Hotcoin Research | Другий фронт суперциклу штучного інтелекту: експеримент з ціноутворенням на блокчейні, що працює 24/7

Вступ

10 липня 2026 року американські депозитарні розписки провідного постачальника HBM SK hynix вийшли на NASDAQ. Протягом останніх двох років основна увага ринку зосереджувалася на Nvidia та нестачі GPU; з початком 2026 року капітал почав переоцінювати HBM, передові упаковки, мережеве обладнання, електроенергію та центри обробки даних. Конкуренція в сфері штучного інтелекту також змістилася від можливостей моделей до капітальних витрат, будівництва ланцюгів постачання та глобального ціноутворення активів.

Водночас ланцюг штучного інтелекту формує "другий фронт" на ринку криптовалют. За даними CoinGecko, місячний обсяг торгів на основних крипто-платформах з ф'ючерсами зріс з 831 мільйона доларів у липні 2025 року до 34 мільярдів доларів у травні 2026 року, що наближається до 40-кратного зростання. Акції таких компаній, як Nvidia, Micron, Microsoft, перепаковані в цінові експозиції з розрахунками в стейблкоїнах, що працюють 24/7 і підтримують маржинальну торгівлю. Це не просто просте копіювання традиційного фондового ринку, і не справжнє перенесення прав власності на акції на блокчейн, а новий експеримент з ціноутворення, що обертається навколо цін, ліквідності та часу торгівлі. Традиційний ринок відповідає за формування базової ціни, тоді як крипто-ринок продовжує торгівлю очікуваннями галузі після закриття.

I. Штучний інтелект входить у суперцикл: від технологічного наративу до етапу капітальних витрат

Щоб оцінити, чи входить штучний інтелект у суперцикл, недостатньо дивитися лише на параметри моделей, кількість користувачів або ціни акцій технологічних компаній. Справжнім критерієм, що відрізняє короткострокові наративи від структурних циклів, є капітальні витрати, будівництво потужностей, замовлення в ланцюгах постачання, попит на електроенергію та зміни в балансі активів. Коли провідні компанії готові інвестувати сотні мільярдів доларів протягом кількох років у будівництво центрів обробки даних, закупівлю чіпів та закріплення постачання енергії, штучний інтелект перестає бути лише черговою інновацією в програмному забезпеченні, а стає інфраструктурним циклом, що охоплює напівпровідники, виробництво, зв'язок, енергетику та фінансові ринки. Але "суперцикл" не означає, що галузь буде зростати по прямій лінії, і не означає, що кожна компанія з етикеткою AI отримає прибуток. Він спочатку описує масштаби інвестицій, цикли будівництва та довжину ланцюга постачання, а не визначеність щодо цін акцій.

1.1 Від змагання моделей до змагання балансів

Конкуренція в сфері штучного інтелекту з 2023 по 2024 рік в основному проявлялася у змаганні можливостей моделей: масштаб параметрів, навчальні дані, продуктивність виводу та зростання користувачів визначали увагу ринку. З переходом до 2025-2026 років акцент конкуренції поступово змінюється. Мати модель недостатньо для встановлення довгострокової переваги; компанії також повинні стабільно отримувати GPU, спеціалізовані ASIC, HBM, передові упаковки, мережеву пропускну здатність, землю для центрів обробки даних та доступ до електроенергії.

Згідно з прогнозами TrendForce, опублікованими у травні 2026 року, капітальні витрати дев'яти основних постачальників хмарних послуг — Google, AWS, Meta, Microsoft, Oracle, ByteDance, Tencent, Alibaba та Baidu — можуть досягти приблизно 830 мільярдів доларів у 2026 році, що на 79% більше в порівнянні з попереднім роком. S&P Global Ratings, використовуючи інші зразки та статистичні методи, прогнозує, що капітальні витрати п'яти великих постачальників хмарних послуг — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft та Oracle — у 2026 році становитимуть близько 750 мільярдів доларів, що дорівнює 38% їх загального доходу. Обидві групи цифр вказують на одну й ту ж тенденцію: конкуренція в сфері штучного інтелекту стала одним з найбільших циклів капітальних витрат в історії світових технологічних компаній.

Джерело: https://www.trendforce.com/presscenter/news/20260506-13033.html

З більш глибокої перспективи конкуренція в сфері штучного інтелекту вже змістилася з "хто може навчити кращу модель" на "хто може постійно забезпечувати моделі більш низькими витратами, більшими масштабами та більш стабільною продуктивністю виводу". Можливості моделей все ще важливі, але фактори, що визначають верхню межу конкуренції, все більше походять з балансу активів: можливості фінансування, грошові потоки, масштаби закупівель, контроль над ланцюгами постачання та можливості отримання енергії.

1.2 Зростання напівпровідників поширюється з GPU на всю обчислювальну систему

Попит на інфраструктуру штучного інтелекту спочатку зосереджувався на GPU, але GPU не є самостійним продуктом. Система, здатна виконувати навчання та вивід великих моделей, потребує синергії обчислювальних чіпів, HBM, передових упаковок, швидкісних мереж, зберігання, серверів, електроживлення та систем охолодження. Будь-яка нестача в одному з етапів може обмежити постачання всієї системи.

Gartner прогнозує, що у 2026 році світовий дохід від напівпровідників досягне 1,3202 трильйона доларів, що на 64% більше, що є найвищим темпом зростання за останні двадцять років. Зокрема, дохід від чіпів пам'яті може зрости з 216,3 мільярда доларів у 2025 році до 633,3 мільярда доларів у 2026 році; AI напівпровідники становитимуть близько 30% світового доходу від напівпровідників. Gartner також прогнозує, що у 2026 році річні ціни на DRAM та NAND Flash можуть зрости на 125% та 234% відповідно, а значне зниження цін може з'явитися лише в другій половині 2027 року.

Джерело: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-04-08-gartner-forecasts-worldwide-semiconductor-revenue-to-exceed-us-dollars-one-point-3-trillion-in-2026

Ці дані пояснюють, чому Micron, SK hynix та Samsung отримують все більше уваги на ринку. Коли масштаби великих моделей розширюються, обмеження обчислювальної ефективності вже не лише в кількості GPU, але й у здатності процесорів постійно та швидко отримувати доступ до даних. HBM, завдяки більшій пропускній здатності та нижчій енергетичній витраті, зменшує "стіну пам'яті" і стає незамінною частиною прискорювачів AI.

TrendForce прогнозує, що у 2026 році світові поставки серверів AI зростуть на понад 28% в порівнянні з попереднім роком, при цьому сервери GPU все ще становитимуть близько 69,7%, але частка серверів AI на базі ASIC може зрости до 27,8%. Це означає, що ринок чіпів AI не є простою "історією зростання Nvidia". Google, Meta, Amazon та Microsoft прискорюють розробку спеціалізованих чіпів, що продовжить передавати попит на виробництво чіпів, HBM, упаковку та мережеві етапи, і сприятиме переходу ланцюга постачання від єдиного маршруту GPU до одночасного існування GPU та спеціалізованих ASIC.

1.3 Вузькі місця в промисловості переходять від чіпів до електроенергії та циклів будівництва

Коли постачання GPU, HBM та серверів поступово зростає, нові вузькі місця починають з'являтися у фізичному світі. Центри обробки даних потребують отримання земельних ділянок, дозволів на підключення до мережі, трансформаторів, резервних джерел живлення, систем охолодження та довгострокових контрактів на електроенергію. Чіпи можуть збільшити обсяги виробництва за кілька кварталів, але будівельні цикли великих електричних інфраструктур та парків центрів обробки даних зазвичай є довшими.

Міжнародне енергетичне агентство прогнозує, що споживання електроенергії центрами обробки даних у світі може зрости з приблизно 485 ТВт-год у 2025 році до приблизно 950 ТВт-год у 2030 році, при цьому споживання електроенергії центрами обробки даних AI зростає значно швидше, ніж у загальному обсязі. Gartner прогнозує, що споживання електроенергії центрами обробки даних у світі зросте з 447 ТВт-год у 2025 році до 565 ТВт-год у 2026 році, що на 26% більше в порівнянні з попереднім роком; оптимізовані сервери AI складуть 31% споживання електроенергії центрами обробки даних у 2026 році, а до 2027 року їх споживання може перевищити традиційні сервери.

Джерело: https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai/executive-summary

Це означає, що межі ланцюга штучного інтелекту змінюються. Раніше ринок вважав Nvidia основним активом для потужності AI, але в майбутньому можуть бути включені в інфраструктурну рамку AI також генерація електроенергії, передача електроенергії, трансформатори, охолодження, REIT центри обробки даних та компанії з управління енергією. Штучний інтелект не звільнив цифрову економіку від фізичних обмежень, а навпаки, знову вивів електроенергію, землю та будівництво на центральну роль у технологічному зростанні.

1.4 Найбільша інтрига суперциклу — чи зможе комерціалізація наздогнати інвестиції

Зростання капітальних витрат у сфері штучного інтелекту вже підтверджено даними, але рентабельність капіталу ще не повністю підтверджена. Для таких постачальників, як Nvidia, Micron, TSMC, збільшення капітальних витрат з боку хмарних постачальників означає замовлення та доходи; для Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta та Oracle та ж сама капітальна витрата означає витрати на грошові потоки, майбутні амортизації та операційні витрати.

S&P Global Ratings вважає, що більшість провідних хмарних постачальників наразі мають достатньо простору в балансі активів для витримки інвестицій, але величезні капітальні витрати знижують вільний грошовий потік. Ще більш важливим є те, що в екосистемі штучного інтелекту з'явилися циклічні інвестиції, довгострокові закупівельні зобов'язання, фінансові гарантії та взаємозалежність між компаніями моделей та хмарними постачальниками: хмарні постачальники інвестують у компанії моделей, компанії моделей використовують кошти для закупівлі хмарних послуг, а хмарні постачальники знову використовують доходи для закупівлі чіпів та будівництва центрів обробки даних. Ця структура може зміцнити зростання, але також може приховати справжню незалежність кінцевого попиту.

Alphabet розкрила, що її резерв замовлень у хмарному бізнесі на кінець першого кварталу 2026 року досяг приблизно 462 мільярдів доларів, майже подвоївшись у порівнянні з попереднім кварталом, що забезпечує основу для попиту на капітальні інвестиції. Nvidia повідомила, що доходи у фінансовому році 2026 року досягли 215,9 мільярда доларів, що на 65% більше в порівнянні з попереднім роком, зростання доходів від мережі центрів обробки даних на 142%, що свідчить про те, що попит на AI вже поширився з обчислювальних чіпів на рівень зв'язку та системи.

Саме тому ланцюг штучного інтелекту став одним з найбільш цікавих класів активів на глобальних капітальних ринках, а його цінові коливання та торгівельний попит почали перевищувати часові та територіальні обмеження традиційного фондового ринку. Все більше крипто-платформ намагаються перетворити публічні компанії в ланцюзі штучного інтелекту на цінові експозиції, доступні для торгівлі цілодобово, через розрахунки в стейблкоїнах, ф'ючерсні контракти та 24/7 торгівлю. Таким чином, суперцикл штучного інтелекту більше не відбувається лише на традиційних капітальних ринках, а починає входити на крипто-ринок, формуючи "другий фронт".

II. Аналіз ланцюга штучного інтелекту: базові активи торгівлі на другому фронті

Другий фронт торгівлі не є абстрактною "концепцією AI", а є ціновими відкриттями різних компаній в індустрії AI. Індустрія AI не є статичним списком технологічних акцій, а є шляхом передачі вартості, що керується капітальними витратами та постійно змінюючимися вузькими місцями в постачанні. Щоразу, коли з'являється нове вузьке місце, капітал переоцінює відповідні публічні компанії, що є основною причиною постійної еволюції торгових гарячих точок другого фронту.

Нижче наведені компанії є представниками публічних підприємств в індустрії AI, що ілюструє потенційні торгові об'єкти другого фронту та їх відповідність до етапів індустрії, не означаючи, що всі компанії вже запущені на криптоплатформах, і не є інвестиційною порадою.

2.1 Хостинг-провайдери як двигуни суперциклу та носії витрат

Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta та Oracle є найважливішими джерелами капітальних витрат в індустрії AI. Вони визначають обсяги закупівлі GPU, швидкість будівництва дата-центрів та інвестиції в спеціалізовані чіпи, а також розподіляють обчислювальні потужності через свої хмарні платформи для компаній-моделей та корпоративних користувачів. Але просте класифікування цих компаній як "акції, що виграють від AI", приховує їхню справжню позицію. Хостинг-провайдери спочатку є платниками капітальних витрат. Зростання капітальних витрат може стимулювати доходи від хмарних послуг, але також знижує вільний грошовий потік і в майбутньому призводить до амортизації. Лише коли нові обчислювальні потужності ефективно використовуються та перетворюються на постійні доходи від хмарних послуг і програмного забезпечення, інвестиції можуть створити позитивний цикл.

Різні бізнес-моделі хостинг-провайдерів також мають помітні відмінності. Amazon, Microsoft та Alphabet мають розвинені хмарні бізнеси, які можуть безпосередньо продавати обчислювальні потужності зовнішнім клієнтам; Meta в основному реалізує цінність AI через рекламу, алгоритми рекомендацій та споживчі додатки, не маючи аналогічного обсягу зовнішніх доходів від хмарних послуг; Oracle розширюється за рахунок бази даних, хмарної інфраструктури та великих контрактів на навчання AI, але її баланс може бути під більшою напругою. Тому оцінка хостинг-провайдерів не може базуватися лише на абсолютному значенні капітальних витрат, але також повинна враховувати співвідношення капітальних витрат до доходів, операційного грошового потоку та резерву замовлень. Чим більше інвестицій, не завжди краще; справді важливо, скільки стійкого доходу може створити кожен долар капітальних витрат.

2.2 Чіпи, виробництво та обладнання формують найсильніший рівень виконання замовлень

Nvidia, AMD та Broadcom знаходяться на рівні проектування чіпів AI. Перевага Nvidia полягає в платформних можливостях, що виникають з GPU, CUDA, мереж та систем; AMD намагається розширити частку ринку через прискорювачі, CPU та програмне забезпечення; Broadcom виграє від попиту на спеціалізовані ASIC, мережеві чіпи та швидкісні з'єднання.

Після проектування чіпів йдуть TSMC, ASML та підприємства з виробництва напівпровідників. Незалежно від того, чи це GPU, чи спеціалізовані ASIC, потрібні передові технології та упаковка. TSMC на телефонній конференції в першому кварталі 2026 року заявила, що для задоволення потреб AI компанія підвищує інвестиції в потужності N3, а капітальні витрати на 2026 рік, як очікується, досягнуть верхньої межі в 56 мільярдів доларів; керівництво очікує, що пов'язані з AI доходи від прискорювачів можуть досягти річного темпу зростання понад 50% до 2029 року. Водночас потужності для передової упаковки залишаються напруженими.

Таким чином, підприємства з виробництва чіпів, кремнію та обладнання зазвичай є першим рівнем, де капітальні витрати швидко реалізують доходи, а також є активами, які першими переоцінюються ринком під час суперциклу AI. Коли другий фронт торгівлі розгортається навколо індустрії AI, цей рівень часто отримує першу увагу капіталу.

2.3 HBM, мережі та охолодження стають новими вузловими активами

Обсяги торгівлі Micron на криптоплатформі швидко зростають, і це не випадкова подія з однією акцією. Це відображає те, що увага ринку AI переходить від GPU до HBM та пам'яті. GPU відповідає за обчислення, але навчання моделей та інференція потребують постійного зчитування параметрів та даних. Коли обчислювальні можливості зростають швидше, ніж швидкість передачі даних, пропускна здатність пам'яті стає вузьким місцем продуктивності. HBM підвищує пропускну здатність та енергетичну ефективність, вертикально укладаючи багатошарові DRAM поблизу процесора. Тому SK hynix, Micron та Samsung більше не є лише традиційними підприємствами циклу пам'яті, а стали основними постачальниками систем обчислювальної потужності AI.

Мережа також важлива. Коли системи AI розширюються з одного чіпа до тисяч або навіть десятків тисяч прискорювачів, ефективність системи залежить від передачі даних між чіпами. NVLink та InfiniBand від Nvidia, високошвидкісні комутаційні пристрої Arista, мережеві чіпи Broadcom та Marvell, оптичні комунікаційні продукти Coherent вирішують питання "як змусити більше чіпів працювати як одна система".

Далі йдуть джерела живлення серверів та охолодження. Після підвищення щільності потужності AI-стійок традиційне повітряне охолодження може не задовольняти потреби, зростає важливість рідинного охолодження, управління електроенергією та резервних джерел живлення. AI-атрибути компаній, таких як Vertiv та Eaton, не походять від моделей, а від допомоги в стабільній роботі дата-центрів.

Гарячі точки торгівлі другого фронту не залишаться на одній компанії надовго, а будуть переміщатися в міру виникнення нових вузьких місць у постачанні індустрії AI. Від GPU до HBM, далі до мереж, електрики та систем охолодження, насправді торгівля завжди стосується не однієї компанії, а найрідкісніших виробничих можливостей в індустрії.

2.4 Справжній нижній рівень - це не моделі, а комерціалізація

OpenAI, Anthropic та різні підприємства базових моделей знаходяться на рівні моделей, але кінцевий нижній рівень індустрії не є самими моделями, а тим, чи готові підприємства та споживачі продовжувати платити. Компанії, такі як Palantir, ServiceNow, Salesforce, Adobe намагаються інтегрувати AI в аналіз даних, робочі процеси, управління клієнтами та виробництво контенту. Microsoft, Google та Meta інтегрують AI в офісні, пошукові, рекламні та соціальні платформи. Лише коли AI може підвищити доходи, знизити витрати або покращити утримання, інвестиції в інфраструктуру матимуть довгострокову економічну основу.

Основний конфлікт на цьому рівні - це витрати на інференцію та платоспроможність. Підвищення можливостей моделей може розширити попит, але стиснення моделей, оптимізація інференції та конкуренція з відкритим кодом також можуть знизити ціну за одиничний виклик. Якщо ресурси обчислення, що споживаються кожним AI-завданням, швидко знижуються, соціальне використання може зрости, але доходи окремих постачальників хмарних послуг або компаній моделей не обов'язково зростатимуть пропорційно до попиту на обчислювальні потужності.

Саме тому, що в індустрії AI є чіткий шлях передачі капіталу, гарячі точки торгівлі другого фронту також будуть переміщатися в міру виникнення вузьких місць в індустрії. Капітальні витрати хостинг-провайдерів визначають потоки капіталу, обмеження постачання визначають основні ринкові акценти, а цінові очікування визначають напрямок торгівлі другого фронту. Іншими словами, на другому фронті не торгують концепцією AI, і не торгують правом власності на компанії, а торгують ціновими очікуваннями, що формуються на різних етапах різних сегментів індустрії AI.

Третє: формування другого фронту: як індустрія AI входить у крипторинок

Вхід індустрії AI на крипторинок не є перенесенням прав власності на акції, а є входженням цінових відкриттів на крипторинок. Основою торгівлі другого фронту не є право власності на компанії, а коливання цін, що формуються в індустрії. Розширення капітальних витрат в індустрії AI надає криптоторговим платформам набір активів, які природно підходять для деривативів: висока глобальна впізнаваність, часті події, достатня волатильність, відносно легкий доступ до цінових даних, а також висока відповідність до технологічних наративів, знайомих криптокористувачам. Розширення безстрокових контрактів на акції, токенів акцій та продуктів Pre-IPO переносить індустрію AI з традиційних цінних паперів на рахунки зі стабільними монетами.

3.1 Контракти передують праву власності: на другому фронті спочатку торгують ціною

Згідно з доповіддю CoinGecko, місячний обсяг торгівлі RWA/TradFi безстроковими контрактами зріс з 230 мільйонів доларів на початку 2025 року до 3471,7 мільярда доларів у травні 2026 року. Зокрема, місячний обсяг торгівлі безстроковими контрактами акцій на основних платформах зріс з 831 мільйона доларів у липні 2025 року до 34 мільярдів доларів у травні 2026 року, що наближається до 40 разів. Зростання контрактів перевищує зростання спотових токенів, за цим стоїть чітка логіка продукту. Випуск токенів акцій вимагає обробки покупки базових акцій, зберігання, розрахунків, викупу, корпоративних дій та регулювання цінних паперів, тоді як безстрокові контракти на акції вимагають лише створення цінового індексу, оракула, системи маржі та розрахунків. Платформи не повинні переносити самі акції на ланцюг, вони також можуть надавати користувачам цінові відкриття. Це свідчить про те, що перший етап входу TradFi на крипторинок не є перенесенням прав власності, а є перенесенням торгових потреб. Користувачам спочатку потрібні інструменти для торгівлі цінами глобальних активів за допомогою стабільних монет, а не повний набір прав акціонерів, що копіює традиційні цінні папери.

Це визначає, що перша форма входу індустрії AI на крипторинок не є перенесенням прав власності на акції, а є перенесенням цінових відкриттів. Другий фронт спочатку вирішує питання "чи можна торгувати" та "чи можна торгувати цілодобово", тоді як питання, чи дійсно користувачі володіють акціями, чи можуть викупити базові активи, чи можуть отримати дивіденди та голосувати, залишаються для більш складних токенів акцій та інфраструктури цінних паперів.

3.2 Від Nvidia до Micron: гарячі точки торгівлі переміщуються вздовж вузьких місць в індустрії

У процесі швидкого зростання безстрокових контрактів на акції, акції, пов'язані з AI та технологіями, стали однією з найактивніших торгових ліній. Дані CoinGecko показують, що акції Nvidia, Tesla, Micron та Circle займають провідні позиції серед основних торгових об'єктів. Зокрема, обсяги торгівлі контрактами, пов'язаними з Micron, зросли з 736 мільйонів доларів у квітні 2026 року до 13,16 мільярда доларів у травні.

Джерело: https://www.coingecko.com/research/publications/tradfi-on-crypto-exchanges-report-2026

Зростання обсягу торгівлі Micron має значення не лише в тому, що одна акція раптово стала популярною. Це може означати, що крипторинок починає розуміти індустрію AI, переходячи від GPU до HBM, пам'яті та системних вузьких місць. Раніше Nvidia була майже єдиним агентом торгівлі AI; у майбутньому обсяги торгівлі можуть коливатися між проектуванням чіпів, виробництвом кремнію, HBM, мережами, серверами та електрикою.

3.3 CEX змагаються за торгові входи, DEX змагаються за ринкові права випуску

На рівні платформ шляхи розвитку CEX та DEX суттєво відрізняються. Binance, Hotcoin та Hyperliquid вже стали основними учасниками безстрокових контрактів RWA/TradFi.

Binance та Hotcoin та інші CEX знижують бар'єри для торгівлі через об'єднані рахунки, розрахунки в USDT, спільні маржинальні системи та внутрішні маркет-мейкерські системи. Торгівля акціями на постійних контрактах доступна 24/7, з розрахунками в USDT, а важелі зазвичай становлять 10–25 разів, з розрахунком фінансових ставок кожні вісім годин. Платформа вже охоплює такі технологічні та напівпровідникові активи, як Nvidia, Microsoft, Meta, Amazon, TSMC та Broadcom. Щоб вирішити проблему закриття традиційних акцій, CEX використовує багатофункціональне ціноутворення: під час нормальних торгових годин використовуються дані третіх сторін для побудови індексу; під час подовжених або низьколіквідних періодів використовується індексне зважування для згладжування цін; у вихідні та святкові дні ціновий індекс залишається на останній відомій ціні, а маркерна ціна змінюється поступово, враховуючи угоди контрактів в межах певних обмежень. Цінові індекси, періоди фінансових ставок та способи обробки закриття традиційних ринків на різних платформах не зовсім однакові, конкретні правила слід перевіряти на відповідних сторінках контрактів.

Perp DEX, представлений платформою Hyperliquid, відкриває частину ринкових можливостей для зовнішніх розробників. Розробники можуть визначати специфікації контрактів, оракули, верхні межі важелів та ринкові розрахунки, використовуючи систему замовлень та маржі HyperCore. Її перевага полягає в тому, що швидкість виходу на ринок та інновації більше не залежать виключно від однієї біржі; ризик полягає в тому, що відповідальність за оракули та ринкову діяльність розподіляється між різними розробниками. Hyperliquid вимагає, щоб розробники HIP-3 заморожували певну кількість HYPE і можуть зазнати покарання через проблеми з ринковою діяльністю або оракулами.

Отже, основою конкуренції CEX є рахунки, ліквідність та можливості розподілу, тоді як конкуренція DEX поступово розширюється до питання "хто має право створювати ринок". Кількість активів у ланцюгу постачання AI величезна, а гарячі теми швидко змінюються, тому така відкрита ринкова механіка може легше охоплювати довгі хвости активів, але також більше залежить від якості розробників та зовнішніх цінових даних.

3.4 Другий фронт демонструє карту ліквідності, а не карту промислової вартості

Згідно з даними CoinGecko, акції AI, такі як Nvidia та Micron, активно торгуються на американських ринках, тоді як обсяги торгівлі неамериканськими активами помітно нижчі. Це свідчить про те, що карта акцій AI на криптоплатформах не є повною промисловою картою, а є картою ліквідності. Чи стане актив популярним контрактом, залежить від:

• По-перше, чи знайомі глобальні користувачі з ним;
• По-друге, чи можна отримати безперервні, надійні котирування в доларах;
• По-третє, чи є достатня ліквідність на базовому ринку;
• По-четверте, чи є коливання цін достатніми для створення попиту на торгівлю;
• По-п'яте, чи може платформа легко обробляти корпоративні дії та регуляторні обмеження.

Отже, другий фронт на крипторинку не є повним дзеркалом першого фронту. Він активно відсіює активи з низькою впізнаваністю, складними ціновими даними, недостатньою волатильністю або труднощами в маркет-мейкерстві, зосереджуючи ліквідність на небагатьох акціях, які легше формують глобальну консенсусну торгівлю.

Традиційні індекси зазвичай формуються на основі ринкової капіталізації, обігових акцій та галузевої класифікації; криптоплатформи більше схильні вибирати активи, які можуть постійно забезпечувати події, волатильність та фінансові ставки. Важливість промисловості визначає, чи варто досліджувати компанію, ліквідність та волатильність визначають, чи може вона стати популярним контрактом, і ці два фактори не завжди збігаються.

З більш глибокої точки зору, другий фронт демонструє карту ліквідності, що складається з усвідомлення користувачів, котирувань у доларах, можливостей маркет-мейкерства та торгового настрою, а не повну карту вартості промисловості AI. Це є причиною його швидкого розширення, а також коренем обмеженої репрезентативності цін.

Чотири, структурні суперечності другого фронту: цілодобова торгівля, виявлення цін та ризики важелів

Акції AI мають схожі торгові характеристики з крипторинком: високі очікування зростання, великий діапазон оцінок, висока щільність подій, сильна глобальна увага. Фінансові звіти, випуски чіпів, оновлення моделей, обмеження експорту, коригування капітальних витрат та енергетичні контракти можуть викликати швидкі зміни цін. Ці характеристики забезпечують постійний попит на торгівлю на другому фронті, а також роблять акції AI легшими для упаковки в постійні контракти, ніж більшість традиційних активів.

Але цілодобова торгівля не автоматично означає наявність надійних цін 24/7. Постійні контракти на акції пов'язують два ринки з абсолютно різними часами роботи, системами розрахунків та регуляторними властивостями. Коли традиційні акції закриваються, а криптоконтракти продовжують працювати, другий фронт може як раніше поглинати нову інформацію, так і відхилятися від основних показників через відсутність арбітражу на спот-ринку, зниження ліквідності та концентрацію важелів.

4.1 Спочатку борються за волатильність, а не за власність

Розширення криптобірж TradFi продуктів на перший погляд збільшує кількість класів активів, насправді ж це пошук нових джерел волатильності. Коли загальна активність на крипторинку знижується, золото, нафта, акції та контракти ETF можуть принести новий попит на торгівлю платформам. Акції AI особливо підходять для цієї моделі, оскільки їх частота подій вища, ніж у більшості традиційних галузей: квартальні фінансові звіти, вказівки щодо капітальних витрат, випуски нових чіпів, замовлення для дата-центрів, регуляторні обмеження та співпраця в моделях можуть стати каталізаторами цін.

Ланцюг постачання AI також має очевидну ротацію наративів. Коли є дефіцит GPU, Nvidia є основним торговим активом; коли ціни на HBM зростають, увага переходить до Micron та SK hynix; коли мережі та оптичні комунікації стають вузькими місцями, Arista, Broadcom, Marvell та Coherent можуть отримати трафік; коли не вистачає електроенергії, ринок може знову звернутися до ядерної енергетики, електромереж та інфраструктури дата-центрів. Це робить ланцюг постачання AI активом, який може постійно "виробляти нові гарячі теми". Для торгових платформ справжня цінність полягає не лише в зростанні акцій, а в здатності ланцюга постачання постійно генерувати нові торгові об'єкти, фінансові ставки та попит на маркет-мейкерство.

Але ця логіка також виявляє реальність: перший критерій вибору активів криптоплатформами може бути не довгострокова цінність, а волатильність. Важливість промисловості визначає, чи варто досліджувати компанію, волатильність та ліквідність визначають, чи може вона стати популярним контрактом. Ці два фактори не завжди збігаються.

4.2 Цілодобова торгівля не означає цілодобове виявлення цін

Однією з найпривабливіших переваг постійних контрактів на акції є можливість торгувати навіть після закриття традиційних акцій. Але це також є найглибшою структурною суперечністю продукту.

Під час нормальних торгових годин на американському ринку контракти можуть наближатися до спотових цін через індекси, фінансові ставки та арбітражні дії. Після закриття ринку та в нічний час ліквідність на базовому рівні знижується, а джерела цін зменшуються. У вихідні та святкові дні базові біржі повністю закриваються, реальні акції не можуть бути використані для миттєвого арбітражу. У цей час торгівля постійними контрактами на акції вже не відбувається за миттєво виконуваними спотовими цінами, а за очікуваннями ринку щодо наступної відкритої ціни. Вона має три властивості: похідні акції, передринковий ринок та ринок прогнозів.

Припустимо, що якась AI компанія оголошує про серйозний дефект чіпа, регуляторне розслідування або великі замовлення у вихідні, ціна контракту на акції може змінитися миттєво, але немає реальних акцій, які допомогли б арбітражникам зафіксувати цінову різницю. Ціна може відображати нову інформацію, але також може бути роздута через низьку ліквідність. Після відкриття в понеділок базові акції та контракти знову з'єднуються, накопичена цінова різниця повинна швидко зменшитися, що може призвести до стрибків цін та ліквідацій.

Різні платформи по-різному обробляють ціни закриття. Деякі платформи заморожують індекси, дозволяючи лише обмежені зміни маркерної ціни; деякі використовують зовнішні дані з післяторгового періоду; деякі покладаються на угоди контрактів та ковзні середні. Користувачі бачать лише "ціни акцій 24/7", але їхнє значення може бути зовсім іншим. Тому оцінка якості акційних контрактів не може базуватися лише на можливості цілодобової торгівлі, але також повинна враховувати джерела оракулів, правила закриття, маркерні ціни, обмеження зміни цін, обробку аномальних подій та механізми конвергенції при відкритті.

4.3 Основні цикли та цикли важелів можуть взаємно посилюватися

Традиційний фондовий ринок зазвичай спирається на квартальні фінансові звіти та річні капітальні витрати як основні інформаційні цикли. Постійні контракти на акції, з іншого боку, через важелі, фінансові ставки та автоматичні ліквідації перетворюють зміни в основних показниках на коротші торгові цикли.

На етапі зростання капітальних витрат AI постачальники хмарних послуг збільшують інвестиції, компанії з виробництва чіпів отримують замовлення, ланцюг постачання розширюється, ринок підвищує очікування прибутку. Зростання цін приваблює більше важелів на покупку, підвищення фінансових ставок знову приваблює арбітражні та маркет-мейкерські кошти, формуючи позитивний цикл. Як тільки постачальники хмарних послуг знижують капітальні витрати, ризики можуть передаватися в протилежному напрямку: постачальники хмарних послуг скорочують бюджет, що спочатку впливає на замовлення GPU та серверів; виробники чіпів знижують закупівлі, що впливає на фабрики, постачальників обладнання та постачальників HBM; проекти дата-центрів відкладаються, що ще більше впливає на попит на електричне обладнання, системи охолодження та фінансування. Після падіння цін на акції ліквідації важелів у постійних контрактах знижують ліквідність, розширюють відхилення цін, що знову викликає більше пасивних продажів.

Коригування капітальних витрат на традиційних ринках може займати кілька кварталів, тоді як постійні контракти можуть завершити переоцінку очікувань за кілька годин. Крипторинок не усунув промислові цикли, а скоротив час реакції ринку на цикли через важелі.

4.4 "Торгівля акціями AI" не означає "володіння компанією AI"

Постійні контракти на акції пропонують цінову експозицію, а не право власності на акції. Користувачі зазвичай не мають права голосу, статусу акціонера, права на прямі дивіденди або права на повернення в разі банкрутства. Навіть якщо ціна контракту відстежує Nvidia або Microsoft, позицію контракту не можна розуміти як володіння акціями цієї компанії.

Структура прав на спотові токени акцій є ще більш складною. Частина продуктів купується емітентом, а токени випускаються у структурі 1:1, але користувачі зазвичай володіють сертифікатами цінних паперів, структурованими нотами або економічними правами, визначеними емітентом, а не звичайними акціями, зареєстрованими в реєстрі акціонерів компанії. Дивіденди, дроблення акцій, злиття та викуп потребують передачі через емітента, брокера та депозитарну установу.

Отже, акції AI на крипторинку принаймні мають три абсолютно різні категорії продуктів:

• Перша категорія - це постійні контракти на акції, які торгуються за ціною, не стосуються базової власності;
• Друга категорія - це токени акцій, підтримувані 1:1, які можуть мати базовий актив, але права користувачів залежать від структури випуску;
• Третя категорія - це контракти або токени Pre-IPO, які можуть бути лише експозицією до оцінки, економічними правами SPV або подієвими продуктами.

Усі три категорії продуктів можуть відображатися під одним і тим же кодом акцій, але юридичні та економічні сутності суттєво відрізняються. Чим більше платформа підкреслює єдиний торговий досвід, тим більше користувачам потрібно активно розпізнавати базову структуру продукту.

П’ять, перспективи та висновки: від другого торгового фронту до другого рівня ціноутворення

Перший фронт суперциклу AI - це промислова конкуренція між постачальниками хмарних послуг, виробниками чіпів, дата-центрами та енергетичними компаніями, що стосується капітальних витрат, потужностей та комерціалізації; другий фронт відбувається на крипторинку. Платформи перетворюють популярні активи з ланцюга постачання AI на цінову експозицію, що розраховується в стейблкоїнах, доступну для торгівлі 24/7 з можливістю використання важелів, надаючи глобальним інвесторам цілодобовий доступ до торгівлі поза традиційним фондовим ринком.

Проте, другий фронт наразі більше нагадує карту ліквідності, а не повну карту вартості промисловості. Зростання обсягу торгівлі постійними контрактами на акції може свідчити про розширення попиту на торгівлю, але не доводить, що ринок вже має зрілу здатність до виявлення цін. Справжнім викликом є перевірка того, чи може крипторинок, під час закриття традиційного фондового ринку, покладатися на надійні оракули, достатню ліквідність та надійні механізми розрахунків, щоб постійно формувати цінності, які мають референтну цінність. Якщо ці умови поступово вдосконалюються, крипторинок має потенціал перетворитися з додаткового торгового майданчика традиційного фондового ринку на другий рівень ціноутворення для глобальних технологічних активів, швидше збираючи очікування глобальних інвесторів під час подій, таких як публікація фінансових звітів, оновлення продуктів, зміни в регуляціях, і надаючи цінові орієнтири для відкриття традиційного ринку; в іншому випадку, цілодобове ціноутворення може залишитися лише цілодобовою торгівлею без обмежень на спот-ринку, ціни можуть бути під впливом недостатньої ліквідності, важелів та ринкових настроїв, що ускладнює формування справжньої незалежної здатності до виявлення цін.

Другий фронт врешті-решт стане короткостроковим інструментом спекуляцій, чи виросте в новий рівень цінової відкритості для глобальних технологічних активів, наразі немає відповіді. Але можна з упевненістю стверджувати, що коли все більше активів з ланцюга постачання AI почнуть торгуватися на крипторинку 24/7, традиційні фондові ринки вперше зіткнуться з постійним конкурентом у ціновій боротьбі. А справжнім фактором, що визначає, чи зможе другий фронт стати довгостроковою інфраструктурою, є не лише те, чи буде обсяг торгівлі постійно зростати, а й чи зможуть ціна, ліквідність, межі прав на продукти та управління ризиками зрости одночасно. Лише завершивши ці механізми ринку, 24/7 працюючий експеримент з ціноутворення на блокчейні матиме шанс вирости в другий рівень ціноутворення в глобальній системі активів.

Відмова від відповідності: цей контент надано лише для загальних брендингових та інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-події або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами або використання послуг. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Послуги WEEX та онлайн-події можуть бути недоступні в усіх регіонах та підпадають під дію чинних законів, правил та вимог до участі. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності використання вами послуг WEEX місцевому законодавству та за ретельну оцінку ризиків перед участю в діяльності, пов’язаній з криптовалютами.