-
Финансовые рынки, экономика, корпоративная аналитика, финансово-экономическая инфографика и статистика. Связь: telegram@spydell.ru Резервный e-mail: spydell.telegram@gmail.com Чат: https://t.me/spydell_finance_chat
ЦБ РФ: ставка повышена до 18%, сигнал значительно ужесточен, открыто пространство для дальнейшего роста ставки.
Ставка превысила предельную ставку в начале 2015 (17%) и почти достигла максимальной ставки на пике ужесточения весной 2022 (20%), но тогда денежные инструменты не в полной мере транслировали меру жесткости ДКП, поэтому тогда рыночные ставки были около 17%, ожидая смягчение ДКП, но в этот раз все иначе – многие банки предлагают ставки выше, чем ключевая ставка.
Повышение ставки было в соответствии с ожиданиями рынка и этот подход соответствует опыту ведущих мировых ЦБ.
Одним из важнейших элементов функционирования ЦБ является коммуникационный канал с рынком, обеспечивающий транспарентность, предсказуемость ДКП и эффективность трансмиссии инструментов ДКП в финансовую систему и экономику.
На протяжении почти всей современной истории Банка России, пресс релизы регулятора, отчеты и заявления чиновников никто не смотрел, не читал и не анализировал, за исключением очень узкой категории отраслевых специалистов – не было соответствующей культуры.
Начиная с 2020 внимание к ЦБ РФ повышается и особенно с 2022, но вплоть до осени 2023 к коммуникационному каналу ЦБ (заявления чиновников, отчеты и пресс релизы) отношение не было в достаточной мере серьёзным (консенсус рынка был неадекватным и не соответствовал целям ЦБ РФ), что заставило Банк России проводить более стремительное повышение ставки, ужесточая риторику и делая более конкретные заявления.
С 2024 внимание рынка и общественности к регулятору максимальное в истории, что повышает эффективность трансмиссии ДКП, соответствуя общемировым стандартам.
Формирование консенсуса и проекции намерений не менее важная задача, чем конкретные действия в инструментах ДКП.
В 2024 достигли наибольшего сопряжения рынка и ЦБ, чему свидетельствует опережающее ужесточение ДКУ в финансовой системе с середины мая до момента фактического ужесточения ДКП, реализованное 26 июля.
Из важного:
• Для того чтобы инфляция вновь начала снижаться, требуется дополнительное ужесточение денежно-кредитной политики, а для возвращения инфляции к цели — существенно более жесткие денежно-кредитные условия, чем предполагалось ранее.
• Банк России будет оценивать целесообразность дальнейшего повышения ключевой ставки на ближайших заседаниях.
• Резко выросла прогнозная траектория ключевой ставки: c 15-16% до 16.9-17.4% в 2024 и с 10-12 до 14-16% в 2025, что создает пространство для повышения ставки до 20%, что вывести к средней 17.4%.
• Диапазон нейтральной ставки, обозначенный в прогнозе на 2027, вырос на 1.5 п.п до 7.5–8.5%. Это отражает комплексный пересмотр произошедших за последние годы изменений в экономике, связанных как со структурным ростом спроса на инвестиции, так и с увеличением риск-премии, смягчением параметров бюджетного правила и повышением нейтральных ставок в мире.
• Повышение ставки до 18% может предотвратить риск стагфляции.
• Избыточный рост кредитования в 2024 обусловлен ожиданиями бизнеса на снижение ключевой ставки, что привело к тому, что почти 99% прироста рублевого кредита было по плавающим ставкам.
• Бюджетный стимул также влияет на кредитование – льготные кредиты + кредиты под госзаказы, а по ипотеке основную поддержку оказывали льготные ипотечные кредиты.
• Рост потребительского кредитования связан с увеличением доходов. Логика в том, что рост доходов открыл кредитное окно для тех, кто раньше не мог взять кредит из-за ограничений по доходам.
• Уровень ключевой ставки в таких условиях оказался недостаточным для того, чтобы вернуть кредит к более сбалансированным темпам.
Мы будем держать ставку высокой в течение длительного времени — того времени, которое нужно, чтобы вернуть и закрепить инфляцию на цели. Если потребуется, мы не исключаем и дополнительного повышения ключевой ставки.
Есть ли признаки стабилизации инфляции США?
Вышли данные по дефлятору ВВП / ценовым индексам за 2кв24. В отличие от потребительской инфляции, дефлятор ВВП учитывает все цены в экономике с учетом корпоративного, государственного сектора и внешней торговли с взвешиванием на структуру ВВП.
Ценовой индекс по всему ВВП США вырос на 0.57% кв/кв SA, а годовая инфляция составила 2.58%.
Нельзя сказать, что данные обнадеживающие, т.к после инфляционного шторма в 2022 было два квартала, когда инфляция была ниже: 0.43% кв/кв в 2кв23 (год назад) и 0.4% кв/кв в 4кв23.
Тенденция замедления темпов инфляции действительно заметна, но этот путь достаточно рванный, т.к. в 1кв24 инфляционный выброс был 0.76% кв/кв, что сильно выше нормы.
Что касается нормы, в 2010-2019 среднеквартальный темп роста цен был 0.41%, а в 2017-2019 цены росли на 0.47% в среднем за квартал.
• Ценовой индекс на потребительские расходы вырос на 0.65% кв/кв, за последний год +0.64%, тогда как историческая норма 2010-019 была +0.37%, а в 2017-2019 +0.42%.
• Цены на товары +0.17% кв/кв, за последние 12м -0.02%, в 2010-2019 около нуля, а в 2017-2019 +0.06%.
• Цены на услуги выросли на 0.88% кв/кв по сравнению с ростом на 0.97% за последний год, а норма +0.55% в 2010-2019 и +0.59% в 2017-2019.
• Цены на валовые частные инвестиции выросли на 0.42% кв/кв vs +0.41% за 12м, +0.23 и +0.33% по ранее указанным периодам.
• Экспорт +0.58% кв/кв vs +0.43%, +0.2% и +0.33% в соответствии с ранее указанными периодами.
• Импорт +0.66% кв/кв vs +0.39%, -0.04 и +0.16% соответственно.
• Государственное потребление и услуги +0.46% кв/кв vs +0.78%, +0.48% и +0.61%.
Основной вклад в рост цен вносят потребительские услуги и госпотребление/госинвестиции. Все просто, там – где спрос, вот там и инфляция.
Существенного прогресса в снижении цен пока не наблюдается, ценовой индекс примерно в 1.5 раза отклоняется от нормы.
Все это не влияет на решение ФРС, ставка будет снижена в сентябре.
Чистые процентные расходы консолидированного бюджета США достигли 1.2 трлн в годовом выражении во 2 квартале 2024.
Чистые процентные расходы учитывают валовые процентные платежи по обслуживанию обязательств (не только по публичному долгу, но и внутригосударственные обязательства) минус все поступления от активов (проценты, дивиденды, рентные доходы).
Консолидированный бюджет учитывает федеральное правительство США + штаты и местные органы самоуправления.
В совокупных чистых процентных расходов в 1.2 трлн на федеральное правительство США приходится чуть более 1 трлн vs 0.62 трлн в 4кв21 до ужесточения ДКП и 180 млрд на штаты и местные органы самоуправления vs 172 млрд в 4кв21.
Структурное смещение процентных расходов весьма любопытно – в 2017-2019 треть от чистых процентных расходов концентрировалась у штатов, а сейчас только 15%. Это связано с двумя обстоятельствами: высокая интенсивность наращивания обязательств федерального правительства с 2019 и структура долга, где средневзвешенная дюрация ощутимо снизилась из-за огромных заимствований в векселях по высоким ставкам.
У штатов долг долгосрочный, практически нет чистых заимствований и объем размещений по высоким ставкам был незначительным с 2022 года, тогда как процентные доходы выросли. Это и привело к резкому росту доли федерального правительства в структуре чистых процентных расходов.
Сейчас консолидированные расходы бюджета США достигли 9.7 трлн, чистые процентные расходы формируют 12.4% от совокупных расходов – это максимум с 3кв98, а до рекорда 14-14.1% в 1991-1995 года еще далеко.
В 2019 чистые процентные расходы от совокупных расходов были 9.5% и 9% в 2017-2019, т.е. по факту нагрузка на бюджет выросла на 3-3.5 п.п.
Консолидированный дефицит бюджета сейчас 1.8-1.9 трлн (все приходится на федеральное правительства) vs 1.2-1.3 трлн в 2019.
Увеличение чистых процентных расходов составило 0.6 трлн, т.е. весь прирост дефицита с 2019 обусловлен исключительно процентными расходами.
26 июля заседание Банка России – куда двинут ставку?
С второй половины мая ожидания рынка относительно траектории движения ключевой ставки начали резко меняться в ответ на усиление инфляционных ожиданий, разгон фактической инфляции выше 9% годовых и резкое ужесточение риторики Банка России.
ЦБ еще с осени 2023 «приучил» рынок к тому, что регулятора следует внимательно слушать. В соответствии с заявлениями чиновников из Банка России и с официальными отчетами, готовность ЦБ не только повысилась, фактически речь идет лишь о масштабе ужесточения, а не о самой возможности ужесточения ДКП.
Хотя прямым образом регулятор никогда не создает проекцию намерений, но через «полутона», намеки и косвенные признаки можно прочесть потенциальную траекторию ДКП, которая имеет тенденцию к ужесточению.
Рынок действовал превентивными мерами и реализовал ужесточение без фактического ужесточения.
• Ставка по годовым депозитам начала расти с начала июня и к текущему моменту выросла на 1.6 п.п до 13.2%, тогда как по краткосрочным депозитам большинство банков с июня делали предложения по 17-18.5% годовых.
• Рынок ОФЗ обрушился, а доходность выросла почти на 1.8-2 п.п по диапазону кривой доходности. От 9 месяцев до 7 лет и на 1.3-1.6% до 10-15 летних ОФЗ.
• Индикатор денежного рынка RUSFAR (базируется на РЕПО с КСУ) изменился на 1.1-1.8% для 1-3 месячных форвардов.
Есть и другие индикаторы денежно-кредитного рынка, но средневзвешенная оценка базируется на росте ставки на 1.8%, что, по сути, эквивалентно 18% - это и есть прямые ожидания рынка, что согласуется с оценкой аналитиков.
Банк России не может внезапно менять направление ДКП за исключением форс-мажорных обстоятельств, иначе это разрушит коммуникационный канал с рынком. Именно поэтому на прошлом заседании не было повышения ставки, но было ужесточение риторики.
Поэтому с высокой вероятность ставка будет повышена до 18% со сбалансированной риторикой (длительное удержание без сигналов о дальнейшем ужесточении), либо 17% с жестким сигналом.
Хочешь привлечь новые инвестиции и получить больше возможностей для продвижения своего бизнеса? Подай заявку на Инвестиционном портале Москвы, пройди оценку и получи ESG-статус!
Он не только подтвердит имидж ответственной компании, реализующей проекты в сфере устойчивого развития, но станет мощным драйвером для роста твоего бизнеса, обеспечив:
• Выход на новых поставщиков;
• Сниженную ставку по кредитам;
• Удобные логистические цепочки;
• Облегченный доступ к зарубежным рынкам и помощь в продвижении на них;
• Специальные условия для размещения финансовых инструментов компании.
Подай заявку сегодня и получи ESG-оценку бизнеса за 10 дней!
Реклама. Департамент инвестиционной и промышленной политики города Москвы. ИНН 7710071979
erid: 2VtzqvccCdv
Росстат фиксирует сильнейший с начала СВО обвал промпроизводства в России.
▪️Индекс промпроизводства снизился на 1.52% м/м с устранением сезонного и календарного эффекта (SA), что стало сильнейшим обвалом с апреля 2022 – 2.8%, за исключением статистических артефактов в январе.
Справедливости ради, в мае был сильнейший рост на 2.13% м/м, а за 4 месяца (фев-май.24) накопленный рост составил 3.6%, т.е. снижение в июне «снесло» около половины роста с начала года, а индекс промпроизводства все еще в плюсе на 1.9% относительно дек.23.
В июне промпроизводство выросло почти на 2% г/г и это минимальный рост с апр.23, что, конечно, скромно после интенсивного роста на 4-8%, к которому мы привыкли последний год.
Относительно июн.21 рост на 6.4%, а к июн.19 рост на 10.6%. За 1П24 промышленность выросла на 4.6% г/г, к 1П21 рост на 9.5%, а к 1П19 увеличение на 13.1%.
По сумме за 12 месяцев промпроизводство на 5.1% выше докризисного максимума в мар.22.
▪️Основной вклад в обвал внесла добыча полезных ископаемых – 2.4% м/м SA, что является худшей динамикой с апреля 2022 – падение на 5.5% м/м. При этом добыча обновила минимумы с начала СВО – более низкий показатель был только в середине 2020 в разгар COVID и принудительного сброса добычи.
Добыча в июне снизилась на 3.1% г/г, за 1П24 снижение на 0.4% г/г, но рост на 1.5% к 1П21 и минус 2.5% к 1П19.
По сумме за 12 месяцев добыча соответствует уровню июл.20 и фев.19 и на 3.2% ниже максимума в доковидный мар.20.
▪️Обработка относительно стабильна – снижение на 1.1% м/м SA. Накопленный рост с начала года очень мощный – 6%, поэтому 1.1% теряется на высокой базе сравнения, т.е. лишь 1/5 накопленного роста срезано.
Если сравнивать обработку в июн.24 со средним показателем за полгода до СВО, сейчас на 5.4% выше, а по сумме за 12 месяцев на 10.1% выше докризисного максимума в мар.22.
По обработке будет отдельный материал.
Пока это самый слабый отчет по промпроизводству с середины 2022. База высокая, пока не критично, но негативный импульс был по широкому фронту.
Агрессивные инвестиции технологических корпораций США в ИТ инфраструктуру.
Инвестиции не технологических корпораций, а всего 4 компаний (Microsoft, Google, Amazon и Meta). Если считать Amazon за технологическую компанию, по всем компаниям США в этом секторе инвестиции за 1кв24 оцениваются в 71-72 млрд, тогда как ТОП 4 формируют поток инвестиций в 44.3 млрд или около 62% всего сектора – невероятно.
Так, для сравнения, все металлургические и химические компании США формируют капексы на уровне 5.7-6 млрд за 1кв24, а нефтегазовые компании всего 27-28 млрд, а наибольший поток капитальных расходов от энергетических и коммунальных компаний – 40-42 млрд. Все транспортные компании имеют капексы на уровне 12-13 млрд, а телекоммуникационные компании – 13-14 млрд. Это наиболее фондовооруженные сектора экономики США.
Расходы на капексы среди ТОП-4 росли задолго до внедрения ГИИ в массовый сегмент – так к 4кв22 капитальные расходы ТОП-4 достигли 40 млрд.
Экспоненциальный рост начался с 2017 года на траектории развития облачных технологий предоставления вычислительных ресурсов корпоративным клиентам.
Капитальные расходы за год выросли на 31%, за два года +25%, за 5 лет рост в 3.1 раза, за 10 лет рост почти в 9 раз (!) и в 22 раза с 2011 года!
В структуре капитальных расходов на Amazon приходится 14.9 млрд за 1кв24 (53.4 млрд за год), на Microsoft – 11 млрд и 39.5 млрд за год, на Google – 12 млрд и 38 млрд за 12 месяцев, а Meta – 6.4 млрд и 26.8 млрд соответственно.
От 30 до 70% вычислительных ресурсов используется для внешних клиентов: Microsoft через платформу Azure, Amazon через Amazon Web Services (AWS), Google через Google Cloud Platform, а Meta активно развивает Llama с открытым исходным кодом для расширения экосистемы разработчиков и PyTorch для машинного обучения.
Практически вся мировая ИТ индустрия зациклена и замыкается (софт и облачный хард) на эти 4 компании, включая банки, транспортную, телекоммуникационную и энергосистему. Это и есть контроль над миром.
Отчет Tesla за 2 квартал 2024.
Активная экспансия Tesla завершилась в 4кв22 и вот уже 1.5 года Илон Маск ищет новую точку равновесия в быстро меняющемся автомобильном рынке.
Формально выручка за 2кв24 является рекордной – 25.5 млрд (до 100 млрд годового дохода), но рост за год всего на 2.4%, тогда как за два года прирост в 1.5 раза! Неплохо? Да, но период экспансии закончен, т.к. за 5 лет до этого (2кв22 к 2кв17) выручка выросла в 6 раз!
Из компании роста Tesla превращается в типичную автомобильную компанию, которая непрерывно находится в фазе трансформации и адаптации (реконфигурация модельного ряда, оптимизация логистики, расходов и т.д.).
Точка перелома для Tesla – 4кв22-1кв23, когда впервые реализация авто вышла на нисходящую траектории. Рост глобальной конкуренции, где Tesla теснят на всех фронтах (особенно в Китае) и замедление экспансии электрокаров в США и Европе. Это вынуждает снижать цены и темпы производства авто, которые сократились на 14% г/г.
Выручка автомобильного сегмента Tesla сократилась на 7% г/г до 19.9 млрд, тогда как выручка генерации и аккумуляции/ хранении электричества выросла на 100% до 3 млрд и это за квартал!
Tesla входит в мировые лидеры по предоставлению возобновляемой энергии. Электроэнергетика Tesla имеет потенциал экспансии до 15-20 млрд годовой выручки. Tesla установила и ввела в эксплуатацию системы хранения энергии общей емкостью 9.4 ГВт·ч (+158% г/г).
Сервисные услуги и прочие доходы выросли на 21% г/г до 2.6 млрд.
Операционная прибыль сократилась на треть до 1.6 млрд, а чистая прибыль сократилась на 45% г/г до 1.5 млрд, несмотря на то, что Tesla агрессивно снижает расходы на аккумуляторы.
Пик операционной и чистой прибыли был достигнут в 2П22, с тех пор показатели рухнули примерно на 60%. Операционный денежный поток чуть лучше, но сглаженный годовой показатели снизился на 30%.
Tesla не платит дивидендов и не совершает байбэков, а наоборот, активно размещается на рынке. Через доразмещение акций с 2020 года привлекли 15 млрд, а до этого еще 7 млрд.
О научно-технической революции… (продолжение)
Технологии совершенствуются очень быстро, особенно быстро масштабируемые ИИ технологии. То, что казалось невозможным вчера, может быть реальностью в ближайшем времени.
Сложно сказать, к чему нас заведет этот тернистый ИИ путь?
Область применения очень ограниченная, если вывести из анализа бытовое применение и концентрировать внимание исключительно на коммерческом применении.
Переводчики, редакторы, корректоры, копирайтеры и новостные журналисты, художники, дизайнеры, аниматоры, программисты, операторы колл-центров, консультанты, офисные работники/секретари, рекламные менеджеры. Многие профессии под угрозой трансформации частичной или полной.
И все же, если говорить именно о потенциале научно-технического прогресса и R&D, здесь я скептик.
Если опустить продукты (ChatGPT, Claud, Gemini и другие), которые в науке действительно полный ноль в плане положительного эффекта, а рассматривать технологию, можно выделить:
• Вариационные автокодировщики (VAE)
• Генеративные состязательные сети (GAN)
• Графовые нейронные сети (GNN)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN)
• Сверточные нейронные сети (CNN).
Каждая из нейросетей может быть полезна в какой-то области, но подчеркну – лишь как дополнение и надстройка к существующим научно-исследовательским проектам и комплексам.
Например, в сегменте биотехнологиях очень популярны TensorFlow и PyTorch (библиотеки для построения и обучения моделей глубокого обучения, применяемых в том числе в химии), которые используются много лет и являются частью ИИ.
CellDesigner для моделирования биохимических сетей и COPASI для моделирования и анализа биохимических систем, GROMACS для молекулярной динамики и так далее.
В аэродинамике и аэрокосмическом проектировании применяются научно-исследовательские комплексы в вычислительной гидродинамике (CFD) такие как ANSYS Fluent и NASA's FUN3D. В аэродинамическом моделировании - XFLR5, в термодинамическом моделировании - ANSYS Thermal, для оптимизации конструкций – OptiStruct, для общих математических расчетов – комплексы MATLAB и т.д.
Какие программные и научные комплексы используются в финансовом моделировании, статистике и макроэкономическом анализе?
R, Python, MATLAB, SAS и Excel для расчётов, автоматизации, статистического анализа и программировании. TensorFlow и PyTorch для машинного обучения, Tableau, Power BI, D3.js и Excel для визуализации и так далее.
В чем суть? Под каждую задачу свой комплекс. В реальном мире научные комплексы учитывают физику объектов и их взаимодействие, молекулярное и химическое моделирование на основе целого комплекса моделей.
ГИИ из-за архитектурных особенностей не может применяться для моделирования – это вообще другая область и класс задач, но ГИИ может классифицировать и в каком-то смысле анализировать полученные результаты при моделировании, создавая вектор распределения и пространство решений.
Еще раз, ГИИ не создает технологии, это в принципе невозможно даже теоретически. ГИИ может участвовать в создании технологии, лишь как дополнение к существующим комплексам с множеством допущений (высокая вероятность ошибок).
В этом смысле я не виду ничего, чтобы могло качественно ускорить технологический прогресс. С 2023 не появилось ничего принципиально нового. Машинное и глубокое обучение существует уже несколько десятилетий и активно применяется в R&D.
Учиться надо у лучших — чтобы перенять опыт топовых компаний и узнать, как работают мировые эксперты со своими клиентами прямо сейчас.
И для этого вам не нужно поступать в Гарвард. Управленцы российского и мирового рынка собрались на курсе «Исполнительный директор» от Академии Eduson, чтобы вы смогли добиться повышения и узнать новые подходы в руководстве за 6 месяцев.
Программа построена на кейсовом методе — вы будете погружаться в проблемы бизнеса и пытаться найти им решение.
Обучение полностью удалённое, все материалы открыты сразу — то есть вы сами сможете выбирать, в каком порядке проходить темы. Доступ к курсу и дальнейшим обновлениям останется навсегда.
Оставляйте заявку с промокодом SPYDELL и получите скидку 65%, а также второй курс в подарок!
Создание фейковой ИИ реальности вокруг бигтехов.
Удивительно, но почти никто не касался вопроса адекватности искусственно сконструированных и нагнетаемых завышенных ожиданий роста финансовых показателей бигтехов в рамках концепции экспансии ГИИ.
Обратите внимание на следующее: ни одна компания из бигтехов среди софтверного сегмента (Microsoft, Google, Meta, Amazon, Apple) не создала НИ ОДНОГО работоспособного и эффективного инструмента или продукта на базе ГИИ.
Примечание: весь оголтелый хайп с 2023 происходит исключительно вокруг ГИИ, поэтому комплексный подход к ИИ пока опускаю.
Весь прогресс в сегменте публичных ГИИ двигают исключительно стартапы и только они. Ни один из успешных проектов в нише ГИИ не принадлежит бигтехам.
Смотрите сами: ChatGPT (OpenAI), Perplexity, Claude AI (Anthropic), Midjourney, Stable Diffusion AI (в состоянии банкротства), Leonardo AI, Luma AI, Runway AI и многие другие эффективные стартапы изначально создавались вне контура бигтехов и лишь впоследствии входили под крыло крупнейших технологических корпораций.
Формально OpenAI в партнерстве с Microsoft, но Альтман неоднократно заявлял, что путь технологического развития OpenAI определяет самостоятельно, а партнерство заключается в использовании мощностей Microsoft и предоставлении разработок OpenAI для первоочередной интеграции в продукты Microsoft.
Perplexity под крылом Amazon, но скорее как партнерство, а Anthropic под Google, но каждая из них двигается самостоятельно, а бигтехи инвестировали в эти проекты уже после проявления успешности стартапов.
А то же есть у бигтехов? Попробую разобрать:
▪️Microsoft имеет Microsoft Copilot полностью выстроенный на базе продуктов OpenAI (чистое паразитирование) с интеграцией в Microsoft 365, Azure и Dynamics 365, где самое известное – это 240 долларовая годовая подписка на Copilot для Microsoft 365.
Это похоже на издевательство, потому что Copilot для Microsoft 365 содержал ошибки и был настолько криво интегрирован, что изначально это был полный провал и пока им и остается – особенно в Excel. Пробовал, смысла нет никакого, имея активный доступ к нативному ChatGPT.
GitHub Copilot за $100– неплохо, но есть не менее прогрессивный и бесплатный Codeium, а во-вторых, лично для меня удобнее через оригинальный ChatGPT в связке с Codeium.
Azure AI в виде Azure OpenAI Service и Azure AI Studio представляет собой средства для разработчиков и имеет косвенное отношение к ГИИ.
▪️Meta развивает ИИ через свою платформу Meta AI, которая включает передовую модель Meta Llama 3, но в целом Meta Llama 3 оказалась «требухой» в сравнении с более мощными ChatGPT и Claude. Если не было бы конкурентов, Llama 3 могла удивить, но так нет – слабо и сразу мимо. Нишевый продукт внутри экосистемы Meta AI.
▪️Google выкатила Gemini Ecosystem спустя почти 1.5 года после релиза ChatGPT 3.5, но смею доложить после 6 месяцев использования Gemini Advanced (240 баксов в год, но сам не платил ни доллара в режиме тестирования) – это редкостная дрянь и феноменальное дерьмо. Хорошо, что это тестирование закончилось.
Причем с каждым месяцем все хуже. Все ответы Gemini сводятся «я лишь нейросеть и не могу ответить на этот вопрос, иди сам и найди информацию по этим ссылкам» или просто гонит адскую дичь.
Gemini отличается тем, что не просто лепит невероятное количество ошибок и неточностей – эта мерзость вообще не способна ответить ни на один относительно сложный вопрос. Чистый скам, пользы ноль.
Рекламы и бравады много в рамках развития экосистемы продуктов Google на базе ИИ, но все обещания Google так и остались обещаниями. Не сделано ничего, а то, что сделано – реализовано отвратительно. 1 из 10, полный позор и провал в контексте условий и ожиданий (размер Google и доступные аналоги конкурентов из успешных стартапов).
Google Cloud Vertex AI – единственный адекватный продукт Google, имеющий отношение к ГИИ, но это исключительно для разработчиков, как облачная платформа для развертывания моделей машинного обучения, включая генеративные модели ИИ.
Продолжение следует...
Кредитное безумие в России продолжается – новые рекорды.
Совсем немного не хватило до рекорда по чистому приросту задолженности по кредитам физлиц – в июне рост на 963 млрд руб vs рекорда 978 млрд млрд руб в авг.23.
Тогда в августе прошлого года рекордных рост кредитов объяснялся опережающим наращиванием долгов перед ожиданиями неизбежного роста ставок по кредитам на траектории ужесточения ДКП.
Прошел почти год, ключевая ставка не меняется с дек.23 и вновь появляются, так называемые, «разовые» факторы мешают Банку России нормализовать кредитную активность – это даже немного комично.
Общий прирост задолженности по всем видам кредитов физлиц составил 3.37 трлн с начала 2024 vs 2.56 трлн за аналогичный период в 2023 (при стабильной ключевой ставке 7.5%) и всего 2.4 трлн за 1П21 (тот момент, когда кредитный бум казался невероятным).
Кредитный ажиотаж на треть превышает максимумы предыдущего кредитного бума и это в условиях экстремально жестких ДКУ.
Ипотечные кредиты выросли на 586 млрд в июне перед завершением льготных программ, с начала года – 1.65 трлн vs 1.59 трлн в 1П23 и 1.32 трлн в 1П22.
Доля ипотеки с господдержкой в июне составила 80%, где по всем типам программ рекордный прирост, но и рыночная ипотека выросла на 28% м/м до максимума с дек.23!
Потребительское кредитование выросло на 291 млрд, повторив около рекордный результат в мае и это второй лучший результат в истории после 314 млрд в авг.23. За 1П24 прирост потребительских кредитов составил 1.33 трлн vs 0.85 трлн в 1П23 и 0.95 трлн в 1П22.
Активность выросла почти 1.6 раза по рекордным ставкам! ЦБ это объясняет манипуляциями с грейс-периодом и зажиточным населением на фоне роста дохода, что открывает пространство для кредитной активности тех, кто раньше не мог получить кредит.
Автокредитование выросло на 87 млрд – почти рекордные темпы, а за 1П24 невероятные +458 млрд vs 150 млрд в 1П23 и +109 млрд в 1П21.
Банк России вновь ужесточил нормативы и правила выдачи кредитов, но пока не помогает. Население с особым ожесточением выжирает кредиты по рекордным ставкам.
Сильнейшее с 4 квартала 2022 перераспределение активов в США
С 10 июля наблюдается агрессивное перераспределение капитала внутри американских компаний – массированный выход из лидеров роста и покупки отстающих компаний. В анализе участвуют нефинансовые компании, которые торгуются, как минимум с января 2017 (многие стартапы 2020-2021 не участвуют в расчетах).
Текущая капитализация 45.8 трлн по нефинансовым компаниям среди тех, кто торгуется с 2017 (финсектор не учитывается), а если учесть все публичные нефинансовые компании – это примерно +2.5 трлн сверху.
Максимум по капитализации был 16 июля – 47.2 трлн среди отобранного списка, т.е. потери 3% или -1.4 трлн и минус 2.7% или -1.25 трлн с 10 июля (пик ИИ хайпа), но в структуре потерь доминируют лидирующие с начала года компании.
К началу июля около 90% роста всего рынка обеспечили ТОП 20 компаний – эта группа с 16 июля потеряла 4.8% или 1 трлн, а с 10 июля (наивысшее безумие с ИИ хайпом) обвал на 7.8% или почти 1.7 трлн, где ТОП 7 потеряли 4.4% с 16 июля (-727 млрд) и 7.8% с 10 июля (-1.33 трлн).
При этом группа нефинансовых компаний вне ТОП 20 снизилась на 1.6% с 16 июля (-421 млрд), но выросли (!!) на 1.7% (+427 млрд) с 10 июля.
Разворотная точка все же была не 16 июля, а 10 июля – минус 1.7 трлн капитализации по ТОП 20 и плюс 0.43 трлн по всем остальным.
Что все это означает?
• Рынок все еще экстремально бычий – нефинансовые компании вне ТОП 20 в области своего исторического максимума (всего минус 1.8% от максимумов марта 2022) и ВЫШЕ истхая 2021.
• Растет весь рынок за исключением бигтехов, где основной вклад обеспечил потребительский сектор и медицина.
• Рынок встряхнули адски перегретые компании в ТОП 7 – все основное давление продаж находится именно там, потеряно 1 трлн за три дня (сильнее было только на минус 1.2 трлн 14.06.2022, 10.05.2022 и 09.09.2020).
• Даже с падением за последнюю неделю, ТОП-7 на 33% выше начала года или +3.9 трлн и почти на 5.4 трлн выше максимумов 2021. Для сравнения, с доковидного фев.20 до дек.21 прирост был всего 5.3 трлн.
Способен ли ИИ радикальным образом повлиять на экономику и трансформировать общество?
Ответ на этот вопрос не знает никто, в том числе и разработчики передовых решений в сегменте ГИИ, но некоторые тенденции уже проявляются.
▪️Этот бизнес генерирует только убытки из-за астрономических расходов на ИИ-инфраструктуру и сверхдорогих программистов, зарплаты которых доходят до неадекватных 1 млн долларов – порог входа очень высокий, отрасль избыточно перехайпована.
Любой стартап в начале генерирует убытки (из последнего – электрокары и возобновляемая энергетика), но в ГИИ потенциал развития и маржинальности не определен. Из текущих 15 млрд выручки к 2023 ГИИ вырастет до 100 млрд и выше, но даже маржинальность 15-20% не слишком вдохновляет.
▪️Это самый переоцененный пузырь в истории человечества. Подробностей было много, но только ТОП 7 компаний в США создали более 10 трлн капитализации с начала 2023 на ИИ хайпе, что в несколько раз выше пузыря 2021.
▪️Ожидается волна IPO стартапов в сегменте ГИИ по неадекватным мультипликаторам, большая часть из которых окажется легкозаменяемым скамом.
▪️Количество компаний, которые создаются в сфере ГИИ значительно с точки зрения медийного отклика, но незначительно с точки зрения экономики. Каждый месяц новый проект и улучшения существующих.
Я ежедневно слежу за этой темой и могу сказать, что примерно 99% проектов чистый скам, мусор, жульничество и треш. Большинство либо не работают, либо копируют исходный функционал ChatGPT и надстройки к нему, т.к. просто не нужны, имея доступ к ChatGPT.
1% проектов что-то из себя представляют и имеют потенциал, но ни один не удивил в достаточной мере, чтобы создать ожидать о «революционном прорыве в технологиях и качественно другом подходе взаимодействия с окружающим пространством».
Среди видео крупнейшие проекты в странах Запада:
• Luma Dream Machine
• Runway Gen-2
• Genmo
• InVideo
• Pika Labs
• Imagen Video Google
• Noisee AI
• Pictory AI
• Haiper
• Clipwise
• Synthesia
Среди генерации изображений:
• Midjourney
• DALL-E 3
• Imagen Google
• Stable Diffusion
• Leonardo AI
• Playground AI
• Recraft AI
• RunwayML
• Artbreeder
• Picsart AI
В видео не работает ничего по банальной причине – ГИИ не учитывает законы физики и не способен адекватно оценивать механизмы взаимодействия объектов и света. Проблемы с интеграцией объектов в сцены, неверные пропорции и масштабы, искажения и артефакты, ошибки освещения, нереалистичные движения, несогласованность и неправильное взаимодействие, не говоря уже о физике и свойствах объектов. По видео потенциала прогресса пока не вижу из-за ограничений в технологии.
• С изображениями чуть лучше и относительно работоспособны только три: Midjourney, DALL-E и Leonardo.
• Музыка, звуковые эффекты - потенциально да.
• Создание логотипов, аватаров, дизайн объектов, работа с векторной графикой и глубокое редактирование графического контента – здесь есть над чем работать, но прогресс может быть.
• Распознавание речи, синтез речи, перевод речи, удаление шумов с аудио и транскрипция аудио – с этим неплохо, но это было и раньше.
• Обработка и анализ текстов (конспектирование, обобщение, классификация и извлечение неструктурированной информации) – относительно приемлемо за исключением сценариев профессиональной работы.
• Консультант по выбору товаров и услуг, виртуальный помощник и справочник/навигатор по инструкциям и сетапам – здесь достаточно хорошо.
• Репетитор, образовательная платформа – потенциально да, но из-за галлюцинаций пока не применима.
• Создание кода – способен помогать, но о замене программистов говорить не приходится.
• Создание контента – только простой и тупой, создание сложного академического или узкоспециализированного контента принципиально не способен осилить из-за архитектурных ограничений.
Интересная игрушка, которая может быть полезна во многих областях, но которая эффективна только в очень узком сегменте, как надстройка, плагин, ничего радикально не меняющая с точки зрения механизмов и паттернов взаимодействия с окружающим пространством.
О значимости внутренних источников фондирования в России
С 2022 года внешние рынки капитала для России закрыты в связи с множественными санкциями, как изменилась структура долгов российских нефинансовых компаний?
Совокупный долг в кредитах и облигациях составил 85.9 трлн руб на 1кв24 по последним отчетным данным, среди которых рублевый долг составляет 65.7 трлн или 76.6% (учитывается эффект курсовой переоценки).
С 2кв22 доля рублевых долгов остается стабильный со средней долей 76.3% по сравнению с 66.4% в 2021 и в среднем 63.1% в 2017-2021.
Внутри долгов в иностранной валюте происходят существенные трансформации. Сейчас половина валютного долга концентрируется во внутренних заимствованиях, т.е. размещения облигаций внутри российской финансовой системы и выданные валютные кредиты со стороны российских банков.
Годом ранее доля валютного долга среди внутренних заимствований была 38%, а два года назад – 32%, около 30% в 2021 и столько же в 2017-2021.
Подобная динамика вполне оправдана спецификой внешнего долга, который практически полностью концентрировался среди недружественных стран, за исключением кросс обязательств между квази-российскими оффшорами. Данная часть долга находится в режиме непрерывного закрытия обязательств.
Валютный долг преимущественно распределен среди экспортеров, а мотивы в валютных заимствования заключаются в снижении издержек (стоимость обычно ниже, чем по рублевым долгам) и в хеджировании рисков в условиях нестабильности курса при условии, если часть выручки формируется в валюте.
Рост ключевой ставки с августа 2023 пока не привел к изменению структуры заимствований, но дифференциал продолжает нарастать, где ставки по рублевым заимствования становятся на 10-14 п.п дороже, чем по валютным (практически полностью в юанях).
Но и здесь есть ограничения, т.к. объем доступной юаневой ликвидности на внутреннем рынке ограничен и формируется в основном за счет возврата валютной выручки экспортеров, а китайские банки никак не участвуют в российских проектах.
Привел ли ИИ-хайп к росту расходов на ИТ в экономике США?
Примерно 1.5 года продолжается ИИ-хайп с разной интенсивностью в несколько фаз, где терминальная стадия безумия наблюдается в 2024 в несколько рывков (мар.24 и с июн.24).
На макроэкономическом уровне все это не особо заметно. Если выделить из интеллектуальной собственности программное обеспечение (в эту категорию входят R&D и права на создание контента), с 4кв22 по 2кв24 расходы на софт в реальном выражении выросли на 12.4% - это немного.
С 2кв20 по 4кв21 расходы на софт выросли на 20.2% с учетом инфляции, а с 2кв18 по 4кв19 на 13.6%.
В масштабе всей экономике США ИИ-хайп не особо выделяется, а интенсивность расходов даже ниже, чем до всего этого медийного безумия. С другой стороны, ИИ-безумие прервало стагнацию 2022, хотя фактор ИИ здесь не является доминирующим, т.к. развиваются другие направления.
Инвестиции в компьютеры, сервера, дата центры и оборудование за последние 1.5 года выросли на 14% в реальном выражении vs 15.2% в 2кв20-4кв21 и всего +1.1% в 2кв18-4кв19.
По хард компонентам тенденция отличается от софт сегмента, но справедливо говорить о компенсации сжатия расходов в период с 1кв22 по 3кв23.
Лишь в 2кв24 расходы на хард превысили исторический максимум за счет дата центров, где свыше 2/3 всех закупок реализуют только 4 компании.
По компьютерам, дата центрам и оборудованию был период застоя с 2011 по 2017, далее рост на 20% к середине 2018 и мощный рост на 35% в ковидный период, вот сейчас снова активность за счет корпоративного сегмента.
ИИ-хайп крайне локализован в сегменте дата центров, т.е. основной бенефициар ИИ-безумия это nVidia, все остальные пока несут убытки, но это пока, дальше посмотрим.
Если отбросить ценовые индексы, а считать по номиналу, - инвестиции в софт и хард превысили и закрепились выше 2 трлн долларов за год, обогнав всю недвижимость (жилая, коммерческая, производственная).
ИИ-хайп на макроуровне виден только в дата центрах за счет активности ТОП-4.
По решению ЦБ РФ завтра анализ.
Что значит «деньги работают на вас»? Это когда каждый месяц можно получать до 19,5% годовых и при этом пользоваться деньгами — снимать их в любой момент без потери начисленных процентов.
Чтобы деньги работали на вас, нужен накопительный счет в Газпромбанке.
Кстати, для открытия счета не обязательно иметь крупную сумму — стартовать можно с минимума. А пополнять счет — когда удобно, и переводить в банк деньги без комиссии по номеру телефона.
Откройте накопительный счет с повышенным процентом и получайте доход!
ВВП США вырос на 2.8% кв/кв по первой предварительной оценке.
Данный показатель учитывает квартальную динамику с исключением сезонных и календарных факторов в годовом выражении. В отличие от динамики г/г, захватывающей «старые» данные трех кварталов, поквартальное сравнение является более репрезентативным.
Не стоит воспринимать эти данные, как конечные, т.к. США часто пересматривают статистику, причем часто радикальным методом, но нужно понимать то, что официально презентуют.
Много ли это или мало рост ВВП на 2.8% кв/кв? За последние 12 месяцев рост ВВП составил в среднем 3.1% в поквартальном сравнении /+2% с янв.22 по июн.24 /+2.8% в 2017-2019 и +2.43% в 2010-2019 (далее сравнение будет именно в этой последовательности).
• Основной положительный вклад внесло потребление домохозяйств, сформировавшее вклад на уровне +1.57 п.п в 2.8% росте ВВП США / +1.72 / +1.31 / +1.73 / +1.6 п.п.
В потреблении домохозяйств товары обеспечили +0.35 п.п vs 0.8 п.п в 2017-2019, а услуги +1.02 п.п vs 0.93 п.п в 2017-2019.
• Валовые инвестиции внесли 1.46 п.п положительного вклада / +1.03 / +0.16 / +0.65 / +0.95 п.п.
Основной вклад в инвестициях обеспечили запасы +0.82 п.п. Рост запасов означает, что бизнес произвел, но реализовал товар и это отражается положительно в ВВП. Долгосрочная норма около нуля.
• Чистый экспорт внес негативный вклад на 0.72 п.п /-0.27 / +0.03 / -0.04 / -0.15 п.п.
• Государственное потребление и госинвестиции внесли положительный вклад на 0.53 п.п / +0.66 / +0.45 / +0.44 / +0.03 п.п.
Что выделяется? Экстремально высокий вклад запасов, что может означать проседание спроса – это в будущем отразится на производстве. Сильно негативный вклад чистого экспорта в сравнении с исторической нормой и стабильно положительный вклад государства на уровне 0.5-0.6 п.п по сравнению с нулевым вкладом 2010-2019.
Пока ВВП США держится на потребительском секторе и государстве. Потребительский сектор кажется неадекватно сильным, учитывая предварительные данные по розничным продажам и спросу (опять мухлюют со статистикой?).
Закончилась 356-дневная серия безумия - индекс S&P 500 рухнул на 2.3%.
Последний раз падение на 2% и более было 15.02.2022 (-2.49%), с тех пор прошло 356 торговых дней и на 357 день прорвало по собственным расчетам на основе рыночной информации.
Это редкое событие, т.к. предыдущая подобная серия закончилась 01.02.2018 и длилась 351 торговый день, а еще раньше была рекордная 902 дневная серия, которая закончилась в фев.07, но в 2007 пузыря не было даже близко по комплексу корпоративных мультипликаторов.
В фазе пузыря 1995-1999 наиболее длительная серия без 2% падений была прервана в мар.97 (172 дня) и в июл.98 (132 дня).
По закрытию дня снижение составило 4.24% от максимума, а по внутридневному максимуму/минимуму падение на 4.4%.
Все это детский сад.
Во-первых, страха нет даже близко. Рынок разнонаправленный – в плюсе нефтегаз, коммунальные компании, медицина и потребительский сектор за исключением товаров длительного пользования.
Льют исключительно перехайпованные компании высокой капитализации, отсюда такой эффект. Без учета пузырящихся акций, рынок вблизи исторического максимума.
Во-вторых, концентрация идиотизма и безумия в первой половине июля была настолько высока, что даже с таким падением индекс ниже 30 июня на смехотворные 0.6%, причем 2кв24 был закрыт на супер хае в условиях эскалации пузыря.
Средняя капитализация рынка в июле на 2.7% выше, чем в июне, т.е. падения нет – не все ощутили боль.
В феврале 2018, когда рынок прервал 351 дневную серию пампа, индекс дропнулся на 11.8% с максимумов, поэтому сейчас даже и не начинали.
Отмечу исторический момент. Максимум рынка был 16 июля, что зафиксировало 8.5 месячный памп на 38.2%, что стало сильнейшим ростом в истории с 27 октября предыдущего года. Последний раз сопоставимый рост был в 1975, но в условиях затяжного обвала 1970-1974 на экстремально низкой базе сравнения.
По совокупности факторов, мы наблюдаем самый грандиозный пузырь в истории человечества, поэтому и разрыв безумия будет красочным.
Подробности о резком обвале промпроизводства в России.
Обрабатывающее производство остается основным якорем, удерживающим российскую промышленность, т.к. все остальное (добыча + электроэнергетика + коммунальные услуги) находятся в совокупности на минимумах 2022 из-за высокого веса добычи, показатели которой рухнули ниже минимумов 2022 до уровней середины 2020.
Но и обработке первый сильный негативный сигнал за два года, хотя на фоне мощного импульса роста с начала 2024 – негативная тенденция незначительна.
Если оценить сравнительную таблицу результатов обрабатывающей промышленности в июне, можно заметить резкое замедление по всем фронтам.
Гипотезы:
• Количество рабочих дней июн.24 (19) vs июн.23 (21).
• База сравнения прошлого года повышается, поэтому показывать двузначные темпы роста становится проблематично.
• Основной драйвер роста в обработке - это ВПК, а график сдачи/ввода в эксплуатацию готовой продукции ВПК неравномерный и бывают периоды сильного роста и быстрого замедления или даже падения.
• Весьма вероятно, появляются проблемы в логистике импортной промежуточной продукции (сбой цепочек поставок), что затрудняет производство, но пока нет подтверждения.
• Возможно, проблема дефицита кадров становится все более острой, что не дает масштабировать производство на фоне имеющихся производственных мощностей, а санкции затрудняют быстро обновление основных средств производства.
Не буду перечислять все, а выделю значимые аномальные смещения:
• Производство машин и оборудования резко минус 19% г/г в июне vs +2% г/г в янв-май.24.
• Производство электрического оборудования +2.6% vs +10.7% г/г в первые 5 месяцев 2024
• Компьютеры и электроника +20.2% г/г vs 41% г/г
• Химическое производство +1.6% г/г vs 6.5%.
Ускоряется падение в нефтепереработке до -4.4% (обвал по бензину на 23.5% г/г по известным причинам), металлургия снижается на 1.3%.
Автопроизводство пока стабильно, а производство прочих транспортных средств и готовых металлических изделий пока без видимого замедления.
Кто контролирует этот мир?
Компании из ВПК, может банки? Нет, всего 4 компаний (Microsoft, Google, Amazon и Meta).
Весьма показателен недавний инцидент с прерыванием критической ИТ инфраструктуры, вызванный обновлением от компании CrowdStrike, которое затронуло множество IT-систем по всему миру.
Сбой был вызван дефектным обновлением программного обеспечения, выпущенным CrowdStrike, компанией, специализирующейся на кибербезопасности. Обновление содержало ошибку в логике, которая привела к сбоям в работе компьютеров под управлением Windows (примерно 8.5 млн устройств), вызывая синий экран смерти (BSOD).
Пострадали авиакомпании, банки, СМИ и многие другие критические сектора.
Так причем здесь ТОП-4? Сейчас почти любой софт, любая ИТ система, имеющая выход в сеть, замыкается на экосистему ТОП-4.
Что такое экосистема? Вычислительные мощности + средства хранения данных + базы данных + сеть + ИИ и машинное обучение + инструменты разработки приложений.
Microsoft Azure:
• Вычисления: Виртуальные машины (VMs), контейнеры, Kubernetes, функции без сервера (Azure Functions).
• Хранение: Объектное хранение (Blob Storage), файловое хранение (Azure Files), дисковое хранение (Managed Disks).
• Базы данных: SQL Database, Cosmos DB, Azure Database for MySQL, PostgreSQL.
• Сеть: Виртуальные сети, балансировка нагрузки, CDN, VPN.
• ИИ и машинное обучение: Azure Machine Learning, Cognitive Services.
• Разработка приложений: App Services, Logic Apps, DevOps, API Management.
Google Cloud Platform (GCP):
• Вычисления: Google Compute Engine (виртуальные машины), Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions.
• Хранение: Google Cloud Storage, Persistent Disks, Filestore.
• Базы данных: Cloud SQL, Bigtable, Firestore, Spanner.
• Сеть: VPC, Cloud CDN, Cloud Load Balancing, Cloud VPN.
• ИИ и машинное обучение: AI Platform, AutoML, TensorFlow.
• Аналитика: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Data Studio.
Amazon Web Services (AWS):
• Вычисления: Amazon EC2 (виртуальные машины), Lambda (функции без сервера), ECS и EKS (контейнеры).
• Хранение: S3 (объектное хранение), EBS (дисковое хранение), Glacier (архивное хранение).
• Базы данных: RDS (реляционные базы данных), DynamoDB, Redshift (хранилище данных), Aurora.
• Сеть: VPC, Route 53, CloudFront (CDN), Elastic Load Balancing.
• ИИ и машинное обучение: SageMaker, Rekognition, Polly, Lex.
• Аналитика: EMR (Hadoop), Kinesis, Athena, QuickSight.
Meta Platforms пошла другим путем. Нет привычной экосистемы, но есть комплекс ИТ услуг, преимущественно внутри экосистемы самой Meta, например:
• Parse Platform: Платформа для создания и управления мобильными приложениями.
• PyTorch: Глубокая обучающая библиотека с открытым исходным кодом.
• Facebook API и SDK: Инструменты для интеграции функций Facebook в приложения.
• React и React Native: Инструменты для создания веб и мобильных приложений.
• Facebook Analytics: Платформа для анализа данных пользователей.
Сейчас Meta продвигает Llama с открытым исходным кодом для расширения экосистемы разработчиков.
Почему все это важно? ТОП-4 вышли на ошеломляющие капитальные расходы в ИТ инфраструктуру и, подобно черной дыре, поглощают всю мировую информационную среду в свои эко системы. С 2023 с агрессивным акцентом в ИИ.
Экосистема в контексте информационных технологий представляет собой комплекс взаимосвязанных сервисов и технологий, предлагаемых компаниями для поддержки полного цикла разработки, развертывания и управления приложениями.
Что это означает? Тотальная монополизация и централизация глобальной ИТ индустрии, где практическая каждая отрасль становится зависимой от ТОП-4, которые контролируют весь цикл разработки и внедрения.
ТОП-4 через свое избыточное доминирование контролируют данные, технологии, инновации и формируют тренды, создавая условия тотальной зависимости внешних клиентов от сформированных правил ТОП-4.
Одним переключателем раз и вне игры, не говоря уже о промышленном шпионаже…
Доллар по 60 рублей уже в этом году - реально?
Пока все вокруг кричали про крах российской экономики, доллар по 200 рублей и дефицит в магазинах - один экономист давал людям объективные прогнозы и помог удвоить капитал в 2023 году.
▪️Он первым объяснял, почему дефолта в РФ не будет [3 причины].
▪️Заранее предсказал рост российского рынка в прошлом году [точный прогноз].
▪️Спрогнозировал колебания курса доллара и рассказал куда переложить деньги [активы с высокой прибылью].
Сейчас он подробно объясняет, что будет с рублем и недвижимостью после выборов в США и окончания СВО. Объясняет какие российские акции нужно срочно покупать и куда вложить деньги, чтобы заработать в 2024 году.
Держите этот канал в закрепленных и читайте по 10 минут в день, если хотите всегда быть с прибылью и видеть развитие событий на 3 шага вперед.
Отчет Google за 2 квартал 2024.
Первая компания из ТОП 7 отчиталась, есть ли прогресс?
Выручка за 2кв24 выросла на 14% до 84.7 млрд, за два года рост на 21.5%, за 5 лет рост на 118% - соответствует среднегодовому росту на 17% (основной рост выручки в 2020-2021), а за прошлую пятилетку (2кв19 к 2кв14) выручка выросла на 143% (около 20% в год).
Рекламные доходы Google за 2кв24 составили 64.6 млрд или 76.3% в структуре выручки vs 77.9% годом ранее. Среди рекламных доходов на Google Search приходится 48.5 млрд (+13.8%), YouTube – 8.66 млрд (+13.1%), а Google Network – 7.44 млрд (падение на 5.3%).
Сегмент Google Network включает в себя доходы, полученные от рекламы, размещаемой на сайтах и в приложениях, которые не принадлежат компании Google, но используют её рекламные технологии и сети для показа объявлений (AdSense, AdMob).
В Google Search входит поисковая система, андроид и все приложения Google.
Google subscriptions, platforms, and devices имеет выручку 9.3 млрд (+14.4%) – входят девайсы Google в том числе Pixel, подписки на сервисы Google, в том числе YouTube Premium и YouTube TV , Google One (Gemini), а основная выручка от Google Play (комиссии от продажи платных подписок).
Google Cloud – имеет выручку 10.3 млрд (+29.3%), сюда входят средства для разработчиков и облачная экосистема для предоставления вычислительных мощностей Google внешним провайдерам и разработчикам.
Операционная прибыль составила 27.5 млрд (+26.4%) – абсолютный рекорд, а чистая прибыль выросла до 23.6 млрд (+28.4%) – повторение рекордного показателя 1кв24. Операционный денежный поток сократился на 7.2% до 26.64 млрд.
Капитальные расходы растут по экспоненте – 13.2 млрд vs 6.9 млрд годом ранее (+91%).
Расходы на чистый байбэк, опционы для сотрудников и дивиденды составили 21.4 млрд vs 17.7 млрд в 2кв23 – новый рекорд и компания заплатила рекордные дивы в 2.5 млрд.
Полное позиционирование в ИИ: консолидация команд, работающих над разработкой моделей ИИ, в рамках Google Research и Google DeepMind и укрепление лидерства в области инфраструктуры.
О научно-технической революции…
Способен ли ГИИ ускорить научно-технический прогресс?
Вы часто в новостях слышите: «ГИИ открыл новые материалы с невиданной скорость, создал новые лекарства, изобрел ракетный двигатель». Все это фейк из-за непонимания нюансов работы технологии.
Изначально сделаю разделение на продукты (ChatGPT, Claud, Gemini и другие) и технологию, на которой базируется ГИИ. С продуктами все понятно – это забавная игрушка, имеющая околонулевую практическую ценность и нулевой научно-технический потенциал, но с технологией иначе и не все так однозначно.
Наука – это сложная система, включающая изучение причинно-следственных связей, а также механизмов взаимодействия объектов и процессов.
ГИИ – это лишь инструмент, базирующиеся на совершенно иной технологии, которая не может быть напрямую применима к R&D.
С точки зрения науки ГИИ помогает работать с неструктурированными массивами информации, искать корреляции и зависимости, обеспечивать классификацию данных и создавать пространство векторов/вероятностей.
Например, лично в своих исследовательских проектах я использую связку Excel + Python + SQL + комплекс дата провайдеров по финансовой и экономической статистике + Google/Yandex, которые были заменены на связку ChatGPT/Perplexity.
ChatGPT/Perplexity работают в связке для поиска актуальной информации, как решить какую-то проблему или задачу в программировании, настройке ИТ комплексов, разработке формулы или как навигатор по инструкциям/гайдам/мануалам + очень редко в классификации неструктурированных массивов данных.
Как показывает опыт, ГИИ имеет нулевую ценность в аналитике данных и научно-исследовательских проектах – пользы действительно нет, но как более эффективная замена Google и Wikipedia – да. Конспектирование / экстракт отчетов с использованием ГИИ (основная функция у них) редко провожу.
Поэтому, когда вижу, что ГИИ создал ракетный двигатель – это просто смех от вопиющей тупости журналистов. Даже в микромодуле для простых расчетов ГИИ налепит десятки ошибок, которые придется исправлять три часа, а сложные и многофакторные проекты – тут даже речи не идет.
Весь раздутый хайп вокруг ГИИ действительно выглядит необоснованным.
• Проблема в критической низкой точности выходных результатов, что абсолютно неприемлемо для научных расчетов и проектов, где требуется подтвержденная качественная информация (юриспруденция, финансы и страхование, медицина и т.д.).
• ГИИ регулярно галлюцинирует (в будущем этот баг можно минимизировать, хотя полностью исключить не получится).
Низкая надежность приводит к тому, что к любой выходной информации ГИИ относишься с недоверием, что требует времени и ресурсов для проверки и верификации, что снижает производительность.
LLM производят низкокачественную и ненадежную информацию, которая затем всасывается обратно в другие LLM. Модели становятся необратимо загрязненными.
• Современные большие языковые модели (LLM) научились распознавать шаблоны/паттерны, но не понимают лежащие в их основе концепции и причинно-следственные связи, поэтому они изначально тупы, хотя чисто технические «эрудированы» из-за концентрации данных. LLM обучают на наборе доступных данных — тексте, изображениях и аудио, а не на прямом взаимодействии с физическим миром.
• Модели могут отражать предвзятости и перекосы в данных, на которых они обучались. Обучение на доступных данных приводит к тому, что модели не могут выйти за пределы предоставленной информации и сделать выводы на основе реального опыта или экспериментов. Это ограничивает их способность к инновациям и приспособлению к новым и неожиданным ситуациям.
• Ограниченная длина контекстного окна, что приводит к утрате нити повествования или «забывании» исходных корректировок.
• Ограниченность масштабирования и отсутствие самообучения в публичных моделях.
• Нет критерия оценки выходных данных (нет критерия ошибки), поэтому ГИИ не может эффективно управлять вектором генерации результатов.
Создание фейковой ИИ реальности вокруг бигтехов (продолжение)...
▪️Amazon в рамках Amazon Web Services (AWS) предлагает широкий спектр ИИ-услуг для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения среди которых Amazon SageMaker и AWS Deep Learning AMIs.
Лично не пробовал, но продукты Amazon имеют косвенное отношения к ГИИ и больше относятся к машинному обучению, глубокому обучению и облачным технологиям непосредственно для разработчиков.
ИИ продукты Amazon используются в основном профессиональными разработчиками и компаниями в рамках решения бизнес-задач и здесь условия отличаются от массового хайпа вокруг ГИИ, т.к. непосредственно прорывного ГИИ у Amazon нет (инструменты преобразования текста в речь и обратно, ассистент Alexa и рекомендации музыки и товаров не в счет, т.к. были раньше и не представляют нового опыта взаимодействия).
▪️Apple в своем фирменном стиле тормозит на два-три поколения и выкатывает продукты тогда, как из каждого мусорного бака раздается пронзительный вой новоиспеченных адептов очередной вундервафли – это было с VR/AR, электрокарами и теперь и с ИИ, не говоря уже о эволюции смартфонов и планшетов, где большинство решений были позаимствованы у конкурентов.
Apple проспала все, что только можно проспать (как обычно) и не нашла ничего лучше, чем тупо встроить ChatGPT в ОС, т.к ничего собственного в недрах Apple создано не было (сопоставимого с передовыми разработками).
Apple была занята проектами VR/AR – весьма бессмысленной «нашлепкой на котелок» Apple Vision и электромобилями. Ничего не получилось, но зато отбросили лишний пафос и просто нырнули в объятия OpenAI.
Что получаем?
• Microsoft паразитирует на достижениях OpenAI (в рамках ГИИ), не сделав ничего самостоятельно и даже не сумев адекватно интегрировать продукты OpenAI, представляя лишь кастрированный клон ChatGPT.
• Google создала много шума и пафоса, но сделала на удивление поганый Gemini, который бессмысленный чуть менее, чем полностью, но при этом имея перспективные средства для разработчиков Google Cloud Vertex AI.
• Meta бултыхается в рамках своей экосистемы, имея посредственные и безликие инструменты ГИИ, сильно уступающие конкурентам во всех аспектах. Даже не интересно рассматривать.
• Apple вышла из летаргического сна, очутившись в новой ИИ реальности, отбросив ложное целомудрие решила в засос поцеловать Альтмана, а о результатах обещала сообщить осенью.
• Amazon не имеет передовых собственных разработок нейросети на базе ГИИ, но имеет обширные средства разработки в сегменте машинного обучения.
В контексте ГИИ имеем сильно отставание бигтехов от мировых трендов, где стартапы тотально доминирует в этом сегменте.
Логика вполне предсказуемая: стартап рождается и показывает свою значимость и перспективность, а бигтехи, имея неограниченный кэш, скупают стартапы, поглощая их частично или полностью. Так и сейчас: все перспективные стартапы рано или поздно будут поглощены бигтехами.
Здесь интересно то, что:
• Крупнейшие технологические корпорации не способны самостоятельно драйвить технологический прогресс на новой и неизведанной территории из-за своей неповоротливости и бюрократии;
• Пузырь в 10 трлн создан на пустом месте на ИИ галлюцинациях и неадекватных ожиданиях для компаний, которые вообще не имеют отношения к ГИИ хайпу – весь прогресс у стартапов.
• Стартапы похоже на минный трал, расчищая риски отрасли, а бигтехи поглощают успешные компании в безрисковых условиях.
Кредитная активность юрлиц в России остается на высоком уровне.
Корпоративные кредиты выросли на 1 трлн руб или +1.2% (нефинансовые компании и прочие финансовые организации за исключением банков в рублях и валюте с исключением курсового эффекта).
Однако, с корректировкой на погашение бридж-кредита, выданного в мае, на 0.5 трлн, кредитование выросло на рекордные 1.5 трлн руб.
Здесь также, как и кредитованием физлиц – каждый раз действуют какие то «временные» или «разовые» факторы, которые ультимативно объясняют высокую кредитную активность и так до следующего месяца – то крабы, то застройщики, то внезапно появившиеся инвестиционные проекты на фоне высокой прибыли или ожидания роста ставок, как в этот раз объяснил Банк России.
В июне 0.3 трлн от прироста забрали на себя девелоперы в рамках проектного строительства жилья. Весь прирост кредитования обеспечили рублевые кредиты, т.к. валютные сократились на 0.3 трлн в рублевом эквиваленте.
Чистый прирост корпоративных кредитов за 1П24 составил 5.55 трлн vs 4 трлн за аналогичный период в 2023 и 2.4 трлн руб за 1П21.
За последние 12 месяцев чистый прирост составил 13.8 трлн, а общий объем кредитного портфеля по непогашенной задолженности составляет 78.8 трлн (подробная детализация по валютной структуре с разделением на нефинансовые компании будет в конце месяца).
В отличие от потребительского кредитования, прирост задолженности по корпоративным кредитам обычно коррелирует с инвестциклами, а следовательно, с лагом приводит к увеличению предложения товаров и услуг, что расширяет экономическую активность и увеличивает ВВП.
Расширение предложения товаров также снижает инвестиционное давление, но нужно понимать контекст условий.
Ставки запредельные, половина кредитов по плавающим ставкам, остальные кредиты рефинансируется по максимальным ставкам с 2015 года. Данная схема работает в инфляционном сценарии, либо на госгарантиях, либо в условиях экономического бума.
Риски долгового кризиса нарастают.
🖤Выведите свой бизнес на новый уровень вместе с Трекером от команды Яндекс 360.
Теперь разные отделы компании как большой, так и маленькой, могут работать вместе над одной задачей, что упрощает коммуникацию и делает бизнес более эффективным и производительным, а благодаря помощи поддержки на Трекер легко перейти с другой системы.
В Трекере можно работать с разными подходами, но над одной задачей, а еще Трекер встроен в Yandex Cloud и Яндекс 360, что позволяет использовать все знакомые инструменты.
Что еще умеет Трекер:
• Одно пространство для всех подразделений: Возможность разным командам работать в одном пространстве по разным методологиям (waterfall, scrum, гибридная).
• Универсальность и гибкость благодаря тому, что можно настраивать Трекер так, как удобно (доски задач, портфели проектов и дэшборды).
• 3 сервиса в одном: в Трекере есть Вики (для корпоративной базы знаний) и Формы (конструктор опросов и заявок).
• Визуализация данных и аналитика, встроенная в Трекер.
• Интеграция со сторонними системами (через API).
С Яндекс Трекером можно работать по-разному, но всем вместе!
Байден слился…
США, так сильно зависимые от транслируемого образа успеха, просто не могли пропустить стремительного деградирующего Байдена, теряющего связь с реальностью. США – продавцы мечты и ожиданий, поэтому картинка, образ и позиционирование крайне важны для восприятия.
Политические лидеры должны воплощать собой идеалы и надежды нации, служить примером и вдохновлять, даже несмотря на то, что ограничены в рычагах управления, где центр принятия решений концентрирует глубинное государство.
В условиях глобальной конкуренции, где имидж играет ключевую роль, любые признаки слабости или некомпетентности могут быть восприняты как угроза национальной безопасности и влиянию на международной арене.
США не может возглавлять человек, спотыкающиеся на ровном месте, запинающиеся, путающиеся в мыслях и демонстрирующий критическую неуверенность.
Весьма любопытно, Байден на дебатах не был настолько плох – он соответствовал своему среднему уровня за последние полгода, т.е. не выделялся в худшую сторону относительно самого себя.
Байден был плох в сравнении с Трампом, который патентованный гений в гримасах и игре на эмоциях публики, энергично манипулируя фактами, демонстрируя уверенность и непробиваемость на внешние провокации.
Трамп шоумен и хороший актер, грамотно продвигающий харизматичный медийный образ сумасброда – то, что цепляет публику. Мычание и блеяние от Байдена слишком утомительно и больше подходит для специфичной публики, специализирующиеся на классификации психических и возрастных отклонений. Для всех остальных Трамп сильно выигрывает в относительном сравнении.
Генератор мемов и анекдотов, как когда был Ельцин на закате своей политической карьеры - это не то, что нужно США в условиях сражения за мировое господство.
После дебатов в логове демпартии началась истерика, где на Байдена развернулась коллективная травля, а США отличаются тем, что если общество приняло решение деклассировать социальный элемент, обратной дороги уже нет.
Байден был деклассирован своими же, этот тот случай, когда республиканцы отошли в сторону и просто наблюдали за происходящим.
Другое дело, степень политической деградации в демократической партии настолько запущена, что у них просто не было адекватной замены. Байден один из самых опытных мировых политиков и существует буквально на рефлексах, когда мозг из-за возраста отключается, но Харрис еще хуже Байдена.
Единственное, где Камала Харрис обыгрывает Байдена – это возраст и ораторское искусство, в остальном крепкий середнячок, типичный американский юрист, который стечением обстоятельств попала на вершину политического олимпа.
Харрис – это типичный исполнитель, командный игрок по психотипу, но не обладает харизмой, волевыми и лидерскими качествами так, как Трамп.
Харрис слабее Байдена, но обладает всем «прогрессистским» набором: феминистка, борец за меньшинства и ЛГБТ, глобалист с выраженным либеральным уклоном, сторонник компромиссов и дискуссий. Все то, что так горячо любимо демократами.
Харрис — это типичная кукла в руках кукловодов, в политическом плане слабый игрок в контексте битвы за высший пост в стране, хотя на роль сенатора вполне подходит, но не уровень лидера нации. Демпартии выгодно ее продвинуть, но рейтинга у нее нет.
Против Трампа шансов немного и все идет к сливу демпартии, но неужели так просто сдадутся в условиях политического ожесточения?
Как обычно, немного статистики:
• Президенты в США почти всегда идут на второй срок. Последним исключением является Линдон Б. Джонсон, который в марте 1968 снял свою кандидатуру из-за политического кризиса вследствие войны во Вьетнаме. До него Кельвин Кулидж в 1929 преимущественно из-за личных причин, а еще ранее Резерфорд Б. Хейс в 1881.
• Обычно президенты в США переизбираются на второй срок, но это не удалось Трампу в 2020, Бушу старшему в 1992, Джимми Картеру в 1980, Джеральду Форду в 1976 и Гуверу в 1932. Почти всегда из-за экономических причин.
Политическое шоу в США ожесточается, я не думаю, что демпартия сдастся без боя.
Основным бенефициаром ИИ безумия являются производители оборудования.
Капитализация ТОП 7 (NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Apple, Amazon, Meta Platforms, Broadcom) на пике превышала 17 трлн, увеличившись на 10.6 трлн с начала 2023 по сравнению с приростом капитализации на 7 трлн с минимумов марта 2020 по максимумы 2021 или всего +4.3 трлн с доковидных уровней.
С середины апр.24 капитализация выросла более, чем на 4.2 трлн исключительно на ИИ галлюцинациях – сопоставимо с пампом рынка 2020-2021 (дек.21 к фев.20), но тогда это заняло 1.5 года, потребовалось 12.5 трлн коллективного QE от мировых ЦБ и восстановления операционного денежного потока компаний из ТОП 7 на 50% (4кв21 к 4кв19) по сравнению с приростом всего на 30% (4кв23-1кв24 к 4кв21-1кв22).
Хотя с максимумов июля капитализация сократилась на 1.3 трлн – это ничто по сравнению с эскалацией идиотизма с начала 2024. Безумные спекулянты трещат от восторга на ГИИ идиотизме, но реальность совсем другая.
Сейчас ИТ компаний тратят десятки миллиардов долларов на ИИ инфраструктуру, главным бенефициаром которого является Nvidia. В отчете о прибылях и убытках эти расходы не учитываются – это будет позже учтено через амортизацию ИИ оборудования, но оказывается, что пока ИИ генерирует только убытки.
В отчетах ИТ компаний пока стыдливо умалчивается черная дыра ИИ безумия, делая акцент на невероятных перспективах, но если привести три наиболее популярных продукта на основе ГИИ, занимающих основную долю рынка, там просто пыль:
• OpenAI (ChatGPT): 1.6 млрд выручки в 2023, 3.4 млрд за год к июн.24 и по прогнозам до 4.5 млрд к концу 2024
• Anthropic (Claude AI): 100-150 млн выручки в 2023 и по прогнозам до 500 млн в 2024.
• MidJourney: 200 млн в 2023 и до 400 млн в 2024.
Сейчас ГИИ сегмент оценивается в $15 млрд по выручке в 2024 без учета оборудования по всем ИТ решениям в США и Европе без учета Китая при чистых убытка около $10 млрд – сверхдорогие программисты, инфраструктура и маркетинг.
+10 трлн капитализации при выручке 15 млрд и убытках 10 млрд – круто!
Банк России отмечает резкую деградацию индикатора бизнес-климата в России, снижение началось с апреля и продолжается в июне.
Индикатор опережающий и ранее неплохо коррелировал с макро-индикаторами от Росстата.
• Оценки текущих бизнес-условий снизились практически во всех отраслях, ожидания компаний на ближайшие 3 месяца также стали более сдержанными, вернувшись к уровню 4кв23.
• Оценки текущего выпуска после повышения в предыдущие 5 месяцев снизились в июле до уровня февраля текущего года. Снижение оценок фиксировалось во всех видах деятельности, за исключением сельского хозяйства. Наиболее заметно это проявилось в торговле, причем в оптовой торговле и торговле автотранспортными средствами оценки опустились ниже среднего значения 2023 года.
• В июле текущие оценки по спросу на продукцию (услуги) предприятий снизились во всех укрупненных отраслях к значениям 2кв23. Повышение оценок спроса по сравнению с июнем отмечалось лишь по предприятиям электроэнергетики и водоснабжения.
• Ценовые ожидания бизнеса в целом в июле практически не изменились по сравнению маем. Их уровень оставался повышенным и существенно превосходил значения 2017–2019, когда инфляция была вблизи цели.
• В июле издержки предприятий в целом по экономике росли четвертый месяц подряд. Среди основных причин роста издержек – увеличение расходов на оплату труда, повышение закупочных цен на сырье, материалы и комплектующие, рост транспортных расходов.
• За кредитами в июле текущего года обращались 34% опрошенных предприятий. Условия кредитования по экономике ужесточались чуть более существенно, чем месяцем ранее. Наряду с увеличением процентных ставок по кредитам, в том числе льготным, банки также ужесточают неценовые условия кредитования.
• Инвестиционная активность после максимума в 1кв24 снизилась до средних значений 2023. Инвест.активность предприятий продолжает ограничивать фактор неопределенности, а также дефицит кадров.
• Проблема дефицита кадров различной квалификации усилилась. Обеспеченность работниками в 2кв24 снизилась до исторического минимума.