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, базирующийся 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 критически 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 технически «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.
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, базирующийся 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 критически 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 технически «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.
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 вижу 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.
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 вижу 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Кто контролирует этот мир?
Компании из ВПК, может банки? Нет, всего 4 компаний (Microsoft, Google, Amazon и Meta), если говорить о "цифровом мире".
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…
Компании из ВПК, может банки? Нет, всего 4 компаний (Microsoft, Google, Amazon и Meta), если говорить о "цифровом мире".
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…
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.
▪️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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.