Goldman Sachs-elemzők szerint másképp pukkanhat ki az AI-lufi, mint a dotkomé

Dominic Wilson és Vickie Chang válasza az AI-lufi sorsáról nem megnyugtató, de nem is vészjósló: a klasszikus „értékelési buborék” kockázata alacsonyabbnak tűnik, mint 1999-ben volt, ám helyette egy másfajta, kevésbé megszokott veszély, a „nyereségbuborék” kockázata nőhet.

Wilson, a Goldman Sachs Global Markets Research csoportjának vezető tanácsadója és Chang, a Goldman Sachs Research elemzője nemrég publikált jelentésükben azt vizsgálták, vajon az AI-lufi a 2000-es összeomláshoz hasonló forgatókönyvet követ-e.

Míg korábbi cikkünkben Edward Chancellor pénzügytörténész úgy fogalmaz, hogy a történelem következetes mintát mutat abban, hogy kik profitálnak a technológiai befektetési fellendülésekből — így az AI korszakból is —, és jellemzően nem azok a vállalatok, amelyek a beruházásokat végzik. Az észlelhetően hasonló mechanizmus kegyetlenségében elegáns: az infrastruktúrába történő hatalmas túlbefektetés túlkínálatot teremt, ami lenyomja az árakat, ami pedig a következő felhasználói hullámot támogatja. Ha a történelem ismét rímel, a mai mesterséges intelligencia-infrastruktúra túlépítése végül olcsó AI-számítási kapacitást adhat azoknak a vállalatoknak – az egészségügyben, a pénzügyben, a gyártásban és másutt –, amelyek még nem építették meg a nyerő alkalmazásaikat.

A Goldman Sachs elemzői mást jósolnak.

Mi volt a dotcom-korszak, és mi pukkant ki 2000-ben?

A kilencvenes évek második felében az internet üzleti felhasználása még gyerekcipőben járt, a befektetők mégis úgy vásárolták a frissen tőzsdére vitt „.com” végződésű cégek részvényeit, mintha azok valóban garantált jövőbeli nyereséget jelentenének. A technológiai részvényeket tömörítő amerikai NASDAQ tőzsdeindex 1995 januárja és 2000. március 10-e között 751 pontról 5048 pontra emelkedett,

ez öt év alatt közel 570 százalékos emelkedést jelentett.

Eközben viszont az internetes .com cégek nagy része nem termelt profitot: a NASDAQ-on frissen tőzsdére lépett technológiai vállalatoknak mindössze körülbelül 14 százaléka volt nyereséges a buborék csúcsán, a többség kizárólag jövőbeli növekedési ígéretek alapján ért el milliárdos piaci értéket. A befektetések hitre épültek.

2000 márciusában a lufi kipukkant. A NASDAQ 2002 októberéig több mint 75-77 százalékot esett,

a csúcson mért mintegy 6,7 ezermilliárd (billió) dolláros piaci értékből néhány hét alatt közel ezermilliárd dollárnyi tűnt el, a teljes összeomlás pedig több ezermilliárd dolláros vagyont semmisített meg.

Több nagy nevű dotcom-cég csődbe ment, a nyilvános tőzsdei cégek több mint fele 2004-ig megszűnt vagy eltűnt a piacról. A visszaesés nem maradt az Egyesült Államok határain belül: begyűrűzött a tokiói Mothers, a szöuli Kosdaq, a frankfurti Neuer Markt, a londoni techMARK és a párizsi Nouveau Marché technológiai tőzsdeszegmenseibe is, világszerte technológiai befektetési válságot okozva.

Az Egyesült Államokban a buborék kipukkanása hozzájárult a 2001-es gazdasági recesszióhoz is, amelyet aztán a szeptember 11-i terrortámadás és az Enron-, majd WorldCom-botrány tovább mélyített.

A .com-lufi hajtóanyaga: hit és számok

A profitmarzs (haszonkulcs) azt mutatja meg, hogy egy vállalat az eladott termékei vagy szolgáltatásai árbevételéből mekkora hányadot tud ténylegesen nyereségként megtartani, miután levonta a költségeit. Ha a profitmarzsok csökkennek, az azt jelzi, hogy a cégek egyre nehezebben tudják érvényesíteni az áraikat, vagy egyre több pénzt kell költeniük ugyanannyi bevétel megtermeléséhez – ez klasszikus figyelmeztető jel egy túlfűtött befektetési ciklusban.

A profithányad ennél tágabb fogalom: azt mutatja meg, hogy a teljes nemzetgazdaság által megtermelt jövedelemből mekkora rész landol a vállalati profitokban a bérek, adók és egyéb tételek helyett. Ha ez a mutató tartósan és gyorsan emelkedik, az arra utalhat, hogy a gazdasági növekedés haszna egyre inkább a tulajdonosoknál, és egyre kevésbé a munkavállalóknál csapódik le.

A „fundamentális háttér” kifejezés alatt az elemzők azokat a tényleges, mérhető gazdasági mutatókat értik, amelyek egy vállalat vagy egy egész gazdaság valós teljesítményét tükrözik – ilyen a nyereség, a bevétel, az eladósodottság vagy a fizetési mérleg. Ezzel állítható szembe az „értékeltség” (angolul valuation): az, hogy a befektetők mennyit hajlandók fizetni egy adott nyereségért.

A leggyakrabban használt értékeltségi mutató az árfolyam/nyereség arány, amely megmutatja, hányszorosát fizeti meg a piac egy részvényért a cég egy részvényre jutó éves nyereségének. Minél magasabb ez a szám, annál drágábbnak, vagyis annál inkább túlértékeltnek számít egy részvény a tényleges teljesítményéhez képest.

Tehát az „értékelési buborék” akkor alakul ki, amikor a részvényárak elszakadnak a vállalatok tényleges nyereségétől – ez történt 2000-ben. A „nyereségbuborék” ezzel szemben azt jelenti, hogy az árak ugyan összhangban vannak a jelenlegi profitokkal, de maguk a profitok is fenntarthatatlanul, mesterségesen megemelt szintről indulnak – vagyis a veszély nem az árazásban, hanem magában a nyereség tartósságában rejlik.

Wilson és Chang pontosan ezt a két buboréktípust veti össze a jelenlegi helyzettel.

Négy jel, amely 1999-ben bajt jósolt – és amiből ma csak egy van jelen

Wilson és Chang szerint a kilencvenes évek végén négy makrogazdasági fejlemény együttes megjelenése jelezte előre a közelgő buborékot: a beruházások szokatlanul magas és tartós szintje, a profitmarzsok (lásd korábban) csökkenése, a vállalati eladósodottság meredek növekedése, valamint az amerikai folyó fizetési mérleg hiányának bővülése.

2025 végéig ezek közül a legtöbb egyszerűen hiányzott a mesterséges intelligenciához köthető fellendülésből. Az elemzők szerint azóta mindössze egyetlen tényező változott érdemben: a beruházási hullám az elmúlt félévben jelentősen felgyorsult.

Az amerikai technológiai beruházások GDP-hez viszonyított aránya immár meghaladja a kilencvenes évekbeli csúcsot, és meredekebben is emelkedett, mint akkor. A legnagyobb felhő- és számítástechnikai vállalatok 2026-ra vonatkozó kiadási tervei közel 50 százalékkal magasabbak, mint amit fél évvel korábban terveztek. „Az AI-befektetési fellendülés még nem olyan széles körű és nem is olyan hosszú életű, mint a kilencvenes évek technológiai fellendülése volt, de a méretét már eléri” – írják Wilson és Chang.

Miért néz ki másképp a mai helyzet?

A másik három figyelmeztető jel azonban egyelőre nem követi a kilencvenes évek forgatókönyvét.

A legfontosabb eltérés, hogy a vállalati profitmarzsok ma emelkednek, nem csökkennek. A bérek és a fajlagos munkaerőköltségek is lassabban nőnek, mint a dotcom-korszak végén. A vállalati szektor pénzügyi helyzete stabil maradt, mert a növekvő profitok nagyjából lépést tartottak a növekvő beruházásokkal. Az amerikai folyó fizetési mérleg hiánya pedig – a kilencvenes évek végi trenddel ellentétben – inkább csökkent, mintsem nőtt volna.

Kilenc-, tizenkilenc- vagy huszonhét ezermilliárd dollár? Amit a piac beáraz, és amit a Goldman Sachs Research számol

Az AI-hoz köthető részvények az elmúlt hónapokban látványos nyereséget hoztak befektetőiknek. Wilson és Chang szerint ennek egyik legfontosabb oka, hogy nemcsak az árfolyamok, hanem a vállalati nyereségek és a jövőbeli nyereségre vonatkozó várakozások is gyorsan növekedtek – ezért a hagyományos árfolyam/nyereség mutatók idén nem emelkedtek érdemben annak ellenére sem, hogy a részvényárak folyamatosan drágultak. A piaci nyereség tehát inkább nyereségvezérelt, mintsem az elszabaduló értékeltségek hajtották az elmúlt időszakban.

A Goldman Sachs Research ugyanakkor megpróbálta számszerűsíteni, mekkora tényleges profitot hozhat a mesterséges intelligencia által elért termelékenységnövekedés az amerikai vállalatoknak. Alapbecslésük szerint ennek jelenértéke nagyjából 9 ezermilliárd (9 billió) dollár. Ehhez képest az AI-hoz köthető vállalatok piaci értéke 2022 novembere, vagyis a ChatGPT nyilvános elindulása óta körülbelül 27 ezermilliárd dollárral nőtt – hét hónappal korábban ugyanez a szám még csak 19 ezermilliárd dollár volt.

A két szám – a 9 és a 27 ezermilliárd dolláros becslés – közötti szakadék önmagában még nem jelent automatikus túlértékeltséget, hangsúlyozzák Wilson és Chang. Egyrészt a piaci értéknövekedés nem tisztán az AI-nak tulajdonítható, hiszen a nagy technológiai vállalatoknak (különösen a felhőszolgáltató óriásoknak) jelentős, az AI-tól független üzletágaik is vannak, amelyek szintén hozzájárultak a részvényárfolyamok emelkedéséhez. Másrészt optimistább feltételezésekkel az AI-ból származó becsült érték is feljebb tolható. Ehhez azonban – a szerzők szavaival élve – „egyre optimistább feltételezésekre van szükség”, vagyis

a jelenlegi piaci árazás fenntartásához a befektetőknek egyre kedvezőbb forgatókönyvekben kell hinniük.

A leghitelesebb magyarázat a magas részvényárakra az elemzők szerint az, hogy az AI-vállalatok a jövőben a teljes gazdasági nyereségből az átlagosnál jóval nagyobb szeletet hasítanak majd ki maguknak. A gazdaság egészére vetített profithányad egy ideje amúgy is emelkedő tendenciát mutat, és a közelmúltban ez a folyamat tovább erősödött.

Fennmarad-e a mostani nyereségtermelő képesség?

„A piac alapfeltevése az, hogy ez a folyamat folytatódni fog” – írják Wilson és Chang. A jelenlegi árazás azt tükrözi, hogy a befektetők a mostani nyereségátrendeződést tartósnak gondolják, és azt feltételezik, hogy az AI-infrastruktúrát kiépítő vállalatok hosszú távon is megtartják a mesterséges intelligenciából származó gazdasági haszon nagy részét.

A Goldman Sachs Research szerint ugyanakkor sem az elhúzódó verseny, sem a folyamatos beruházás és innováció hatását nem szabad lebecsülni: ezek idővel erodálhatják a jelenlegi piacvezetők előnyét. „Egyelőre nem tudni, mennyire lesznek erősek a piacra lépési korlátok ahhoz, hogy megvédjék a jelenlegi szereplőket a későbbi profiteróziótól” – írják az elemzők.

Van egy másik, kevésbé nyilvánvaló kockázat is: maga a beruházási boom termeli ki a jelenlegi részvényárakat igazoló nyereség jelentős részét, hiszen az AI-infrastruktúrát építő cégek egymástól vásárolnak szolgáltatásokat és eszközöket. Ha ez a beruházási ütem egyszer lelassul, a nyereségkép gyorsan átalakulhat. „A kockázat itt is az, hogy a piac túlbecsüli ezeknek a bevételi forrásoknak a fennmaradását a következő két-három éven túl, különösen azon szereplők esetében, akik közvetlenül a beruházási hullámból profitálnak” – fogalmaznak Wilson és Chang. Hozzáteszik: a néhány évre előretekintő nyereségelőrejelzések ma még nagyon szilárdnak tűnhetnek, de sokkal nehezebb megmondani, milyen lesz a nyereségesség azután, hogy a mostani gyors beruházási szakasz lezárul.

Tehát mégis dotcom-szerű összeomlás jöhet?

Az elemzők óvatosak a végkövetkeztetéssel. „Bár a kilencvenes évek végével való összehasonlítás továbbra is inkább megnyugtatónak tűnik, mintsem, fontosnak tartjuk, hogy ezt a pontot ne hangsúlyozzuk túl erősen” – írják. „A történelmi analógiák csak egy bizonyos pontig segítenek. Lehet, hogy egyszerűen azt kezdjük felfedezni, hogy ennek a beruházási fellendülésnek – és az általa generált sebezhetőségeknek – más a makrogazdasági háttere.”

Az AI-hoz köthető ágazatokon kívül a tágabb amerikai gazdaság ma jóval törékenyebbnek tűnik, mint a kilencvenes évek végén volt: a fogyasztói kiadások növekedése szerény, a reáljövedelmek lassabban nőnek, és az AI-n kívüli beruházások is visszafogottak. Wilson és Chang:

Az AI-fellendülés jelenleg talán éppen ellensúlyozza ezt a törékenyebb makrogazdasági hátteret.

Mivel a profitok és a bevételek pályája most másképp fest, kevésbé egyértelmű, mint 1999 végén vagy 2000 elején volt, hogy a piac által beárazott nyereségi várakozások meghaladják-e azt, amit a gazdaság ténylegesen képes teljesíteni. A tiszta „értékelési buborék” kockázata így alacsonyabbnak tűnik, mint a kilencvenes évek végén – ám a „nyereségbuborék” kockázata, vagyis annak esélye, hogy a mostani magas profitok maguk bizonyulnak átmenetinek, éppen ezért nőhet. Az AI-lufi valószínűleg nem ugyanúgy pukkan ki, mint a dotkomé — de ahogy Wilson és Chang jelzi, a veszély nem tűnt el, csak átalakult.