🧬AI в медицине: топ публичных компаний
В начале года я выделял эту тему как одну из ключевых на 2025 год. За последние дни сразу несколько событий стали триггером и привлекли внимание инвесторов к этой сфере: инвестиции Нэнси Пелоси в Tempus AI, заявление Сэма Альтмана о новом витке в разработке лекарств, а также инициатива Трампа на $500 млрд для развития ИИ-инфраструктуры.
📌 Мой топ компаний (более подробный):
▪️$MRNA (Moderna): партнёрство с OpenAI позволит внедрить ИИ во все процессы. Планируют запустить 15 новых препаратов в течение 5 лет.
▪️$TEM (Tempus): анализ больших медицинских данных.
▪️$PSNL (Personalis): секвенирование полного экзома для анализа опухолей и нормальных тканей (>475 тыс образцов).
▪️$GRAL (GRAIL): технологии раннего выявления рака с помощью анализа крови.
▪️$GH (Guardant Health): анализ генетических изменений в опухолях через жидкостную биопсию (лидер рынка).
▪️$SDGR (Schrödinger): моделирование молекулярных взаимодействий для ускорения процесса разработки лекарств.
▪️$ABCL (Abcellera): анализ геномных данных для создания и масштабирования новых антител.
▪️$DNA (тот самый Ginkgo Bioworks): разработка организмов для фармы, химической промышленности, сельского хозяйства и других индустрий.
▪️$PRME (Prime Medicine): прецизионное редактирование ДНК.
▪️$RXRX (Recursion): создает одну из крупнейших баз данных о пациентах в мире (23 петабайта).
▪️$TXG (10x Genomics): технологии для масштабного анализа экспрессии генов на клеточном уровне.
А еще $RLAY, $BEAM, $CRSP.
➡️ На картинке недельный график ETF индустрии от Ark Invest $ARKG. Пытается выйти из многолетнего даунтренда.
В начале года я выделял эту тему как одну из ключевых на 2025 год. За последние дни сразу несколько событий стали триггером и привлекли внимание инвесторов к этой сфере: инвестиции Нэнси Пелоси в Tempus AI, заявление Сэма Альтмана о новом витке в разработке лекарств, а также инициатива Трампа на $500 млрд для развития ИИ-инфраструктуры.
📌 Мой топ компаний (более подробный):
▪️$MRNA (Moderna): партнёрство с OpenAI позволит внедрить ИИ во все процессы. Планируют запустить 15 новых препаратов в течение 5 лет.
▪️$TEM (Tempus): анализ больших медицинских данных.
▪️$PSNL (Personalis): секвенирование полного экзома для анализа опухолей и нормальных тканей (>475 тыс образцов).
▪️$GRAL (GRAIL): технологии раннего выявления рака с помощью анализа крови.
▪️$GH (Guardant Health): анализ генетических изменений в опухолях через жидкостную биопсию (лидер рынка).
▪️$SDGR (Schrödinger): моделирование молекулярных взаимодействий для ускорения процесса разработки лекарств.
▪️$ABCL (Abcellera): анализ геномных данных для создания и масштабирования новых антител.
▪️$DNA (тот самый Ginkgo Bioworks): разработка организмов для фармы, химической промышленности, сельского хозяйства и других индустрий.
▪️$PRME (Prime Medicine): прецизионное редактирование ДНК.
▪️$RXRX (Recursion): создает одну из крупнейших баз данных о пациентах в мире (23 петабайта).
▪️$TXG (10x Genomics): технологии для масштабного анализа экспрессии генов на клеточном уровне.
А еще $RLAY, $BEAM, $CRSP.
➡️ На картинке недельный график ETF индустрии от Ark Invest $ARKG. Пытается выйти из многолетнего даунтренда.
👍11🔥7💯3👏1
🔥DeepSeek: как небольшой стартап из Китая перевернул правила игры в ИИ
Сегодня вместо традиционного дайджеста пост про нашумевшую в последние дни модель и ее влияние на рынки.
Предыстория (или легенда)
Всего за $6 млн и 2 месяца команда DeepSeek из 200 человек создала модель, конкурирующую с GPT-4 от OpenAI и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic, которые тратят на аналогичные разработки миллиарды. Более того, DeepSeek выложила все наработки в бесплатный доступ.
Стартап начинал как хедж-фонд в сфере алгоритмической торговли. Со временем команда запустила сторонний проект, чтобы задействовать простаивающие чипы NVIDIA предыдущего поколения (в Китае действуют санкции на поставки новых GPU). Поставили себе цель — оптимизировать алгоритмы и создать большую языковую модель при ограниченном бюджете и ресурсах. И кажется, у них это получилось.
Пару слов про ключевые инновации: (подробный технический разбор тут)
▪️FP8 вместо FP32. Большинство компаний (включая OpenAI) используют для обучения «тяжёлые» форматы данных (FP32), требующие большое количество современных чипов. DeepSeek внедрила FP8 с дополнительной оптимизацией — компактный формат, который экономит ресурсы без потери качества. Они использовали «слабые» чипы, но настолько эффективно, что снизили стоимость обучения в 45 раз по сравнению с OpenAI. Ничего вам не напоминает?) Это же прямо сценарий из сериала Силиконовая долина, когда Ричард случайно изобрёл алгоритм сжатия данных без потерь. 👀
▪️Reasoning-модель R1. Предложили решение одной из главных проблем ИИ: обучение логике без тонн размеченных данных. Система создаёт «экспертные» модели для каждой области (математика, программирование и т.д.). Эксперимент R1-Zero показал, что модель научилась генерировать цепочки рассуждений, самопроверяться и распределять вычислительные ресурсы в зависимости от сложности задач.
Последствия для компаний и индустрий
🔹Доступность ИИ: Стоимость доступа к большим языковым моделям значительно снизится. Стартапы и энтузиасты смогут проводить исследования и обучать собственные модели без больших затрат.
🔹NVIDIA и инфраструктурные компании могут получить меньше заказов. Меньше GPU → ниже затраты на инфраструктуру. В выигрыше — стартапы вроде Cerebras и Groq, разрабатывающие чипы для «лёгких» моделей.
🔹Смена приоритетов: Инвестиции в "железо" от бигтехов сместятся на прикладные разработки.
🔹Ускорение научного прогресса. Дешёвые симуляции ускорят прогресс во многих сферах — разработка лекарств, робототехника, проектирование новых материалов, автономный транспорт.
🔹Энергетика. Сократятся расходы на электричество и охлаждение. Дата-центры смогут выполнять в 2 раза больше задач при тех же мощностях.
🔹Управление данными. Больше исследований → больше данных. Cпрос на сбор и хранение данных должен вырасти. В плюсе сервисы и компании вроде Amazon Web Services, DigitalOcean ($DOCN), Snowflake ($SNOW), Databricks, Datadog ($DDOG), Elastic ($ESTC).
🔹Устранение монополий. Гонка ИИ между США и Китаем набирает обороты, а дебаты вокруг ограничения влияния бигтехов идут уже не первый год. Новая администрация Трампа не раз акцентировала внимание на проблемах монополий, и вполне вероятно, что в ближайшее время последуют конкретные шаги: антимонопольные законы или другие меры, направленные на стимулирование конкуренции.
🔹Интерес к китайским технологиям и компаниям продолжит расти.
Эта история ещё далека от завершения. Все последствия амбициозных заявлений DeepSeek предстоит оценить, но уже сейчас очевидно, что их подходы могут существенно изменить ландшафт ИИ.
➡️ Впереди интереснейшая неделя: комментарии по процентной ставке, публикация важных экономических данных и отчёты компаний из "великолепной семёрки".
Сегодня вместо традиционного дайджеста пост про нашумевшую в последние дни модель и ее влияние на рынки.
Предыстория (или легенда)
Всего за $6 млн и 2 месяца команда DeepSeek из 200 человек создала модель, конкурирующую с GPT-4 от OpenAI и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic, которые тратят на аналогичные разработки миллиарды. Более того, DeepSeek выложила все наработки в бесплатный доступ.
Стартап начинал как хедж-фонд в сфере алгоритмической торговли. Со временем команда запустила сторонний проект, чтобы задействовать простаивающие чипы NVIDIA предыдущего поколения (в Китае действуют санкции на поставки новых GPU). Поставили себе цель — оптимизировать алгоритмы и создать большую языковую модель при ограниченном бюджете и ресурсах. И кажется, у них это получилось.
Пару слов про ключевые инновации: (подробный технический разбор тут)
▪️FP8 вместо FP32. Большинство компаний (включая OpenAI) используют для обучения «тяжёлые» форматы данных (FP32), требующие большое количество современных чипов. DeepSeek внедрила FP8 с дополнительной оптимизацией — компактный формат, который экономит ресурсы без потери качества. Они использовали «слабые» чипы, но настолько эффективно, что снизили стоимость обучения в 45 раз по сравнению с OpenAI. Ничего вам не напоминает?) Это же прямо сценарий из сериала Силиконовая долина, когда Ричард случайно изобрёл алгоритм сжатия данных без потерь. 👀
▪️Reasoning-модель R1. Предложили решение одной из главных проблем ИИ: обучение логике без тонн размеченных данных. Система создаёт «экспертные» модели для каждой области (математика, программирование и т.д.). Эксперимент R1-Zero показал, что модель научилась генерировать цепочки рассуждений, самопроверяться и распределять вычислительные ресурсы в зависимости от сложности задач.
Последствия для компаний и индустрий
🔹Доступность ИИ: Стоимость доступа к большим языковым моделям значительно снизится. Стартапы и энтузиасты смогут проводить исследования и обучать собственные модели без больших затрат.
🔹NVIDIA и инфраструктурные компании могут получить меньше заказов. Меньше GPU → ниже затраты на инфраструктуру. В выигрыше — стартапы вроде Cerebras и Groq, разрабатывающие чипы для «лёгких» моделей.
🔹Смена приоритетов: Инвестиции в "железо" от бигтехов сместятся на прикладные разработки.
🔹Ускорение научного прогресса. Дешёвые симуляции ускорят прогресс во многих сферах — разработка лекарств, робототехника, проектирование новых материалов, автономный транспорт.
🔹Энергетика. Сократятся расходы на электричество и охлаждение. Дата-центры смогут выполнять в 2 раза больше задач при тех же мощностях.
🔹Управление данными. Больше исследований → больше данных. Cпрос на сбор и хранение данных должен вырасти. В плюсе сервисы и компании вроде Amazon Web Services, DigitalOcean ($DOCN), Snowflake ($SNOW), Databricks, Datadog ($DDOG), Elastic ($ESTC).
🔹Устранение монополий. Гонка ИИ между США и Китаем набирает обороты, а дебаты вокруг ограничения влияния бигтехов идут уже не первый год. Новая администрация Трампа не раз акцентировала внимание на проблемах монополий, и вполне вероятно, что в ближайшее время последуют конкретные шаги: антимонопольные законы или другие меры, направленные на стимулирование конкуренции.
🔹Интерес к китайским технологиям и компаниям продолжит расти.
Эта история ещё далека от завершения. Все последствия амбициозных заявлений DeepSeek предстоит оценить, но уже сейчас очевидно, что их подходы могут существенно изменить ландшафт ИИ.
➡️ Впереди интереснейшая неделя: комментарии по процентной ставке, публикация важных экономических данных и отчёты компаний из "великолепной семёрки".
👍20🔥6🎉4😍4👏3❤2😁1🥴1
SEC нам больше не нужен. Бум стартапов близко.
Инвестиции в частные компании на грани самой большой трансформации за последние десятилетия. Дерегуляции быть, и доступ к стартапам изменится навсегда.
📌 Контекст
Привлечение капитала сегодня находится под жёстким контролем регуляторов, а рынок частных компаний закрыт для большинства инвесторов. Доступ к лучшим сделкам есть только у крупных фондов, инсайдеров и аккредитованных инвесторов. Они заходят на ранних этапах, а розничные инвесторы получают шанс только после IPO — и то, если оно вообще состоится.
При этом количество IPO сократилось в разы. Венчурные фонды испытывают не лучшие времена: 65% сделок даже не окупаются, а многие фонды вынуждены возвращать деньги инвесторам.
📌 Что дальше?
Всё идет к тому, что дерегуляция частных рынков неизбежна. В новой администрации уже обсуждаются шаги, которые могут полностью изменить индустрию.
▪️Инвестировать в частные компании смогут все. Доступ к рынку будет не только у фондов, но и у розничных инвесторов с минимальным порогом входа.
▪️Бум стартапов. Запуск новых компаний станет проще, а модели инвестирования в стартапы будут более гибкими.
▪️Токенизация. Компании смогут привлекать капитал через токенизированные акции, которые будут размещать у брокеров типа Robinhood, ликвидности на рынке станет больше.
➡️ Один из ключевых людей в новой администрации — Дэвид Сакс, сооснователь PayPal и близкий соратник Илона Маска и Питера Тиля. Он отвечает за инновации, крипту и законодательство в этих сферах. Вот его ключевые позиции:
▪️Жестко критикует бигтех, монополии и зарегулированность.
▪️Говорит про отсутствие возможности экзитов — IPO на холде, SPAC-рынок мёртв, многие слияния запрещаются. Стартапы не могут нормально привлекать капитал. Все это негативно влияет на развитие. Нет конкуренции = нет инноваций.
▪️Открыто выступает за токенизацию всего. Акцент делает как раз на рынке частных компаний.
📍Bottom Line. Впереди радикальная трансформация финансовых рынков. Способы привлечения капитала кардинально изменятся. Многие активы станут доступнее, ликвиднее и более прозрачными.
Инвестиции в частные компании на грани самой большой трансформации за последние десятилетия. Дерегуляции быть, и доступ к стартапам изменится навсегда.
📌 Контекст
Привлечение капитала сегодня находится под жёстким контролем регуляторов, а рынок частных компаний закрыт для большинства инвесторов. Доступ к лучшим сделкам есть только у крупных фондов, инсайдеров и аккредитованных инвесторов. Они заходят на ранних этапах, а розничные инвесторы получают шанс только после IPO — и то, если оно вообще состоится.
При этом количество IPO сократилось в разы. Венчурные фонды испытывают не лучшие времена: 65% сделок даже не окупаются, а многие фонды вынуждены возвращать деньги инвесторам.
📌 Что дальше?
Всё идет к тому, что дерегуляция частных рынков неизбежна. В новой администрации уже обсуждаются шаги, которые могут полностью изменить индустрию.
▪️Инвестировать в частные компании смогут все. Доступ к рынку будет не только у фондов, но и у розничных инвесторов с минимальным порогом входа.
▪️Бум стартапов. Запуск новых компаний станет проще, а модели инвестирования в стартапы будут более гибкими.
▪️Токенизация. Компании смогут привлекать капитал через токенизированные акции, которые будут размещать у брокеров типа Robinhood, ликвидности на рынке станет больше.
➡️ Один из ключевых людей в новой администрации — Дэвид Сакс, сооснователь PayPal и близкий соратник Илона Маска и Питера Тиля. Он отвечает за инновации, крипту и законодательство в этих сферах. Вот его ключевые позиции:
▪️Жестко критикует бигтех, монополии и зарегулированность.
▪️Говорит про отсутствие возможности экзитов — IPO на холде, SPAC-рынок мёртв, многие слияния запрещаются. Стартапы не могут нормально привлекать капитал. Все это негативно влияет на развитие. Нет конкуренции = нет инноваций.
▪️Открыто выступает за токенизацию всего. Акцент делает как раз на рынке частных компаний.
📍Bottom Line. Впереди радикальная трансформация финансовых рынков. Способы привлечения капитала кардинально изменятся. Многие активы станут доступнее, ликвиднее и более прозрачными.
👍24❤9😍7👏5🔥4🎉4😁3🥰1
От любви до ненависти один тариф. Let the trade wars begin.
Трамп запустил новый раунд торговых войн, анонсировав 25% пошлины на импорт из Канады и Мексики и 10% на товары из Китая. На очереди страны ЕС. Канада уже ответила зеркальными мерами, Мексика пока думает, а Китай отмечает Новый год.
Но первыми Трампу ответили рынки. Индексы открылись в минусе, доллар резко укрепился, а крипторынок пережил крупнейшие ликвидации в истории.
Тарифы затронут $1.3 трлн торговли (43% от всего импорта США). Официальные цели: стимулировать локальное производство, увеличить налоговые поступления и снизить дефицит бюджета, ограничить влияние Китая. Конечно, не без политики. Они используются как инструмент давления в торговых переговорах и геополитических интересах США.
Экономисты до сих пор спорят о реальном эффекте. Некоторые исследования показывают, что основные издержки ложатся на американских потребителей и компании. Тарифы фактически выступают скрытым налогом, который снижает прибыльность импортёров и компаний, зависящих от глобальных цепочек поставок.
Меньше прибыли у компаний = ниже доходность для инвесторов. Рынки помнят 2018 год. Когда Трамп в прошлый раз вводил тарифы, S&P 500 реагировал падением, а в конце года просел на 20%. Политика вводилась постепенно, и каждый новый анонс сопровождался всплесками волатильности.
✅ Лучше всех должны чувствовать сектора, минимально зависящие от импорта, а также те, кто выиграет от пошлин: финансовый сектор, производители стали и алюминия, локальное машиностроение, оборудование и строительные материалы, энергетика.
✅ Компании с сильным pricing power (те, кто могут поднимать цены без потери спроса) окажутся в более выгодном положении.
✅ Ускорение роботизации на производствах и оптимизация бизнес-процессов позволят существенно снизить производственные издержки, что станет решающим фактором в условиях роста затрат.
➡️ Пока неясно, пойдут ли другие страны на переговоры с Трампом или ответят зеркальными мерами. Ключевой фактор – ответные шаги партнеров и реакция администрации США. Скучно точно не будет. Волатильные движения с нами надолго.
Трамп запустил новый раунд торговых войн, анонсировав 25% пошлины на импорт из Канады и Мексики и 10% на товары из Китая. На очереди страны ЕС. Канада уже ответила зеркальными мерами, Мексика пока думает, а Китай отмечает Новый год.
Но первыми Трампу ответили рынки. Индексы открылись в минусе, доллар резко укрепился, а крипторынок пережил крупнейшие ликвидации в истории.
Тарифы затронут $1.3 трлн торговли (43% от всего импорта США). Официальные цели: стимулировать локальное производство, увеличить налоговые поступления и снизить дефицит бюджета, ограничить влияние Китая. Конечно, не без политики. Они используются как инструмент давления в торговых переговорах и геополитических интересах США.
Экономисты до сих пор спорят о реальном эффекте. Некоторые исследования показывают, что основные издержки ложатся на американских потребителей и компании. Тарифы фактически выступают скрытым налогом, который снижает прибыльность импортёров и компаний, зависящих от глобальных цепочек поставок.
Меньше прибыли у компаний = ниже доходность для инвесторов. Рынки помнят 2018 год. Когда Трамп в прошлый раз вводил тарифы, S&P 500 реагировал падением, а в конце года просел на 20%. Политика вводилась постепенно, и каждый новый анонс сопровождался всплесками волатильности.
✅ Лучше всех должны чувствовать сектора, минимально зависящие от импорта, а также те, кто выиграет от пошлин: финансовый сектор, производители стали и алюминия, локальное машиностроение, оборудование и строительные материалы, энергетика.
✅ Компании с сильным pricing power (те, кто могут поднимать цены без потери спроса) окажутся в более выгодном положении.
✅ Ускорение роботизации на производствах и оптимизация бизнес-процессов позволят существенно снизить производственные издержки, что станет решающим фактором в условиях роста затрат.
➡️ Пока неясно, пойдут ли другие страны на переговоры с Трампом или ответят зеркальными мерами. Ключевой фактор – ответные шаги партнеров и реакция администрации США. Скучно точно не будет. Волатильные движения с нами надолго.
👍25🎉11🥰9❤7😍5🔥4👏3😁2😎2⚡1
❤️🔥Я люблю Nasdaq – Nasdaq любит меня. Эйфория инвесторов и что впереди.
1// В экономике без изменений. Практически все данные выходили лучше ожиданий:
▪️ФРС прогнозирует рост ВВП на 2.8% в 1 кв 2025 — выше средних значений (1.5-2.0%).
▪️Индекс производителей ISM Manufacturing впервые с 2022 года вышел в зону роста.
▪️Рост потребительских расходов на 4.2%.
▪️Из 60% отчитавшихся компаний S&P 500, 77% превзошли ожидания.
▪️Трамп продолжает использовать пошлины как инструмент переговоров. 10% тарифы на Китай вступили в силу, тарифы на Канаду и Мексику пока на холде.
2// Show must go on. Про текущий сентимент рынка:
▪️Доля сбережений ритейл-инвесторов в акциях превысила максимум дотком бума – сейчас около 30% от общего объема активов. Хотя и 30% это не такое большое значение, но исторически показатель все равно высокий.
▪️Притоки розничных инвесторов бьют рекорды – JPMorgan отмечает: за последние 3 года поступления от ритейла превысили $2 млрд в день всего 10 раз. И 6 из них приходятся на текущий 2025 год.
▪️Put/Call Ratio – на минимумах с ноября 2021. Этот показатель отслеживает объем торгов put-опционами по отношению к call-опционам. Простыми словами – сентимент сильно бычий. Не стоит использовать его как единственный индикатор настроений, но он важен для контекста. После таких значений периодически следовали откаты рынка на 10-20% (не всегда моментальные, тайминг угадать сложно).
▪️При этом индексы стоят максимально дорого по большинству сравнительных метрик, а Баффетт по-прежнему сидит в кэше.
▪️Palantir – лидер эйфории. Компания опубликовала сильный отчет по всем показателям. Тут бессмысленно писать про мультипликаторы и строить DCF модели, когда цену двигает огромное ритейл-комьюнити. Но сентимент – вещь капризная: он может оставаться на пике дольше, чем кажется разумным, но когда меняется – делает это резко и неожиданно.
3// Илон Маск поддержал идею перевода всех государственных расходов США на блокчейн. Речь может идти о $6.9 трлн бюджетных расходов в год, а первым шагом, вероятно, станет перевод платежей Казначейства США на децентрализованный реестр. Неужели технологию начнут широко использовать по назначению, а не только для мемкоинов.
Но и эта новость особо не вдохновила крипторынок, который продолжает восстанавливаться после рекордных ликвидаций на прошлых выходных.
// На этой неделе:
▪️Много экономических данных и еще больше корпоративных отчетов. Самые важные из них хорошо выделены в трэде по ссылке.
▪️2 IPO: SailPoint в чт ($SAIL, кибербезопасность), Karman Space & Defense в пт ($KRMN, оборонная промышленность).
💚 Тем временем Nasdaq признаётся трейдерам в любви и напоминает о не менее важном событии в эту пятницу.
1// В экономике без изменений. Практически все данные выходили лучше ожиданий:
▪️ФРС прогнозирует рост ВВП на 2.8% в 1 кв 2025 — выше средних значений (1.5-2.0%).
▪️Индекс производителей ISM Manufacturing впервые с 2022 года вышел в зону роста.
▪️Рост потребительских расходов на 4.2%.
▪️Из 60% отчитавшихся компаний S&P 500, 77% превзошли ожидания.
▪️Трамп продолжает использовать пошлины как инструмент переговоров. 10% тарифы на Китай вступили в силу, тарифы на Канаду и Мексику пока на холде.
2// Show must go on. Про текущий сентимент рынка:
▪️Доля сбережений ритейл-инвесторов в акциях превысила максимум дотком бума – сейчас около 30% от общего объема активов. Хотя и 30% это не такое большое значение, но исторически показатель все равно высокий.
▪️Притоки розничных инвесторов бьют рекорды – JPMorgan отмечает: за последние 3 года поступления от ритейла превысили $2 млрд в день всего 10 раз. И 6 из них приходятся на текущий 2025 год.
▪️Put/Call Ratio – на минимумах с ноября 2021. Этот показатель отслеживает объем торгов put-опционами по отношению к call-опционам. Простыми словами – сентимент сильно бычий. Не стоит использовать его как единственный индикатор настроений, но он важен для контекста. После таких значений периодически следовали откаты рынка на 10-20% (не всегда моментальные, тайминг угадать сложно).
▪️При этом индексы стоят максимально дорого по большинству сравнительных метрик, а Баффетт по-прежнему сидит в кэше.
▪️Palantir – лидер эйфории. Компания опубликовала сильный отчет по всем показателям. Тут бессмысленно писать про мультипликаторы и строить DCF модели, когда цену двигает огромное ритейл-комьюнити. Но сентимент – вещь капризная: он может оставаться на пике дольше, чем кажется разумным, но когда меняется – делает это резко и неожиданно.
3// Илон Маск поддержал идею перевода всех государственных расходов США на блокчейн. Речь может идти о $6.9 трлн бюджетных расходов в год, а первым шагом, вероятно, станет перевод платежей Казначейства США на децентрализованный реестр. Неужели технологию начнут широко использовать по назначению, а не только для мемкоинов.
Но и эта новость особо не вдохновила крипторынок, который продолжает восстанавливаться после рекордных ликвидаций на прошлых выходных.
// На этой неделе:
▪️Много экономических данных и еще больше корпоративных отчетов. Самые важные из них хорошо выделены в трэде по ссылке.
▪️2 IPO: SailPoint в чт ($SAIL, кибербезопасность), Karman Space & Defense в пт ($KRMN, оборонная промышленность).
💚 Тем временем Nasdaq признаётся трейдерам в любви и напоминает о не менее важном событии в эту пятницу.
❤23👍23😁11😍10👏8🎉6🔥5🥰3
⛩ Сильный сезон отчетов, рост китайских акций и громкие анонсы по гуманоидам. Главное за неделю и что впереди.
1️⃣ Фокус инвесторов смещается на широкий рынок – прибыль компаний S&P 493 (без великолепной семерки биг техов) выросла на 17% год к году, что выше прогнозируемых 12%, лучший квартальный прирост за три года. При этом гэп между ростом прибыли бигтехов и остальных компаний сокращается. С начала года только $META из великолепной семерки растет сильнее индекса. Из секторов с начала года лучше всех финансы и здравоохранение.
На прошлой неделе приятно удивил отчет Airbnb $ABNB. Сразу несколько драйверов роста впереди, компания планирует масштабировать продукт Experiences в мае, выходит на новые быстрорастущие гео (сейчас 75% выручки приходится всего на пять стран). Добавлены 40 новых платёжных систем, а также запущен сервис Co-Host Network, который помогает владельцам находить профессиональных управляющих. У компании высокая маржа – $4.5 млрд свободного денежного потока (40%), $11.1 млрд выручки за 12 месяцев, вполне адекватный P/FCF – 22x. Глобально, у людей становится больше свободного времени на путешествия и “впечатления”.
2️⃣ Илон Маск продолжает развивать xAI – вышла новая версия модели Grok 3, и она превосходит все текущие GPT-4o, Claude 3.5, DeepSeek V3 и Gemini 2 Pro в нескольких бенчмарках.
СЕО Google $GOOG заявил, что автономный транспорт достиг переломного момента – Waymo готовится к масштабному выходу на международные рынки. Беспилотные автомобили показывают на 78% меньше аварий.
Figure AI готовит крутые анонсы по гуманоидам: компания уже начала поставки Figure-02 первому коммерческому клиенту, а CEO Брэтт Эдкок отметил, что это была одна из самых сложных и продуктивных недель в его жизни, и впереди важные апдейты. Главная особенность Figure-02 – единая нейросеть для выполнения полного цикла работы с объектами. Ранее компания приостановила партнерство с OpenAI и пошла по пути собственного развития.
Apptronik привлекла $350 млн для масштабного производства своего робота Apollo, который будет использоваться в логистике, производстве, здравоохранении и уходе за пожилыми. В раунде участвовали B Capital, Capital Factory и Google, что усиливает связи с DeepMind.
$META также говорила про инвестиции в robotics – компания строит экосистему и платформу для всей индустрии. Основной фокус – разработка AI-систем, сенсоров и программного обеспечения для будущих гуманоидов.
3️⃣ Развивающиеся рынки и Европа начинают год сильнее США – акции обгоняют американские.
Goldman Sachs повысил таргеты по китайским акциям, а Си Цзиньпин встретился с лидерами частного бизнеса, включая Джека Ма (Alibaba, $BABA) и Ляна Вэньфэна (DeepSeek). Он подчеркнул, что частный сектор обладает «огромным потенциалом» и пообещал принять меры для улучшения деловой среды в стране.
Toyota ($TM) и Uber ($UBER) зашли в Grab ($GRAB), сделав его крупнейшей публичной долей в своём портфеле. Рэй Далио также приобрел 1,5 млн акций компании.
➡️ На этой неделе:
Продолжается сезон отчетностей. Буду следить за:
▪️Вторник: $BIDU
▪️Среда: $GRMN, $CVNA, $GRAB, $GLBE
▪️Четверг: $NBIS, $BABA, $MELI, $NU, $XYZ, $U, $RIVN, $GH
#newsweekly
1️⃣ Фокус инвесторов смещается на широкий рынок – прибыль компаний S&P 493 (без великолепной семерки биг техов) выросла на 17% год к году, что выше прогнозируемых 12%, лучший квартальный прирост за три года. При этом гэп между ростом прибыли бигтехов и остальных компаний сокращается. С начала года только $META из великолепной семерки растет сильнее индекса. Из секторов с начала года лучше всех финансы и здравоохранение.
На прошлой неделе приятно удивил отчет Airbnb $ABNB. Сразу несколько драйверов роста впереди, компания планирует масштабировать продукт Experiences в мае, выходит на новые быстрорастущие гео (сейчас 75% выручки приходится всего на пять стран). Добавлены 40 новых платёжных систем, а также запущен сервис Co-Host Network, который помогает владельцам находить профессиональных управляющих. У компании высокая маржа – $4.5 млрд свободного денежного потока (40%), $11.1 млрд выручки за 12 месяцев, вполне адекватный P/FCF – 22x. Глобально, у людей становится больше свободного времени на путешествия и “впечатления”.
2️⃣ Илон Маск продолжает развивать xAI – вышла новая версия модели Grok 3, и она превосходит все текущие GPT-4o, Claude 3.5, DeepSeek V3 и Gemini 2 Pro в нескольких бенчмарках.
СЕО Google $GOOG заявил, что автономный транспорт достиг переломного момента – Waymo готовится к масштабному выходу на международные рынки. Беспилотные автомобили показывают на 78% меньше аварий.
Figure AI готовит крутые анонсы по гуманоидам: компания уже начала поставки Figure-02 первому коммерческому клиенту, а CEO Брэтт Эдкок отметил, что это была одна из самых сложных и продуктивных недель в его жизни, и впереди важные апдейты. Главная особенность Figure-02 – единая нейросеть для выполнения полного цикла работы с объектами. Ранее компания приостановила партнерство с OpenAI и пошла по пути собственного развития.
Apptronik привлекла $350 млн для масштабного производства своего робота Apollo, который будет использоваться в логистике, производстве, здравоохранении и уходе за пожилыми. В раунде участвовали B Capital, Capital Factory и Google, что усиливает связи с DeepMind.
$META также говорила про инвестиции в robotics – компания строит экосистему и платформу для всей индустрии. Основной фокус – разработка AI-систем, сенсоров и программного обеспечения для будущих гуманоидов.
3️⃣ Развивающиеся рынки и Европа начинают год сильнее США – акции обгоняют американские.
Goldman Sachs повысил таргеты по китайским акциям, а Си Цзиньпин встретился с лидерами частного бизнеса, включая Джека Ма (Alibaba, $BABA) и Ляна Вэньфэна (DeepSeek). Он подчеркнул, что частный сектор обладает «огромным потенциалом» и пообещал принять меры для улучшения деловой среды в стране.
Toyota ($TM) и Uber ($UBER) зашли в Grab ($GRAB), сделав его крупнейшей публичной долей в своём портфеле. Рэй Далио также приобрел 1,5 млн акций компании.
➡️ На этой неделе:
Продолжается сезон отчетностей. Буду следить за:
▪️Вторник: $BIDU
▪️Среда: $GRMN, $CVNA, $GRAB, $GLBE
▪️Четверг: $NBIS, $BABA, $MELI, $NU, $XYZ, $U, $RIVN, $GH
#newsweekly
👍19😁13😍13🔥12❤10🥰7👏6🎉5
🔥Революция в медицине (и не только).
Вчера Nvidia совместно с Arc Institute и Стэнфордским университетом представили открытую AI-модель Evo 2, которая понимает язык биологической жизни. Некоторые ученые сравнивают это событие с открытием ДНК в 1953 году.
Evo 2:
🔬 Анализирует ДНК
💠 Предсказывает форму и функции белков.
🧬 Генерирует целые хромосомы и новые геномы.
⚠️ Прогнозирует мутации, включая те, что раньше были непредсказуемыми.
🦠 Создает синтетические организмы и проектирует биологические системы с нуля.
Потенциальные применения модели:
▪️Создание новых форм жизни.
▪️Персонализированная медицина – загрузка генома в Evo 2 для предсказания болезней и разработки индивидуальных методов лечения.
▪️Генная терапия – точечное исправление генетических заболеваний.
▪️Эволюционное моделирование – прогнозирование будущих изменений живых организмов.
▪️Генная инженерия в сельском хозяйстве – растения, растущие в пустынях, устойчивые к вредителям и обладающие дополнительными питательными веществами.
▪️Возрождение вымерших видов – реконструкция геномов исчезнувших животных.
▪️Биокомпьютеры – создание живых клеток, выполняющих определенные задачи, например, бактерий, обнаруживающих токсины и выделяющих антидоты.
▪️Колонизация космоса – разработка организмов и растений, устойчивым к радиации.
▪️Создание “сверхчеловека”.
Модель доступна всем исследователям на платформе BioNeMo от Nvidia. Ученые могут загружать собственные данные и адаптировать модель под свои задачи.
Вчера Nvidia совместно с Arc Institute и Стэнфордским университетом представили открытую AI-модель Evo 2, которая понимает язык биологической жизни. Некоторые ученые сравнивают это событие с открытием ДНК в 1953 году.
Evo 2:
🔬 Анализирует ДНК
💠 Предсказывает форму и функции белков.
🧬 Генерирует целые хромосомы и новые геномы.
⚠️ Прогнозирует мутации, включая те, что раньше были непредсказуемыми.
🦠 Создает синтетические организмы и проектирует биологические системы с нуля.
Потенциальные применения модели:
▪️Создание новых форм жизни.
▪️Персонализированная медицина – загрузка генома в Evo 2 для предсказания болезней и разработки индивидуальных методов лечения.
▪️Генная терапия – точечное исправление генетических заболеваний.
▪️Эволюционное моделирование – прогнозирование будущих изменений живых организмов.
▪️Генная инженерия в сельском хозяйстве – растения, растущие в пустынях, устойчивые к вредителям и обладающие дополнительными питательными веществами.
▪️Возрождение вымерших видов – реконструкция геномов исчезнувших животных.
▪️Биокомпьютеры – создание живых клеток, выполняющих определенные задачи, например, бактерий, обнаруживающих токсины и выделяющих антидоты.
▪️Колонизация космоса – разработка организмов и растений, устойчивым к радиации.
▪️Создание “сверхчеловека”.
Модель доступна всем исследователям на платформе BioNeMo от Nvidia. Ученые могут загружать собственные данные и адаптировать модель под свои задачи.
🔥28👏14❤13👍11😁9🥰8🎉7😍7👾1
🃏Мистер Трамп, озвучьте правила игры. Самое важное за неделю и что впереди.
1️⃣ Февраль – традиционно слабый месяц для рынков, и этот год не стал исключением. Несмотря на то, что S&P 500 пока в плюсе с начала года, другие ключевые индексы выглядят хуже – Nasdaq 100 и Russell 2000 ушли в минус.
При этом 9 из 11 широких секторов экономики демонстрируют положительную динамику. В аутсайдерах с начала года только технологический сектор (-3%) и товары выборочного спроса (-3.7%), в основном за счет оттоков из крупных технологических компаний. За последние два года именно Великолепная семерка обеспечивала более 50% роста ключевых индексов, но в этом году динамика меняется.
2️⃣ Бизнес-лидеры про тарифы и экономику
После поствыборного ралли наступило неприятное похмелье — бизнес и рынки требуют от Трампа четких правил игры. Проблема не в самих тарифах, а в непредсказуемости — компании не могут строить долгосрочные планы.
Баффет вчера предупредил, что жесткие пошлины могут спровоцировать инфляцию и ударить по потребителям, но отказался давать прогноз по экономике: “Это, конечно, самая интересная тема, но я не могу об этом говорить”.
🗣Что говорят другие CEO крупных компаний:
▪️Alcoa (крупнейший производитель алюминия в США): 25% пошлины могут уничтожить 20,000 рабочих мест в отрасли и до 80,000 косвенно.
▪️Citadel: “Сложное время для инвестиций”.
▪️ON Semiconductor: “Все парализованы”.
▪️Franklin Templeton: “К сожалению, не могу оставаться позитивным”.
▪️Nasdaq Private Markets: “Происходящий хаос заставляет всех просто сидеть и ничего не делать”.
На этом фоне Банк Атланты резко изменил свой прогноз по росту ВВП в 1 кв 2025 с +4% до -1%.
Рынки ждут ясности. В ближайшие месяцы станет понятно, какие сделки сможет заключить Трамп, и какую политику он выберет. Пока неопределенность сохраняется, но, как показывают данные Renaissance Macro, политическая неопределённость часто является бычьим фактором.
➡️ На этой неделе:
📍Важные макроданные и события:
▪️Пн: ISM Manufacturing PMI – производственная активность за февраль.
▪️Ср: ISM Services PMI – активность в секторе услуг за февраль, на который приходится 70% экономики.
▪️Пт: Non-Farm Payrolls (кол-во рабочих мест), уровень безработицы, речь Пауэлла.
▪️А также Crypto Summit в Белом доме в пт.
📍Завершается сезон отчетности:
▪️Пн: $SMR, $ASTS, $GTLB.
▪️Вт: $TGT, $CRWD
▪️Ср: $MDB, $ZS
▪️Чт: $JD, $AVGO, $COST
#newsweekly
1️⃣ Февраль – традиционно слабый месяц для рынков, и этот год не стал исключением. Несмотря на то, что S&P 500 пока в плюсе с начала года, другие ключевые индексы выглядят хуже – Nasdaq 100 и Russell 2000 ушли в минус.
При этом 9 из 11 широких секторов экономики демонстрируют положительную динамику. В аутсайдерах с начала года только технологический сектор (-3%) и товары выборочного спроса (-3.7%), в основном за счет оттоков из крупных технологических компаний. За последние два года именно Великолепная семерка обеспечивала более 50% роста ключевых индексов, но в этом году динамика меняется.
2️⃣ Бизнес-лидеры про тарифы и экономику
После поствыборного ралли наступило неприятное похмелье — бизнес и рынки требуют от Трампа четких правил игры. Проблема не в самих тарифах, а в непредсказуемости — компании не могут строить долгосрочные планы.
Баффет вчера предупредил, что жесткие пошлины могут спровоцировать инфляцию и ударить по потребителям, но отказался давать прогноз по экономике: “Это, конечно, самая интересная тема, но я не могу об этом говорить”.
🗣Что говорят другие CEO крупных компаний:
▪️Alcoa (крупнейший производитель алюминия в США): 25% пошлины могут уничтожить 20,000 рабочих мест в отрасли и до 80,000 косвенно.
▪️Citadel: “Сложное время для инвестиций”.
▪️ON Semiconductor: “Все парализованы”.
▪️Franklin Templeton: “К сожалению, не могу оставаться позитивным”.
▪️Nasdaq Private Markets: “Происходящий хаос заставляет всех просто сидеть и ничего не делать”.
На этом фоне Банк Атланты резко изменил свой прогноз по росту ВВП в 1 кв 2025 с +4% до -1%.
Рынки ждут ясности. В ближайшие месяцы станет понятно, какие сделки сможет заключить Трамп, и какую политику он выберет. Пока неопределенность сохраняется, но, как показывают данные Renaissance Macro, политическая неопределённость часто является бычьим фактором.
➡️ На этой неделе:
📍Важные макроданные и события:
▪️Пн: ISM Manufacturing PMI – производственная активность за февраль.
▪️Ср: ISM Services PMI – активность в секторе услуг за февраль, на который приходится 70% экономики.
▪️Пт: Non-Farm Payrolls (кол-во рабочих мест), уровень безработицы, речь Пауэлла.
▪️А также Crypto Summit в Белом доме в пт.
📍Завершается сезон отчетности:
▪️Пн: $SMR, $ASTS, $GTLB.
▪️Вт: $TGT, $CRWD
▪️Ср: $MDB, $ZS
▪️Чт: $JD, $AVGO, $COST
#newsweekly
👍23🥰17❤14😁12🔥8👏8🎉8😍8👌1
✊🏻Не верь, не бойся, не проси. Самое лучшее время, чтобы быть в рынке.
Наш мозг эволюционно запрограммирован искать определённость — в повседневной жизни, в цифрах, в действиях. Нам хочется, чтобы реальность совпадала с нашими мыслями, ожиданиями и прогнозами. Это часть нашей природы.
И это одна из причин, почему 90% людей терпят неудачи в инвестициях и трейдинге. Финансовые рынки — не про контроль. Когда всё растёт и выглядит стабильно, формируется иллюзия предсказуемости. Но стабильность не сформирует вас, как успешного инвестора или трейдера.
Хаос — лучший учитель. Он разрушает иллюзии, обнуляет ваше мнение и учит действовать безэмоционально. Именно в моменты высокой волатильности и неопределённости формируется характер, подход, устойчивость. Такие фазы на рынке бывают нечасто — и в этом их ценность.
За последние 6 недель американский фондовый рынок потерял более $10 трлн капитализации. Индексы откатились на 20%, а вероятность рецессии в ближайшие месяцы оценивается выше 50% (polymarket).
На этом фоне Дональд Трамп продолжает наращивать риторику: новые тарифы, жёсткие заявления, акцент на протекционизм. Но торговые войны — это не просто заголовки. Это — реальные сбои в глобальных цепочках поставок, которые формировались десятилетиями. Это — рост издержек, усиление инфляционного давления и остановка производственных линий. Например, по оценкам Rosenblatt, чтобы компенсировать влияние пошлин, Apple может быть вынуждена поднять цены на свою продукцию на 40%.
Что делать в условиях волатильности?
Прежде всего — принять неопределённость. Ожидания создают иллюзии. Ваши прогнозы не влияют на рынок. Надеяться на разворот — не стратегия. Вместо предсказаний — работайте с вероятностями. Оценивайте, что уже заложено в цену, а что нет. Исторически 7 из 10 лучших дней на рынке происходили в течение 15 дней после худших. Даже в тяжелейших кризисах рынку присущи сильные ралли.
Если вы инвестор, не покупайте компанию просто потому, что она просела на 40%. Это не аргумент. Определите горизонты и выберите 5–10 компаний, в которые готовы поверить на 3+ лет. Оцените их способность выжить в текущих реалиях, продукт, рынок, финансовую устойчивость и оценку. Разделите покупки — используйте dollar cost averaging на просадках.
Если вы торгуете — фокусируйтесь на системе. Простые идеи, сетапы, понятный стоп/таргет, дисциплина.
Не усложняйте. Отключите шум. Не читайте кликбейтные заголовки. Не полагайтесь на мнения “инфлюенсеров” с сотнями тысяч подписчиков. Читайте первоисточники и фактическую информацию. Следите за сентиментом рынка и формируйте собственное мнение.
Мы живем в удивительное время. Кризис — это форма прогресса. Смена фазы, перезапуск цикла. Используйте его в свою пользу.
Наш мозг эволюционно запрограммирован искать определённость — в повседневной жизни, в цифрах, в действиях. Нам хочется, чтобы реальность совпадала с нашими мыслями, ожиданиями и прогнозами. Это часть нашей природы.
И это одна из причин, почему 90% людей терпят неудачи в инвестициях и трейдинге. Финансовые рынки — не про контроль. Когда всё растёт и выглядит стабильно, формируется иллюзия предсказуемости. Но стабильность не сформирует вас, как успешного инвестора или трейдера.
Хаос — лучший учитель. Он разрушает иллюзии, обнуляет ваше мнение и учит действовать безэмоционально. Именно в моменты высокой волатильности и неопределённости формируется характер, подход, устойчивость. Такие фазы на рынке бывают нечасто — и в этом их ценность.
За последние 6 недель американский фондовый рынок потерял более $10 трлн капитализации. Индексы откатились на 20%, а вероятность рецессии в ближайшие месяцы оценивается выше 50% (polymarket).
На этом фоне Дональд Трамп продолжает наращивать риторику: новые тарифы, жёсткие заявления, акцент на протекционизм. Но торговые войны — это не просто заголовки. Это — реальные сбои в глобальных цепочках поставок, которые формировались десятилетиями. Это — рост издержек, усиление инфляционного давления и остановка производственных линий. Например, по оценкам Rosenblatt, чтобы компенсировать влияние пошлин, Apple может быть вынуждена поднять цены на свою продукцию на 40%.
Что делать в условиях волатильности?
Прежде всего — принять неопределённость. Ожидания создают иллюзии. Ваши прогнозы не влияют на рынок. Надеяться на разворот — не стратегия. Вместо предсказаний — работайте с вероятностями. Оценивайте, что уже заложено в цену, а что нет. Исторически 7 из 10 лучших дней на рынке происходили в течение 15 дней после худших. Даже в тяжелейших кризисах рынку присущи сильные ралли.
Если вы инвестор, не покупайте компанию просто потому, что она просела на 40%. Это не аргумент. Определите горизонты и выберите 5–10 компаний, в которые готовы поверить на 3+ лет. Оцените их способность выжить в текущих реалиях, продукт, рынок, финансовую устойчивость и оценку. Разделите покупки — используйте dollar cost averaging на просадках.
Если вы торгуете — фокусируйтесь на системе. Простые идеи, сетапы, понятный стоп/таргет, дисциплина.
Не усложняйте. Отключите шум. Не читайте кликбейтные заголовки. Не полагайтесь на мнения “инфлюенсеров” с сотнями тысяч подписчиков. Читайте первоисточники и фактическую информацию. Следите за сентиментом рынка и формируйте собственное мнение.
Мы живем в удивительное время. Кризис — это форма прогресса. Смена фазы, перезапуск цикла. Используйте его в свою пользу.
👍32❤18🔥17🥰17🎉14👏12😁12😍10💯5
ИИ убил софт?
За последние дни рынок резко переоценил сектор софта и IT-сервисов: суммарная капитализация снизилась почти на $1 трлн. Причина не в макро или плохом отчете, а в осознании того, что ИИ перестал быть надстройкой и начал напрямую проникать в прикладные бизнес-процессы.
Триггером стал релиз Claude Cowork, показавший, что агент способен выполнять задачи юристов, аналитиков, продаж и маркетинга не «рядом» с продуктами, а прямо внутри процессов. Для рынка это прозвучало просто: если агент делает работу, зачем платить за софт как посредника?
Инвесторы экстраполируют нарратив быстрее, чем меняются реальные данные по выручке и удержанию клиентов. Главный страх здесь понятен. Удар по модели оплаты «за пользователя»: меньше людей, меньше лицензий, давление на NRR и, как следствие, пересмотр мультипликаторов.
В итоге рынок наказал сектор целиком. Без особых различий между компаниями, где софт — это в основном интерфейс, и теми, где он остаётся критической инфраструктурой с высокой ценой ошибки. ИИ действительно меняет правила игры, но делает это не одновременно и далеко не для всех.
Теперь к главному: какие софтверные компании выиграют, а какие столкнутся с проблемами?
❌ Под ударом оказываются компании, где ценность продукта завязана на интерфейс и количество лицензий.
🟠 Горизонтальные SaaS с seat-based моделью
Клиенты начинают сокращать число лицензий, оставляя доступ к данным через внутренние ИИ-инструменты. Формально агент — тоже пользователь. Но рынок пока не понимает, как будет выглядеть новая модель монетизации: за агента, за результат или за объём операций. Salesforce, Zendesk, Freshworks, Atlassian (Jira/Confluence), Asana, Monday.com.
🟠 BI, дашборды и “SQL-обёртки”
Looker, Tableau, Airtable. Простая визуализация и аналитика данных всё чаще пересобирается агентами под конкретную задачу, без покупки дорогих лицензий.
🟠 Сервисы, решающие одну узкую задачу
Бронирование встреч, простые лендинги, продукты, которые лишь «заворачивают» GPT в удобный интерфейс.
🟠 Документооборот и контент-посредники
PandaDoc, DocuSign, Otter.ai. Подпись и прочая работа с документами становятся встроенными функциями LLM. Агенту всё равно, через какой сервис подписан документ.
🟠 Автоматизация “шагов”
Zapier / Make. Агенту проще написать один скрипт под процесс, чем платить за конструктор цепочек.
✅ В выигрыше оказываются компании, без которых ИИ не может работать устойчиво, безопасно и в реальной бизнес-среде.
🟢 Доменная экспертиза. Код дешевеет, а понимание того, что именно нужно строить, становится всё более ценным. Узкоспециализированный софт с десятилетиями отраслевого опыта (фарма, промышленность, финансы и тд) не заменяется агентом «по запросу». $VEEV, $ADSK, $NOW, $PCOR.
🟢 Критическая инфраструктура и данные. Платежи, хранилища, мониторинг и диагностика. Здесь доверие и стабильность важнее гибкости. Никто не будет поручать агенту безопасность и комплаенс миллионов транзакций. $SNOW, $MDB, $DDOG, Stripe.
🟢 Безопасность и сеть. Чем больше автономных агентов, тем шире поверхность атаки. ИИ создаёт новые классы угроз и одновременно усиливает спрос на защиту. $CRWD, $NET, $PANW.
🟢 Mission-critical системы. Ядро бизнеса, где цена ошибки слишком высока для экспериментов. ERP, финансы, HR. Сложные системы, где платят не просто за код, а за ответственность. Ни один CFO не перенесёт эти функции на самописный софт без вендора. $ORCL, $SAP, $WDAY.
🟢 Платформы агентского уровня. Решения типа Palantir, которые уже не просто софт для компаний, а инфраструктура для внедрения и управления агентами в энтерпрайзе и госсекторе.
↪️ Bottom Line
Клиенту больше не нужен «софт для управления продажами». Ему нужны продажи. Если ИИ-агент способен обеспечить результат напрямую, ценность промежуточного ПО в виде SaaS начинает стремиться к нулю.
Выигрывают компании, которые владеют данными, ответственностью, доменной экспертизой и критической инфраструктурой. ИИ не заменяет их, он встраивается внутрь и усиливает их позиции.
За последние дни рынок резко переоценил сектор софта и IT-сервисов: суммарная капитализация снизилась почти на $1 трлн. Причина не в макро или плохом отчете, а в осознании того, что ИИ перестал быть надстройкой и начал напрямую проникать в прикладные бизнес-процессы.
Триггером стал релиз Claude Cowork, показавший, что агент способен выполнять задачи юристов, аналитиков, продаж и маркетинга не «рядом» с продуктами, а прямо внутри процессов. Для рынка это прозвучало просто: если агент делает работу, зачем платить за софт как посредника?
Инвесторы экстраполируют нарратив быстрее, чем меняются реальные данные по выручке и удержанию клиентов. Главный страх здесь понятен. Удар по модели оплаты «за пользователя»: меньше людей, меньше лицензий, давление на NRR и, как следствие, пересмотр мультипликаторов.
В итоге рынок наказал сектор целиком. Без особых различий между компаниями, где софт — это в основном интерфейс, и теми, где он остаётся критической инфраструктурой с высокой ценой ошибки. ИИ действительно меняет правила игры, но делает это не одновременно и далеко не для всех.
Теперь к главному: какие софтверные компании выиграют, а какие столкнутся с проблемами?
Клиенты начинают сокращать число лицензий, оставляя доступ к данным через внутренние ИИ-инструменты. Формально агент — тоже пользователь. Но рынок пока не понимает, как будет выглядеть новая модель монетизации: за агента, за результат или за объём операций. Salesforce, Zendesk, Freshworks, Atlassian (Jira/Confluence), Asana, Monday.com.
Looker, Tableau, Airtable. Простая визуализация и аналитика данных всё чаще пересобирается агентами под конкретную задачу, без покупки дорогих лицензий.
Бронирование встреч, простые лендинги, продукты, которые лишь «заворачивают» GPT в удобный интерфейс.
PandaDoc, DocuSign, Otter.ai. Подпись и прочая работа с документами становятся встроенными функциями LLM. Агенту всё равно, через какой сервис подписан документ.
Zapier / Make. Агенту проще написать один скрипт под процесс, чем платить за конструктор цепочек.
Клиенту больше не нужен «софт для управления продажами». Ему нужны продажи. Если ИИ-агент способен обеспечить результат напрямую, ценность промежуточного ПО в виде SaaS начинает стремиться к нулю.
Выигрывают компании, которые владеют данными, ответственностью, доменной экспертизой и критической инфраструктурой. ИИ не заменяет их, он встраивается внутрь и усиливает их позиции.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24❤7🔥4👨💻2
На днях прочитал новость про автономную лабораторию OpenAI и Ginkgo Bioworks ($DNA, занимается биоинженерными разработками).
Компания подключила GPT-5 к своей базе экспериментальных данных и лаборатории с автономными роборуками и тележками. Исследование длилось 6 месяцев: «мозгом» был GPT-5, который сам проектировал эксперименты, анализировал результаты и решал, что делать дальше. Люди в основном загружали реагенты и контролировали систему.
За полгода было выполнено более 36 тыс. экспериментов (огромная цифра в сравнении с показателями обычных лаб). Если коротко, то результатом стало снижение стоимости синтеза стандартного белка sfGFP с $698 до $422 за грамм (-40%). При этом расход реагентов сократился более чем на 50%. Во сколько это обошлось Ginkgo и OpenAI, компании не раскрывают. Ginkgo уже продаёт улучшенный реакционный микс через свой магазин реагентов, что показывает коммерческий потенциал подхода.
Что здесь главное для меня. С появлением больших моделей было воодушевление, что научные эксперименты ускорятся в разы. Но всё упиралось в банальную проблему. Ученый все еще должен тратить время, чтобы загрузить реагенты, запустить реакцию, снять показания, записать результаты и повторять цикл снова и снова. Интеллект ускорился, а руки нет.
Помню, когда Ginkgo выходила на биржу, ажиотажа было много. Идея стать «Amazon Web Services для биологии» звучала мощно. Но по сути бизнес был ближе к консалтингу. Больше запросов означало больше экспериментов и больше найма учёных. Выручка росла, но расходы росли вместе с ней.
На пике в 2021 году в компании работало более 1 200 человек, в основном учёные и операторы лабораторий. Несмотря на уникальную базу биоданных, компания оставалась сильно убыточной. Сейчас штат около 600 человек, при этом объём экспериментов растет кратно. Компании удалось заметно сократить cash burn и приблизиться к безубыточности. Всё это благодаря роботизации рутинной работы и появлению управляющего слоя в виде GPT-5.
Помимо этого инвесторы Ginkgo ждут новостей о результатах клинических испытаний компаний-клиентов, которые должны публиковаться в ближайшие годы. Ещё один важный источник потенциальной выручки — роялти с компаний, которые успешно выводят на рынок продукты, созданные на базе платформы Ginkgo.
Недавно Ginkgo сделала ещё один шаг для роста выручки. Они начали продавать автономные лаборатории «под ключ»: роботизированные модули плюс софт, с возможностью подключения ИИ. Это уже попытка превратить внутреннюю инфраструктуру в продукт. Любая (ну почти любая) компания или университет за 5-15 млн $ может установить такую лабораторию и ускорить свои процессы.
Насколько этот шаг будет оправдан, увидим в ближайших отчётах. О прибыльности речи пока нет, но любые намёки CEO на положительную EBITDA могут вернуть рынку интерес к этой компании.
Компания подключила GPT-5 к своей базе экспериментальных данных и лаборатории с автономными роборуками и тележками. Исследование длилось 6 месяцев: «мозгом» был GPT-5, который сам проектировал эксперименты, анализировал результаты и решал, что делать дальше. Люди в основном загружали реагенты и контролировали систему.
За полгода было выполнено более 36 тыс. экспериментов (огромная цифра в сравнении с показателями обычных лаб). Если коротко, то результатом стало снижение стоимости синтеза стандартного белка sfGFP с $698 до $422 за грамм (-40%). При этом расход реагентов сократился более чем на 50%. Во сколько это обошлось Ginkgo и OpenAI, компании не раскрывают. Ginkgo уже продаёт улучшенный реакционный микс через свой магазин реагентов, что показывает коммерческий потенциал подхода.
Что здесь главное для меня. С появлением больших моделей было воодушевление, что научные эксперименты ускорятся в разы. Но всё упиралось в банальную проблему. Ученый все еще должен тратить время, чтобы загрузить реагенты, запустить реакцию, снять показания, записать результаты и повторять цикл снова и снова. Интеллект ускорился, а руки нет.
Помню, когда Ginkgo выходила на биржу, ажиотажа было много. Идея стать «Amazon Web Services для биологии» звучала мощно. Но по сути бизнес был ближе к консалтингу. Больше запросов означало больше экспериментов и больше найма учёных. Выручка росла, но расходы росли вместе с ней.
На пике в 2021 году в компании работало более 1 200 человек, в основном учёные и операторы лабораторий. Несмотря на уникальную базу биоданных, компания оставалась сильно убыточной. Сейчас штат около 600 человек, при этом объём экспериментов растет кратно. Компании удалось заметно сократить cash burn и приблизиться к безубыточности. Всё это благодаря роботизации рутинной работы и появлению управляющего слоя в виде GPT-5.
Помимо этого инвесторы Ginkgo ждут новостей о результатах клинических испытаний компаний-клиентов, которые должны публиковаться в ближайшие годы. Ещё один важный источник потенциальной выручки — роялти с компаний, которые успешно выводят на рынок продукты, созданные на базе платформы Ginkgo.
Недавно Ginkgo сделала ещё один шаг для роста выручки. Они начали продавать автономные лаборатории «под ключ»: роботизированные модули плюс софт, с возможностью подключения ИИ. Это уже попытка превратить внутреннюю инфраструктуру в продукт. Любая (ну почти любая) компания или университет за 5-15 млн $ может установить такую лабораторию и ускорить свои процессы.
Насколько этот шаг будет оправдан, увидим в ближайших отчётах. О прибыльности речи пока нет, но любые намёки CEO на положительную EBITDA могут вернуть рынку интерес к этой компании.
👍17🔥10❤4🕊2