlepiej zachowujących się segmentów rynku. Jednocześnie zachodni inwestorzy wciąż w dużej mierze traktują ostatnie korekty producentów chipów i spółek technologicznych jako okazję do zakupów.

Rosnąca różnica w podejściu pokazuje, że rynek przestaje być jednomyślny. Jeszcze rok temu dominowało przekonanie, że praktycznie każda firma związana z AI będzie korzystać na boomie. Dziś coraz częściej pojawia się pytanie, czy wszystkie obecne wyceny da się uzasadnić fundamentami. W ostatnich dniach naprawdę akcje firm złapały zadyszkę. Pisaliśmy o tym w artykule Wall Street przestaje ślepo wierzyć w AI. Rynek typuje nowych zwycięzców i przegranych

Problemem nie jest AI. Problemem są oczekiwania wobec AI

Najmocniejszy argument funduszy nie dotyczy samej technologii, lecz ekonomii całego wyścigu.

Zdaniem Wealspring wiele firm rozwijających infrastrukturę AI nie posiada trwałych przewag konkurencyjnych, a ich modele biznesowe wymagają nieustannego zwiększania nakładów inwestycyjnych. Oznacza to, że wysokie tempo wzrostu jest utrzymywane przede wszystkim dzięki kolejnym miliardom dolarów wydawanym na centra danych, układy scalone i moc obliczeniową.

Fundusz zwraca uwagę, że obecne wyceny wielu spółek zakładają praktycznie idealny scenariusz rozwoju przez wiele kolejnych lat. Tymczasem każda oznaka wolniejszego wzrostu przychodów lub wyższych kosztów może szybko podważyć tak optymistyczne założenia.

Coraz częściej podobne pytania pojawiają się również na Wall Street. Inwestorzy zaczynają analizować nie tylko tempo rozwoju modeli AI, ale także to, czy rekordowe wydatki infrastrukturalne będą w stanie wygenerować odpowiednio wysokie przepływy pieniężne i zwrot z kapitału.

Anthropic stał się symbolem nowych obaw

Banxia wskazuje na pierwsze oznaki słabnięcia dynamiki przychodów Anthropic, jednego z najważniejszych twórców modeli generatywnej AI. Według funduszu roczny wskaźnik przychodów (annualized revenue run-rate), uważnie obserwowany przez rynek, może nie rosnąć już tak szybko, jak oczekują inwestorzy.

Zdaniem zarządzających rosnące koszty korzystania z modeli AI oraz coraz silniejsza konkurencja mogą utrudnić dalszą monetyzację usług. Jeżeli podobny trend pojawi się również u innych dostawców modeli, rynek będzie musiał ponownie ocenić założenia dotyczące przyszłych zysków całego sektora.

To właśnie dlatego dyskusja coraz rzadziej dotyczy możliwości sztucznej inteligencji. Coraz częściej koncentruje się na pytaniu, czy tempo wzrostu przychodów będzie wystarczające, aby uzasadnić rekordowe inwestycje.

Hossa trwa, ale rynek staje się bardziej wymagający

Paradoks polega na tym, że ostrzeżenia pojawiają się w momencie, gdy spółki związane z AI nadal należą do największych zwycięzców tego roku.

Chiński CSI Artificial Intelligence Index wzrósł od początku roku o ponad 35%, wyraźnie wyprzedzając główny indeks rynku chińskiego, który zyskał około 5%. Jeszcze silniejszy rajd był widoczny w Korei Południowej, gdzie indeks Kospi wzrósł o blisko 100%, głównie dzięki producentom pamięci wykorzystywanych w centrach danych AI.

Akcje SK Hynix oraz Micron Technology od początku roku ponad trzykrotnie zwiększyły swoją wartość, stając się jednymi z największych beneficjentów boomu infrastrukturalnego.

Jednocześnie ostatnie tygodnie przyniosły gwałtowne korekty największych spółek technologicznych, które wymazały z ich kapitalizacji rynkowej biliony dolarów. To pokazuje, że inwestorzy pozostają przekonani co do długoterminowego potencjału AI, ale znacznie ostrożniej podchodzą do wycen.

To nie koniec boomu AI, lecz początek selekcji

Wealspring porównuje obecną sytuację do chińskiej hossy z 2015 roku, kiedy inwestorzy mówili o zjawisku „bezmyślnego kupowania”. Fundusz ocenia, że część najbardziej rozgrzanych spółek AI na chińskim rynku mogłaby w skrajnym scenariuszu stracić nawet 80–90% swojej wartości. To opinia zarządzających, a nie prognoza całego rynku, jednak dobrze pokazuje skalę ich obaw.

Ostrożniejsze podejście wpisuje się również w działania chińskich regulatorów. Komisja Regulacyjna Papierów Wartościowych Chin (CSRC) w ostatnich miesiącach apelowała do funduszy o ograniczanie spekulacji opartych wyłącznie na modnych narracjach oraz większą koncentrację na jakości fundamentów spółek.

Niezależnie od tego, czy ostrzeżenia chińskich funduszy okażą się trafne, jedno wydaje się już zmieniać. Rynek coraz rzadziej nagradza samą obecność w wyścigu AI. Coraz częściej oczekuje dowodów, że rekordowe wydatki na centra danych, układy scalone i modele językowe przełożą się na trwały wzrost przychodów oraz przepływów pieniężnych. To oznacza, że kolejna faza boomu na sztuczną inteligencję może być znacznie bardziej selektywna niż poprzednia.