Штучний інтелект одночасно лякає, збагачує та дратує — і саме на цьому протиріччі сьогодні тримається значна частина фондового ринку. Axios, посилаючись на власний аналіз і кейс моделі Anthropic Mythos, показує, як «страшні» AI-системи підживлюють біржеве ралі, але водночас нарощують ризики для компаній, інвесторів і суспільства.
Модель, яку назвали «надто небезпечною», і сигнал для ринку
Mythos — нова модель Anthropic, створена для пошуку вразливостей у програмному забезпеченні. Лабораторія визнала її настільки потужною й небезпечною, що надала доступ лише обмеженому колу «надійних партнерів».
Цей меседж про «надмірну небезпеку» спрацював як тригер для ринку:
- JP Morgan пов’язує старт поточного біржового ралі з днем анонсу Mythos.
- Вашингтон запросив керівників великих банків на екстрену зустріч щодо захисту фінансової інфраструктури від потенційних ризиків, пов’язаних із моделлю.
Для інвесторів така риторика означає не стільки загрозу, скільки конкурентну перевагу. Логіка проста:
чим страшніша й унікальніша модель, тим вищий «ров» навколо компанії — бар’єр для конкурентів. А чим вищий цей ров, тим вища оцінка бізнесу на ринку.
Але ця стратегія працює лише доти, доки страх перетворюється на реальні доходи.
$700 млрд на AI й «потворна математика» окупності
Невелика група публічних техгігантів цього року витратить майже 700 млрд доларів на штучний інтелект. Це капітальні витрати (CapEx) на дата-центри, моделі, інфраструктуру та насамперед — на чипи.
Ключові проблеми:
- Немає видимого «стелі» витрат. Щоб залишатися в AI-гонці, компаніям доводиться постійно збільшувати інвестиції.
- Nvidia задає темп, який ніхто не встигає наздогнати. Виробник випускає дедалі потужніші й ефективніші чипи, але вони також стають дорожчими. Компанії змушені купувати нові покоління, фактично ніколи не «наздоганяючи» оптимальний рівень витрат.
- AI вже дорожчий за людей. За словами віцепрезидента Nvidia з deep learning, вартість обчислень уже випереджає витрати на персонал. Деякі великі гравці, як-от CTO Uber, уже «спалили» весь IT-бюджет 2026 року на AI-токени — оплату використання моделей.
У результаті для багатьох публічних компаній AI перетворюється не на драйвер маржі, а на ще один гігантський рахунок до сплати. І поки що не очевидно, що ці витрати окупаються в масштабах, які виправдовують нинішню ейфорію на ринку.
Кінець «венчурної субсидії» й неминуче подорожчання AI
Сьогоднішні дешеві підписки на ChatGPT чи Claude — це не ринкова норма, а класичний «венчурний демпінг». Модель знайома за Uber:
- спочатку — субсидовані, штучно занижені ціни, щоб підсадити користувачів на сервіс;
- потім — поступове підвищення тарифів, коли ринок сформовано й залежність створена.
Так само AI-лабораторії роками субсидували доступ до потужних моделей за рахунок інвесторських грошей. Але цей період добігає кінця:
- Anthropic уже підвищує ціни для бізнес-клієнтів;
- OpenAI та інші рухаються до IPO, де акціонери вимагатимуть зростання виручки й прибутку.
Це означає:
- дорожчі AI-сервіси для кінцевих користувачів;
- тиск на маржу компаній, які масово інтегрують AI у свої продукти;
- менше простору для експериментів і «іграшкового» використання AI в бізнесі.
Якщо AI виявиться переважно дорогим інфраструктурним сервісом без пропорційного приросту продуктивності, нинішні оцінки можуть виглядати завищеними.
Суспільний спротив: від страху до блокування дата-центрів
Паралельно з біржевою ейфорією формується протилежний тренд — зростаюче роздратування й недовіра до AI серед громадян.
Кілька маркерів настроїв:
- половина американців більше боїться AI, ніж радіє йому;
- серед покоління Z рівень захоплення технологією — лише 22%;
- на тлі загальної напруги фіксуються й радикальні інциденти, включно з атакою із «коктейлем Молотова» на будинок засновника OpenAI Сема Альтмана.
Цей настрій уже має матеріальні наслідки:
- у 2025 році 48 проєктів дата-центрів загальною вартістю понад 150 млрд доларів були заблоковані або відкладені;
- у Міссурі виборці змінили половину міської ради, щоб зупинити будівництво дата-центру на 6 млрд доларів;
- мешканці різних штатів виходять на протести проти нових об’єктів, які мають живити AI-інфраструктуру.
Якщо спротив посилиться, AI-компанії можуть зіткнутися не лише з регуляторними бар’єрами, а й із фізичними обмеженнями на розгортання потужностей. А без дата-центрів не буде й масштабованих моделей.
Роздрібні інвестори як «хедж від власного звільнення»
На цьому тлі з’являється ще один парадоксальний феномен: люди, які бояться втратити роботу через AI, намагаються заробити на тих самих компаніях, що можуть їх замінити.
OpenAI активно розширює коло акціонерів за рахунок роздрібних інвесторів. Ключовий інструмент — платформа Robinhood:
- венчурний фонд Robinhood інвестував 75 млн доларів в OpenAI;
- через це роздрібні інвестори отримують доступ до частки в компанії ще до її виходу на біржу;
- немає вимог до мінімальної суми інвестицій чи статусу акредитованого інвестора.
Деякі трейдери прямо формулюють мотивацію: якщо AI все одно може замінити їхню працю, вони хочуть бодай частково компенсувати ризик, володіючи акціями компаній, які від цього виграють. По суті — особистий «хедж» проти власної професійної вразливості.
Дві історії про AI, які ведуть до протилежних результатів
Сьогоднішній AI-бум тримається на двох різних наративах:
- У Уолл-стріт дивляться на те, чим AI може стати — джерелом вибухового зростання продуктивності, нових ринків і монопольних прибутків.
- У споживачів і громад фокус на тому, чим AI є зараз — дорогим, енергоємним, тривожним і часто нав’язаним зверху.
Ці дві історії ведуть до протилежних сценаріїв для ринку: або AI виправдає очікування й перетворить нинішні витрати на стабільні прибутки, або стане ще однією переоціненою технологічною хвилею, де страх і хайп виявилися сильнішими за реальну економіку.