23 червня 2026 року відбулося різке падіння цін акцій двох провідних компаній з розробки великих AI-моделей, котрі котуються на біржі Гонконгу: Zhipu (02513.HK) та MiniMax. Їхні котирування знизилися більш ніж на 9% та 13% відповідно, що спричинило загальне падіння технологічного сектору Гонконгу. Ще за одну торгову сесію до цього, внутрішньоденна ціна акцій Zhipu зросла більш ніж на 42%, досягла рекордної позначки 2 980 гонконзьких доларів за акцію та підняла загальну ринкову капіталізацію компанії понад 1 трильйон гонконзьких доларів. Така драматична зміна за 24 години не була випадковою флуктуацією цін, а відображала концентровану глобальну переоцінку стійкості капітальних витрат у сфері AI. Наслідки цієї турбулентності поширюються від американських технологічних гігантів до ринків Азійсько-Тихоокеанського регіону й зрештою впливають на логіку оцінки ризику у криптоактивах.
Безпосередній тригер падіння: як зниження Nasdaq та відтік талантів вплинули на технологічні акції Гонконгу
Різке падіння Zhipu та MiniMax 23 червня було прямо спровоковане нічною динамікою американського ринку. 22 червня (за східним часом США) індекс Nasdaq знизився на 1,32%, акції Google впали майже на 6%, а Microsoft та Meta також ослабли. Безпосередньою причиною падіння американських технологічних гігантів стала втрата Google другого топового AI-дослідника за тиждень — лауреат Нобелівської премії Джон Джампер перейшов до Anthropic після того, як співкерівник моделі Gemini AI Ноам Шазір раніше приєднався до OpenAI. Триваючий відтік ключових AI-талантів прямо підсилює занепокоєння ринку щодо AI-стратегії Google.
Однак втрата талантів — лише зовнішній прояв. Глибша тривога ринку стосується структурної проблеми: наскільки високою є окупність масових AI-інвестицій цих технологічних гігантів? Вільний грошовий потік Alphabet у першому кварталі впав на 47% у річному вимірі — до 1,012 мільярда доларів, а Amazon за останні 12 місяців знизився на 95% — до 1,2 мільярда доларів. Провідні технологічні компанії світу витрачають кошти на дата-центри, водночас їхній вільний грошовий потік суттєво погіршується, і інвестори переосмислюють базове питання — чи є ці капітальні витрати справді стійкими?
Паніка швидко поширилася з США до Азійсько-Тихоокеанського регіону. 23 червня індекс KOSPI Південної Кореї впав більш ніж на 4%, спрацював програмний захист від обвалу; Nikkei 225 також знизився, SoftBank втратив понад 8%. AI-сектор Гонконгу опинився під одночасним тиском, акції технологічних компаній масово продавалися. Як "дві опори" великого модельного сектору Гонконгу, Zhipu та MiniMax стали центром тиску продавців.
Ринкова капіталізація 1 трлн HKD проти доходу 724 млн RMB: розрив між оцінкою та фундаментальними показниками
Щоб зрозуміти, чому Zhipu так швидко обвалився після досягнення ринкової капіталізації у 1 трлн HKD, слід проаналізувати його фундаментальні показники. Згідно з річним звітом Zhipu за 2025 рік, компанія отримала річний дохід у розмірі 724 млн RMB, що на 131,9% більше, ніж торік, але зафіксувала чистий збиток у 4,718 млрд RMB, скоригований чистий збиток — 3,182 млрд RMB. При ринковій капіталізації 1,07 трлн HKD та річному доході 724 млн RMB, співвідношення ціни до продажів становить від 1 300 до 1 600 разів.
Як це виглядає у порівнянні? Для прикладу, первинна оцінка Anthropic становить близько 96,5 млрд доларів із співвідношенням ціни до продажів близько 20 разів; OpenAI оцінюється у 85,2 млрд доларів із співвідношенням ціни до продажів близько 34 разів. Компанія з доходом 700 млн RMB та збитками 4,7 млрд RMB, яка має ринкову капіталізацію у трильйон юанів, очевидно оцінюється не за поточною фінансовою звітністю, а за статусом "рідкісного квитка" як "AI-інфраструктури Китаю". Проблема в тому, що коли розрив між оцінкою та фундаментальними показниками стає крайнім, будь-яка маргінальна зміна може спричинити різке переоцінювання. Продажева хвиля 23 червня — це колективне переосмислення цього розриву.
MiniMax має аналогічні структурні суперечності. У 2025 році її дохід склав близько 79,04 млн доларів, зріс на 159% у річному вимірі, а річний збиток збільшився на 302% — до 1,87 млрд доларів. Обидві компанії перебувають на класичному ранньому етапі високого зростання: "міняють збитки на масштаб, час — на ринковий простір". Але терпіння капітального ринку не безкінечне — коли глобальні інвестори починають ставити під сумнів ефективність AI-інвестицій, першими під удар потрапляють компанії з високою оцінкою та відсутністю прибутку.
Чому премія за дефіцит швидко зникає
Основна логіка надвисоких оцінок Zhipu та MiniMax базувалася на "премії за дефіцит". Аналітики UBS розкладають її на три компоненти: дефіцит публічно торгованих глобальних модельних компаній, акції під замком, низька ліквідність. Але ця логіка руйнується одразу за кількома напрямками.
По-перше, глобальна пропозиція AI-IPO розширюється — Anthropic та OpenAI вже конфіденційно подали заявки на IPO, плануючи вихід на біржу цього року. По-друге, у липні наближається масштабне розблокування акцій. Згідно з даними HKEX, Zhipu 8 липня розблокує першу групу акцій від основних інвесторів — 25,68 млн акцій, близько 11,9% її H-акцій; наразі на ринку лише близько 11,74 млн акцій у вільному обігу, тобто після розблокування ліквідність збільшиться у 2,2 рази. MiniMax 9 липня очікує ще більшу хвилю розблокування — HSBC оцінює, що близько 65% її акцій стануть доступними для торгівлі у липні.
Якщо на початку року ринок гнався за дефіцитом китайських AI-компаній, то нещодавнє коригування відображає зміну підходу: інвестори переоцінюють, скільки часу та капіталу потрібно цим компаніям для перетворення технологічної переваги на стійкі комерційні результати. Премія за дефіцит зникає, її місце займає більш обережна оцінка ефективності комерціалізації та шляхів до прибутковості.
Глобальні AI-капітальні витрати: як довго триватиме витратний марафон у $700 млрд?
Падіння Zhipu та MiniMax — не ізольовані випадки, а відображення зростаючих сумнівів щодо стійкості глобальних AI-капітальних витрат. Дані свідчать, що у 2026 році Microsoft, Google, Amazon та Meta разом витратять $700 млрд на капітальні витрати, що майже на 80% більше, ніж торік; більшість коштів піде на AI-дата-центри, GPU-кластери, мережеве обладнання та енергетичну інфраструктуру. Goldman Sachs прогнозує, що з 2025 по 2030 роки гіпермасштабні хмарні компанії витратять сукупно $5,3 трлн на AI та дата-центри. За прогнозом Vanguard, з початку 2025 до кінця 2027 року сукупні AI-капітальні витрати досягнуть $2,1 трлн.
Це розширення вже фінансується не лише операційним грошовим потоком, а дедалі більше — зовнішнім фінансуванням. Amazon нещодавно залучив синдикований кредит на $17,5 млрд, а Google запустив найбільшу в історії програму залучення капіталу на $80 млрд. Morgan Stanley прогнозує, що випуск AI-облігацій перевищить $570 млрд у 2026 році. Чотири американські гіпермасштабери планують сукупні капітальні витрати у $700–725 млрд у 2026 році, ймовірно, перевищать $1,1 трлн у 2027 році; навіть якщо операційний грошовий потік залишиться понад $900 млрд, вільний грошовий потік системно стане негативним.
"AI — це не інтернет, це нерухомість" — ця аналогія знаходить відгук у дедалі більшої кількості інвесторів. Технологічні гіганти стають найбільш агресивними інфраструктурними забудовниками у світі: активно залучають кошти, купують землю, будують дата-центри, закуповують GPU. Перевага інтернет-бізнесу — майже нульові граничні витрати, але кожен новий AI-користувач споживає більше токенів. Коли ефект масштабу в AI стає зворотним, скепсис щодо стійкості капітальних витрат отримує логічне підґрунтя.
Від циклу AI-наративу до крипто: спільна логіка капітальних циклів
Бум та падіння Zhipu і MiniMax — цінний орієнтир для криптоіндустрії. Капітальний наратив навколо великих AI-моделей має структурну схожість із криптовалютними циклом "бика" та "ведмедя": обидва спираються на "майбутню уяву" для формування оцінки, обидва проходять повний цикл від "премії за дефіцит" до "розблокування ліквідності" та "переоцінки вартості".
Для крипто це не новина. Бум NFT у 2021 році, бульбашка оцінок DeFi у 2022 році, ралі очікувань Bitcoin ETF у 2024 році — все це слідувало одному капітальному циклу: наративні капітальні притоки → оцінки, відірвані від фундаментальних показників → маргінальні зміни спричиняють розпродаж → ринок переоцінює активи. Зростання Zhipu до трильйонної капіталізації при співвідношенні ціни до продажів 1 300 разів віддзеркалює, як криптоактиви знаходять ціну, не прив’язану до фундаментальних показників у періоди "бика"; майбутнє розблокування акцій, що викликає очікування розпродажу, схоже на тиск цін від "whale unlock" у крипторинках.
Глибший зв’язок — конкуренція за ліквідність. Колишній CEO BitMEX Артур Хейс попереджав, що AI-бульбашка відтягує ліквідність, необхідну для наступного зростання Bitcoin. Глобальні інституційні інвестори все більше виділяють ризикові бюджети на AI-активи, і простір для крипто скорочується. У першому кварталі 2026 року глобальні венчурні інвестиції наблизилися до $300 млрд, з яких AI-компанії залучили близько $242 млрд — приблизно 80% всіх венчурних потоків. Капітал масово виходить із крипто й спрямовується у AI-наратив; якщо сам AI-наратив зіткнеться з сумнівами щодо стійкості, напрямок перерозподілу капіталу стане ключовою змінною для крипторинку.
Ринок заново навчається оцінювати AI
Падіння Zhipu та MiniMax — це, по суті, формування нового цінового орієнтира для AI-активів. За останні два роки оцінки AI-сектору базувалися на неявному припущенні: розширення капітальних витрат автоматично забезпечить технологічне лідерство та комерційні результати. Але події червня 2026 року — від відтоку талантів у Google до погіршення вільного грошового потоку, від тиску розблокування до синхронних глобальних розпродажів — змушують ринок переоцінити це припущення.
CEO Microsoft Сатья Наделла нещодавно зауважив: "Якщо моделі стануть дешевшими та більш взаємозамінними, інвестори можуть поставити під сумнів, чи ці витрати створюють тривалу перевагу, чи просто підсилюють тиск на прибуток". AI-ринок рухається до комодитизації — коли можливості моделей вирівнюються, а відкриті моделі продовжують наздоганяти, оборонні рови, збудовані великими капітальними витратами, можуть виявитися не такими міцними, як очікувалося.
Для криптоіндустрії сумніви щодо стійкості AI-капітальних витрат — глибокий урок: будь-який клас активів, що спирається на "майбутню уяву", рано чи пізно має перейти від наративної до фундаментальної оцінки. Коли хвиля відступає, ринок завжди ставить одне питання — чи забезпечують ці інвестиції стійку віддачу?
Висновок
23 червня 2026 року Zhipu та MiniMax втратили понад 9% та 13% відповідно, що було прямо спровоковано ланцюговою реакцією розпродажу серед американських технологічних гігантів через втрату талантів та занепокоєння щодо капітальних витрат. Глибша причина — руйнування логіки "премії за дефіцит", що лежала в основі їхньої оцінки (сотні або тисячі разів до продажів), а масштабні розблокування акцій у липні ще більше підсилюють тиск на продаж. Глобальні AI-капітальні витрати досягли рівня $700 млрд, водночас вільний грошовий потік провідних технологічних компаній погіршується — ринок проводить системну переоцінку стійкості моделі "витрачати кошти заради зростання". Вплив цієї переоцінки виходить за межі AI-сектору, опосередковано впливаючи на логіку оцінки ризику криптоактивів через конкуренцію за ліквідність та зміну апетиту до ризику.
FAQ
Q1: Яка основна причина різкого падіння Zhipu та MiniMax?
Безпосередня причина — нічне падіння Nasdaq у США та слабкість технологічних гігантів, таких як Google, через втрату талантів, а паніка поширилася на ринки Азійсько-Тихоокеанського регіону. Глибша причина — колективна переоцінка ринком стійкості глобальних AI-капітальних витрат, а також наближення масштабних розблокувань акцій обох компаній у липні.
Q2: Який обсяг AI-капітальних витрат?
У 2026 році Microsoft, Google, Amazon та Meta планують витратити разом $700 млрд на капітальні витрати. Goldman Sachs прогнозує, що з 2025 по 2030 роки гіпермасштабні компанії сукупно витратять $5,3 трлн на AI-капітальні витрати.
Q3: Чому оцінка Zhipu викликає занепокоєння?
Дохід Zhipu у 2025 році склав 724 млн RMB, чистий збиток — 4,718 млрд RMB. При ринковій капіталізації у трильйон юанів співвідношення ціни до продажів сягає 1 300–1 600 разів. Коли розрив між оцінкою та фундаментальними показниками надто великий, будь-яка маргінальна зміна може спричинити різке переоцінювання.
Q4: Що означає коригування AI-оцінки для криптоіндустрії?
AI поглинає близько 80% глобального венчурного капіталу, витісняючи ліквідність із крипторинку. Якщо сам AI-наратив зіткнеться із сумнівами щодо стійкості, капітал може шукати нові об’єкти розміщення, і криптоактиви можуть виграти від такого перерозподілу.
Q5: Яка суть дискусії щодо стійкості AI-капітальних витрат?
Ключове питання — чи можуть масштабні інвестиції забезпечити відповідну віддачу. Вільний грошовий потік провідних технологічних компаній погіршується, а тенденція до комодитизації AI може ще більше знизити маржу прибутку. Ринок переходить від наративу "розширення обчислювальних потужностей" до оцінки "застосування та реалізації грошового потоку".
