14 сентября 2026
TL;DR
Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи предлагает «сдерживать развитие передовых технологий» (pacing the frontier), и опасения по поводу безопасности ИИ могут вновь оказать давление на настроения в полупроводниковом секторе.
В Bernstein полагают, что «замедление ИИ» направлено на темпы роста возможностей моделей, а не на остановку обучения или сокращение капитальных затрат.
Спрос на вычислительные мощности ИИ смещается от обучения моделей к инференсу, а масштабное число вызовов со стороны приложений на базе агентов продолжит увеличивать спрос на чипы.
Даже без появления более мощных новых моделей текущих вычислительных мощностей все еще недостаточно для полной поддержки масштабного развертывания существующих моделей.
В Bernstein предполагают, что этот раунд инициатив также связан с соперничеством США и Китая в сфере ИИ, где ключевые вопросы касаются экспорта чипов, дистилляции моделей и защиты весов.
Более строгие оценки безопасности усилят регуляторное давление в краткосрочной перспективе, но в долгосрочной могут снизить политическое и социальное сопротивление коммерциализации ИИ.
Bernstein сохраняет оптимистичный взгляд на инфраструктуру ИИ, выделяя в качестве фаворитов Nvidia, Broadcom и акции производителей полупроводникового оборудования.
В последние недели настроения в полупроводниковом секторе продолжали восстанавливаться: рост составил около 13% от июльского минимума и 67% с начала года. Основным фактором, поддерживающим это ралли, является возвращение уверенности рынка в том, что крупные технологические компании продолжат расходы на ИИ.
Однако неожиданное предложение генерального директора Anthropic Дарио Амодеи «сбавить темп развития передовых технологий» (pace the frontier) вновь вернуло в поле зрения инвесторов вопрос, который уже несколько утих: если ведущие ИИ-лаборатории добровольно замедлят темпы наращивания возможностей моделей, замедлятся ли соответственно спрос на чипы и строительство дата-центров?
Ответ Bernstein в отчете от 14 сентября: не обязательно.
Ключевой вывод заключается в том, что темпы итерации моделей могут замедлиться, однако спрос на вычислительные мощности вряд ли снизится синхронно с этим. По мере того как центр тяжести в сфере ИИ-вычислений смещается с обучения на инференс, особенно с учетом постепенного развертывания агентных приложений, спрос на полупроводники больше не определяется исключительно следующим поколением передовых моделей.
Почему лаборатории ИИ внезапно заговорили о «замедлении»?
Амодей предложил трехэтапную «структуру регулирования темпов» (pacing framework).
Первый шаг — привлечь независимых сторонних оценщиков в лаборатории ИИ для проверки того, соблюдают ли компании уже взятые на себя обязательства по безопасности; второй шаг — продвигать регулирование в США для установления единых правил для всех американских ИИ-компаний; третий шаг — глобальная координация, включая попытку создать некий механизм сотрудничества или ограничений с Китаем.
Эта инициатива появилась на фоне того, как дебаты о безопасности ИИ разгораются с новой силой. Недавно несколько сотрудников, отвечавших за безопасность и согласование (alignment) в ведущих лабораториях по разработке базовых моделей, публично подали в отставку, раскритиковав индустрию за неспособность создать достаточно надежные механизмы сдерживания в гонке за суперинтеллектом, способным к самосовершенствованию. Впоследствии высказывания Амодеи поддержали такие ведущие технологические фигуры, как Сэм Альтман, Илон Маск и Сатья Наделла, а это означает, что вопрос «следует ли замедлить разработку передовых моделей» перешел из внутренних дискуссий в лабораториях в общественную и регуляторную повестку.
Для инвесторов в полупроводниковую отрасль по-настоящему чувствительным вопросом является не сама дискуссия о безопасности, а вероятность того, что «регулирование темпов развития» (pacing) может напрямую повлиять на инвестиции в вычислительные мощности. Амодеи отметил, что регулирование может установить ограничения в таких ключевых областях, как вычислительные мощности для обучения, методы проведения процессов обучения и использование ИИ для совершенствования самого ИИ. Как только ограничения коснутся масштабов кластеров и ресурсов для обучения, рынок закономерно начнет опасаться, что это может затронуть расходы на ИИ-чипы и центры обработки данных.
В Bernstein считают, что эти опасения могут оказать краткосрочное давление на настроения в полупроводниковом секторе, однако их недостаточно, чтобы изменить реальный спрос.
Во-первых, Амодеи выступает не за прекращение обучения, а за замедление темпов роста возможностей передовых моделей с «чрезвычайно быстрых» до «умеренно быстрых». Учитывая текущие темпы экспансии в индустрии ИИ, даже если итерация моделей несколько замедлится, соответствующие инвестиции в их обучение все равно могут оставаться весьма значительными.
Что еще более важно, факторы спроса на ИИ-чипы уже изменились.
Модели могут замедляться, но спрос на инференс не прекратится
В прошлом спрос на ИИ-чипы в основном определялся обучением крупных моделей. Увеличение числа параметров моделей, расширение объемов обучающих данных и удлинение циклов обучения напрямую способствовали непрерывному росту масштабов GPU-кластеров. Однако по мере перехода моделей на этап масштабного практического применения новым центром потребления вычислительных мощностей становится инференс.
Особенно в сценариях с агентами (Agent) модели больше не просто генерируют один ответ на один вопрос, а должны непрерывно планировать задачи, вызывать инструменты, считывать результаты, корректировать пути выполнения и верифицировать результаты. Один запрос пользователя может запускать несколько или даже десятки раундов вызовов модели, при этом затраты на инференс значительно превышают показатели традиционных чат-ботов.
Это означает, что даже если передовые модели временно перестанут быстро совершенствоваться, масштабное развертывание существующих моделей все равно продолжит увеличивать спрос на вычислительные мощности. Bernstein отмечает, что уже задействованных вычислительных ресурсов едва хватает даже для полного удовлетворения потребностей текущих моделей, не говоря уже о новых моделях, которые могут быть запущены в будущем, и более сложных агентных приложениях.
В то же время капитальные затраты крупных технологических компаний на ИИ уже перешли в стадию фактической реализации. Циклы строительства дата-центров, закупки чипов, создания энергосистем и сетевой инфраструктуры относительно продолжительны, и маловероятно, что они будут немедленно скорректированы из-за какой-либо одной отраслевой инициативы. Поэтому Bernstein считает, что краткосрочные целевые показатели выручки современных ИИ-компаний в основном уже отражают планы расходов клиентов, а вероятность существенных изменений в соответствующих планах сравнительно мала.
Другими словами, «замедление темпов развития ИИ» в первую очередь может ударить по оценкам стоимости и рыночным настроениям, а не по заказам на чипы. Пока объемы вызовов инференса (inference calls), корпоративные внедрения и агентные приложения продолжают расти, инвестиции в инфраструктуру ИИ вряд ли прекратятся по-настоящему.
За инициативой по безопасности также стоит конкуренция США и Китая в области ИИ
Bernstein считает, что инициатива Амодея может быть связана не только с вопросами безопасности, но и затрагивать соперничество между США и Китаем в сфере ИИ.
Амодей подчеркнул, что ограничения США на разработку ИИ не должны приводить к тому, чтобы Китай занял лидирующие позиции. Он выступает за сохранение ограничений на экспорт передовых ИИ-чипов и полупроводникового оборудования в Китай, одновременно ведя борьбу с несанкционированной дистилляцией моделей и усиливая защиту весов моделей.
Исходя из этого, Bernstein предполагает, что быстрое сокращение отставания в моделях китайскими ИИ-лабораториями с помощью дистилляции может быть одной из важных причин, стоящих за этой инициативой. Здесь следует отметить, что это суждение Bernstein, а не политический мотив, напрямую признанный Амодеи.
Для ведущих американских лабораторий одностороннее замедление сопряжено с очевидными рисками: если они сами столкнутся с более строгими проверками безопасности и ограничениями на вычислительные мощности, в то время как модели с открытым исходным кодом или зарубежные конкуренты не будут связаны теми же правилами, замедление может, напротив, ослабить их лидерские позиции. Таким образом, предложение Амодея о едином регулировании в США и глобальной координации по сути также призвано распространить правила на всю конкурентную среду.
С этой точки зрения так называемая «безопасность ИИ» все больше переплетается с технологической конкуренцией. Вычислительные мощности для обучения, веса моделей и методы дистилляции — это не только вопросы безопасности, но и потенциальные новые промышленные барьеры. Соответствующая политика может изменить региональную структуру мировых продаж чипов, однако это не обязательно приведет к сокращению общих инвестиций американских технологических компаний.
Bernstein продолжает делать ставку на Nvidia, Broadcom и акции производителей оборудования
В Bernstein считают, что хотя более строгие оценки безопасности и усилят регуляторное давление в краткосрочной перспективе, они могут принести пользу долгосрочному развитию индустрии ИИ. Поддающиеся аудиту и контролируемые системы ИИ с большей вероятностью получат признание со стороны правительств, предприятий и общественности, а также помогут снизить политическое сопротивление, с которым сталкиваются строительство дата-центров и их коммерческое развертывание.
Таким образом, в отчете не был понижен прогноз по ИИ-инфраструктуре из-за «темпов развития передовых технологий» (frontier pacing); напротив, компании Nvidia, Broadcom и производители полупроводникового оборудования по-прежнему были названы предпочтительными направлениями.
Nvidia получила рейтинг «Выше рынка» (Outperform) с целевой ценой $400. В Bernstein считают, что возможности компании на рынке центров обработки данных остаются огромными, а спрос как на обучение, так и на инференс будет совместно поддерживать рост сегмента GPU.
Broadcom также получила рейтинг «Outperform» (выше рынка) с целевой ценой в $575. В отчете ожидается, что траектория роста компании в сфере ИИ в 2026 году еще больше ускорится в 2027–2028 годах, при этом основными драйверами останутся кастомные ИИ-чипы и сетевой бизнес.
В сегменте оборудования компании Applied Materials, Lam Research и KLA получили рейтинг «Outperform» с целевыми ценами $700, $385 и $250 соответственно. Bernstein оптимистично оценивает спрос на оборудование, обусловленный внедрением GAA, передовой упаковкой, а также модернизацией HBM и NAND. Среди них KLA имеет основания для премиальной оценки благодаря структурным драйверам роста, прочным конкурентным позициям, относительно низкому риску импортозамещения в Китае и строгой дисциплине распределения капитала.
Окончательный вердикт Bernstein заключается в том, что «замедление темпов развития ИИ» станет новой переменной настроений для полупроводникового сектора, однако этого пока недостаточно, чтобы развернуть цикл развития ИИ-инфраструктуры. Исследования и разработки передовых моделей могут замедлиться, но обучение не прекратилось, спрос на инференс ускоряется, а ИИ-агенты дополнительно увеличивают вычислительные затраты на одну задачу.
Возможно, ИИ-лаборатории уже начинают обсуждать необходимость сбавить обороты, однако для индустрии вычислительных мощностей спрос теперь определяется не просто темпами итераций моделей, а масштабом и частотой использования ИИ. До тех пор пока эта переменная продолжает расти, логика спроса на ИИ-чипы остается в силе.
Под заказ
В наличии
