08:28
Goldman Sachs: Nagkakaroon ng pagkakaiba sa AI trading, nagsisimula nang suriin ng merkado ang pagbabalik ng kapitalBlockBeats balita, noong ika-25 ng Hunyo, ayon sa mga strategist ng Goldman Sachs, ang AI trading sa Wall Street ay pumapasok na sa mas komplikadong yugto: Naniniwala pa rin ang pamilihan sa AI investment cycle, pero hindi na inilalagay ang lahat ng AI companies sa iisang valuation framework. Sa nakaraang taon, ang mga direktang nakikinabang sa AI infrastructure chain ang pinakagusto ng mga investor. Ang Nvidia, TSMC at ilang semiconductor equipment at server suppliers ay kumikita dahil sa tuloy-tuloy na pagtaas ng capital expenditure ng mga malalaking cloud computing companies. Hangga't ang Amazon, Alphabet, Meta at Microsoft ay patuloy na bumibili ng chips, servers, at data center capacity, ang revenue forecast ng mga hardware companies ay patuloy na susuportahan. Pero ang mismong hyperscaler na gumagastos ng malalaking halaga, ang stock performance nila ay hindi kasing lakas. Ang pamilihan ay ginagantimpalaan ang “tumatanggap ng pera”, pero maingat sa “gumagastos ng pera”. Lalo nang nag-aalala ang mga investor kung ang mga daang bilyong dolyar na AI investment ay tunay na magiging kita, free cash flow, at shareholder returns. Ito ang tinatawag ng Goldman Sachs na AI trading na parang “iniunat na rubber band”. Sa isang dulo, patuloy na tumataas ang order at profit forecast ng mga hardware suppliers; sa kabilang dulo, ang mga malalaking tech platforms ay humaharap sa mas mabigat na capital expenditure pressure. Hangga't lumalago ang demand para sa AI, magpapatuloy pa rin ang istrukturang ito. Pero kung magsimula nang magduda ang pamilihan sa investment return o ipahiwatig ng cloud giants na naabot na ang tuktok ng AI spending growth, ang mga kaugnay na stocks ay maaaring muling mabilisang i-presyo. Hindi binabash ng Goldman Sachs ang AI, kundi sinasabi nilang ang AI trading ay lumipat na mula sa tema ng investment papunta sa yugto ng return on investment validation. Hindi na lang tanong ng pamilihan ang “sino ang kasama sa AI”, kundi “sino ang tunay na kikita mula sa AI”. Para sa Nvidia, TSMC at AI equipment chain, ang pinakamalaking risk ay hindi ang pagkawala ng demand, kundi ang pagtigil ng patuloy at labis na paglago ng demand. Para naman sa Amazon, Alphabet, Meta at Microsoft, ang panandaliang pressure ay dulot ng sobrang capital expenditure; ngunit kung bumaba ang AI cost o magdala ng malinaw na kita ang mga AI product, sila ang posibleng makinabang sa susunod na yugto. Mas malaking variable ang AI cost curve. Kung ang China, Japan o iba pang rehiyon ay makakapag-develop at operat ng high-performance models sa mas mababang gastusin, maaaring kuwestiyunin ang mataas na capital expenditure path ng mga malalaking kompanya ng tech sa US ngayon. Dati, inakala ng pamilihan na para manguna sa AI, kailangan ng mas maraming chips at mas malalaking data center, pero ang pagtaas ng model efficiency at development ng alternative chips ay maaaring pahinain ang lohika na ito. Kaya, ang pangunahing linya ng AI ay hindi pa tapos, ngunit ang logic ng pagbili ay nagiging mas detalyado. Ang susunod na yugto ay hindi lang tungkol sa kung may demand pa para sa AI, kundi kung sino ang kayang gawing totoong cash flow ang AI investment.