Телеграм канал «Dauphinois»

Однако если ИИ не выйдет на прибыльность в краткосрочной перспективе, на что рассчитывают его сторонники, и, если технический прогресс замедлится, а эффект от увеличения инвестиций окажется незначительным, формирование финансовых связей может привести к коллективному банкротству всех участников.

В последние месяцы техногиганты Amazon, Google, Meta*, Microsoft и Oracle вкладывают огромные средства в новые дата-центры, создают процессы "полного цикла" и получают финансирование из серых источников. Сами фирмы и их фанаты утверждают, что эти сделки позволят им извлекать неограниченные прибыли в условиях грядущей нейрореволюции. Но исторический опыт говорит об обратном: в последний раз такой объем финансирования по таким сомнительным каналам проходил аккурат на пороге финансового кризиса 2008 года. Если нейрореволюция не произойдет в масштабе или в сроки, которые ожидаются в отрасли, экономические последствия могут быть ужасающими. Чрезмерная финансовая зависимость сектора искусственного интеллекта отражает простую реальность: необходимая для обучения и эксплуатации ИИ-систем инфраструктура настолько дорогая, что даже крупнейшие компании не имеют достаточно денежных средств, чтобы оплатить все расходы. По самым скромным оценкам, расходы на центры обработки данных в этом году превысят 400 миллиардов долларов, что примерно соответствует размеру экономики Дании. По оценкам консалтинговой компании McKinsey, к 2030 году эти расходы достигнут почти 7 триллионов долларов. Для оплаты всех этих инвестиций необходимы специальные меры. В центре эпопеи находится самая дорогая компания в мире, Nvidia. Компании, которые обучают и эксплуатируют системы ИИ, такие как Anthropic и OpenAI, нуждаются в чипах Nvidia, но не располагают средствами, чтобы за них заплатить. Nvidia, в свою очередь, имеет достаточное финансирование, но нуждается в клиентах на чипы. В связи с этим стороны заключили ряд сделок, в рамках которых компании в сфере ИИ фактически платят Nvidia фьючерсами, передавая ей часть будущих прибылей в виде акций. В этом году производитель чипов заключил более 50 сделок, в том числе инвестировал 100 миллиардов долларов в OpenAI и (совместно с Microsoft) 15 миллиардов долларов в Anthropic. Хотя представитель Nvidia заявил Bloomberg, что компания "не требует от компаний, в которые она инвестирует, использовать технологии Nvidia". Однако на практике деньги идут именно к ней. В совокупности названные соглашения означают, что целая отрасль ставит "все или ничего" на продукт, который пока что убыточен. Одна компания, OpenAI, одновременно является основным источником дохода и инвестиций для нескольких облачных компаний и производителей чипов, близким финансовым партнером Microsoft, Oracle и Amazon, важным клиентом Nvidia и ведущим инвестором в стартапы в области искусственного интеллекта. Тем не менее, согласно прогнозам, в этом году компания получит всего 10 миллиардов долларов дохода — менее пятой части от той суммы, которая ей нужна ежегодно только для финансирования сделки с Oracle. В этом году OpenAI может потерять не менее 15 миллиардов долларов и не ожидает прибыли как минимум до 2029 года. По некоторым оценкам, компании в сфере искусственного интеллекта в совокупности получат за текущий финансовый год 60 миллиардов долларов дохода при расходах в 400 миллиардов. Большие деньги на буме искусственного интеллекта зарабатывает только компания Nvidia, так как все остальные покупают ее чипы в надежде получить прибыль в будущем. ИИ-компании и их фанаты полагают, что риски оправданы. Они отмечают, что спрос на услуги в области искусственного интеллекта растет в геометрической прогрессии. По подсчетам известного аналитика Азима Азхара, прямые доходы от услуг в этой сфере за последние два года выросли почти в девять раз. Если эти темпы сохранятся, рекордные прибыли для компаний, которые занимаются искусственным интеллектом, станут лишь вопросом времени. "Я думаю, что люди, которые цепляются к вопросам финансирования этих инвестиций, мыслят устаревшими категориями, —считает Азхар. — Многие полагают, что новая технология будет развиваться линейно. Но развитие ИИ происходит геометрически. Это совершенно другая парадигма”.

Умеют, конечно, люди делать дела…

🇨🇳💰🏭Вот одна из причин👆 относительной слабости китайских акций (но не китайской экономики в целом). И это же - причина того, почему американские "изоляционисты", поддержавшие Трампа, так злы на Китай, что считают его прямым виновником пандемии коронавируса, чуть ли не специально ее организовавшим в сговоре с ВОЗ. До пандемии китайский экспорт и импорт демонстрировали синхронную динамику. Но после нее все изменилось: импорт застыл на уровне ниже 2021-го, что указывает на стагнацию внутреннего спроса, тогда как экспорт, за счет этого, стал расти значительно выше допандемийного тренда на фоне снижения экспортных цен и повышения качества. Китай первым сел на карантин в первую волну пандемии, подавив внутренний спрос, первым слез с карантина, и не вводил карантины при повторных волнах. Пока в США не работали, и проедали "вертолетные деньги" Трампа, Китай захватывал рынки. И теперь без боя он их не отдает. @admoneyshow #рынки #Китай

У автора канала "Деньги песец" сегодня юбилей) Написать ему можно сюда @dpolarfox, а поздравить его можно здесь Буду признателен Вам за рекомендации моего канала для Ваших подписчиков и друзей. Если кто-то ведет свой канал - пишите мне, возможно Вам полезна будет и моя поддержка Спасибо!

Справедливость и начальство Понятие «элита» является единственным (из всех измерявшихся концептов), которое имеет устойчиво отрицательный баланс восприятия во всех без исключения социально-демографических группах – такой вывод следует из данных исследования социологов ИС РАН (см. Седова Н. Н. Ценности и установки молодёжи и старшего поколения столиц и провинций: одна или многие России? // Россия реформирующаяся: ежегодник. 2025. № 23.) Данные исследования отражают силу и направленность ассоциаций с ключевыми концептами через призму двух бинарных оппозиций: 1. Возраст: молодёжь (условно 18-35 лет) vs старшее поколение (55+). 2. География: столицы (Москва, СПб) vs провинция (остальные регионы). Ключевой показатель: Разность (Δ) между долей положительных (+) и отрицательных (–) ассоциаций в процентных пунктах. Чем выше Δ, тем сильнее и однозначнее позитивное восприятие. Чем ниже Δ, тем сильнее и однозначнее восприятие негативное Так вот, по поводу ассоциаций, вызываемых словом «элита» статистические показатели (разность Δ между положительными и отрицательными ассоциациями), таковы: Молодёжь: • В столицах: Δ = -29 (15% положительных vs 45% отрицательных) • В провинции: Δ = -25 (15% положительных vs 39% отрицательных) Старшее поколение: • В столицах: Δ = -50 (8% положительных vs 58% отрицательных) • В провинции: Δ = -59 (8% положительных vs 67% отрицательных) Ключевые закономерности, выявленные в ходе исследования: 1. Универсальность негатива по отношению к «элите» • Нет ни одной группы, где положительные ассоциации преобладали бы над отрицательными • Даже у самой "лояльной" группы (молодёжь в провинции) отрицательных ассоциаций в 2,6 раза больше, чем положительных • У самой критически настроенной группы (старшее поколение в провинции) отрицательных ассоциаций в 8,4 раза больше 2. Возрастной градиент: старшие ненавидят «элиту» сильнее • Разрыв между поколениями составляет 25-34 процентных пункта • Молодёжь: Δ от -25 до -29 • Старшее поколение: Δ от -50 до -59 Недоверие к элите с возрастом не уменьшается, а нарастает, превращаясь из скепсиса в глубокую неприязнь 3. Географический градиент: провинция более критична к «элите» • Во всех возрастных группах провинция демонстрирует более отрицательный баланс, чем столицы • У молодёжи разница: 4 п.п. (-29 в столицах vs -25 в провинции) • У старшего поколения разница: 9 п.п. (-50 в столицах vs -59 в провинции) Отдалённость от центра власти усиливает антиэлитные настроения Это наблюдение особенно важно в контексте других данных исследования: • Справедливость имеет максимально положительный баланс (+86...+92) • Элита имеет максимально отрицательный баланс (-25...-59) Таким образом, в общественном сознании элита воспринимается как антипод справедливости, как воплощение несправедливого устройства общества, делают вывод социологи Тогда почему… На этот вопрос отвечает наш политический комментатор Франческо Гвиччардини Не добивайтесь перемен, если при этом меняются не порядки, которые тебе не нравятся, а одни только люди; такие перемены не дают удовлетворения; например, какой прок в том, чтоб устранить мессера да Поппи, если место его займет мессер да Сан Миниато, человек того же положения?

Интересная статья о международных кредитах, выданных Китаем, что там происходило все эти годы: “China’s Lending to Developing Countries: From Boom to Bust” (Хорн, Кармен Рейнхарт и Требеш). Ссылка здесь. В ней подробно анализируется подъём и спад китайского кредитования развивающихся стран с начала 2000-х до текущего момента. Авторы рассматривают волну китайского кредитования как часть типичного цикла “boom-bust”. За последние 20 лет Китай выдал более $800 млрд кредитов развивающимся странам для инфраструктурных и энергетических проектов. После 2015 года поток займов резко сократился, и с 2019 года чистые трансферты стали отрицательными. Как Китай кредитует: 1. 75% займов в долларах США. 2. Средняя надбавка +250 б.п. к LIBOR. 3. Около половины кредитов обеспечены залогом (обычно в виде валютных доходов страны от экспорта нефти и сырья). 4. Контракты часто содержат запрет на участие в Парижском клубе. 5. Строгие конфиденциальные положения (все это непрозрачно). Китайские кредиты близки по структуре к коммерческим, а не к типичным межгосударственным займам, и потому Китай всё больше напоминает частного кредитора. Часто это не покупка облигаций чужой страны на рынке, а скрытый кредит от Китая как от банка, обложенный требованиями конфиденциальности. Из-за секретности контрактов и отсутствия участия Китая в международных статистических инициативах, около половины его кредитов до 2019 г. не отражались в официальной базе World Bank International Debt Statistics. Это создаёт иллюзию меньшей задолженности и усиливает риск дефолтов. С 2014 г. качество зарубежного кредитного портфеля Китая ухудшилось до B- в среднем, и там много совсем уж мусорного долга. Китай сократил новые займы и занялся реструктуризацией старых долгов. Эти реструктуризации почти никогда не включают списания долга, ограничиваются продлением сроков или отсрочками и имеют конфиденциальный характер. По факту, китайский кредит вел себя проциклично: максимальные объёмы при высоких ценах на сырьё, сокращение при ухудшении условий. То есть, дают, когда и так хорошо, не дают, когда стало плохо. Авторы считают, что Китай вряд ли возобновит масштабное кредитование в ближайшие годы. Возможно, кредиты станут более избирательными и стратегическими. По итогу, китайская модель внешнего кредитования в последние двадцать лет действовала как гибрид государственной и коммерческой. Она дала развивающимся странам быстрый доступ к капиталу, но этот доступ сопровождался высокой стоимостью, непрозрачностью и тяжёлым долговым наследием. Их экспансия действительно ускорила развитие инфраструктуры в бедных странах, но теперь, когда во многих из них хорошие времена позади, она оставляет эти страны с большим долгом и без прозрачных механизмов урегулирования ситуации. Китайские кредиторы ведут себя жестко, не спеша списывать долги, пролонгируя фактические дефолты и затягивая процесс реструктуризации. Шире, вся мировая финансовая архитектура становится фрагментированной и непрозрачной. Наряду с Китаем всё активнее действуют Саудовская Аравия и ОАЭ. На графике: «Разворот китайского кредитования: чистые трансферты между Китаем и развивающимися экономиками.»