Кто заберет деньги для альтсезона 💀

Волна IPO на сумму $2 трлн уже не за горами

Cursor достиг 2 млрд годового регулярного дохода (ARR) за три года.

Anthropic превысил 14 млрд годового дохода (run-rate). Harvey работает более чем в половине фирм из списка Am Law 100. Венчурные капиталисты любят такие показатели: в первом квартале 2026 года глобальный венчурный финансирование установило рекорд — $297 млрд, при этом 80% ушло в ИИ.

Заголовок скрывает структуру. Четыре сделки (OpenAI, Anthropic, xAI, Waymo) поглотили $188 млрд, или 65% от общего объёма. Остальные 6000 стартапов поделили между собой остатки. Медианные оценки ИИ-стартапов на посевной стадии на 18% ниже, чем год назад.

10 крупнейших ИИ-компаний имеют совокупную стоимость более $2 трлн. Ни одна из них не является публичной. Это скоро изменится: Cerebras повела IPO в этом месяце, SpaceX планирует роуд-шоу в июне, Anthropic и OpenAI подают заявки на конец 2026 — начало 2027 года.

Моё мнение: большинство этих IPO будут оценены слишком дорого, чтобы покупать в первый день. Сделка, за которой стоит следить, — это то, что будет продано для их финансирования.

Итак, вот что я освещаю сегодня:

📊 Четыре сделки, которые съели первый квартал. 🏗️ Куда на самом деле уходит капитал ИИ. 🔐 Как розничный инвестор может получить доступ. 🛒 Три инструмента, три компромисса. 📈 Пайплайн IPO 2026 года. ⚠️ Риск под пайплайном. 🎯 За чем я слежу, что я пропускаю.

📊 Четыре сделки, которые съели первый квартал

Главная цифра не имеет аналогов в современной истории. Глобальное венчурное финансирование достигло $297 млрд в первом квартале 2026 года —скачок в 2.5 раза по сравнению с предыдущим кварталом, причём $242 млрд из этого объёма ушло в ИИ. Для контекста: только первый квартал превзошёл каждый полный год глобальной венчурной активности до 2019 года.

  

Но под заголовком картина переворачивается.

Четыре сделки, 65% капитала

В первом квартале состоялись четыре из пяти крупнейших венчурных раундов в истории:

— OpenAI: $122 млрд при постденежной оценке $852 млрд. — Anthropic: $30 млрд при постденежной оценке $380 млрд. — xAI: $20 млрд (раунд SeriesE, всего привлечено $42.7 млрд). — Waymo: $16 млрд при постденежной оценке $126 млрд.

Вместе эти четыре раунда поглотили $188 млрд — или примерно 65% от всего мирового венчурного финансирования за квартал. Уберите их, и остальные 6000 с лишним стартапов будут делить остатки.

  

Что упускает заголовок

Рынок ИИ на ранних стадиях сейчас более сжат, чем год назад, даже несмотря на рекордный объём финансирования за всё время.

Медианные оценки ИИ-стартапов на посевной стадии в марте 2026 года оказались на 18% ниже, чем в марте 2025 года (S&P Global). Глобальное количество сделок упало на 15% квартал к кварталу до самого низкого уровня с конца 2016 года. Венчурное финансирование не-ИИ-проектов с поправкой на инфляцию ниже уровней первого квартала 2020 года.

Картина напоминает раннюю нефтяную индустрию: небольшая горстка инфраструктурных гигантов поглощает капитал, в то время как все остальные конкурируют за право строить поверх их платформ.

Когда 65% капитала уходит в четыре компании, доступ становится переменной, которая важнее всего для инвесторов.

🏗️ Куда на самом деле уходит капитал ИИ

Вселенная AI-стартапов огромна, но деньги концентрируются всего в трёх слоях — и у каждого из них совершенно разная экономика.

Слой 1: Фундаментальный

Это компании, которые обучают гигантские модели, поверх которых потом строятся все остальные:

—OpenAI ($852 млрд), —Anthropic ($380 млрд), —xAI (~$200 млрд после слияния со SpaceX), —Mistral AI ($14 млрд) —и Google DeepMind внутри Alphabet.

Цифры здесь астрономические.

Но и объёмы сжигаемого капитала — тоже.

По сообщениям, OpenAI прогнозирует убыток в $14 млрд в 2026 году, уже обязалась потратить $1,4 трлн на дата-центры в течение восьми лет и финансируется в основном за счёт долга и замкнутых схем кредитования со стороны поставщиков оборудования и услуг (к этому риску мы ещё вернёмся позже).

Бычий сценарий: фундаментальные модели становятся новым инфраструктурным слоем экономики.

Медвежий сценарий: модели превращаются в обычный товар без устойчивого преимущества.

В начале 2025 года DeepSeek серьёзно встряхнула рынок, обучив модель frontier-уровня за долю американских затрат, а open-source модели от Meta и Mistral AI продолжают удерживать технологический разрыв относительно узким.

Главный вывод: максимальный потенциальный апсайд — и одновременно максимальный риск.

Концентрация капитала здесь означает и концентрацию исходов.

Слой 2: Агенты для интеллектуального труда (Вертикальный AI)

Именно здесь сейчас появляются самые интересные бизнес-модели.

Вертикальныее AI-стартапы берут фундаментальную модель, дополняют её отраслевой экспертизой и встраивают в конкретный рабочий процесс внутри определённой индустрии.

Монетизация при этом выглядит как корпоративное SaaS-ПО: многолетние контракты, высокий уровень удержания клиентов и постоянного роста выручки от существующей базы — но темпы роста напоминают потребительские приложения.

Главные игроки начала 2026 года:

Databricks — инфраструктура данных и машинного обучения. Anysphere (Cursor) — AI-ориентированный редактор кода. Cognition (Devin) — автономные AI-агенты для программирования. Harvey — юридический AI для крупных адвокатских фирм. Legora — европейская AI-платформа для юристов. Abridge — AI-ассистент для автоматического ведения медицинской документации. Sierra — AI-агенты клиентской поддержки. Decagon — автоматизация корпоративной поддержки клиентов с помощью AI. Mercor — AI-платформа для найма и подбора специалистов.

Паттерн один и тот же: выбрать регулируемую отрасль с высоким уровнем доверия — право, медицина, финансы, клиентская поддержка — создать AI-агента, который выполняет рабочие задачи лучше человека, и продавать его по корпоративным ценам.

Бычий сценарий: реальные доходы, реальные защитные преимущества (данные, интеграции, высокая стоимость перехода на конкурента) и вполне реалистичные IPO в 2026–2027 годах.

Медвежий сценарий: поставщики фундаментальных моделей могут сами поглотить прикладной слой.

Например, Claude Code от Anthropic уже стал самым быстрорастущим конкурентом Cursor.

Слой 3: Физический AI

Этот сегмент мы уже разбирали в прошлых обзорах. Q1 2026 только подтвердил основной тезис.

Физический AI теперь — это уже не просто концепт. Сюда пришли реальные венчурные деньги и появились реальные продукты.

Главные раунды квартала:

SpaceX — многоразовые ракеты и дата-центры на орбите. Waymo — роботакси и беспилотные автомобили. Skild AI — универсальная модель интеллекта для робототехники. Physical Intelligence — фундаментальные модели для управления роботами и манипуляций объектами. Saronic — автономные морские дроны. Anduril — автономные оборонные системы и программное обеспечение. Helsing — европейский AI для оборонного сектора. Wayve — end-to-end ПО для беспилотного вождения.

Физический AI стал лидером среди всех AI-сегментов, заняв 11% всех сделок Q1.

Этот слой — самая долгосрочная ставка из всех.

Циклы разработки железа медленные, капиталоёмкость колоссальная.

Но потенциальный рынок — роботакси, гуманоидные роботы, автономная оборона, промышленная автоматизация — может стать крупнейшим конечным рынком для AI вообще.

🔐 Как розничные инвесторы могут получить доступ

Самые горячие AI-компании мира вообще не представлены на публичном рынке.

Совокупная стоимость 10 крупнейших AI-стартапов уже превышает $2 трлн.

И ни один из них не торгуется на бирже.

Одна только OpenAI с оценкой $852 млрд стоит дороже почти любой компании из S&P 500, кроме нескольких крупнейших наверху списка.

Anthropic с оценкой $380 млрд уже больше, чем Coca-Cola, The Walt Disney Company или Goldman Sachs.

Большую часть последнего десятилетия у розничных инвесторов вообще не было доступа к таким сделкам.

Нужен был статус аккредитованного инвестора, связи с топовыми венчурными фондами и минимальные суммы от $100k.

Но сейчас ситуация начинает меняться.

🛒 Три способа получить доступ — и три разных компромисса

Сегодня существует три реальных пути для неаккредитованных инвесторов получить экспозицию к AI-стартапам.

Способ 1: Публичные компании, владеющие долями в AI-стартапах

Самый простой и наименее проблемный вариант.

Публичные компании, которые уже владеют значительными долями крупнейших частных AI-компаний:

• Microsoft (MSFT) — около 27% в OpenAI.
• Alphabet (GOOG) — полностью владеет Waymo, а также DeepMind и Gemini.
• Amazon (AMZN) — крупный инвестор Anthropic (~$8 млрд обязательств), плюс AWS как инфраструктурная основа для AI-инференса.
• NVIDIA (NVDA) — классическая «кирки и лопаты» ставка плюс доли в OpenAI, xAI, CoreWeave и других.

Но есть важная оговорка: Microsoft, Alphabet и Amazon торгуются не только как AI-компании.

У каждой есть огромные бизнесы вне AI — Office, поиск и YouTube, ритейл, AWS — которые по-прежнему определяют большую часть динамики акций.

С одной стороны, это даёт диверсификацию.

С другой — AI-рост может «размываться» остальными сегментами бизнеса.

Из всей четвёрки NVIDIA остаётся наиболее близкой к чистой AI-ставке.

Способ 2: AI-тематические ETF

Более диверсифицированный подход.

Меньше риска отдельных компаний, но и менее концентрированная экспозиция.

KraneShares Artificial Intelligence & Technology ETF (AGIX) — частичная экспозиция к Anthropic плюс корзина публичных компаний, выигрывающих от AI. ERShares Private-Public Crossover ETF (XOVR) — гибридная структура с частичной экспозицией к SpaceX и OpenAI.

Способ 3: Фонды с доступом к pre-IPO AI-компаниям

Самый новый — и самый рискованный — вариант.

Сейчас уже существуют несколько публично доступных фондов, позволяющих розничным инвесторам получить доступ к частным AI-компаниям до IPO.

Но здесь появляются другие проблемы: премии к чистой стоимости активов, низкая ликвидность, высокая концентрация на отдельных именах и большие комиссии.

Из-за этого такие фонды могут приносить убытки даже тогда, когда сами базовые активы растут.

  

RVI торгуется примерно по справедливой стоимости, поэтому там нет проблемы с премией к стоимости активов фонда. Но только 15–20% фонда связано с AI — остальное приходится на финтех.

Дополнительная проблема — структура C-corp: прибыль облагается налогом дважды. Сначала на уровне самого фонда, затем ещё раз при распределении инвесторам.

DXYZ владеет лучшими базовыми активами (52% фонда приходится на SpaceX плюс доля в OpenAI), но за это приходится дорого платить.

Фонд торгуется с премией около 33%.

То есть каждый вложенный доллар даёт вам примерно 75 центов реальных активов.

Когда SpaceX выйдет на IPO, эта премия, скорее всего, резко схлопнется.

ARKVX даёт самую глубокую AI-экспозицию (30–40%) и владеет именно теми именами, которые все хотят получить: Anthropic, OpenAI, xAI, Figure AI.

Но главный подвох — комиссии.

Годовая комиссия 4,7% становится очень тяжёлой при многолетнем удержании позиции.

Плюс интервальная структура фонда означает, что вывести деньги можно только в определённые квартальные окна ликвидности.

📈 Пайплайн IPO 2026 года

Сравнение фондов выше — это снимок текущего момента.

Но календарь IPO на ближайшие 12–18 месяцев способен полностью изменить картину.

Сейчас формируется самый мощный пайплайн мегаразмещений в современной истории фондового рынка.

Что уже подано или готовится к подаче:

  

Ранжирование IPO-пайплайна

Рейтинг пайплайна от наиболее до наименее привлекательных на момент размещения. Думаю, порядок вас удивит.

Самая «скучная» сделка — одна из самых интересных. Databricks генерирует положительный свободный денежный поток (FCF), растёт на 65% при годовом темпе выручки $5.4 млрд и не имеет тех проблем со структурой капитала, которые характерны для остальных. Если размещение пройдёт по разумной цене, это тот случай, который будет «тихо» компаундироваться годами. Сильный кандидат в категорию «купить и держать», и о нём почти не говорят, потому что история слишком скучная.

SpaceX идёт следом, но только при нижней границе оценки. Цель в $1.75 трлн выглядит дорогой, но базовый бизнес действительно диверсифицирован: подписки Starlink, государственные контракты, xAI и коммерческие запуски. 30% аллокации для розницы также снижает дисбаланс спроса и предложения, который обычно разгоняет такие мега-IPO. Главный неизвестный фактор — дата-центры в космосе. Основной риск в том, что, как и в других компаниях «Elon Inc.» (например, TSLA), реализация обещаний может занять больше времени. Также, если вы акционер TSLA, есть довольно высокая вероятность получить экспозицию к SpaceX через будущую интеграцию/слияние.

Cerebras находится между инфраструктурными историями и модельными лабораториями. В целом мне нравится компания, потому что она предоставляет физическую инфраструктуру (чипы), что сейчас поддерживается рынком. Их wafer-scale архитектура отличается от конкурентов вроде NVDA, а сделка с OpenAI по вычислениям (до 750 МВт за три года, более $10 млрд) подтверждает спрос. Проблема двойная: с одной стороны — очень конкурентный рынок, с другой — очень агрессивная целевая оценка по мультипликатору продаж (~до 69x против ~25x у NVDA).

Anthropic имеет чистую фундаментальную историю. $14 млрд годовой выручки при росте в 10 раз в год, всё активнее закладывается в корпоративные бюджеты через Claude Skills. Всё упирается в оценку. При уровне около $380 млрд в приватном рынке она уже выглядит высокой, поэтому вопрос в том, заложит ли IPO дальнейший re-rating. Слабый дебют мог бы создать точку входа, если вы считаете, что AI-модели не будут коммодитизироваться.

OpenAI — здесь осторожность максимальная. Фундаментальные показатели впечатляют: ~$14 млрд выручки в 2025 году, доминирующая позиция на рынке, но финансовая структура тяжёлая. Ожидаемый убыток $14 млрд в 2026 году, обязательства на $1.4 трлн по дата-центрам и замкнутые цепочки финансирования, описанные ниже. Рассматривать стоит только при оценке, которая существенно учитывает масштаб burn-rate, с горизонтом удержания на несколько лет, а не как краткосрочную сделку.

⚠️ Риск под пайплайном

Все оценки в рейтинге выше исходят из предположения, что AI-строительство продолжит экспоненциально наращиваться. Это допущение заслуживает отдельной проверки.

«AI-флайвил» на самом деле представляет собой замкнутый цикл. Большая часть денег продолжает циркулировать между одним и тем же набором компаний. NVIDIA инвестирует в OpenAI. OpenAI закупает GPU NVIDIA. Microsoft владеет 27% OpenAI и одновременно обеспечивает около 20% выручки NVIDIA. И так далее…

  

Оптимисты называют это вендорским финансированием — моделью, которая выстраивает связку между поставщиками, строителями и клиентами. Медведи — структурой, которая определяла позднюю стадию пузыря доткомов.

Картина с влиянием и спросом на данный момент неоднозначна.

С точки зрения влияния, исследование февраля 2026 года показало, что 90% компаний не зафиксировали измеримого эффекта от внедрения AI. Bain оценивает, что для оправдания текущих инвестиций в инфраструктуру AI должен генерировать около $2 трлн годовой выручки к 2030 году. Сам Сэм Альтман в августе 2025 года заявил, что инвесторы «слишком воодушевлены».

Но при этом спрос, выраженный в денежных потоках, реален.

NVIDIA показала выручку $68.1 млрд в Q4 2026 финансового года, рост 73% год к году, а Anthropic вышла на $14 млрд годового темпа выручки.

Накопленный спрос, раскрытый на звонках по результатам Q1 2026, тоже конкретен: капитальные расходы гиперскейлеров (Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta вместе) превысили $410 млрд на год, и все четыре компании указывают ограниченность AI-мощностей как фактор, сдерживающий рост. Корпоративные клиенты стоят в очереди.

Поэтому, на мой взгляд, наиболее близкая историческая аналогия — телеком-бум 1990-х. Жестокий крах для ранних инфраструктурных инвесторов, но в итоге оптоволокно и вышки были оправданы реальным спросом.

Иными словами: инфраструктурные инвестиции могут оказаться верными. Но компании, которые их финансируют, переживут этот цикл не все.

🎯 За чем я слежу

К волне IPO нужно проявлять осторожность. Эти сделки будут громкими, активно продвигаемыми и оценёнными дорого. Это не делает их хорошими покупками в первый день торгов.

За пределами IPO-пайплайна я в основном смотрю на Databricks и SpaceX, потому что их бизнес-модели выглядят более дифференцированными и менее подверженными коммодитизации, чем у frontier-моделей. Databricks находится ближе к enterprise-слою данных, а SpaceX владеет реальной физической инфраструктурой через запуски и Starlink. Это выглядит как более сильные защитные «moats».

С моделями ситуация сложнее. Они могут быть чрезвычайно важны, но риск коммодитизации реален, а капиталоёмкость — крайне высокая. Если поддержание конкурентоспособности требует постоянного увеличения долга и обязательств по вычислениям, я не думаю, что публичный рынок это будет хорошо оценивать.

Более интересная конструкция может быть во вторичных эффектах.

Эти мега-сделки могут вытягивать ликвидность из остального рынка, поскольку (особенно розничные) инвесторы будут продавать существующих AI-лидеров, чтобы финансировать новые позиции. Это создаёт дислокации и потенциально лучшие возможности вне IPO, а не внутри них.

Что я отслеживаю:

SpaceX при цене ближе к нижней границе диапазона $1.75 трлн ($1–1.2 трлн).

IPO Databricks: слабый дебют — это скорее возможность для покупки.

Просадки в более широком AI-сегменте на фоне перераспределения ликвидности в IPO.

Пока мой взгляд остаётся прежним: большинство IPO будут оценены слишком дорого для покупки в первый день. Реальная сделка — это то, что будут продавать ради их финансирования.

Все самые важные обновления я публикую в телеграм-канале Капуста в жире. Подписывайся, чтобы оперативно получать информацию, влияющую на твою сумку. Да прибудет с тобой Капуста 🥬