20 ноября 2025 года торговые алгоритмы зафиксировали то, что может стать крупнейшей бухгалтерской аномалией в истории высоких технологий. И произошло это не за месяцы расследований, как бывало в прошлых эпохах, а менее чем за сутки — всего за 18 часов. Это история о том, как искусственный интеллект выявил, что значительная часть бума в области ИИ может быть основана не на реальном спросе, а на фиктивной выручке, искусственно поддерживающей оценки отрасли.
Аномалия дебиторской задолженности
На восьмой странице отчёта Nvidia по форме 10-Q скрывалась цифра, которая и запустила цепочку событий: дебиторская задолженность в размере 33,4 млрд долларов. Алгоритмы обнаружили её почти мгновенно.
Ключевой показатель здесь — дни продаж в дебиторской задолженности (DSO), который отражает, сколько времени проходит между продажей и поступлением денег:
DSO = (Дебиторская задолженность ÷ Выручка) × Дни периода
DSO = ($33,4 млрд ÷ $57,01 млрд) × 91 день = 53,3 дня
Историческое среднее значение DSO у Nvidia за 2020–2024 годы — 46 дней. Рост до 53,3 дня означает ухудшение оборачиваемости на 15,9%, и в отрасли это нельзя игнорировать.
Сам по себе рост на неделю не выглядит критичным: в корпоративных продажах сроки оплаты действительно растягиваются. Однако сопоставление со сверстниками показывает иную картину:
- AMD — 42 дня
- Intel — 38 дней
- TSMC — 35 дней
- Micron — 44 дня
На этом фоне Nvidia резко выделяется. А выбивающиеся значения в финансовой экспертизе — всегда тревожный сигнал.
Если пересчитать ситуацию в денежные потоки:
ежедневная выручка Nvidia = $57,01 млрд ÷ 91 = $626,4 млн.
Семидневная задержка платежей = $626,4 млн × 7 = $4,39 млрд в квартал.
С момента запуска архитектуры Blackwell прошло три квартала. Совокупный разрыв — 13,2 млрд долларов.
Bloomberg зафиксировал аномалию спустя 45 минут после выхода отчёта. Квантовые фонды начали открывать короткие позиции в течение первых двух часов. На утро 20 ноября институциональные ордера сместились в сторону чистых продаж.
И алгоритмы сформулировали вывод, к которому аналитики пришли бы через дни: значительная часть клиентов Nvidia не оплачивает поставленные чипы.
Парадокс запасов
В том же отчёте Nvidia сообщила о резком росте запасов:
с $15,0 млрд до $19,8 млрд — на 32% за квартал.
На звонке по итогам квартала Дженсен Хуанг заявил о «безумном» спросе, а CFO Колетт Кресс — о сроках поставок более 10 недель. Однако здесь возникает логический парадокс.
Если компания сталкивается с нехваткой поставок, её запасы должны снижаться, потому что всё произведённое немедленно уходит покупателям. В аналогичных ситуациях так происходило ранее. Когда Nvidia выводила на рынок архитектуру Hopper, запасы упали на 18% за квартал — как и следовало ожидать при высоком спросе.
Сейчас же запасы растут — и резко. Это может означать две вещи:
- спрос ниже заявленного, и продукция скапливается на складах;
- клиенты принимают поставки, не имея возможности оплатить, превращая запасы в дебиторскую задолженность, а не в деньги.
Полевые проверки подтверждают второе. Крупный дистрибьютор Arrow Electronics сообщил о 78 днях запасов по продукции Nvidia — против 52 дней по другим товарам. Это 50% ухудшение оборачиваемости.
Дополнительно спотовые цены на GPU на платформах Vast.ai и RunPod.io снизились:
- с $3,20/час в августе 2025
- до $2,12/час к 20 ноября 2025
Падение на 34% противоречит тезису о ненасыщаемом спросе.
Сигнал денежного потока
Операционный денежный поток Nvidia в третьем квартале FY2026 составил $14,5 млрд при чистой прибыли $19,3 млрд. Коэффициент конвертации — 75,1%, что крайне мало для отрасли.
Для сравнения:
- TSMC: 100–105%
- AMD: 97%
- Intel: 91%
Здесь Nvidia «проедает» оборотный капитал: рост дебиторки и запасов поглотил $11,2 млрд. При этом компания направила $9,5 млрд на выкуп акций — решение, которое усиливает диссонанс между отчётной прибылью и реальным денежным потоком.
На этом фоне Майкл Берри раскрыл позицию по пут-опционам Nvidia со страйком $140, рассчитанную на 25%-ное снижение акций к марту 2026 года — как раз когда просроченная дебиторка станет оборачиваться резервами.
Циклическая финансовая конструкция
В совокупности аномалии по дебиторке, запасам и денежному потоку начинают выглядеть как часть более широкой схемы циклического финансирования, сложившейся по всей индустрии.
8 октября 2025 года xAI привлекла $20 млрд через SPV:
— $7,5 млрд — equity
— $12,5 млрд — долг
— Nvidia вложила до $2 млрд в капитал
— xAI обязана поддерживать загрузку GPU выше 70%, иначе наступает дефолт
— на эти деньги xAI арендует GPU у Nvidia, которые Nvidia учитывает как выручку
Получается замкнутый цикл: Nvidia финансирует спрос на свои же продукты, что позволяет ей признавать выручку, поддерживать капитализацию и показывать вложения в xAI как актив.
Такие циклы повторяются:
- Microsoft инвестирует $13 млрд в OpenAI → OpenAI обязуется потратить $50 млрд на Azure → Azure закупает GPU Nvidia.
- Oracle заключает партнёрство на $300 млрд с OpenAI → Oracle размещает предварительные заказы у Nvidia на $8 млрд в архитектуре Blackwell.
Но OpenAI при выручке $3,7 млрд и расходах $13 млрд в год не способна экономически обосновать такие обязательства.
Совокупный объём циклических обязательств, согласно анализу открытых данных, достигает $610 млрд. Деньги двигаются, но не замыкают цепочку экономического смысла, потому что прибыльных приложений ИИ всё ещё недостаточно.
Признание феномена «вайб-доходов»
14 ноября 2025 года на Web Summit ряд лидеров рынка впервые публично озвучили сомнения.
- Брайан Чески (Airbnb):
- «В ИИ много 'вайб-доходов' — миллиардов, которые существуют только в разговорах и прогнозах.»
- Винод Хосла:
- «95% ИИ-стартапов провалятся. Вопрос только в том, какие 5% выживут.»
- Сэм Олтман:
- «Мы не знаем, дойдёт ли это до AGI или упрётся в стену на GPT-5.»
OpenAI оценивается в $157 млрд, но при выручке $3,7 млрд и расходах $13 млрд годовой кэш-аут составляет $9,3 млрд. Чтобы оправдать оценку, компания должна заработать в долгосроке свыше $3,1 трлн прибыли, что выглядит малореалистичным.
Исследование MIT (сентябрь 2025) показало: 95% корпоративных внедрений ИИ не дали положительного ROI за два года.
Исторические параллели
Ситуация напоминает комбинацию кейсов Lucent, Enron и WorldCom.
Lucent (2000):
финансировал операторов, чтобы те покупали его оборудование; выручка росла, дебиторка росла, реальных денег не поступало. DSO достиг 64 дней — сейчас Nvidia уже на уровне 53 дней.
Enron (2001):
использовал SPV, которые юридически считались независимыми, но фактически были подконтрольны компании и обслуживали создание искусственной выручки.
Структура xAI SPV напоминает эти механизмы.
Сжатие маржи
Валовая маржа Nvidia в Q3 FY2026: 73,4% против 74,6% кварталом ранее — снижение на 120 б.п.
Списать это на «структуру выручки» нельзя — Blackwell имеет более высокую цену и должен повышать маржу.
684 млн долларов маржинального сжатия за квартал / 2,7 млрд в год — это либо:
- скидки каналу (чтобы разгрузить запасы),
- гарантийные резервы по тепловым проблемам Blackwell,
- резервы по сомнительной дебиторке.
Дополнительно Майкл Берри обращает внимание на аномально низкую амортизацию (6,6% в год против отраслевых 12–15%). Если привести её к норме, прибыль Nvidia станет ниже примерно на 18%.
Выход «умных денег»
За две недели до отчёта:
- Founders Fund (Питер Тиль) — продал Nvidia на $100 млн
- SoftBank — продал на $5,8 млрд
- Scion (Майкл Берри) — раскрыл путы на $180 млн
Совпадение сроков у таких разных игроков указывает на доступ к аналитике, выявившей одни и те же проблемы.
Механизм заражения
Резкое усиление корреляции Nvidia и Bitcoin связано с тем, что многие AI-компании держат BTC в качестве залога. К 20 ноября Bitcoin упал с $126 000 до $89 567 (–28,9%).
87 компаний ИИ держат $26,8 млрд Bitcoin. Эти активы обеспечивают кредиты, покупки GPU и ликвидность основателей.
Корреляция Спирмена между NVDA и BTC:
- 1 ноября — 0,52
- 20 ноября — 0,91
Если акции Nvidia упадут до диапазона $68–82 (–55–63%), оценки ИИ-компаний сократятся пропорционально, вызвав маржин-коллы, ликвидации и, по оценкам микроструктурных моделей, форсированную продажу BTC на сумму до $23,4 млрд, что может снизить цену до ~$52 000.
Децентрализованная альтернатива
Крах схемы не уничтожает спрос на вычисления — он меняет структуру рынка. Сегодня 89% GPU сосредоточено у пяти гипермасштаберов (AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, Meta). Но к 2030 году, по оценкам Минэнерго США, сетям понадобится дополнительно 134 ГВт мощности, тогда как ежегодные добавления составляют лишь 12 ГВт — дефицит растёт каждую неделю.
На фоне энергетических ограничений и финансового стресса растёт интерес к децентрализованным сетям вычислений как более гибкой и устойчивой модели.
