IBM испарилась на 40 миллиардов, Block сократила штат пополам, а акции выросли: в эру AI, какие активы стоит токенизировать?

23 февраля 2026 года, в обычный спокойный понедельник, цена акций IBM пережила самое сильное однодневное падение с октября 2000 года. К закрытию цена снизилась на 13,2%, а рыночная капитализация примерно на 400 миллиардов долларов за несколько часов полностью исчезла. Причиной этого не стали плохие финансовые отчёты или жесткое регулирование, а объявление о продукте: новая AI-компания Anthropic объявила, что их инструмент Claude Code способен модернизировать COBOL-программы, работающие на системах IBM, а COBOL как раз является прибыльной «защитной зоной» бизнеса IBM.

Через три дня похожая ситуация развернулась в полностью противоположной манере. 26 февраля компания Block, принадлежащая Джеку Дорси, объявила о сокращении примерно 4000 сотрудников, что составляет почти 50% штата, и причиной также стала повышение эффективности за счет AI. Но реакция рынка оказалась совершенно иной — акции Block в послеторговой сессии выросли более чем на 24%. В письме акционерам Дорси признался: «Я верю, что в течение следующего года большинство компаний придут к тому же выводу и проведут аналогичные структурные изменения».

Два события, один и тот же драйвер — AI; два совершенно разных рыночных отклика — одно падение, другое рост. Что же на самом деле происходит за этим? Возможно, ответ указывает на более глубокую проблему: AI переопределяет понятие «ценного актива». Для руководителей публичных компаний, инвесторов и традиционных бизнес-стратегов понимание этой переоценки уже перестало быть стратегическим прогнозом и стало вопросом выживания.

一、Один и тот же AI, разные рыночные оценки

Чтобы понять противоположность этих двух случаев, нужно сначала рассмотреть их структуру активов.

Падение IBM — на первый взгляд, это технологическая угроза со стороны инструмента Claude Code, на самом деле — переоценка их ключевой модели активов. COBOL — язык программирования, созданный в конце 1950-х годов, до сих пор поддерживает около 95% транзакций через банкоматы и множество критически важных систем в финансах, авиации, правительстве и других сферах. В блоге Anthropic говорится: «Ежедневно в производственной среде работает триллионы строк COBOL-кода, обеспечивая работу ключевых систем. Тем не менее, число специалистов по COBOL сокращается с каждым годом».

Долгие годы модернизация COBOL-систем была сложной и дорогостоящей задачей, что и стало мощной «защитной зоной» прибыльного бизнеса IBM. Но Anthropic утверждает: «С помощью AI команда может модернизировать кодовую базу COBOL за несколько сезонов, не тратя годы». Подразумевается, что: доходы IBM от обслуживания систем, основанных на трудоемкой поддержке и обслуживании мейнфреймов, — это бизнес, который AI начинает подрывать.

Однако интересно, что уже на следующий день акции IBM отскочили на 2,68%. Аналитические агентства, такие как Wedbush и Evercore ISI, быстро выступили с защитой, назвав резкое падение «беспочвенной чрезмерной реакцией». Их аргумент сводится к сути: корпоративные клиенты не станут сразу же отказываться от своих мейнфрейм-систем только потому, что появился новый AI-инструмент для перевода наследственного кода. Между переводом синтаксиса кода и глубокой интеграцией аппаратного и программного обеспечения для модернизации систем существует огромный разрыв.

Сам IBM в тот же день опубликовал ответ, сделав важный акцент: проблема модернизации — не язык COBOL, а платформа IBM Z. Перевод кода почти не отражает реальную сложность — ценность платформы заключается в десятилетиях интеграции аппаратных и программных решений, что невозможно перенести только переводом кода.

Рассмотрим ситуацию с Block. Аналогично — масштабные сокращения, также под влиянием AI, — рынок же отреагировал ростом на 24%. Ключевое отличие — структура активов Block меняется. С 2024 года компания перестраивает бизнес-модель и штат, активно инвестирует в AI-инструменты для повышения эффективности, включая разработку собственного инструмента Goose.

Финансовый директор Block Амрита Ахуя подчеркнула: «Мы предпринимаем смелые и решительные шаги, основанные на силе». И эта «сила» подтверждается данными: валовая прибыль за 2025 год достигла 10,36 млрд долларов, что на 17% больше по сравнению с предыдущим годом. Такая сильная финансовая динамика создает буфер для масштабной перестройки.

Рынок ясно интерпретирует: Block не пассивно сокращается под натиском AI, а активно оптимизирует структуру активов — сокращая «человеческий капитал» в обмен на рост «технических активов». Одновременно с сокращением штата на 50% руководство повышает годовые прогнозы, что означает — ценность на единицу труда увеличивается благодаря AI.

二、В эпоху AI четыре типа активов переоценены заново

Эти два кейса показывают один тренд: AI становится «пересчетчиком» стоимости активов. Разные виды активов в рамках оценки AI демонстрируют разные кривые стоимости.

Первая — активы, основанные на человеческом капитале. Команды поддержки COBOL IBM, аналитики, программисты — все эти «обработчики информации» теряют свою ценность под натиском AI. Anthropic упоминает, что Claude Code способен выявлять «риски, которые требуют месяцев анализа человеком». Это не означает, что человек становится неважен, — скорее, что работы, основанные на информационной асимметрии и процессных знаниях, начинают терять ценность.

Но важно помнить: AI заменяет «обработку информации», а не «создание ценности». Аналитик Mitch Ashley из Futurum Group в отчете отмечает, что успешная модернизация COBOL требует определения бизнес-областей, технической оценки, планирования миграции данных, проверки эквивалентности поведения, наблюдаемости и управления организационными изменениями — перевод кода — лишь часть этого процесса. Способность управлять сложными системами, понимать бизнес-суть и принимать стратегические решения по-прежнему остаются редкими человеческими навыками.

Вторая — данные как активы. В эпоху генеративного AI ценность данных переоценивается. Исследование ученых Tang и др., опубликованное в PLOS One, показывает, что генеративный AI меняет способы получения, обработки и использования данных. Важность данных теперь зависит не только от их внутреннего качества и релевантности, но и от их применения в рамках генеративных AI-систем, способности к трансформации и рыночного спроса.

Это означает, что уникальность, непрерывность и управляемость данных становятся ключевыми ценностными характеристиками. Набор данных, который может обеспечить эксклюзивное, постоянное и высококачественное обучение AI-моделей, получает новую ценовую премию.

Третья — алгоритмы и модели. Совместный запуск OpenAI и Paradigm — EVMbench, инструмент для оценки возможностей AI в обнаружении, исправлении и использовании уязвимостей смарт-контрактов — показывает, что алгоритмы становятся количественно оцениваемыми активами. Веса моделей, архитектура алгоритмов, методики обучения — все это становится узнаваемыми, управляемыми и монетизируемыми нематериальными активами.

Четвертая — традиционные материальные активы. Они проходят этап сегментации. Активы, зависящие от «информационной асимметрии» и «человеческого посредничества», — под давлением обесцениваются. А активы, обладающие «устойчивостью к AI-замещению», такие как энергетические объекты, редкие ресурсы, инфраструктура — остаются относительно стабильными. Почему? Потому что AI может анализировать и оптимизировать их эксплуатацию, но не способен заменить их физическую природу и функции.

三、От «переоценки активов» к «AI-иммунитету»

Исходя из вышеизложенного, компаниям необходима системная рамка для оценки, увеличиваются или обесцениваются их активы в эпоху AI. Исследовательский институт RWA предложил концепцию «AI-иммунных» активов, включающую три ключевых признака.

Первый — не кодируемость. Это означает, что ценностные элементы, которые трудно полностью изучить или воспроизвести AI, — например, сама архитектура платформы IBM Z, — обладают иммунитетом. Хотя AI может переводить код, транзакционные возможности, квантовая безопасность, надежность — все это построено на десятилетиях интеграции аппаратных и программных решений, и AI не способен это воспроизвести. Исследование Futurum Group отмечает: «Перевод кода не захватывает реальную сложность, ценность платформы — в десятилетиях интеграции аппаратных и программных решений». Аналогично, контроль над сценарием, скрытые отраслевые знания, сложные сети связей — все это трудно «закодировать» и создает первую линию иммунитета активов.

Второй — «защитная зона» данных. Обладает ли компания эксклюзивными, постоянными и управляемыми данными? Использует ли она только публичные данные или генерирует уникальные, недоступные другим? Банк CITIC уже исследует оценку стоимости данных с помощью больших моделей, пытаясь «вписать данные в таблицу активов». Логика такова: в эпоху AI данные — это не только сырье для производства, но и актив сам по себе. Но не все данные обладают защитой — публичные сетевые данные быстро «переварятся» AI-моделями, а у компаний с эксклюзивными источниками данных есть шанс получить премию в рамках оценки AI.

Третий — гибкость AI-усиления. Может ли актив быть усилен AI, а не заменен? Это ключ к разграничению между эффектом IBM и трансформацией Block. Основной бизнес IBM — поддержка наследственных систем COBOL — подвержен замещению AI; тогда как бизнес-модель Block — платежи, финансовые услуги — может быть усилена AI. В частности, IBM разработала Watsonx Code Assistant for Z, который позволяет клиентам безопасно реконструировать и модернизировать наследственный код прямо на платформе, сохраняя корпоративную безопасность. Когда активы могут взаимодействовать с AI в синергии, а не в противостоянии, их ценность растет.

Обратная сторона — активы, уязвимые к AI, имеют три признака: зависят от «обработки информации» как основной ценности, могут быть стандартизированы и заменены, не обладают способностью генерировать и накапливать данные. На основе этих признаков можно провести «стресс-тест» своих активов.

四、Новые возможности RWA: что стоит токенизировать?

Расширяя эту рамку на сферу RWA (токенизация реальных активов), можно сделать четкий вывод: RWA — это не «все активы можно вывести в цепочку», а в эпоху переоценки AI — это жесткие активы, способные пройти через цикл AI.

К марту 2026 года общая стоимость RWA в блокчейне превысила 25 миллиардов долларов, увеличившись почти в четыре раза за год. Но в белой книге индустрии RWA, опубликованной в августе 2025-го Hong Kong Web3.0 Standardization Association, прямо говорится: «Идея, что все может стать RWA — иллюзия». Для масштабного внедрения активы должны отвечать трем критериям: стабильность стоимости, ясность правового признания и возможность верификации данных вне цепочки.

Используя концепцию «AI-иммунитета», можно дополнительно уточнить: активы, достойные токенизации, — это те, у которых в рамках переоценки AI их стоимость остается стабильной.

Первая — физические активы с признаками «AI-иммунитета». Включают энергетические активы, инфраструктуру, редкие ресурсы. Их ценность не зависит от обработки информации, а основана на физическом существовании и реальной полезности. В белой книге упоминаются такие RWA, как новые энергетические активы (зарядные станции, солнечные панели), а также GPU-активы — вычислительные мощности, которые благодаря жесткому спросу в AI-индустрии и надежной «цифровой генетике» становятся идеальными якорными активами для RWA.

Вторая — программируемые данные. Активы, обладающие эксклюзивными источниками данных и способные автоматически монетизироваться через смарт-контракты, — сочетают «защитную зону данных» и «гибкость AI-усиления». В белой книге данные и интеллектуальная собственность, а также углеродные кредиты отнесены к нематериальным активам. Но важно помнить: не все данные подходят для токенизации — только те, что могут постоянно генерировать, подтверждать и проверять, — имеют такую возможность.

Третья — гибридные активы, сочетающие «не кодируемый» физический контроль и «программируемые» цифровые права. Например, право собственности на коммерческую недвижимость можно токенизировать, но управление, обслуживание и аренда — эти offline-сценарии по-прежнему остаются в руках профессиональных операторов. Такая «двойная структура» — физическая и цифровая — использует преимущества ликвидности блокчейна и одновременно сохраняет «иммунитет» к AI через offline-ценности.

Обратное — активы, требующие осторожности при токенизации в эпоху AI. Это финансовые активы, сильно зависящие от человеческого посредничества, — их ценность быстро сжимается под натиском AI; и стандартизированные активы без данных и защитных зон — у них отсутствует ценовая переговорная способность в рамках AI-оценки.

五、Рекомендации: от понимания к принятию решений

Падение стоимости IBM на 40 миллиардов — сигнал эпохи: активы, основанные на информационной асимметрии и человеческом посредничестве, переоценены AI. Рост акций Block — другой сигнал: компании, способные принять AI и оптимизировать структуру активов, получают новую переоценку рынка.

Для руководителей публичных компаний и традиционных предприятий это не просто технологическая тревога — это фундаментальная перестройка системы оценки стоимости активов. Генеральным директорам нужно ответить на неизбежный вопрос: сколько стоит мой портфель активов в глазах AI?

На основе анализа можно предложить три практических шага.

Первое — немедленно начать «AI-стресс-тест» активов. Используя три признака «AI-иммунитета» — не кодируемость, защитная зона данных, гибкость AI-усиления — провести оценку ключевых бизнес-единиц. Выявить, какие бизнесы наиболее уязвимы к AI, а какие могут выиграть от его внедрения.

Второе — создать динамическую систему управления портфелем активов. В условиях переоценки AI стратегия «купить и держать» уже не подходит. Нужно сознательно увеличивать долю «AI-иммунных» активов и разрабатывать планы трансформации или отказа от тех, что уязвимы. Это — не только задача финансового отдела, но и стратегического, технологического и операционного подразделений.

Третье — пересмотреть стратегию RWA. Перед токенизацией необходимо отфильтровать базовые активы по признакам «AI-иммунитета». Основная ценность RWA — не сама «вывод в цепочку», а возможность повысить ликвидность и эффективность оценки за счет токенизации. Если базовые активы в эпоху AI обесцениваются, то токенизация лишь ускоряет их утрату стоимости.

Особо стоит подчеркнуть, что в соответствии с совместным документом восьми китайских ведомств №42, в Китае строго запрещена любая форма выпуска токенов и токенизированных сделок. Обсуждение RWA и токенизации в статье — только в рамках зарубежных легальных практик. Компании, исследующие эти направления, должны строго соблюдать нормативные ограничения: «запрет внутри страны, регистрация за рубежом».

Когда AI начинает переоценивать активы, единственная гарантия безопасности — это те вещи, которые AI не может оценить — не код, не данные, а человеческое восприятие ценности.