Известный финансист NYU сравнил пузырь AI с доткомами — и сказал, что будет хуже
Асват Дамадаран, профессор финансов NYU и один из самых цитируемых аналитиков Уолл-стрит, предупредил: возможный крах AI-сектора может оказаться болезненнее краха доткомов 2000 года. В отличие от софтверного бума, индустрия ИИ требует гигантских вложений в физическую инфраструктуру, причём значительная часть этих вложений финансируется за счёт долга. По словам Дамадарана, если коррекция случится, удар пойдёт не только по акционерам, но и по всей экономике.
В чём главная проблема, по мнению Дамадарана?
Профессор выделяет несколько системных рисков, которые делают AI-отрасль уязвимее классического софтверного бизнеса:
- Долговая нагрузка. AI-компании строят дата-центры и закупают GPU на заёмные деньги. В доткомовую эпоху стартапы в основном сжигали венчурный капитал — потери несли инвесторы. Сейчас в зоне риска оказываются банки и держатели облигаций.
- AI — не софт, а инфраструктура. Каждое использование модели сжигает вычислительные ресурсы. В отличие от Netflix, где контент записывается один раз и раздаётся миллионам подписчиков, AI работает по модели Spotify — платит за каждый запрос.
- Ценовая эрозия. На рынок выходят китайские конкуренты вроде DeepSeek, которые демпингуют: стоимость генерации там уже в десятки раз ниже, чем у западных моделей. Маржа и так тонкая, а давление усиливается.
Что будет, если ИИ действительно «сработает»?
Дамадаран обращает внимание на парадокс: даже бычий сценарий несёт серьёзные издержки. Если AI действительно заменит половину офисных работников, общество столкнётся с масштабными социальными последствиями, к которым никто не готовится. Профессор называет это «AI fever dream» — самый пугающий вариант из возможных.
«Самое страшное — это большие истории, которыми мы оправдываем инвестиции в AI. Если они сбудутся, общество получит безумные издержки, о которых нужно думать прямо сейчас», — сказал Дамадаран в подкасте Intangible Economy.
Почему Apple выглядит умнее всех?
Дамадаран владеет акциями пяти из семи так называемых «Великолепных семёрках» (Magnificent Seven — крупнейшие технологические компании США, включая Apple, Microsoft, Nvidia, Amazon, Alphabet, Meta и Tesla). При этом он открыто хвалит осторожную стратегию Apple, которую многие аналитики критикуют за отставание в AI-гонке.
«Мы недооцениваем сдержанность в бизнесе, — говорит профессор. — Apple может позволить себе смотреть, как другие делают ошибки, и учиться на них, вместо того чтобы вливать миллиарды в области, где у компании нет опыта». По его словам, hyperscaler-ы (компании уровня Microsoft, Google, Amazon), которые раньше были «лёгкими» по капиталу, теперь строят огромные фабрики и инфраструктуру, которые будут амортизироваться 10 лет, но могут устареть через 5. «Не уверен, что они сами понимают, во что ввязались», — отмечает Дамадаран.
Что это значит для AI-индустрии?
Предупреждение Дамадарана перекликается с тем, что AI Digest писал про инфраструктуру GPU: индустрия вкладывается в физические активы с длительным сроком жизни, но технологии ИИ обновляются каждый год. Если прогноз профессора сбудется, инвесторы начнут задавать вопросы не только про выручку, но и про долги, амортизацию и реальные сценарии возврата инвестиций. Этот риск усиливается рекордным объёмом венчурных вливаний в американский AI в первом квартале 2026 года — деньги заходят быстрее, чем индустрия успевает доказать устойчивую экономику.
Для индустрии это сигнал: фаза «деньги не проблема, главное — расти» заканчивается. Начинается фаза, в которой побеждают компании с реальной экономикой на единицу вычислений, а не с красивыми графиками роста пользователей.
Что дальше?
Сам Дамадаран не даёт точного прогноза по таймингу — он лишь подчёркивает, что признаки пузыря уже видны: высокие CAPEX (капитальные расходы), долговое финансирование, агрессивные оценки стартапов и обещания заменить целые профессии. Если коррекция произойдёт, она ударит не только по Кремниевой долине, но и по пенсионным фондам, банкам и всей цепочке поставщиков — от производителей чипов до операторов дата-центров. А значит, инвесторам и регуляторам стоит готовиться к сценарию, который по своим последствиям может превзойти 2000 год.
