Отчет Meta за 2024 год
Еще один провайдер ИИ решений, поэтому в отчете интересует все, что касается ИИ.
🔘 Meta (запрещена в РФ) планирует инвестировать $60–65 млрд в 2025 году на ИИ-инфраструктуру (вдвое больше, чем в 2024).
🔘 Строительство дата-центра на 2 ГВт в Луизиане и увеличение GPU до 1.3 млн единиц. Meta планирует существенно увеличить свои команды, работающие над ИИ, что подчеркивает выбранное направление стратегического развития компании.
🔘 Внедрение Llama 4 начнется последовательно от более слабых к более сильным моделям в 1П25. Разработка идет на огромном кластере свыше 100 тыс GPU последнего поколения H100. Для обучения требуется в 10 раз больше вычислительных ресурсов, чем для Llama 3. Для обучения требуется 1 ГВт мощностей (сопоставимо с энергопотреблением города на 700 тыс. человек).
🔘 Meta планирует интегрировать в Llama 4 «Автономный машинный интеллект» (AMI), что позволит модели не только выполнять задачи, но и планировать, оценивать и адаптироваться в реальном времени, также будет внедрено рассуждение, как в OpenAI o1, DeepSeek и Gemini 2.
🔘 Meta планирует монетизировать ИИ. Чат-боты для обслуживания клиентов: тариф от $50/мес за базовый пакет. Премиум-подписки для пользователей: доступ к продвинутым функциям ассистента ($9.99/мес).
🔘 Meta активно использует ИИ для улучшения таргетинга рекламы, анализа предпочтений пользователей и системы рекомендации контента, повышая конверсию. Платформа рекламы на базе ИИ (Advantage+) продолжит развиваться, предлагая еще более точное таргетирование и автоматизацию рекламных кампаний.
🔘 Meta AI (бот для чата), уже превзошел 700 млн месячных активных пользователей, и ожидается, что в 2025 году он достигнет более 1 млрд пользователей.
🔘 Внедрение ИИ в VR/AR-устройства (Quest 3 и Ray-Ban Meta) для улучшения взаимодействия (распознавание объектов, голосовое управление, автоматический перевод текстов, авто-подсказки). Планы продажи 10 млн устройств к концу 2025.
🔘 Метавселенная (Reality Labs) продолжает генерировать убытки в 5 млрд при выручке в 1.1 млрд за квартал.
По операционным показателям:
🔘 ИИ-рекомендации увеличили время просмотра видео на Facebook (+8%) и Instagram (+6%);
🔘 Показы рекламы +6% г/г, средняя цена +14% за весь 2024 год;
🔘 Ежедневные активные пользователи во всей экосистеме Meta с учетом WhatsApp: 3.35 млрд (+5% г/г);
🔘 1 млн компаний использует ИИ решения для создания около 15 млн объявлений в месяц.
Meta ожидает, что крупнейшим фактором роста расходов в 2025 году станут расходы на ИИ инфраструктуру.
▪️Выручка: 164.5 млрд за 2024 календарный год, это +21.9% г/г, +41.1% за два года и +132.7% за 5 лет, а за 4кв24 выручка составила 48.4 млрд, увеличившись на 20.6% г/г, +50.4% за два года и +129.5% за 5 лет (далее в указанной последовательности).
▪️Чистая прибыль: 62.4 млрд за 2024 год (+59.5% г/г), +169% за два года и +237% к 2019. За 4кв24 – 20.8 млрд, +48.7% г/г, +348% и +184% соответственно.
▪️Операционный денежный поток: 91.3 млрд за 2024 год (+28.4% г/г), +80.9% и +151.4% соответственно. За 4кв24 – 28 млрд, увеличившись на 44.2% г/г, +92.9% и 208%.
▪️Капитальные расходы: установили очередной рекорд – 37.3 млрд за 2024 год (+36.6% г/г), +18.5% за два года и +147% к 2019, за 4кв24 резкое увеличение капексов – 14.4 млрд (+88.2% г/г), +59.5% и +252% соответственно.
▪️Дивы и чистый байбек в совокупности: 49 млрд (+82.9% г/г), за два года +55.2%, а за 5 лет невероятный рост на 649%. В 4кв24 значительно сократили байбеки и опционные программы, что привело к падение на 37.2% г/г, -31.8% за два года, но +167% за 5 лет.
Meta не хватает денег, несмотря на рекордный операционный поток, что вынуждает компанию сокращать акционерную политику, выставляя высший приоритет капитальным расходам в ИИ инфраструктуру. В рынке денег будет меньше.
Еще один провайдер ИИ решений, поэтому в отчете интересует все, что касается ИИ.
По операционным показателям:
Meta ожидает, что крупнейшим фактором роста расходов в 2025 году станут расходы на ИИ инфраструктуру.
▪️Выручка: 164.5 млрд за 2024 календарный год, это +21.9% г/г, +41.1% за два года и +132.7% за 5 лет, а за 4кв24 выручка составила 48.4 млрд, увеличившись на 20.6% г/г, +50.4% за два года и +129.5% за 5 лет (далее в указанной последовательности).
▪️Чистая прибыль: 62.4 млрд за 2024 год (+59.5% г/г), +169% за два года и +237% к 2019. За 4кв24 – 20.8 млрд, +48.7% г/г, +348% и +184% соответственно.
▪️Операционный денежный поток: 91.3 млрд за 2024 год (+28.4% г/г), +80.9% и +151.4% соответственно. За 4кв24 – 28 млрд, увеличившись на 44.2% г/г, +92.9% и 208%.
▪️Капитальные расходы: установили очередной рекорд – 37.3 млрд за 2024 год (+36.6% г/г), +18.5% за два года и +147% к 2019, за 4кв24 резкое увеличение капексов – 14.4 млрд (+88.2% г/г), +59.5% и +252% соответственно.
▪️Дивы и чистый байбек в совокупности: 49 млрд (+82.9% г/г), за два года +55.2%, а за 5 лет невероятный рост на 649%. В 4кв24 значительно сократили байбеки и опционные программы, что привело к падение на 37.2% г/г, -31.8% за два года, но +167% за 5 лет.
Meta не хватает денег, несмотря на рекордный операционный поток, что вынуждает компанию сокращать акционерную политику, выставляя высший приоритет капитальным расходам в ИИ инфраструктуру. В рынке денег будет меньше.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ВВП США за 2024, что в данных не так?
Рост ВВП составил 2.3% кв/кв SAAR за 4кв24, по итогам 2024 ВВП США вырос на 2.8% vs 2.9% в 2023, 2.5% в 2022, среднего роста на уровне 2.66% в 2017-2019 и 2.36% в 2011-2019.
Экономика США с постковидного 2021 растет в темпах 2.72% в год, что выше на 0.1 п.п в соответствии со среднесрочной тенденцией и на 0.36 п.п выше долгосрочного тренда.
Декомпозиция структуры прироста ВВП в 4кв24 показывает полное доминирование потребительского спроса и это странно (расходится со многими макроэкономическими и корпоративными индикаторами в рамках потенциала потребительского спроса).
Из 2.3 п.п роста ВВП США в 4кв24:
▪️Совокупный потребительский спрос на товары и услуги в 4кв24 внес вклад на уровне 2.82 п.п, что значительно выше 1.78 п.п в 2017-2019 и 1.62 п.п в 2022-2024 (до 3кв24), за последние 12м средний вклад на уровне 2.13 п.п.
• Потребительский спрос сформировался из вклада розничного товарооборота на уровне 1.37 п.п vs 0.8 п.п в 2017-2019, 0.28 п.п в 2022-3кв24 и 0.73 п.п за последний год (далее в указанной последовательности).
• Услуги – 1.45 п.п в 4кв24 vs 0.98, 1.34 и 1.4 п.п соответственно по вышеуказанным периодам сравнения.
▪️Валовые частные внутренние инвестиции – негативный вклад на 1.03 п.п vs 0.65, 0.34 и 0.31 п.п.
• Инвестиции в основной капитал обеспечили негативный вклад на 0.1 п.п vs 0.68, 0.56 и 0.46 п.п.
• Изменения в запасах внесли негативный вклад на уровне 0.93 п.п vs -0.04, -0.22 и -0.15 п.п.
▪️Чистый экспорт обеспечил околонулевой положительный вклад на уровне 0.04 п.п vs -0.03, -0.05 и -0.48 п.п по вышеуказанным периодам.
• Экспорт внес негативный вклад на 0.08 п.п vs 0.31, 0.42 и 0.32 п.п.
• Импорт обеспечил положительный вклад на 0.12 п.п vs -0.34, -0.47 и -0.79 п.п.
▪️Чистое государственное потребление и инвестиции внесли положительный вклад 0.42 п.п vs 0.44, 0.44 и 0.52 п.п.
Как интерпретировать эти показатели?
Сильно негативный вклад запасов на уровне 0.93 п.п. означает, что компании сократили свои материальные запасы (товары, сырье, материалы) за рассматриваемый период более, чем в 4 раза интенсивнее, чем на протяжении трех лет раньше.
Это означает, что спрос удовлетворялся за счет ранее произведенной продукции и это бывает в двух сценариях:
• Высокий спрос, не успевающий за производством. Если общий объём производства товаров в периоде меньше объёма их продаж.
• Сдержанное производство из-за неопределённости, когда компании не наращивают производство, ожидая снижение спроса, балансирую спрос и предложение через буфер в запасах.
Что в этот раз произошло? Судя по потребительскому спросу, высокий спрос опередил потенциал предложения.
Так ли высок спрос? Да, примерно в 1.6 раза выше, чем в 2017-2019 по вкладу в ВВП, причем более высокий вклад в ВВП за исключением постпандемического восстановления в 2021, был лишь трижды: 3.06 п.п в 3кв19, 2.99 п.п в 4кв17 и 3.09 п.п в 4кв14.
Потребительский спрос разгоняется третий квартал подряд и доходит до своего локального экстремума.
Динамика инвестиций в основной капитал за исключением интеллектуальной собственности и оборудования, особенно в сегменте капитальной инфраструктуры (здания, сооружения, капитальные строения и т.д.) снижается два квартала подряд.
Это не является однозначной проекцией наличия рецессии (с 2009 было дважды, когда капитальные инвестиции снижались три квартала подряд без рецессии), однако, это показывает настроения бизнеса.
При разгоне потребительского спроса сокращение капитальных инвестиций есть сигнал о том, что бизнес не воспринимает тенденцию в потребительском сегменте, как устойчивую, проще говоря, не верит в рост спроса. Отсюда и запасы снижаются.
Потребительский спрос выглядит неадекватно сильным, по сути, весь рост ВВП и даже больше за счет спроса домохозяйств, а если без этой компоненты – сокращение на 0.5 п.п.
При Трампе товарооборот вне всяких сомнений сократится после активизации безумных торговых война образца начала 20 века.
Негативные сигналы проявляются через снижение инфраструктурных инвестиций и замедление товарооборота. Госсектор стабилен.
Рост ВВП составил 2.3% кв/кв SAAR за 4кв24, по итогам 2024 ВВП США вырос на 2.8% vs 2.9% в 2023, 2.5% в 2022, среднего роста на уровне 2.66% в 2017-2019 и 2.36% в 2011-2019.
Экономика США с постковидного 2021 растет в темпах 2.72% в год, что выше на 0.1 п.п в соответствии со среднесрочной тенденцией и на 0.36 п.п выше долгосрочного тренда.
Декомпозиция структуры прироста ВВП в 4кв24 показывает полное доминирование потребительского спроса и это странно (расходится со многими макроэкономическими и корпоративными индикаторами в рамках потенциала потребительского спроса).
Из 2.3 п.п роста ВВП США в 4кв24:
▪️Совокупный потребительский спрос на товары и услуги в 4кв24 внес вклад на уровне 2.82 п.п, что значительно выше 1.78 п.п в 2017-2019 и 1.62 п.п в 2022-2024 (до 3кв24), за последние 12м средний вклад на уровне 2.13 п.п.
• Потребительский спрос сформировался из вклада розничного товарооборота на уровне 1.37 п.п vs 0.8 п.п в 2017-2019, 0.28 п.п в 2022-3кв24 и 0.73 п.п за последний год (далее в указанной последовательности).
• Услуги – 1.45 п.п в 4кв24 vs 0.98, 1.34 и 1.4 п.п соответственно по вышеуказанным периодам сравнения.
▪️Валовые частные внутренние инвестиции – негативный вклад на 1.03 п.п vs 0.65, 0.34 и 0.31 п.п.
• Инвестиции в основной капитал обеспечили негативный вклад на 0.1 п.п vs 0.68, 0.56 и 0.46 п.п.
• Изменения в запасах внесли негативный вклад на уровне 0.93 п.п vs -0.04, -0.22 и -0.15 п.п.
▪️Чистый экспорт обеспечил околонулевой положительный вклад на уровне 0.04 п.п vs -0.03, -0.05 и -0.48 п.п по вышеуказанным периодам.
• Экспорт внес негативный вклад на 0.08 п.п vs 0.31, 0.42 и 0.32 п.п.
• Импорт обеспечил положительный вклад на 0.12 п.п vs -0.34, -0.47 и -0.79 п.п.
▪️Чистое государственное потребление и инвестиции внесли положительный вклад 0.42 п.п vs 0.44, 0.44 и 0.52 п.п.
Как интерпретировать эти показатели?
Сильно негативный вклад запасов на уровне 0.93 п.п. означает, что компании сократили свои материальные запасы (товары, сырье, материалы) за рассматриваемый период более, чем в 4 раза интенсивнее, чем на протяжении трех лет раньше.
Это означает, что спрос удовлетворялся за счет ранее произведенной продукции и это бывает в двух сценариях:
• Высокий спрос, не успевающий за производством. Если общий объём производства товаров в периоде меньше объёма их продаж.
• Сдержанное производство из-за неопределённости, когда компании не наращивают производство, ожидая снижение спроса, балансирую спрос и предложение через буфер в запасах.
Что в этот раз произошло? Судя по потребительскому спросу, высокий спрос опередил потенциал предложения.
Так ли высок спрос? Да, примерно в 1.6 раза выше, чем в 2017-2019 по вкладу в ВВП, причем более высокий вклад в ВВП за исключением постпандемического восстановления в 2021, был лишь трижды: 3.06 п.п в 3кв19, 2.99 п.п в 4кв17 и 3.09 п.п в 4кв14.
Потребительский спрос разгоняется третий квартал подряд и доходит до своего локального экстремума.
Динамика инвестиций в основной капитал за исключением интеллектуальной собственности и оборудования, особенно в сегменте капитальной инфраструктуры (здания, сооружения, капитальные строения и т.д.) снижается два квартала подряд.
Это не является однозначной проекцией наличия рецессии (с 2009 было дважды, когда капитальные инвестиции снижались три квартала подряд без рецессии), однако, это показывает настроения бизнеса.
При разгоне потребительского спроса сокращение капитальных инвестиций есть сигнал о том, что бизнес не воспринимает тенденцию в потребительском сегменте, как устойчивую, проще говоря, не верит в рост спроса. Отсюда и запасы снижаются.
Потребительский спрос выглядит неадекватно сильным, по сути, весь рост ВВП и даже больше за счет спроса домохозяйств, а если без этой компоненты – сокращение на 0.5 п.п.
При Трампе товарооборот вне всяких сомнений сократится после активизации безумных торговых война образца начала 20 века.
Негативные сигналы проявляются через снижение инфраструктурных инвестиций и замедление товарооборота. Госсектор стабилен.
Чем занимается коммерческий директор (и за что получает такую большую зарплату)?
Коммерческий директор — это топ-менеджер, который занимается комплексным управлением продажами и маркетингом, а также закупками и финансовыми вопросами компании.
На нём лежит большая ответственность — он напрямую влияет на прибыль и темпы развития компании. Каждый день комдир решает неординарные задачи, о которых не прочитаешь в книгах или интернете.
В Академии Eduson учли это, поэтому на программе «Коммерческий директор» преподают эксперты ведущих мировых и российских организаций и преподаватели лучших вузов. Среди них — профессора Гарварда и Стэнфорда, спикеры «Сколково» и «Сбербанка», а также CEO крупных компаний.
Оставьте заявку сегодня, получите скидку 70% на обучение и второй курс в подарок по промокоду
Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFGUoizL
Коммерческий директор — это топ-менеджер, который занимается комплексным управлением продажами и маркетингом, а также закупками и финансовыми вопросами компании.
На нём лежит большая ответственность — он напрямую влияет на прибыль и темпы развития компании. Каждый день комдир решает неординарные задачи, о которых не прочитаешь в книгах или интернете.
В Академии Eduson учли это, поэтому на программе «Коммерческий директор» преподают эксперты ведущих мировых и российских организаций и преподаватели лучших вузов. Среди них — профессора Гарварда и Стэнфорда, спикеры «Сколково» и «Сбербанка», а также CEO крупных компаний.
Оставьте заявку сегодня, получите скидку 70% на обучение и второй курс в подарок по промокоду
SPYDELL.Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFGUoizL
Отчет Apple за 2024 год
Apple последовательно превращается из продавца гаджетов в продавца экосистемы и услуг.
Для понимания тенденции необходимо привести статистику продаж по сегментам бизнеса:
🔘 iPhone: 200.6 млрд за год (-1.9% г/г), за 4кв24 – 69.1 млрд (-0.8% г/г), исторический максимум доходов по сумме за 12 месяцев был в 3кв22 на уровне 205.5 млрд, т.е. за сейчас на 2.4% ниже.
🔘 iPad: 27.8 млрд за год (+7.7% г/г), за 4кв24 – 8.1 млрд (+15.2% г/г), максимум был в 3кв21 – 31.9 млрд, а сейчас на 12.8% ниже.
🔘 Mac: 31.2 млрд за год (+6.1% г/г), за 4кв24 – 9 млрд (+15.5% г/г), максимум был в 3кв22 – 40.2 млрд, сейчас на 22.4% ниже.
🔘 Wearables, Home and Accessories: 36.8 млрд (-4% г/г), за 4кв24 – 11.8 млрд (-1.7% г/г), максимум зафиксировали в 3кв22 – 41.1 млрд, сейчас на 10.5% ниже.
🔘 Services: 99.4 млрд (+13.5% г/г), за 4кв24 – 26.3% (+14% г/г), текущий уровень годовых доходов находится на максимуме.
Не стоит поддаваться на провокации медийщиков, продвигающих концепцию «бурно растущей компании Apple».
Лучшим кварталом для компании был 3кв22, когда гаджеты и аксессуары в совокупности продали на 316.2 млрд за год, а сейчас лишь 296.4 млрд, т.е. номинальные продажи съехали на внушительные по меркам индустрии 6.3% более, чем за два года.
Однако, с 3кв22 доходы с услуг выросли на 21 млрд или почти 27%, что позволило компании в полной мере компенсировать выпадение свыше 20 млрд выручки по гаджетам, соответственно общая выручка в нуле.
Интегрально, Apple – это стагнирующая компания, которая так и не смогла найти новый «клондайк», мечущиеся из стороны в сторону (электрокары, гаджеты для виртуальной реальности и т.д.). Нового прорывного продукта найти не смогли, а по сформированным группам теряют позиции из-за активной конкуренции с Китаем, в том числе в премиальном сегменте.
Функции ИИ доступны только на iPhone 15 Pro и iPhone 16, что пока не вызвало массовых апгрейдов, но даже в ИИ ничего прорывного компания не создала, эксплуатируя исключительно чужие разработки (OpenAI).
Apple развивает свой Apple Intelligence через интеграцию с разработками OpenAI, но делает это медленно (с задержкой в два года), криво и не предлагая ничего нового в сравнении с конкурентами. По сути, все основные функции, которые требуются от ИИ уже есть в приложении ChatGPT.
Ажиотажа не возникло, что вполне предсказуемо.
Apple превращается в тяжеловесного мамонта, паразитирующего на своих верных «адептах» в экосистеме услуг Apple, которые в четыре раза переплачивают от конкурентных цен (валовая маржа в услугах достигает космических 75%).
▪️Выручка: 369.4 млрд за 2024, рост на 2.6% г/г, за два года 2.1%, за 5 лет +38%, в 4кв24 выручка составила 124.3 млрд, +4% г/г, +6.1% за два года и +35.4% к 4кв19. Далее в указанной последовательности.
▪️Чистая прибыль: 96.15 млрд за год, снижение на 4.7% г/г, +1% и 67.1% соответственно по вышеуказанным периодам, за 4кв24 – 36.3 млрд, +7.1% г/г, +21.1% и +63.4%.
▪️Операционный денежный поток: 108.3 млрд за год, снижение на 7% г/г, -0.8% и +47.9%, за 4кв24 – 30 млрд, снижение на 25% г/г, -12% и -1.9% соответственно.
▪️Капитальные расходы: 10 млрд за год, +4.5% г/г, -14.5% и +8.1%, за 4кв24 – 2.94 млрд, +22.9%, -22.4% и +39.5%.
▪️Дивиденды и чистый байбек в совокупности: рекордные за всю историю среди всех компаний 116.3 млрд! Рост за год на 21.5%, +12.6% и +26.2%, а за 4кв24 – 27.5 млрд, +14.6% г/г, +18.2% и +13.3% соответственно.
Компания экстремально перекуплена (минимум в 2.5 раза от адекватных показателей), а держится за счет рекордного байбека и дивов.
За последние три года на акционерную политику были потрачены невероятные 315.2 млрд, за 5 лет – 502 млрд, за 10 лет – 818 млрд при операционном денежном потоке 890 млрд, а свободном денежном потоке – 779 млрд, т.е. компания все, что зарабатывает полностью утилизирует в рынок и даже больше.
Apple последовательно превращается из продавца гаджетов в продавца экосистемы и услуг.
Для понимания тенденции необходимо привести статистику продаж по сегментам бизнеса:
Не стоит поддаваться на провокации медийщиков, продвигающих концепцию «бурно растущей компании Apple».
Лучшим кварталом для компании был 3кв22, когда гаджеты и аксессуары в совокупности продали на 316.2 млрд за год, а сейчас лишь 296.4 млрд, т.е. номинальные продажи съехали на внушительные по меркам индустрии 6.3% более, чем за два года.
Однако, с 3кв22 доходы с услуг выросли на 21 млрд или почти 27%, что позволило компании в полной мере компенсировать выпадение свыше 20 млрд выручки по гаджетам, соответственно общая выручка в нуле.
Интегрально, Apple – это стагнирующая компания, которая так и не смогла найти новый «клондайк», мечущиеся из стороны в сторону (электрокары, гаджеты для виртуальной реальности и т.д.). Нового прорывного продукта найти не смогли, а по сформированным группам теряют позиции из-за активной конкуренции с Китаем, в том числе в премиальном сегменте.
Функции ИИ доступны только на iPhone 15 Pro и iPhone 16, что пока не вызвало массовых апгрейдов, но даже в ИИ ничего прорывного компания не создала, эксплуатируя исключительно чужие разработки (OpenAI).
Apple развивает свой Apple Intelligence через интеграцию с разработками OpenAI, но делает это медленно (с задержкой в два года), криво и не предлагая ничего нового в сравнении с конкурентами. По сути, все основные функции, которые требуются от ИИ уже есть в приложении ChatGPT.
Ажиотажа не возникло, что вполне предсказуемо.
Apple превращается в тяжеловесного мамонта, паразитирующего на своих верных «адептах» в экосистеме услуг Apple, которые в четыре раза переплачивают от конкурентных цен (валовая маржа в услугах достигает космических 75%).
▪️Выручка: 369.4 млрд за 2024, рост на 2.6% г/г, за два года 2.1%, за 5 лет +38%, в 4кв24 выручка составила 124.3 млрд, +4% г/г, +6.1% за два года и +35.4% к 4кв19. Далее в указанной последовательности.
▪️Чистая прибыль: 96.15 млрд за год, снижение на 4.7% г/г, +1% и 67.1% соответственно по вышеуказанным периодам, за 4кв24 – 36.3 млрд, +7.1% г/г, +21.1% и +63.4%.
▪️Операционный денежный поток: 108.3 млрд за год, снижение на 7% г/г, -0.8% и +47.9%, за 4кв24 – 30 млрд, снижение на 25% г/г, -12% и -1.9% соответственно.
▪️Капитальные расходы: 10 млрд за год, +4.5% г/г, -14.5% и +8.1%, за 4кв24 – 2.94 млрд, +22.9%, -22.4% и +39.5%.
▪️Дивиденды и чистый байбек в совокупности: рекордные за всю историю среди всех компаний 116.3 млрд! Рост за год на 21.5%, +12.6% и +26.2%, а за 4кв24 – 27.5 млрд, +14.6% г/г, +18.2% и +13.3% соответственно.
Компания экстремально перекуплена (минимум в 2.5 раза от адекватных показателей), а держится за счет рекордного байбека и дивов.
За последние три года на акционерную политику были потрачены невероятные 315.2 млрд, за 5 лет – 502 млрд, за 10 лет – 818 млрд при операционном денежном потоке 890 млрд, а свободном денежном потоке – 779 млрд, т.е. компания все, что зарабатывает полностью утилизирует в рынок и даже больше.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Отчет Tesla за 2024 год
Самая дорогая компания планеты, которая утратила импульс развития в середине 2023.
Капитализация Tesla составляет 1.3 трлн, превосходя совокупную капитализацию всех ведущих автопроизводителей мира. Сейчас P/S Tesla превышает 14.4, а по каким коэффициентам торгуются ведущие автопроизводители?
• Toyota Motor – 0.84
• Mercedes-Benz – 0.42
• Porsche – 1.45
• Volkswagen – 0.16
• BMW – 0.33
• GM – 0.28
• Honda – 0.32
• Ford – 0.22
• Stellantis – 0.22.
Tesla делает отличные машины, но много, кто делает отличные машины (Mercedes-Benz и BMW точно не хуже, а вероятно, даже и лучше), но Tesla стоит 50-100 раз дороже (!!), чем сопоставимые автопроизводители
Капитализация Tesla более, чем удвоилась, когда Маск стал со-президентом, имея «доступ к телу» Трампа, что было воспринято спекулянтами, как возможно выдаивать всю мощь государственной машины США в интересах бизнес-империи Маска, плюс сила самого бренда Илона Маска, позволяя на протяжении многих лет аккумулировать невероятный хайп и капитал вокруг своей персоны.
Что касается Tesla, автомобильный бизнес в весьма скверном состоянии – 77.1 млрд годовой выручки, что на 6.5% ниже прошлого года и 19.8 млрд в 4кв24 (-8.2% г/г).
Максимум 12м выручки был показан в дек.23, а до этого темпы роста начали резко замедляться в середине 2022. За 5 лет прогресс внушительный – рост почти в 4 раза от 20.8 млрд.
Компенсацию слабых показателей основного бизнеса обеспечивают услуги с годовой выручкой в 10.5 млрд (+26.6% г/г), а 5 лет назад было всего 1.5 млрд годовой выручки.
Еще одно подразделение и положительной динамикой - Energy and Storage (включает в себя несколько ключевых направлений, связанных с производством и разработкой решений для хранения энергии), обеспечивая выручку в 10.1 млрд и стремительным ростом на 67% г/г vs 2.2 млрд 5 лет назад.
Авто имеет валовую маржинальность около 18.5%, услуги всего 5.8%, а энергия – 26.2%.
▪️Выручка: 97.7 млрд за год, +0.9% г/г, +19.9% за два года и +297.5% к 2019, 4кв24 – 25.7 млрд, +2.1% г/г, +5.7% за два года и +248.1% за 5 лет. Далее в указанной последовательности.
▪️Чистая прибыль: 7.09 млрд за год, -52.7% г/г, -43.6%, а в 2019 были убытки, за 4кв24 – 2.32 млрд, снижение на 70.8% г/г, -37.6% и несопоставимое сравнение с 2019 (околонулевая прибыль на тот момент).
▪️Операционный денежный поток: 14.92 млрд, +12.6% г/г, +1.4% и +520.5%, за 4кв24 – 4.81 млрд, +10.2% г/г, +46.9% и +237.8% соответственно.
▪️Капитальные расходы: 11.35 млрд, +27.5% г/г, +58.2% и +689.5%, за 4кв24 – 2.78 млрд, +20.6%, +49.8% и +519.8% соответственно.
▪️Дивиденды и чистый байбек. Tesla никогда не платила дивиденды и не совершает байбек. Наоборот, компания последовательно размещает акции в рынок, увеличивая предложение акций, размывая долю акционеров. За 10 лет с рынка привлекли 20.5 млрд, за 5 лет – 15.4 млрд, за 3 года – свыше 2 млрд и почти 1 млрд за год.
У Tesla сейчас много проблем. Усиление конкуренции в США, Европе и Китае на фоне старения модельного ряда (Model 3/Y/S/X) при агрессивной экспансии китайских автопроизводителей, снижение средних цен реализации при росте затрат на разработку новых проектов. Годовые поставки авто сократились на 1.1% до 1.79 млн авто впервые в истории Tesla.
Сейчас Tesla пытается переметнуться в робототехнику и ИИ. Tesla стремится к интеграции ИИ не только в свои автомобили, но и в другие продукты, такие как роботы Optimus, с планами на начало поставок в 2026 году, а связи с администрацией Трампа позволяет ускорить процесс сертификации и внедрения в США.
Однако, рассчитывать на 2026 год не стоит, т.к. все инновационные проекты Tesla регулярно срываются, более реалистичный срок 2028 или даже 2029 год в рамках коммерческой реализации.
За Илоном Маском следить интересно, так что впереди много аналитики и разбора проектов Маска.
Самая дорогая компания планеты, которая утратила импульс развития в середине 2023.
Капитализация Tesla составляет 1.3 трлн, превосходя совокупную капитализацию всех ведущих автопроизводителей мира. Сейчас P/S Tesla превышает 14.4, а по каким коэффициентам торгуются ведущие автопроизводители?
• Toyota Motor – 0.84
• Mercedes-Benz – 0.42
• Porsche – 1.45
• Volkswagen – 0.16
• BMW – 0.33
• GM – 0.28
• Honda – 0.32
• Ford – 0.22
• Stellantis – 0.22.
Tesla делает отличные машины, но много, кто делает отличные машины (Mercedes-Benz и BMW точно не хуже, а вероятно, даже и лучше), но Tesla стоит 50-100 раз дороже (!!), чем сопоставимые автопроизводители
Капитализация Tesla более, чем удвоилась, когда Маск стал со-президентом, имея «доступ к телу» Трампа, что было воспринято спекулянтами, как возможно выдаивать всю мощь государственной машины США в интересах бизнес-империи Маска, плюс сила самого бренда Илона Маска, позволяя на протяжении многих лет аккумулировать невероятный хайп и капитал вокруг своей персоны.
Что касается Tesla, автомобильный бизнес в весьма скверном состоянии – 77.1 млрд годовой выручки, что на 6.5% ниже прошлого года и 19.8 млрд в 4кв24 (-8.2% г/г).
Максимум 12м выручки был показан в дек.23, а до этого темпы роста начали резко замедляться в середине 2022. За 5 лет прогресс внушительный – рост почти в 4 раза от 20.8 млрд.
Компенсацию слабых показателей основного бизнеса обеспечивают услуги с годовой выручкой в 10.5 млрд (+26.6% г/г), а 5 лет назад было всего 1.5 млрд годовой выручки.
Еще одно подразделение и положительной динамикой - Energy and Storage (включает в себя несколько ключевых направлений, связанных с производством и разработкой решений для хранения энергии), обеспечивая выручку в 10.1 млрд и стремительным ростом на 67% г/г vs 2.2 млрд 5 лет назад.
Авто имеет валовую маржинальность около 18.5%, услуги всего 5.8%, а энергия – 26.2%.
▪️Выручка: 97.7 млрд за год, +0.9% г/г, +19.9% за два года и +297.5% к 2019, 4кв24 – 25.7 млрд, +2.1% г/г, +5.7% за два года и +248.1% за 5 лет. Далее в указанной последовательности.
▪️Чистая прибыль: 7.09 млрд за год, -52.7% г/г, -43.6%, а в 2019 были убытки, за 4кв24 – 2.32 млрд, снижение на 70.8% г/г, -37.6% и несопоставимое сравнение с 2019 (околонулевая прибыль на тот момент).
▪️Операционный денежный поток: 14.92 млрд, +12.6% г/г, +1.4% и +520.5%, за 4кв24 – 4.81 млрд, +10.2% г/г, +46.9% и +237.8% соответственно.
▪️Капитальные расходы: 11.35 млрд, +27.5% г/г, +58.2% и +689.5%, за 4кв24 – 2.78 млрд, +20.6%, +49.8% и +519.8% соответственно.
▪️Дивиденды и чистый байбек. Tesla никогда не платила дивиденды и не совершает байбек. Наоборот, компания последовательно размещает акции в рынок, увеличивая предложение акций, размывая долю акционеров. За 10 лет с рынка привлекли 20.5 млрд, за 5 лет – 15.4 млрд, за 3 года – свыше 2 млрд и почти 1 млрд за год.
У Tesla сейчас много проблем. Усиление конкуренции в США, Европе и Китае на фоне старения модельного ряда (Model 3/Y/S/X) при агрессивной экспансии китайских автопроизводителей, снижение средних цен реализации при росте затрат на разработку новых проектов. Годовые поставки авто сократились на 1.1% до 1.79 млн авто впервые в истории Tesla.
Сейчас Tesla пытается переметнуться в робототехнику и ИИ. Tesla стремится к интеграции ИИ не только в свои автомобили, но и в другие продукты, такие как роботы Optimus, с планами на начало поставок в 2026 году, а связи с администрацией Трампа позволяет ускорить процесс сертификации и внедрения в США.
Однако, рассчитывать на 2026 год не стоит, т.к. все инновационные проекты Tesla регулярно срываются, более реалистичный срок 2028 или даже 2029 год в рамках коммерческой реализации.
За Илоном Маском следить интересно, так что впереди много аналитики и разбора проектов Маска.
OpenAI внедрила модель o3-mini в публичный доступ
Анонсированная в конце декабря более продвинутая модель o3 должна была выйти в начале 2025 без точных сроков, но агрессивная экспансия DeepSeek сломала планы OpenAI по «плавному и контролируемому внедрению», пришлось буквально «вываливать» модель в ускоренном формате.
Сэм Альтман 23 января обещал, что релиз намечается на конец января, подтвердив этот тезис 27 января после триллионных потерь рынка. Новостей от OpenAI больше не было, но ни 30 января, ни в начале рабочего дня в США 31 января модели не было в открытом доступе.
Лишь после окончания рабочего дня в США началось внедрение сначала в США (примерно около часа ночи МСК) и далее поступательно в других странах с задержкой в несколько часов. Успели!
Первое: по первому впечатлению и собственным тестам, - это самая мощная и продвинутая модель по совокупности факторов среди всех доступных моделей, когда либо выпущенных.
Не могу сказать однозначно, нужны более масштабные и глубокие тесты в различных сценариях, но модель o3-mini сильнее, чем самая продвинутая модификация o1 практически во всех сценариях, которые были протестированы в очень ограниченное время. Подчеркну, нужен более тщательный подход, но первое впечатление – прорыв.
Второе – резкое обрушение цен в 13.6 раз (!) по входным и выходным токенам относительно o1 и в 2.3 раза дешевле устаревшей модели GPT-4o. Теперь o3-mini стоит $1.1 для 1 млн входных токенов и $4.4 для выходных токенов.
Для сравнения, актуальный прайс на DeepSeek-R1 составляет $2.19 за 1 млн выходных токенов и $1.1 для модели DeepSeek-V3 (цена $0.28 до 8 февраля 2025).
То, что недавно СМИ распространяли фейки, что DeepSeek в 40-90 или даже в 900 раз дешевле ChatGPT не соответствует действительности. Формально, разрыв был в 4.5 раза с GPT-4o и в 27 раз с o1, а теперь разрыв всего в ДВА раза!
Конкуренция заставила Сэма Альтмана резко дефлировать модели.
Напомню, 28 января Alibaba внедрила Qwen 2.5 Max – более мощную и продвинутую модель, но не успел протестировать, а беглый взгляд не зацепился за видимое преимущество, которого, скорее всего, нет.
По поему опыту взаимодействия: DeepSeek-R1 был примерно, как o1-mini, уступая расширенной o1, а теперь OpenAI вновь вырывается вперед.
В чем самое видимое преимущество o3-mini над o1? Доступ в сеть, позволяя актуализировать и верифицировать данные, но нет возможности работы с файлами, впрочем, этой возможности не было и у o1, кроме работы с изображением. Мультимодальность пока ограничена.
Если o3-mini настолько прекрасна, что же будет с полной версией o3? Да, OpenAI вновь деклассировала конкурентов, подтверждая знамя абсолютного лидера по совокупности факторов.
Конкуренция бешеная, темп инноваций запредельный. Всего 1.5 месяца назад была представлена расширенная o1, которая теперь передала лидерство более мощной o3-mini, но по первичным оценкам (масштабных тестов еще не проводил).
Едва ли не каждую неделю крупные анонсы от мировых технологических гигантов. Это прекрасно, конкуренция будет творить чудеса, улучшая технологические характеристики моделей, понижая цены.
Анонсированная в конце декабря более продвинутая модель o3 должна была выйти в начале 2025 без точных сроков, но агрессивная экспансия DeepSeek сломала планы OpenAI по «плавному и контролируемому внедрению», пришлось буквально «вываливать» модель в ускоренном формате.
Сэм Альтман 23 января обещал, что релиз намечается на конец января, подтвердив этот тезис 27 января после триллионных потерь рынка. Новостей от OpenAI больше не было, но ни 30 января, ни в начале рабочего дня в США 31 января модели не было в открытом доступе.
Лишь после окончания рабочего дня в США началось внедрение сначала в США (примерно около часа ночи МСК) и далее поступательно в других странах с задержкой в несколько часов. Успели!
Первое: по первому впечатлению и собственным тестам, - это самая мощная и продвинутая модель по совокупности факторов среди всех доступных моделей, когда либо выпущенных.
Не могу сказать однозначно, нужны более масштабные и глубокие тесты в различных сценариях, но модель o3-mini сильнее, чем самая продвинутая модификация o1 практически во всех сценариях, которые были протестированы в очень ограниченное время. Подчеркну, нужен более тщательный подход, но первое впечатление – прорыв.
Второе – резкое обрушение цен в 13.6 раз (!) по входным и выходным токенам относительно o1 и в 2.3 раза дешевле устаревшей модели GPT-4o. Теперь o3-mini стоит $1.1 для 1 млн входных токенов и $4.4 для выходных токенов.
Для сравнения, актуальный прайс на DeepSeek-R1 составляет $2.19 за 1 млн выходных токенов и $1.1 для модели DeepSeek-V3 (цена $0.28 до 8 февраля 2025).
То, что недавно СМИ распространяли фейки, что DeepSeek в 40-90 или даже в 900 раз дешевле ChatGPT не соответствует действительности. Формально, разрыв был в 4.5 раза с GPT-4o и в 27 раз с o1, а теперь разрыв всего в ДВА раза!
Конкуренция заставила Сэма Альтмана резко дефлировать модели.
Напомню, 28 января Alibaba внедрила Qwen 2.5 Max – более мощную и продвинутую модель, но не успел протестировать, а беглый взгляд не зацепился за видимое преимущество, которого, скорее всего, нет.
По поему опыту взаимодействия: DeepSeek-R1 был примерно, как o1-mini, уступая расширенной o1, а теперь OpenAI вновь вырывается вперед.
В чем самое видимое преимущество o3-mini над o1? Доступ в сеть, позволяя актуализировать и верифицировать данные, но нет возможности работы с файлами, впрочем, этой возможности не было и у o1, кроме работы с изображением. Мультимодальность пока ограничена.
Если o3-mini настолько прекрасна, что же будет с полной версией o3? Да, OpenAI вновь деклассировала конкурентов, подтверждая знамя абсолютного лидера по совокупности факторов.
Конкуренция бешеная, темп инноваций запредельный. Всего 1.5 месяца назад была представлена расширенная o1, которая теперь передала лидерство более мощной o3-mini, но по первичным оценкам (масштабных тестов еще не проводил).
Едва ли не каждую неделю крупные анонсы от мировых технологических гигантов. Это прекрасно, конкуренция будет творить чудеса, улучшая технологические характеристики моделей, понижая цены.
Если ваша зарплата меньше 2.000.000₽ в год — можете смело использовать льготы и вычеты.
Тяжело говорить вслух, но согласно опросам: 97% жителей России готовы послушно платить налоги, мириться с безумными процентами и ждать лучших времен
Поверьте, использовать льготные программы — не стыдно, стыдно о них не знать. Например, сегодня каждый может:
• Получить 4.300.000₽ на покупку жилья (даже если оно у вас есть).
• Вернуть налоговые расходы и проценты по ипотеке за последние 5 лет (спасибо налоговой).
• Вернуть 157.000₽, потраченные на инвестиции, хотя даже не обязательно инвестировать.
О таких фишках не расскажут по телевизору и не напишут в СМИ, но ими открыто делятся на канале Профит Будет
Загляните, вы будете в шоке от того, как вас всю жизнь дурачили.
Держите в подписках, чтобы не отстать от прогресса: https://www.group-telegram.com/+NZ4H0LT3NVFiMTZi
Тяжело говорить вслух, но согласно опросам: 97% жителей России готовы послушно платить налоги, мириться с безумными процентами и ждать лучших времен
Поверьте, использовать льготные программы — не стыдно, стыдно о них не знать. Например, сегодня каждый может:
• Получить 4.300.000₽ на покупку жилья (даже если оно у вас есть).
• Вернуть налоговые расходы и проценты по ипотеке за последние 5 лет (спасибо налоговой).
• Вернуть 157.000₽, потраченные на инвестиции, хотя даже не обязательно инвестировать.
О таких фишках не расскажут по телевизору и не напишут в СМИ, но ими открыто делятся на канале Профит Будет
Загляните, вы будете в шоке от того, как вас всю жизнь дурачили.
Держите в подписках, чтобы не отстать от прогресса: https://www.group-telegram.com/+NZ4H0LT3NVFiMTZi
Трансформирующее влияние LLM на экономику
Прогресс идет очень быстро, обостренная конкуренция меджу США и Китаем вынуждает разработчиков LLMs внедрять значительные улучшения практически ежемесячно – пауза чревата утратой экстремально подвижной доли рынка (сегодня лидер, а завтра – аутсайдер).
Высокий темп инноваций в совокупности с растущими вычислительными мощностями рано или поздно создадут достаточную зрелость технологии для внедрения в реальную экономику, что отразится, как на рынке труда, эффективности бизнеса, так и на технологическом прогрессе в отдаленной перспективе.
Кстати, запредельная скорость инноваций несет в себе непредсказуемые последствия, т.к. жизненный цикл моделей сокращается до 3-6 месяцев, вынуждая компании внедрять LLM до завершения полноценных тестов на стабильность, точность и безопасность.
Учитывая растущую глубину интеграции LLM в рабочие процессы, это может потенциально оказать подрывной, дестабилизирующий характер, если ИИ сломается в самый ответственный момент в условиях критических операций.
По какой траектории пойдет интеграция LLMs в реальную экономику?
• Компании экспериментируют с LLM в ограниченных сценариях, определяя ключевые точки применения и собирая данные для оценки экономической эффективности.
• Создаются узкоспециализированные LLM под конкретные задачи. После успешного пилотного периода происходит активное расширение использования LLM, адаптация моделей к отраслевым нуждам, что приводит к оптимизации ключевых бизнес-процессов.
• В долгосрочной перспективе LLMs становятся ядром автоматизированных систем, изменяется структура занятости, появляются новые бизнес-модели, а роль человека смещается в область стратегического управления и контроля.
Не стоит ожидать, что LLM может повлиять на технологический прогресс. До непосредственного влияния на технологии пройдет еще очень много времени, но при этом есть множество областей экономики, где задачи не требуют сложных многоуровневых конструкций поиска решений в неоднозначной динамической среде.
Что это за задачи?
• Прежде всего задачи с высокой глубиной формализации и автоматизации. Если в профессии доминируют однотипные, повторяющиеся операции (ввод данных, стандартные расчёты, составление шаблонных документов), то такие задачи легко автоматизируются с помощью алгоритмов обработки естественного языка.
• Стандартизированные процессы и чётко структурированные алгоритмы работы, где не требуется учет динамической конфигурации межсубъектного взаимодействия, где не нужно оперативно выстраивать иерархию приоритетов и где нет критерия неоднозначности в принятии решении.
• Низкая требовательность к креативности, вариативности и глубокому контекстному анализу.
• Задачи, не требующие сложного критического мышления или творческого подхода, часто, но не всегда могут быть выполнены ИИ-системами.
При этом стоит отметить, что задачи, требующие нестандартного мышления, межличностного общения и глубокого анализа, остаются зоной, где роль человека будет сохраняться даже при активном применении LLM.
🔘 Первоначально LLM будут применяться в тех сферах, где доминируют стандартизированные, рутинные операции: в обслуживании клиентов, генерации контента, обработке документов, отчетности и т.д.
🔘 Далее произойдет расширение их применения через адаптацию под отраслевые нужды, а в долгосрочной перспективе LLMs станут ядром автоматизированных систем, радикально меняя структуру занятости и бизнес-модели.
🔘 В перспективе 10 лет автоматизация сложных цепочек принятия решений за счёт интеграции LLM с другими передовыми технологиями (Big Data, IoT, робототехника) позволяет полностью изменить организационную структуру компаний.
Я смотрю на технологию LLM оптимистично, но со скепсисом. Не думаю, что будет явное влияние на технологический прогресс, но при этом ожидаю повышение глубины автоматизации по большинству процессов, поддающихся алгоритмизации.
Какие профессии попадут под автоматизацию? В следующем материале.
Прогресс идет очень быстро, обостренная конкуренция меджу США и Китаем вынуждает разработчиков LLMs внедрять значительные улучшения практически ежемесячно – пауза чревата утратой экстремально подвижной доли рынка (сегодня лидер, а завтра – аутсайдер).
Высокий темп инноваций в совокупности с растущими вычислительными мощностями рано или поздно создадут достаточную зрелость технологии для внедрения в реальную экономику, что отразится, как на рынке труда, эффективности бизнеса, так и на технологическом прогрессе в отдаленной перспективе.
Кстати, запредельная скорость инноваций несет в себе непредсказуемые последствия, т.к. жизненный цикл моделей сокращается до 3-6 месяцев, вынуждая компании внедрять LLM до завершения полноценных тестов на стабильность, точность и безопасность.
Учитывая растущую глубину интеграции LLM в рабочие процессы, это может потенциально оказать подрывной, дестабилизирующий характер, если ИИ сломается в самый ответственный момент в условиях критических операций.
По какой траектории пойдет интеграция LLMs в реальную экономику?
• Компании экспериментируют с LLM в ограниченных сценариях, определяя ключевые точки применения и собирая данные для оценки экономической эффективности.
• Создаются узкоспециализированные LLM под конкретные задачи. После успешного пилотного периода происходит активное расширение использования LLM, адаптация моделей к отраслевым нуждам, что приводит к оптимизации ключевых бизнес-процессов.
• В долгосрочной перспективе LLMs становятся ядром автоматизированных систем, изменяется структура занятости, появляются новые бизнес-модели, а роль человека смещается в область стратегического управления и контроля.
Не стоит ожидать, что LLM может повлиять на технологический прогресс. До непосредственного влияния на технологии пройдет еще очень много времени, но при этом есть множество областей экономики, где задачи не требуют сложных многоуровневых конструкций поиска решений в неоднозначной динамической среде.
Что это за задачи?
• Прежде всего задачи с высокой глубиной формализации и автоматизации. Если в профессии доминируют однотипные, повторяющиеся операции (ввод данных, стандартные расчёты, составление шаблонных документов), то такие задачи легко автоматизируются с помощью алгоритмов обработки естественного языка.
• Стандартизированные процессы и чётко структурированные алгоритмы работы, где не требуется учет динамической конфигурации межсубъектного взаимодействия, где не нужно оперативно выстраивать иерархию приоритетов и где нет критерия неоднозначности в принятии решении.
• Низкая требовательность к креативности, вариативности и глубокому контекстному анализу.
• Задачи, не требующие сложного критического мышления или творческого подхода, часто, но не всегда могут быть выполнены ИИ-системами.
При этом стоит отметить, что задачи, требующие нестандартного мышления, межличностного общения и глубокого анализа, остаются зоной, где роль человека будет сохраняться даже при активном применении LLM.
Я смотрю на технологию LLM оптимистично, но со скепсисом. Не думаю, что будет явное влияние на технологический прогресс, но при этом ожидаю повышение глубины автоматизации по большинству процессов, поддающихся алгоритмизации.
Какие профессии попадут под автоматизацию? В следующем материале.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Трансформирующее влияние LLM на рынок труда
То, что LLM повлияет на экономику – бесспорно и не вызывает сомнения. Вопрос лишь в глубине интеграции и в масштабе. В радикальные трансформации пока верится с трудом, даже учитывая очень высокий темп инноваций.
Я ожидаю усиления диспропорции, где бенефициары использования ГИИ могут получить быстрое и ощутимое увеличение эффективности, что приведет к концентрации финансовых, материальных, технологических и трудовых ресурсов.
С другой стороны, значительная часть отраслей никак не выиграет от внедрения LLM, даже в теории.
Какие профессии на первом этапе могут пойти на глубокую автоматизацию средствами LLMs?
• Операторы контакт-центров и службы поддержки. Решение типовых вопросов, ответы на часто задаваемые вопросы и первичный анализ обращений – все эти задачи уже активно интегрируются в ИИ-системы. Большая часть задач, связанных с обработкой стандартных запросов, могут быть полностью автоматизированы чат-ботами и голосовыми ассистентами.
• Переводчики начального и среднего уровня. Сейчас инструменты ГИИ позволяют в режиме реального времени эффективно реализовывать синхронный перевод не хуже профессиональных переводчиков.
• Консультанты базового уровня по широкому спектру вопросов, начиная от подбора кроссовок до консультации по финансовым продуктам. Лично я по большинству вопросов использую ИИ консультантов из-за более обширной выборки данных.
• Редакторы и корректоры текстов.
• Репетиторы. С точки зрения выборки и концентрации знаний ГИИ эффективно заменит 99% репетиров, что правда, не отменит личного эмоционального контакта и контроля.
• Операторы ввода данных и архивариусы из-за эффективных средств распознавания текста и понимания первичного контекста у ГИИ.
• Секретари, офис-менеджеры и ассистенты, формирование стенограммы заседания, подготовку отчетов по заседаниям и конференциям, составления расписания, ответы на почту, оформление протоколов, справок и отчетов. Большая части типичной офисной работы может быть автоматизирована ИИ.
• Бухгалтеры и операционисты финансовых отделов - составление отчетности, обработка счетов и проведение стандартных финансовых расчетов, могут быть оптимизированы с использованием ИИ, что может сократить спрос на рабочую силу в этой профессии.
• Помощники юристов. Обработка типовых юридических документов, поиск информации в базах данных, составление шаблонных договоров и подготовка предварительных заключений, - эти задачи можно автоматизировать.
• Контент-мейкеры, копирайтеры и примитивные журналисты. ГИИ, вероятно, никогда не заменит высокопрофессиональных журналистов, которые самостоятельно добывают, обрабатывают, интегрируют и анализируют информацию, но качественной аналитики и журналистики не более 1% в потоке контента, т.е. минимум 99% контента под угрозой замещения ГИИ.
• Художники и дизайнеры. В сегменте базового и шаблонного дизайна, где требуются стандартные решения (например, создание макетов, генерация цветовых схем, подготовка шаблонных графических элементов), ИИ уже демонстрирует значительный потенциал. Однако для сложного творческого концептуального проектирования высококвалифицированные художники и дизайнеры останутся незаменимыми.
• Программисты начального и среднего уровня. Базовые задачи программирования, такие как написание шаблонного кода, рефакторинг и исправление ошибок, всё чаще автоматизируются средствами LLM. При этом специалисты, занимающиеся архитектурным дизайном и разработкой сложных алгоритмов, сохраняют свою стратегическую роль в процессе разработки.
• HR-ассистенты (первичный отбор). Сортировка резюме по ключевым словам, отправка шаблонных писем кандидатам.
• SEO-оптимизаторы шаблонного контента, маркетологи. Подбор ключевых слов, генерация метатегов, создание однотипных SEO-текстов, Создание черновиков маркетинговых текстов, написание базовых рекламных объявлений, персонализация стандартных писем для клиентов.
Это сокращенный список, но по ключевым профессиям.
То, что LLM повлияет на экономику – бесспорно и не вызывает сомнения. Вопрос лишь в глубине интеграции и в масштабе. В радикальные трансформации пока верится с трудом, даже учитывая очень высокий темп инноваций.
Я ожидаю усиления диспропорции, где бенефициары использования ГИИ могут получить быстрое и ощутимое увеличение эффективности, что приведет к концентрации финансовых, материальных, технологических и трудовых ресурсов.
С другой стороны, значительная часть отраслей никак не выиграет от внедрения LLM, даже в теории.
Какие профессии на первом этапе могут пойти на глубокую автоматизацию средствами LLMs?
• Операторы контакт-центров и службы поддержки. Решение типовых вопросов, ответы на часто задаваемые вопросы и первичный анализ обращений – все эти задачи уже активно интегрируются в ИИ-системы. Большая часть задач, связанных с обработкой стандартных запросов, могут быть полностью автоматизированы чат-ботами и голосовыми ассистентами.
• Переводчики начального и среднего уровня. Сейчас инструменты ГИИ позволяют в режиме реального времени эффективно реализовывать синхронный перевод не хуже профессиональных переводчиков.
• Консультанты базового уровня по широкому спектру вопросов, начиная от подбора кроссовок до консультации по финансовым продуктам. Лично я по большинству вопросов использую ИИ консультантов из-за более обширной выборки данных.
• Редакторы и корректоры текстов.
• Репетиторы. С точки зрения выборки и концентрации знаний ГИИ эффективно заменит 99% репетиров, что правда, не отменит личного эмоционального контакта и контроля.
• Операторы ввода данных и архивариусы из-за эффективных средств распознавания текста и понимания первичного контекста у ГИИ.
• Секретари, офис-менеджеры и ассистенты, формирование стенограммы заседания, подготовку отчетов по заседаниям и конференциям, составления расписания, ответы на почту, оформление протоколов, справок и отчетов. Большая части типичной офисной работы может быть автоматизирована ИИ.
• Бухгалтеры и операционисты финансовых отделов - составление отчетности, обработка счетов и проведение стандартных финансовых расчетов, могут быть оптимизированы с использованием ИИ, что может сократить спрос на рабочую силу в этой профессии.
• Помощники юристов. Обработка типовых юридических документов, поиск информации в базах данных, составление шаблонных договоров и подготовка предварительных заключений, - эти задачи можно автоматизировать.
• Контент-мейкеры, копирайтеры и примитивные журналисты. ГИИ, вероятно, никогда не заменит высокопрофессиональных журналистов, которые самостоятельно добывают, обрабатывают, интегрируют и анализируют информацию, но качественной аналитики и журналистики не более 1% в потоке контента, т.е. минимум 99% контента под угрозой замещения ГИИ.
• Художники и дизайнеры. В сегменте базового и шаблонного дизайна, где требуются стандартные решения (например, создание макетов, генерация цветовых схем, подготовка шаблонных графических элементов), ИИ уже демонстрирует значительный потенциал. Однако для сложного творческого концептуального проектирования высококвалифицированные художники и дизайнеры останутся незаменимыми.
• Программисты начального и среднего уровня. Базовые задачи программирования, такие как написание шаблонного кода, рефакторинг и исправление ошибок, всё чаще автоматизируются средствами LLM. При этом специалисты, занимающиеся архитектурным дизайном и разработкой сложных алгоритмов, сохраняют свою стратегическую роль в процессе разработки.
• HR-ассистенты (первичный отбор). Сортировка резюме по ключевым словам, отправка шаблонных писем кандидатам.
• SEO-оптимизаторы шаблонного контента, маркетологи. Подбор ключевых слов, генерация метатегов, создание однотипных SEO-текстов, Создание черновиков маркетинговых текстов, написание базовых рекламных объявлений, персонализация стандартных писем для клиентов.
Это сокращенный список, но по ключевым профессиям.
Величайшее криптомошенничество в истории человечества
На торгах 3 февраля произошла сильнейшая катастрофа на крипторынке за всю историю, но немного предыстории.
В историю Трамп войдет скорее не как «собиратель земель», «борец за американские ценности» и «защитник американского производства» — все это пока гипотетические нереализованные сценарии, а как создатель величайшей мошеннической схемы в истории (уже реализованный паттерн) – первая глава его биографии начнется именно с этого.
В истории США было много мошеннических схем свыше $1 млрд: схема Бернарда Мэдоффа в 2008, фальсификации с отчетностью и крах Enron в 2001 и WorldCom в 2002, схемы Аллена Стэнфорда в 2009 и Томаса Петерсона в 2008, ну и из последних крупных — скандал с криптобиржей FTX с Сэмом Бэнкман-Фридом в 2022.
Однако обычно процессы «выцеживания бабла с лохов» продолжались годы, если не десятилетия (как у Бернарда Мэдоффа), но еще никогда в истории этот процесс не занимал менее двух недель.
Да, рассказ про тот самый скам-коин TRUMP, запущенный в ночь на 18 января 2025.
80% принадлежит Трампу, 10% распределено через пулы ликвидности и 10% — среди крипто-дружков Трампа, ответственных за первичный запуск скама.
Пулы ликвидности обеспечивают первичную продажу на открытых торгах на ведущих централизованных биржах и на децентрализованных платформах (DEX) в сети Solana (таких как Raydium, Orca, Meteora).
Обычно концентраторы и провайдеры ликвидности получают криптоскам условно бесплатно. Криптоскам TRUMP, выделенный для обеспечения ликвидности (10% от общей эмиссии), не продавался через публичную продажу и был заранее зарезервирован командой проекта для размещения на биржах и децентрализованных платформах.
Почему условно бесплатно? Хотя сами токены для ликвидности были получены без прямой покупки, процесс формирования пула требует внесения второго актива, что помогает поддерживать баланс и стабильность торговой пары, но по сути токены бесплатны.
Выделение части «эмиссии» криптобиржам является стандартной практикой в условиях запуска криптоскама. Здесь нет абсолютно ничего нового.
18 января в первые ночные часы торговля шла исключительно на DEX, а обеспечение ликвидности шло буквально несколькими десятками кошельков крипто-дружков Трампа. Сброс был очень небольшим при очень высоком спросе (более 20 тыс спекулянтов в первые часы и сотни тысяч через сутки), что позволило цене очень быстро дойти до $20-30 в первые полдня.
Уже утром 18 января и в середине дня началось внедрение на централизованных биржах, где предложение обеспечивали криптобиржи.
В чем нюанс подобной практики? Криптобиржи листингуют токены не бесплатно. Они заинтересованы либо в обороте, либо в сбросе условно-бесплатного криптомусора, полученного от организаторов.
Криптобиржи обеспечивают продвижение криптоскама через пиар как внутри собственной экосистемы, так и через сетку связанных с криптой медиаресурсов.
Именно криптобиржи обеспечили первичный импульс пиара скам-коина TRUMP, формируя интерес, позволяя сбрасывать собственные позиции максимально дорого.
Спустя сутки цена превысила $80 и с тех пор непрерывно падает в несколько волн с накопленным обвалом более чем в 5 раз.
С 19 января по 2 февраля накопленный объем торгов на споте криптоскамом TRUMP превысил $131 млрд – это четвертый оборот среди всех криптоактивов после Solana – $169 млрд за указанный период.
🔘 На деривативах проторговали свыше $500 млрд с 19 января – третий оборот после Bitcoin и Ethereum.
🔘 Это самое быстрое создание капитализации в истории – в моменте $20 млрд циркулирующей капитализации и $80 млрд полной.
🔘 За всю историю торгов еще никогда запуск к торгам криптомусора не приводил к накоплению настолько немыслимых объемов торгов.
🔘 Это рекордное за всю историю соотношение объемов торгов к капитализации в среднем за 14 дней среди крипты с объемом торгов более $100 млн в день.
🔘 Зафиксировано самое значительное в истории падение капитализации (более чем в 5 раз за 2 недели!) для «актива», капитализация которого превысила $15 млрд.
Так что получили и в чем же мошенничество? В следующем материале.
На торгах 3 февраля произошла сильнейшая катастрофа на крипторынке за всю историю, но немного предыстории.
В историю Трамп войдет скорее не как «собиратель земель», «борец за американские ценности» и «защитник американского производства» — все это пока гипотетические нереализованные сценарии, а как создатель величайшей мошеннической схемы в истории (уже реализованный паттерн) – первая глава его биографии начнется именно с этого.
В истории США было много мошеннических схем свыше $1 млрд: схема Бернарда Мэдоффа в 2008, фальсификации с отчетностью и крах Enron в 2001 и WorldCom в 2002, схемы Аллена Стэнфорда в 2009 и Томаса Петерсона в 2008, ну и из последних крупных — скандал с криптобиржей FTX с Сэмом Бэнкман-Фридом в 2022.
Однако обычно процессы «выцеживания бабла с лохов» продолжались годы, если не десятилетия (как у Бернарда Мэдоффа), но еще никогда в истории этот процесс не занимал менее двух недель.
Да, рассказ про тот самый скам-коин TRUMP, запущенный в ночь на 18 января 2025.
80% принадлежит Трампу, 10% распределено через пулы ликвидности и 10% — среди крипто-дружков Трампа, ответственных за первичный запуск скама.
Пулы ликвидности обеспечивают первичную продажу на открытых торгах на ведущих централизованных биржах и на децентрализованных платформах (DEX) в сети Solana (таких как Raydium, Orca, Meteora).
Обычно концентраторы и провайдеры ликвидности получают криптоскам условно бесплатно. Криптоскам TRUMP, выделенный для обеспечения ликвидности (10% от общей эмиссии), не продавался через публичную продажу и был заранее зарезервирован командой проекта для размещения на биржах и децентрализованных платформах.
Почему условно бесплатно? Хотя сами токены для ликвидности были получены без прямой покупки, процесс формирования пула требует внесения второго актива, что помогает поддерживать баланс и стабильность торговой пары, но по сути токены бесплатны.
Выделение части «эмиссии» криптобиржам является стандартной практикой в условиях запуска криптоскама. Здесь нет абсолютно ничего нового.
18 января в первые ночные часы торговля шла исключительно на DEX, а обеспечение ликвидности шло буквально несколькими десятками кошельков крипто-дружков Трампа. Сброс был очень небольшим при очень высоком спросе (более 20 тыс спекулянтов в первые часы и сотни тысяч через сутки), что позволило цене очень быстро дойти до $20-30 в первые полдня.
Уже утром 18 января и в середине дня началось внедрение на централизованных биржах, где предложение обеспечивали криптобиржи.
В чем нюанс подобной практики? Криптобиржи листингуют токены не бесплатно. Они заинтересованы либо в обороте, либо в сбросе условно-бесплатного криптомусора, полученного от организаторов.
Криптобиржи обеспечивают продвижение криптоскама через пиар как внутри собственной экосистемы, так и через сетку связанных с криптой медиаресурсов.
Именно криптобиржи обеспечили первичный импульс пиара скам-коина TRUMP, формируя интерес, позволяя сбрасывать собственные позиции максимально дорого.
Спустя сутки цена превысила $80 и с тех пор непрерывно падает в несколько волн с накопленным обвалом более чем в 5 раз.
С 19 января по 2 февраля накопленный объем торгов на споте криптоскамом TRUMP превысил $131 млрд – это четвертый оборот среди всех криптоактивов после Solana – $169 млрд за указанный период.
Так что получили и в чем же мошенничество? В следующем материале.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Величайшее криптомошенничество в истории человечества
Криптоскам TRUMP установил множество рекордов: самое быстрое создание капитализации с нуля в истории, самые значительные торговые обороты в истории с листинга и рекордное в истории соотношение объема торгов к капитализации (в среднем выше 70%) и самое значительное в истории падение капитализации (почти 80% в моменте).
Это обусловлено прямым доступом к телу Трампа, прямым пиаром криптоскама через верифицированный аккаунт лично Трампа, и это поддержано государственным прикрытием (все ключевые должности в финансовой элите США на руководящих государственных постах заняли криптолудоманы).
В соответствии с аудитом ротации крупнейших кошельков: свыше 90%, взвешенных по объему кошельков, были ротированы в соответствии с фиксингом на 20 января по собственным расчетам.
В соответствии со средневзвешенной ценой (по торговым оборотам) объем чистой реализованной позиции первого эшелона мог составить $5-8 млрд.
Как это интерпретировать? Крипто-дружки Трампа и криптобиржи, используя искусственно нагнетаемый ажиотаж, смогли реализовать до $5-8 млрд чистой прибыли примерно в первые 10 дней с момента запуска (изначальная позиция, как и организация пампинга, стоила им ровно ноль, поэтому продажа по любой цене автоматически идет в прибыль).
Именно они обеспечивали предложение по рекордным ценам в первые три дня.
После того как приближенные к Трампу структуры сбросили до $5-8 млрд в первые дни, криптоскам обвалился более чем в 5 раза, показав худшую динамику в истории (по скорости и масштабу падения) для крипты с капитализацией свыше $15 млрд.
Все, что здесь описано, является стандартной практикой. Это называется Pump & Dump с поддержкой криптобирж и криптосообщества.
9 из 10 криптоскамов создается в сортирах после наркомарафонов в терминальной версии наркотического угара после очередных наркотрипов.
Процедура создания криптоскама чуть дольше, чем регистрация на порнохабах и им подобных. Проблема не в создании (с этим справится любой школьник с контузией головного мозга), а проблема в реализации (поиске идиотов или на трейдинговом сленге – хомяков).
Публику разогревали несколько месяцев крипто-ориентированным позиционированием Трампа, а далее Трамп, используя свой бренд, прикрываясь государственными ресурсами, слил лохам $5-8 млрд.
В поведении криптомусора TRUMP нет ничего необычного. Это стандартная схема Pump & Dump. Организаторы пампят актив, сливают объем на ажиотаже, обкэшиваются, и скам утилизируется.
Не первый и не последний раз: hamster, wifu, notecoin, ai16z, goat, pnut, rune, griffain, bome, pepe и прочее заскамленное дерьмо.
Разница есть: количество вовлеченных лохов, объемы торгов, капитализация и "эмитент" криптоскама (ранее никогда этим не занимались государственные служащие) .
С чем связан разворот альткоинов, трешкоинов и скамкоинов с середины января?
Крипто-дружки Трампа «накуканили» криптосообщество на $5-8 млрд менее чем за неделю. Деньги сотен тысяч лохов перераспределились в кошельки нескольких десятков приближенных к телу Трампа. Денег в рынке стало сильно меньше.
Даже по меркам крипторынка – это огромный объем. Накопленный объем чистых инвестиций в Bitcoin ETF составил около $40 млрд за год, а тут $5-8 млрд за 1-2 недели.
В условиях ограниченной ликвидности крипторынка для поддержания ажиотажа в скамкоине TRUMP лудоманы продавали другие активы.
В итоге допродавались до сильнейшей распродажи в истории крипторынка, реализованной с 31 января по 3 февраля (рекордный объем ликвидаций позиций, втрое превосходя события 4-5 августа 2024) – особенно заметно в средне- и низкокапитализированных скамкоинах.
Реализовалась цепная реакция.
Характер рекордных и беспорядочных продаж (триггеров много, но сейчас не об этом) частично связан с профессиональным крипто-скамером Трампом, выпустившим очередной заскамленный криптомусор, обкэшив публику на миллиарды долларов.
Это первый госдеятель в истории, который успешно реализовался как криптоскамер и, по сути, как криптомошенник. Это и будет первой главой в его биографии.
Криптоскам TRUMP установил множество рекордов: самое быстрое создание капитализации с нуля в истории, самые значительные торговые обороты в истории с листинга и рекордное в истории соотношение объема торгов к капитализации (в среднем выше 70%) и самое значительное в истории падение капитализации (почти 80% в моменте).
Это обусловлено прямым доступом к телу Трампа, прямым пиаром криптоскама через верифицированный аккаунт лично Трампа, и это поддержано государственным прикрытием (все ключевые должности в финансовой элите США на руководящих государственных постах заняли криптолудоманы).
В соответствии с аудитом ротации крупнейших кошельков: свыше 90%, взвешенных по объему кошельков, были ротированы в соответствии с фиксингом на 20 января по собственным расчетам.
В соответствии со средневзвешенной ценой (по торговым оборотам) объем чистой реализованной позиции первого эшелона мог составить $5-8 млрд.
Как это интерпретировать? Крипто-дружки Трампа и криптобиржи, используя искусственно нагнетаемый ажиотаж, смогли реализовать до $5-8 млрд чистой прибыли примерно в первые 10 дней с момента запуска (изначальная позиция, как и организация пампинга, стоила им ровно ноль, поэтому продажа по любой цене автоматически идет в прибыль).
Именно они обеспечивали предложение по рекордным ценам в первые три дня.
После того как приближенные к Трампу структуры сбросили до $5-8 млрд в первые дни, криптоскам обвалился более чем в 5 раза, показав худшую динамику в истории (по скорости и масштабу падения) для крипты с капитализацией свыше $15 млрд.
Все, что здесь описано, является стандартной практикой. Это называется Pump & Dump с поддержкой криптобирж и криптосообщества.
9 из 10 криптоскамов создается в сортирах после наркомарафонов в терминальной версии наркотического угара после очередных наркотрипов.
Процедура создания криптоскама чуть дольше, чем регистрация на порнохабах и им подобных. Проблема не в создании (с этим справится любой школьник с контузией головного мозга), а проблема в реализации (поиске идиотов или на трейдинговом сленге – хомяков).
Публику разогревали несколько месяцев крипто-ориентированным позиционированием Трампа, а далее Трамп, используя свой бренд, прикрываясь государственными ресурсами, слил лохам $5-8 млрд.
В поведении криптомусора TRUMP нет ничего необычного. Это стандартная схема Pump & Dump. Организаторы пампят актив, сливают объем на ажиотаже, обкэшиваются, и скам утилизируется.
Не первый и не последний раз: hamster, wifu, notecoin, ai16z, goat, pnut, rune, griffain, bome, pepe и прочее заскамленное дерьмо.
Разница есть: количество вовлеченных лохов, объемы торгов, капитализация и "эмитент" криптоскама (ранее никогда этим не занимались государственные служащие) .
С чем связан разворот альткоинов, трешкоинов и скамкоинов с середины января?
Крипто-дружки Трампа «накуканили» криптосообщество на $5-8 млрд менее чем за неделю. Деньги сотен тысяч лохов перераспределились в кошельки нескольких десятков приближенных к телу Трампа. Денег в рынке стало сильно меньше.
Даже по меркам крипторынка – это огромный объем. Накопленный объем чистых инвестиций в Bitcoin ETF составил около $40 млрд за год, а тут $5-8 млрд за 1-2 недели.
В условиях ограниченной ликвидности крипторынка для поддержания ажиотажа в скамкоине TRUMP лудоманы продавали другие активы.
В итоге допродавались до сильнейшей распродажи в истории крипторынка, реализованной с 31 января по 3 февраля (рекордный объем ликвидаций позиций, втрое превосходя события 4-5 августа 2024) – особенно заметно в средне- и низкокапитализированных скамкоинах.
Реализовалась цепная реакция.
Характер рекордных и беспорядочных продаж (триггеров много, но сейчас не об этом) частично связан с профессиональным крипто-скамером Трампом, выпустившим очередной заскамленный криптомусор, обкэшив публику на миллиарды долларов.
Это первый госдеятель в истории, который успешно реализовался как криптоскамер и, по сути, как криптомошенник. Это и будет первой главой в его биографии.