( Читать дальше )

Сейчас динамика рубля похожа на «шизофренический марафон» в тотальном отрыве от фундаментальных диспропорций и композиции факторов риска.

С точки зрения стандартной макроэкономической логики, не существует обоснования текущим уровням по рублю – все это похоже на «шутку, розыгрыш».

Однако, мы сейчас живем в особой реальности агрессивных схематозов и отхода от рыночного ценообразования.

Оценивая валютный рынок, необходимо понимать, что:

— Больше нет привычного валютного рынка, т.к. значительная часть оборота является «теневой» на внебиржевом рынке с середины 2024, где затруднительно оперативно оценивать валютные балансы и диспропорции.

— Все типичные макромодели сломаны или даже уничтожены после нарушения естественного трансграничного денежного потока внутренних и внешних контрагентов с 2022 года.

— Большая часть финансовой статистики засекречена или сильно ограничена, а финансовый сектор в РФ является основным провайдером валютной ликвидности.

( Читать дальше )

Если среди американских производителей, я бы поставил на Google и объясню почему.

▪️ Ресурсы определяют долгосрочную устойчивость – Google имеет колоссальный операционный денежный поток в 150 млрд долларов в год, который может без потери стратегической устойчивости отгружать в «плантации ИИ фабрик», чего не может себе позволить OpenAI, Anthropic и xAI, сидящие на подсосе у венчурных инвесторов. 

▪️ Мощнейшая инженерная школа DeepMind (практически все ведущие ученые в LLM являются выходцами из DeepMind). Работают медленнее и менее рисково, чем стартапы, но зато системно и последовательно.

▪️Общемировая корпоративная и потребительская клиентская база в несколько миллиардов уникальных пользователей, удерживая через развитую сеть цифровых сервисов Google на всех уровнях (от развлекательных, поисковых, навигационных до бизнес сервисов) и слоях, платформах (мобильные, web, PC, серверные и IDE среды).

▪️ Full-stack платформа: собственное железо, которое выкупает само у себя по себестоимости (Google производит TPU Trillium / v6e) + имеет развитые облачные технологии Google Cloud Platform (GCP)  + среда разработки Vertex AI и Google AI Studio с развитыми библиотеками и фреймфорками (Project IDX, Kotlin, Firebase Genkit и т.д.

( Читать дальше )

Сейчас большинство китайских чипов соответствуют технологиям Nvidia уровня 2020 года, а это чип Nvidia A100 (40/80 GB HBM2e памяти, 2.0 TB/s, производительность в FP16 около 312 TFLOPS и интерконнект 600 GB/s)

Для Китая флагманские чипы имеют (64 GB HBM2/HBM3 памяти, 1.7-2.7 TB/s, 300-500 TFLOPS и интерконнект 600 GB/s).

Основы современных LLMs зарождались на базе Nvidia A100, а основной импульс развития был сформирован на чипах Nvidia H100/H200 в 2023-2024 (80-141 GB HBM3/ HBM3e, 3.35 TB/s и 4.8 TB/s при производительности около 1000 TFLOPS и интерконнекте 900 GB/s).

Сейчас идет развертывание Nvidia B200 (192 GB HBM3e, 8.0 TB/s, 2200 TFLOPS и интерконнект 1.8 TB/s).

В свою очередь, AMD отстает от Nvidia примерно на 2-3 года, особенно в интерконнекте (вдвое), тогда как по памяти паритет, по GPU разрыв незначительный, но проблема AMD – невозможность эффективного масштабирования чипов так, как это делает Nvidia.

Общий прогресс в индустрии за 5 лет: объем памяти вырос в 5 раз, пропускная способность памяти выросла в 4 раза, производительность выросла в 7 раз, интерконнект вырос в 3 раза. 

( Читать дальше )

Настоящая революция начнется тогда, когда ИИ обретут квази-самосознание, когда машины научатся не только генерировать токены на основе распределения вероятностей, а понимать, в каком мире они находятся, какой процесс описывают и к чему приведут действия (цепочка последовательности через выстраивание динамического равновесия в условиях нестационарных корреляционных связей).

Реальный мир неоднородный и неоднозначный, то что казалось устойчивым еще вчера может сегодня изменить характеристики, связи, конфигурационные параметры.

Настоящий интеллект начинается тогда, когда идет динамическая балансировка иерархическими связями, где можно выделять сущностные элементы, события и процессы в каждый момент времени (выстраивать иерархию приоритетов), оценивая всю совокупность данных, факторов и динамических связей.

LLMs – это в какой-то степени зеркало заднего опыта, некий синтетический суррогат ранее накопленного опыта, своего рода квинтэссенция заполненного резервуара данных обучения.

Это очень полезная функция – умение качественно обобщать критически важно для практически любой деятельности и особенно для исследований и разработок.

( Читать дальше )

В октябре дефицит бюджета составил  402 млрд vs 799 млрд годом ранее – это первое улучшение дефицита с фев.25 и самое сильное с авг.24, до этого на протяжении 12 из 13 месяцев дефицит бюджета непрерывно увеличивался.

За 10м25 дефицит бюджета составил 4.19 трлн (это худшие 10м за всю историю) vs дефицита 0.22 трлн за 10м24 и дефицит около 1 трлн за 10м23.

За последние 12м дефицит бюджета немного стабилизировался, сократившись с 7.85 трлн (максимум был в мае 2023 – почти 8 трлн) в сентябре до 7.45 трлн в октябре.

Чем обусловлено сокращение дефицита?

▪️Расходы бюджета в октябре рухнули на 19% г/г (сопоставимая нормализация расходов была в дек.23).

• За 3м расходы снизились на 1.3% г/г, но выросли на 26.6% к аналогичному периоду в 2023.

• За 10м25 расходы выросли на 14.1% г/г и +41.2% к 10м23.

• Годовые расходы составили 44.4 трлн с увеличением на 16.6% г/г и +32.6% к 2023.

По годовым темпам достаточно резкое замедление по расходам бюджета, т.к. пиковые темпы были 32% г/г в янв.25. к середине 2025 – 24% г/г и держались на уровне 22.6% г/г до сентября.

( Читать дальше )

Рынки традиционно развлекают Альтман с непрерывной (причем ежедневной и всегда утренней порцией кринжа) серией идиотских (в том смысле, что невыполнимых и неокупаемых) контрактов на сотни миллиардов с циркуляцией несуществующего бумажного бабла по замкнутому контуру между своими товарищами по цеху (про это в техносфере уже анекдоты ходят). Они уже достигли пакета соглашений на 10 трлн или еще нет?

Дженсен Хуанг снова рассказывал сказки (на этом раскочегарили Nvidia до 5 трлн) на протяжении двух часов о том, как ИИ сделает всех сказочно богатым и проникнет в каждую отрасль экономики, в каждый дом, в каждый процесс, создавая квадриллионы рыночной капитализации и десятки триллионов прибылей, ускоряя технологической прогресс в геометрической прогрессии (за исключением сказок от Хуанга, с технической стороны презентация интересная).

Рынки в оглушительном экстазе и в крайне вздрюченном состоянии, истерично трещат от счастья, разрываясь от бурлящего психоза с прогрессирующим маразмом фантомных галлюцинаций о технологической сингулярности и сказочном богатстве.

( Читать дальше )

Последние оперативные данные Росстата подтверждают, что значительная часть гражданской экономики России сваливается в кризис с аномальной негативной динамикой по ключевым отраслям (сен.25 к сен.24 в %):

• Автомобильная промышленность: обвал на 25% на изначально низкой базе до минимумов за 15 лет;

• Производство коммерческих и производственных машин, станков и оборудования: обвал на 15%;

• Производство сырья и материалов для строительства: падение на 8.7%;

• Производство резиновых и пластмассовых изделий: падение на 8.6%;

• Все плохо в ключевых отраслях российской экономики: нефтепереработка (-4.3%), химпром (-2.4%), металлургия (-1.9%), причем нефтепереработка и металлургия с затяжным снижением последние два года до минимумов 2017-2018.

Сейчас в промышленности нет ни одной крупной отрасли (с высокой экспозицией в гражданской экономике), где бы ни было проблем – падение везде, вопрос лишь в масштабе. За исключением производства лекарства, тогда как как в пищевом производстве и напитках стагнация 1.5 года.

( Читать дальше )

Банк России за последние два года минимум в 6 из 10 раз оказывался жестче самых отъявленных пессимистов за исключением одного раза в декабре прошлого год с тем самым историческим разворотом.

Сейчас денежный рынок закладывает 16.5%, с начала октября кривая процентная ставок сместилась в среднем на 0.4 п.п по всему диапазону в область 16.3-16.4%.

Рынок ОФЗ не показателен в последние годы, но с 13 октября произошел существенный рост облигаций со снижение доходности на 0.8-2 п.п по краткосрочным ОФЗ до года, что частично смешивается с более умеренной риторикой представителей ЦБ относительно перспектив ДКП и восстановительным импульсом на фондовом рынке после 1.5 месяца забвения и погружения на дно.

В целом, денежные и долговые рынки вполне заложили в цены сценарий 16.5% и не будет откровением снижением до 16%, однако, рынок много чего ожидал последние два года и всякий раз пролетал (последний раз на сентябрьском заседании, когда ожидания сводились к 2 п.п и более ритмичному снижению к концу года к 14-15%).

( Читать дальше )

В последние годы в обществе растет потребность в поиске новых денег, но почти никто не понимает, каковы концептуальные характеристики денег и почему крипта никогда не сможет ими стать, по крайней мере, в нынешней конфигурации.

В условиях кризиса доверия происходит «бегство в ликвидность», обычно в фиатные деньги. Однако, если кризис затрагивает сами фиатные деньги, то поиск ликвидности смещается в альтернативные активы.

Криптовалюты предлагают глобальный, круглосуточный и трансграничный рынок с высокой (хотя и крайне волатильной) ликвидностью, не привязанный к какой-либо национальной юрисдикции, что многими считается, как достаточный набор характеристик для квинтэссенции суррогата денег, но это не так.

▪️Платежная функция крайне сомнительна – низкая скорость, неудобство, отсутствие гарантий, концентрация хакинга, фишинга и мошенничества, высокие комиссии на мелких платежах.

В отличие от мгновенной системы оплаты в реальной экономике, в крипте подтверждение платежа может занимать 1-60 минут в зависимости от протокола, загруженности сети и внутренних особенностей с невозможностью оспаривания платежа, если реквизиты были ошибочными или был сбой в оплате, тогда как в традиционной банковской системе все это решается.

( Читать дальше )