В триллион раз больше

Разделение скрытых переменных в форвардном мультипликаторе: почему капиталу так сложно их разграничить

🦧 Подпишись на канал: https://t.me/cryptomokakke
📚 Больше статей: https://t.me/smart_sorting
✍️ Перевод: https://0xsmac.substack.com/p/a-trillion-times-larger

Обещаю, это вступление не будет таким же длинным, как предыдущее — о погоде.

Но прошу дайте мне полтора минуты внимания.

Чуть больше ста лет назад женщина по имени Генриетта Ливитт занималась кропотливой работой — измеряла яркость тысяч звезд на фотопластинках (предшественницах пленочной фотографии). Она заметила определенную закономерность у особого класса пульсирующих звезд: чем медленнее пульсировала звезда, тем выше была ее истинная светимость.

Сегодня это может показаться лишь умеренно любопытным фактом — мол, ну ладно, неплохо. Однако в то время астрономы не могли отличить тусклую звезду, находящуюся близко к Земле, от яркой звезды, расположенной далеко. На фотопластинках оба объекта выглядели абсолютно одинаковым размытым пятном. Видимая яркость представляла собой запутанную смесь двух переменных: насколько объект ярок на самом деле и как далеко он находится.

Открытие Генриетты позволило разделить эти переменные. Зная частоту пульсаций, можно было определить истинную светимость звезды, а зная истинную светимость — вычесть из нее видимую тусклость и рассчитать расстояние. В астрономии этот инструмент получил название «стандартные свечи».

Несколько лет спустя Эдвин Хаббл обнаружил одну из таких пульсирующих звезд, применил математические расчеты Ливитт и осознал: объект, который он считал газовым облаком внутри нашей галактики, на самом деле был отдельной галактикой на расстоянии в миллион световых лет. Если кратко: наблюдаемая Вселенная стала примерно в триллион раз больше лишь потому, что один человек научился отделять внешнее проявление объекта от его реальной сути.

Само по себе это, безусловно, захватывающе.

Но интересен и другой факт: примерно в то же время двое других астрономов независимо друг от друга составили диаграмму рассеяния, отложив истинную светимость по одной оси, а температуру — по другой. Они обнаружили, что звезды распределены на графике не хаотично, а сгруппированы в отдельные семейства. Это означало, что звезды с одинаковой видимой яркостью могут принадлежать к совершенно разным классам, иметь совершенно разное прошлое и, что самое главное, совершенно разное будущее…

Что же написано на звездах?

В последние несколько лет велось множество дискуссий о рынках, нарративах, капитале, создании компаний и финансовом нигилизме. Кажется, эта дискуссия достигает своего пика, поскольку технологический и финансовый миры сталкиваются с будущим, которое кардинально отличается от последних десятилетий. Особенно очевидным становится то, что отделение реального прогресса от цен на активы становится все более зашумленным и во многом рефлексивным процессом. Однако для инвесторов, чья работа заключается в покупке активов, которые (хотелось бы верить) покажут доходность выше рынка, упрощенная формула выглядит следующим образом:

Форвардная доходность ≈ Фундаментальный рост × Изменение мультипликатора (× Выплаты, полученные за период)

В данном контексте мультипликатор достаточно точно соответствует размытому пятну на фотопластинках. Это наблюдаемая точка данных, связывающая воедино две вещи, которые рынок не может увидеть напрямую: насколько хорош бизнес на самом деле и насколько отдалены (или устойчивы) его будущие денежные потоки. Я бы сказал, что большая часть денег зарабатывается теми инвесторами, которые лучше всего подготовлены к распутыванию этих двух переменных раньше остальных (неконсенсусное восприятие, variant perception), и что мы продолжим наблюдать грандиозное уничтожение капитала теми, кто путает пятно со звездой.

Стоимостное инвестирование ≠ Фундаментальное инвестирование

Я считаю, что существует отчасти ошибочное убеждение, будто фундаментальное инвестирование исторически доминировало с точки зрения получения сверхдоходности. По большей части эта легенда возникла благодаря Грэму, Баффетту, плеяде «тигрят» (Tiger Management) и огромному количеству нарративов, созданных вокруг этой группы. Суть этого убеждения сводится к тому, что где-то в 2000-х годах этот подход перестал работать, и всех, кто инвестировал подобным образом, просто раздавили моментум, тренд-фолловинг и стратегия «просто покупай техгигантов». Вывод был (и остается?) следующим: «фундаментал мертв».

Это верно лишь отчасти.

Если посмотреть на исторические данные, академический фактор стоимости (value factor — длинная позиция по дешевым акциям, короткая по дорогим) обеспечивал реальную и устойчивую премию с 1926 по 2006 год примерно. Однако с 2007 года он подвергся полному разгрому, пережив самую долгую и глубокую просадку за всю историю наблюдений этого фактора. Почти все это можно объяснить расширением разрыва в оценке между акциями роста и акциями стоимости (то есть дешевые акции становились относительно еще дешевле).

Однако я говорю, что это верно лишь отчасти, потому что представление о том, что фундаментальное инвестирование синонимично этой стратегии, является в некоторой степени вымышленным нарративом. Во-первых, импульс (momentum) — это не нововведение, а следование тренду работало во всех классах активов на протяжении более ста лет. Эти стратегии всегда соперничали со стоимостным инвестированием, но у них не было ярких ключевых фигур, на которых можно было бы указать, поэтому доминирование «фундаментального инвестирования» — это отчасти доминирование сторителлинга и нарратива.

Возможно, очевидное объяснение заключается в том, что стоимостное инвестирование и фундаментальное инвестирование — это не одно и то же. Последние 15–20 лет, безусловно, убили одно из них (на данный момент), но фундаментальные показатели никуда не исчезли.

Современная версия тезиса «фундаментал не имеет значения» не глупа сама по себе. Она опирается на множество идей, о которых многие из нас в Compound писали ранее. Крупнейшие компании получают наибольший механический приток капитала (mechanical bid), в сфере программного обеспечения действует экономика по принципу «победитель получает почти все», ИИ позволяет гигантам конвертировать масштабы в защитные рвы быстрее претендентов, а микроструктурные факторы способствуют тому, что моментум еще сильнее укореняется в рыночной инфраструктуре. Все это реальные факты.

В то же время великолепная семерка (Mag 7) продемонстрировала опережающую доходность именно потому, что наращивала фактическую прибыль темпами, которые раз за разом оправдывали, а затем снова подтверждали ее мультипликаторы.

Сегодня, в августе 2026 года, существует как минимум определенное убеждение, что мы находимся в новой эре ускорения ИИ (или вступаем в нее) — эре, где лаборатории и гиперскейлеры, обладающие капиталом для масштабируемой закупки вычислительных мощностей, оторвутся от остальных безвозвратно. Не тратьте время на оценку стоимости, не задавайтесь вопросом, какая доля роста уже заложена в текущие цены, не спрашивайте, насколько должна вырасти экономика, чтобы оправдать всеобщие ожидания. Просто держите пару бумаг и оседлайте новую технологическую парадигму, потому что фундаментальный анализ — это карго-культ для тех, кто скучает по старому миру.

Я даже считаю, что, несмотря на нагнетание страха по поводу высокой концентрации на вершине фондового рынка, у этого процесса все еще остаётся огромный потенциал для роста. Поэтому, выступая своего рода адвокатом дьявола против самого себя, скажу: аргумент «распределение уже достигло пика степенного закона (power-law)» сам по себе не кажется мне достаточно сильным.

Тем не менее в выводе, который я изложил выше — владеть гигантами по мере их трансформации из компаний капитализацией в $1–4 трлн в гигантов на $10–20 трлн — заложено множество изъянов.

Во-первых, подобную логику пытались применять снова и снова, и она имеет вполне измеримую историю отставания по доходности. Критики такого подхода скажут: «ты ничего не понимаешь», «мы впервые создаем искусственный интеллект», «AGI», «цифровой Бог», «неужели ты думаешь, что Дженсен Хуанг, Илон Маск и Сэм Альтман ошибаются, а ты понимаешь бизнес и мир лучше них?». Это ящик Пандоры, который стоит открыть в другой раз, но по определению любая поистине прорывная технология неизбежно провоцирует гиперболизированные прогнозы, подпитываемые сегодня гигантской машиной социальных сетей. Кроме того, я во многом согласен с тем, что большинство профессий выдуманы, и мы продолжим придумывать новые.

Рынки становятся менее эффективными

Мы также регулярно наблюдаем, как даже эти гигантские компании, постоянно находящиеся под пристальным наблюдением и разложенные по полочкам, оцениваются некорректно в колоссальных масштабах. Meta — одна из самых покрываемых аналитиками компаний на планете с фактической олигополией почти на каждом рынке своего присутствия — во второй половине 2022 года торговалась со значением форвардного мультипликатора P/E около 8x. Ее оценивали как тающий кусок льда, после чего она взлетела более чем в 8 раз прямо на глазах у рынка. Все это движение было событием переоценки (valuation event), вызванным глубоким фундаментальным разногласием относительно компании, о которой абсолютно всем было известно всё.

И, пожалуй, самый острый момент здесь заключается в том, что само это убеждение, набирающее все большую популярность, и создает предвестник дисбаланса. Недавно я набросал несколько мыслей, но их краткая суть сводится к следующему: усиление влияния Кремниевой долины на финансовые рынки исказило принципы их работы и поведение участников. Слишком много людей сейчас наперегонки бегут на другой борт лодки.

Альфа выплачивается из чужих ошибок и промахов. Тезис «фундаментал мертв» стал консенсусной позицией. Я бы сказал, что до недавнего времени многие представители инвестиционного сообщества не до конца понимали, насколько сильно нарративы влияют на ценообразование ценных бумаг. Но по мере того как технологический комплекс Кремниевой долины занял видное место на более широких финансовых рынках, эта точка зрения перестала быть чем-то новым. Теперь самый глупый человек из всех, кого вы знаете, пытается продемонстрировать свой ум, повторяя как попугай, что «все вокруг — это мем».

Многие менеджеры фундаментальных L/S-фондов (long/short) были смыты с рынка, уступив место тем, кто пятнадцать лет назад просто купил QQQ, или систематическим под-шопам (мультистратегическим платформам). Как минимум стоит задуматься: когда консенсус формируется вокруг идеи о том, что любое неконсенсусное восприятие (variant perception) — это трата времени, возможно, самое время пойти против этого тренда.

Лирическое отступление: мне нравится слушать Гэвина Бейкера, но я немного опешил во время его последнего подкаста, когда он заявил, что все, с кем он общался во время своей поездки, настроены еще более бычьи, чем он сам. Дело не в том, что я ему не верю. На самом деле это совпадает с моим опытом и опытом многих других людей, посещавших этот город. Но возникает очевидный диссонанс, когда он утверждает, будто нет ни единого показателя, который не был бы бычьим. И это произошло сразу после того, как акции производителей чипов памяти обвалились на 50%. Я веду именно к тому, что сразу несколько вещей могут быть правдой одновременно: он может видеть ненасытный долгосрочный спрос и компании, торгующиеся с «относительно дешевыми» форвардными мультипликаторами, и тем не менее мультипликаторы многих компаний могут точно так же сжаться в промежуточном периоде, потому что рынок заложил ожидания слишком сильно наперед.

Было бы наивно (и высокомерно) с моей стороны утверждать, что дисконтирование рынком обычно ошибочно. Я склонен считать, что в цене содержится довольно много полезного сигнала, и на мне (как и на любом другом инвесторе) лежит серьезная обязанность опровергнуть этот базовый сценарий. К слову, я также верю, что в краткосрочной перспективе рынки становятся менее эффективными. Но в большинстве случаев «дешевые» компании дешевы не просто так. А большинство компаний, ставших дорогими, как правило, не способны вырасти до уровня этих завышенных форвардных ожиданий. И потому существует это постоянное напряжение при попытке оценить форвардную доходность в любой конкретный момент времени.

Матрица восприятия

Квадрант 1 (Q1): В тот момент выглядел дорогим, но задним числом оказался дешевым.

Квадрант 2 (Q2): В тот момент выглядел дорогим и действительно им являлся.

Квадрант 3 (Q3): В тот момент выглядел дешевым и на самом деле был слишком дешевым.

Квадрант 4 (Q4): Выглядел дешевым и был дешевым не просто так. Классическая стоимостная ловушка (value-trap).

Пожалуй, самое интересное в этой общей структуре — это то, что компании можно привязывать ко времени. Я имею в виду, что эту матрицу можно заполнить (что мы и сделаем ниже) одними и теми же компаниями и поместить их в разные квадранты в зависимости от конкретного момента времени. Наблюдать за тем, как эти компании перемещаются между квадрантами, крайне поучительно. Microsoft при 60x в декабре 1999 года и Microsoft при 10x в 2013 году, очевидно, имеют один и тот же тикер, но они абсолютно точно не должны находиться в одном и том же квадранте.

Еще один очевидный момент, который стоит подчеркнуть: ось результатов измеряет то, сколько вы заплатили, а это совершенно не то же самое, как сработала сама компания. Это урок, который многие в криптосообществе к этому моменту усвоили слишком хорошо (хотелось бы верить). Квадранты представляют собой выражение разрыва, существующего между заложенными ожиданиями и фактически реализованной реальностью.

Мы еще вернемся к этому моменту.

На этот график стоит посмотреть невнимательно хотя бы для того, чтобы ознакомиться с тем, что он показывает, и, возможно, прийти к собственным первым впечатлениям. Я выбрал собственную выборку компаний из разных отраслей с явным уклоном в сторону технологий. Но я также создал мини-игру, в которую вы можете сыграть прямо здесь — в ней представлен гораздо более широкий спектр компаний за всю историю.

Мы могли бы сидеть здесь целый день и разбирать примеры отдельных компаний, сгруппированных в похожих точках. Cisco в 2000 году и Amazon в 2015 году находились далеко на дорогом правом хвосте распределения. При этом одна из них совершила 25-летний «кругосветный заплыв» в никуда, а другая опережала рынок (в период исторически мощного бычьего тренда) примерно на 8 процентных пунктов в год. NVDA в 2015 году и Intel в 2000 году оценивались примерно на уровне преобладавшего тогда рыночного мультипликатора. При этом одна из них приносила ~50% годового роста сверх рынка на протяжении десятилетия, тогда как другая принесла инвесторам ~60% убытка за следующие 10 лет.

Что скрывается в каждом квадранте

Быстро разберем каждый из них…

Квадрант 1 (Q1): В тот момент выглядел дорогим, но задним числом оказался дешевым

Это главный квадрант сегодняшнего дня (quadrant du jour). Это место, где каждый венчурный инвестор хочет заставить вас поверить в то, что именно здесь находятся его самые важные компании. Некоторые, конечно, действительно здесь находятся, и мы все вместе узнаем в будущем, какие именно. Но растущее значение Кремниевой долины означает, что мы должны детально проанализировать, что это влечет за собой для структуры ценообразования активов.

Если 15–20 лет назад голоса техно-оптимистов имели гораздо меньший вес, то не логично ли предположить, что тогда существовала огромная возможность заработать на владении активами, цены которых отражали недооцененные предположения о росте? Если мы находились в самом разгаре перехода от атомов к битам, то прогнозирование более быстрого внедрения программного обеспечения по сравнению с консенсусом давало колоссальное преимущество. Однако по мере распространения этой системы взглядов и уклонения все большего числа распределителей капитала к позиции «рост будет выше, чем вы думаете», в определенный момент ожидания становятся слишком завышенными. Или, как минимум, требования к немедленному подтверждению этих повышенных ожиданий роста становятся неразумными.

Я убежден, что в будущем мы увидим меньше компаний в этом конкретном квадранте, чем в прошлом, и, как следствие, больше компаний перейдет в Квадрант 2.

Причина, по которой это пространство так дурманит разум, заключается в том, что именно здесь группируются лучшие бизнесы всех времен. Часто это происходит в момент, когда бизнес кардинально меняет свое качественное состояние.

Amazon в 2015 году. Tesla в середине 2019 года. Nvidia совсем недавно — в мае 2023 года.

Существует также очень специфический набор других компаний, определяющей чертой которых было то, что они выглядели бессрочно дорогими на протяжении 10+ лет, а задним числом оказались невероятно дешевыми на всем этом отрезке.

HEICO — продает запчасти для самолетов. Провела большую часть двух десятилетий, торгуясь с коэффициентом P/E в диапазоне 25–40x, что обычно зарезервировано для гиперростовых компаний. Тем не менее она обеспечивала ~20%+ сложного годового дохода на протяжении десятилетий.
Old Dominion — грузоперевозочная компания, которая торговалась с мультипликатором 25–30x, пока ее конкуренты оценивались ближе к 10–14x. Акции ODFL выросли примерно в 20 раз с 2012 года, поскольку компания непрерывно повышает маржинальность и плотность логистической сети.
Constellation Software — компания, которая, естественно, пострадала в ходе недавней распродажи IT-сектора, однако она показала 200-кратный рост на публичных рынках, проведя последнее десятилетие в диапазоне 30–40x FCF (свободного денежного потока).
Monster Beverage — на мой взгляд, возможно, вообще лучшая акция современной эры.

Сквозная тема здесь заключается в том, что для бизнесов с длинным горизонтом реинвестирования под высокую приростную доходность (incremental returns) консенсус часто систематически применяет предпосылку о возврате мультипликаторов к среднему (mean-reverting prior, например, сжатие с 35x до 25x). Это оставляет их постоянно на один шаг позади фундаментального роста прибыли (при условии, разумеется, что машина реинвестирования продолжает работать).

Квадрант 2 (Q2): В тот момент выглядел дорогим и действительно им являлся

Интуитивно кажется, что именно сюда устремится множество компаний по мере того, как ИИ будет сжигать ранее защищенную маржу определенных типов бизнеса. Cisco — классический пример. Тезис о развитии интернета был верным, и Cisco его реализовала: выручка выросла примерно с $12,5 млрд до $57 млрд, чистая прибыль превысила пик 1999 года уже к 2003 году, а прибыль прибавляла ~14% ежегодно на протяжении 2000-х годов. И все же акции не могли вернуться к цене марта 2000 года вплоть до декабря 2025 года.

Этот раздел часто заполняется фундаментально верными тезисами, к которым просто привязана цена, уже заложившая в себя слишком большую долю этого будущего. Microsoft в 2000 году — это более мягкая версия Cisco, но тот мультипликатор 60x сжался до 10–19x, в результате чего акционеры потеряли целое десятилетие доходности. Coca-Cola — нетехнологическая версия той же истории.

Винтаж 2020–2021 годов стал настоящей вакханалией для компаний такого типа. Snowflake. Zoom. Beyond Meat. Peloton. Их гораздо больше. Обобщая, можно сказать, что главная ошибка здесь — отсутствие глубокого анализа всей цепочки применимости тезиса. Мы склонны увлекаться темпами или масштабом рынка и его будущего.

«Интернет будет огромным» (правда) —> не означает «Cisco с форвардным мультипликатором 130x P/E обязательна к покупке».
«Удаленная работа останется навсегда» (частично правда) —> не означает «Zoom за 60x».
«Бессрочные фьючерсы поглотят объем централизованных бирж» (правда) —> не означает, что dydx станет победителем в категории.

Здесь есть как минимум один явный признак: если бычий сценарий строится исключительно на аргументе размера категории, а защита оценки туманно опирается на TAM (общий объем целевого рынка), с аналитической точки зрения это оставляет желать много лучшего. Кто-то в аудитории должен задать вопрос о том, что уже заложено в текущую цену.

Квадрант 3 (Q3): В тот момент выглядел дешевым и на самом деле был слишком дешевым

Если честно, пожалуй, наименее интересный квадрант для большинства читателей. Но при этом странно актуальный сейчас, когда сигареты снова входят в моду? Самой доходной акцией в индексе S&P 500 с момента его создания (1957 г.) по 2003 год была Philip Morris. И все же лучшая точка для входа возникла на пике всеобщей ненависти во время их судебного апокалипсиса, когда компания торговалась на уровне ~6–7x прибыли (при дивидендной доходности ~9%). По сути, ее оценивали так, будто она вот-вот прекратит существование.

Это сложная зона для игры, потому что многие компании подобного типа кажутся скучными в том смысле, что они имеют относительно стабильные денежные потоки с ощутимым возвратом капитала акционерам. Но здесь нужно предельно точно понимать, какой именно катализатор привлечет к ним предельного покупателя (marginal buyer).

Apple в 2013 году — ~10x прибыли (даже без учета огромного запаса наличных на балансе), потому что люди решили, будто iPhone — это часть цикла аппаратного обеспечения, обреченного на превращение в массовый обезличенный товар (commoditization). Айнхорн (а затем и Икан) изложили ставший теперь очевидным тезис о удержании клиентов, экосистемной привязке и о том, насколько баланс компании позволяет выкупить и погасить массивную долю акций в обращении.
Microsoft в 2013 году — был период, когда люди искренне считали, что они превращаются в следующую IBM.
Exxon в 2020 году — была исключена из индекса Dow Jones (смех да и только), оценивалась по сценарию какого-то ускоряющегося перехода к терминальному упадку, а с тех пор выросла почти в 5 раз по сравнению с компанией, которая заменила ее в Dow (Salesforce).
Meta в 2022 году — этот пример мы уже разбирали ранее.

Я думаю, существует еще одна форма компаний, попадающих сюда, которая связана с состоянием отчаяния. Возможно, Philip Morris подпадает под эту категорию (пиковая точка нарратива «курение — это зло»), но есть и другие примеры: AMD, Domino’s, Carvana. Solana в конце 2022 года — еще один пример. Даже Hyperliquid во время TGE оценивался откровенно дешево.

Для этой группы консенсусная ошибка заключается в том, что рынок экстраполирует временное эмоциональное состояние как некую новую фундаментальную реальность. Это может быть что угодно, но для приведенных примеров это были отвращение (табак, нефть) и травма (крах FTX, Meta на протяжении всего 2022 года). Это также категория, наиболее подверженная карьерному риску: если владение этими активами кажется другим стыдным, возможно, это служит определенным сигналом.

Квадрант 4 (Q4): Выглядел дешевым и был дешевым не просто так

Множество подобных случаев. IBM в 2013 году — классический современный пример. Выручка просто снижалась из года в год, и, по иронии судьбы, обратный выкуп акций, манивший многих инвесторов, в ретроспективе оказался лишь попыткой руководства бороться с гравитацией за счет денег акционеров. Intel в 2021 году мало чем отличалась. Об этой динамике написана бесконечная масса материалов, поэтому я не буду повторяться.

Декомпозиция всего вышесказанного

Это снова возвращает нас к ранее приведенному уравнению:

Форвардная доходность ≈ Фундаментальный рост × Изменение мультипликатора (× Выплаты, полученные за период)

Каждая запись в матрице представляет собой то или иное напряжение между первыми двумя слагаемыми. На коротких временных горизонтах слагаемое мультипликатора доминирует в дисперсии, именно поэтому такие рынки могут казаться ведомыми исключительно нарративами. Однако по мере того как мы растягиваем временной горизонт, фундаментальное слагаемое берет контроль в свои руки.

Несколько наблюдений:

Не думаю, что это совпадение: кластер «чистых жертв мультипликаторов» (яркие примеры — такие компании, как Cisco и Microsoft около 2000 года, а также Snowflake и Zoom около 2021 года), где положительные столбики фундаментального роста перекрываются ужасающим сжатием мультипликатора, показывает лишь одно — цена входа заложила в себя всё это будущее и даже больше.
NVDA образца 2015 года — это самая чистая история роста прибыли на данном графике.
«Двойной эффект» (double-dipping) — это зона, где вы получаете силовой взрыв опережающей доходности (Apple 2013, Microsoft 2013, Meta 2022) за счет одновременного роста прибыли и переоценки мультипликатора вверх (multiple re-rating).
Coca-Cola и Johnson & Johnson — довольно жестокие «флэтлайнеры» (застрявшие в боковике активы) на фоне того, с какой скоростью фондовые рынки росли в эти периоды.
Тем не менее стоит отметить: вы все еще можете видеть, как активы выигрывают вопреки постоянному сжатию мультипликаторов, до тех пор пока фундаментальный долгосрочный рост прибыли продолжает компенсировать эту «пошлину за понижение оценки» (de-rating toll).

Последний пункт, который стоит повторно подчеркнуть: типичная ошибка для каждого из квадрантов — это та или иная форма неспособности распутать две переменные, скрытые внутри мультипликатора. У вас есть две группы, совершающие ошибки с расчетом дюрации в противоположных направлениях (то есть недооценивающие либо длинный горизонт роста, либо затяжной упадок), и две группы, совершающие ошибки в оценке качества бизнеса в противоположных направлениях (приписывающие качество всей категории не тому активу или накладывающие эмоциональный негатив на «чистый» актив).

Продолжится ли это в будущем?

Я на самом деле считаю, что этот процесс будет только ускоряться. Существует аргумент, что рынки становятся более эффективными, поскольку в принятии решений участвует все меньше людей, а мы получили доступ к практически бесконечному объему данных. Но я в это не верю. Если уж на то пошло, рынки становятся все более неэффективными, а мир — все более волатильным. Все это расхождение между восприятием и реальностью — не какой-то артефакт ушедшей рыночной эпохи. И я буду удивлен, если в ближайшие 5–10 лет этот разрыв не расширится еще сильнее.

Структура рынка сместилась в сторону бизнесов, где размытие фундаментальных показателей и роста проявляется сильнее, чем когда-либо. Фабрики по производству физических товаров — это совершенно иная бизнес-модель по сравнению с тем, что мы видим сегодня (и увидим в будущем). Даже сами индексы сегодня по своей природе стали более долгосрочными (имеют более высокую дюрацию) из-за высокой концентрации компаний на их вершине.

Конвекционный режим, о котором я писал ранее, практически в промышленных масштабах штампует эти компании из Квадрантов 2 и 3. Сменяющие друг друга нарративы означают, что любой актив, оказавшийся в эпицентре текущего шторма, скорее всего, проскакивает справедливую оценку в обоих направлениях, а созревание каждой новой «ячейки» производит на свет очередную когорту таких компаний.

Искусственный интеллект одновременно уничтожает дешевую версию аналитической работы и поднимает цену «настоящей» или более сложной ее версии. Все, что поддается скринингу (мультипликаторы, мультипликаторы аналогов, отчетности, тональность расшифровок звонков и т.д.), превратилось в массовый обезличенный товар. Периоды извлечения любой альфы с помощью методов, основанных на обработке данных, стремительно сокращаются с каждым разом. Но если мы (гипотетически) предположим, что каждый участник имеет одинаковый идеальный доступ к легко читаемому слою данных, то всё преимущество начинает сводиться исключительно к принятию решений и суждениям относительно скрытого, нечитаемого слоя.

Частные рынки аккумулируют все большую долю наиболее крайних примеров таких компаний. Эти активы не оцениваются рынком непрерывно, поэтому дискуссия вокруг их мультипликаторов на время скрывается от глаз.

Существует множество причин, почему текущий момент времени уникален. Но даже когда я писал эти строки, моим первым порывом было сказать: «в сегодняшнем мире самый большой риск заключается в том, что у нас есть все эти компании, которые кажутся дорогими, но вырастут далеко за пределы текущих ожиданий». Однако я не уверен, что это действительно так. Главным образом потому, что, по крайней мере на публичных рынках, эти компании исторически не являются дорогими. Эти компании наращивали прибыль практически непостижимыми темпами, благодаря чему мы на самом деле наблюдали сжатие мультипликаторов. И это хорошая новость.

Плохая новость заключается в том, что если пик роста уже позади, то что тогда? Ожидаете ли вы расширения мультипликаторов в мире, где темпы роста замедляются? Верите ли вы в то, что мы действительно стоим на пороге устойчивого 8-процентного роста ВВП? Знаете ли вы, когда в истории США в последний раз наблюдался подобный период? Разве в этот раз все иначе?

Я специально задаю эти провокационные вопросы, поскольку реальность такова: мир устроен сложно, и я полагаю, что он останется таковым и впредь. За пределами темы ИИ вокруг происходит еще очень многое.

Каждый высокопрофильный фаундер, инвестор, медиабренд и философ заинтересован в поддержании нарратива о том, что принятие риска оценки (то есть покупка компаний из Квадранта 1) — это обязательная часть современной игры. Это поддерживает непрерывный приток капитала. Это позволяет людям произносить фразы вроде «мы демократизируем искусственный интеллект». Это повышает ставки в неизбежной «игре в слабо» (game of chicken). Но одновременно это сдвигает баланс на доске в сторону моментум-инвестирования. А ведь это куда более хрупкая игра, когда мы говорим о ограничениях физического мира и цепочках поставок, в отличие от бизнеса в сфере SaaS. В этом комплексе заложено огромное кредитное плечо и масса долгосрочных предположений. Даже незначительные сбои во сроках или масштабировании окажут существенное влияние на всю цепочку.

Возможно, все сработает. Это был бы идеальный сценарий. Но независимо от того, ждет ли нас эйфория или дистопия, зависимая от траектории природа рынков (path-dependent nature) означает, что через 5–10 лет мы почти наверняка будем оглядываться назад и смеяться над [abc] компанией с ее [xyz] форвардным мультипликатором. Единственный вопрос — какой именно характер будет носить этот смех…

Спасибо Майку, JMO и BR за обратную связь и помощь в кристаллизации идей.

Дисклеймер:

Материалы на этом сайте предназначены исключительно для образовательных и информационных целей. Ничто из изложенного выше не является предложением или призывом к покупке или продаже ценных бумаг или долей. Это не предназначено для замены профессиональных консультаций. Инвестиции сопряжены с риском, включая возможную потерю основного капитала.