Ещё один важный драйвер — ожидание включения компаний в индекс Hang Seng Tech, ключевой индекс технологического сектора Гонконга.
Если это произойдёт, фонды, которые отслеживают индекс, будут обязаны автоматически купить эти акции. Оценки предполагают, что ребалансировка может привести к пассивному притоку капитала примерно от $1,25 млрд до $1,75 млрд .
Именно поэтому трейдеры часто начинают покупать такие бумаги заранее — стратегия известна как «покупка перед включением в индекс». Это может ускорить рост задолго до самого события.
Но есть и риск: после официального включения может произойти классическая ситуация «sell the news» — когда ранние покупатели фиксируют прибыль.
Самый серьёзный краткосрочный риск связан с окончанием lock‑up периода после IPO.
Lock‑up — это период, в течение которого инсайдеры, сотрудники и ранние инвесторы не могут продавать свои акции. Когда этот запрет снимается, на рынок может одновременно выйти значительный объём бумаг.
Для компаний, чьи акции уже выросли на сотни процентов, это создаёт сильный стимул для ранних инвесторов зафиксировать прибыль. Рыночные данные показывают, что ожидаемые окончания lock‑up периодов позже в этом году могут существенно увеличить предложение акций .
Если многие акционеры начнут продавать одновременно, рост, подпитываемый дефицитом акций, может быстро смениться коррекцией.
Интересно, что часть капитала перемещается из крупных технологических корпораций — таких как Alibaba и Tencent — в более узко сфокусированные AI‑компании.
Причины во многом связаны с инвестиционным нарративом.
Во‑первых, чистые AI‑игроки дают прямую экспозицию к отрасли. Их стоимость почти полностью зависит от развития моделей и AI‑приложений.
Во‑вторых, у таких компаний более простая история роста. У технологических гигантов бизнесы диверсифицированы — от электронной коммерции до игр и облачных сервисов — поэтому влияние AI распределено по разным направлениям.
Наконец, инвесторы активно ищут китайские AI‑компании, которые могут создать так называемое «killer app» — приложение, способное быстро привлечь миллионы пользователей и резко увеличить доходы .
Несмотря на рост акций, финансовые показатели остаются неопределёнными. Разработка крупных AI‑моделей требует огромных затрат на вычисления и обучение моделей.
По оценкам, MiniMax и Zhipu за последние три года потратили около 11 млрд юаней (примерно $1,6 млрд), причём почти половина ушла на аренду вычислительных мощностей для обучения моделей .
Пока инвесторы готовы мириться с убытками ради участия в быстрорастущем секторе. Но в долгосрочной перспективе рынку потребуется доказательство того, что компании способны превратить технологические достижения в устойчивую прибыль.
Ралли акций китайских AI‑стартапов в Гонконге стало результатом сочетания рыночных факторов и тематических инвестиций. Ограниченный free float, ожидания включения в индекс и высокий интерес к чистым AI‑компаниям подталкивают цены вверх.
Однако те же самые факторы делают рынок уязвимым. По мере окончания lock‑up периодов и увеличения ликвидности станет ясно, поддерживается ли текущая оценка компаний реальным ростом бизнеса — или она была в значительной степени результатом дефицита акций и рыночного импульса.
Comments
0 comments