IBM випаровується на 40 мільярдів, Block скорочує персонал наполовину, але акції ростуть: в епоху AI, які активи варті токенізації?

23 лютого 2026 року, у звичайний спокійний понеділок, акції IBM зазнали найжорстокішого одноденного обвалу з жовтня 2000 року. Наприкінці торгів їхній курс знизився на 13,2%, а капіталізація приблизно 40 мільярдів доларів зникла за кілька годин. Причиною не стали фінансові звіти або регуляторний тиск, а повідомлення про продукт: новий штучний інтелектовий стартап Anthropic оголосив, що їхній інструмент Claude Code може модернізувати COBOL — мову програмування, яка є основою високоприбуткового бізнесу IBM.

Через три дні схожа ситуація розгорнулася зовсім інакше. 26 лютого компанія Block, під керівництвом Джек Дорсі, оголосила про скорочення близько 4000 працівників, майже 50% штату, знову ж таки через підвищення ефективності за допомогою AI. Але реакція ринку була зовсім іншою — ціна акцій Block під час післяторговельних сесій зросла більш ніж на 24%. У листі до акціонерів Дорсі зізнався: «Я вірю, що протягом наступного року більшість компаній зроблять такий самий висновок і проведуть подібні структурні зміни.»

Обидві події — один і той самий драйвер — AI; два кардинально різні ринкові реакції — обвал і зростання. Що ж насправді відбувається? Можливо, відповідь вказує на глибший виклик: AI переосмислює поняття «цінних активів». Для керівників публічних компаній, інвесторів і традиційних бізнес-лідерів розуміння цієї переоцінки вже перестало бути стратегічним передбаченням і стало питанням виживання.

1. Одне й те саме AI — різні ринкові оцінки

Щоб зрозуміти цю різницю, потрібно розглянути структуру активів кожної компанії.

Обвал IBM — це на перший погляд технічна загроза інструменту Claude Code, але фактично це переоцінка їхнього основного активу. COBOL — мова програмування, створена наприкінці 1950-х років, яка досі підтримує близько 95% транзакцій банкоматів і багато ключових систем у фінансах, авіації, уряді. Anthropic у блозі зазначає: «Щодня у виробничих системах працює трильйони рядків COBOL, забезпечуючи життєво важливі системи. Однак кількість фахівців з COBOL щороку зменшується.»

Довгий час модернізація COBOL-систем була складною і дорогою, і саме цим бізнесом IBM отримував високі прибутки — своєрідну «захисну стіну». Але Anthropic стверджує: «За допомогою AI команда може модернізувати код COBOL за кілька сезонів, не витрачаючи роки.» Це натякає, що доходи IBM від обслуговування людських ресурсів і сервісів для великих систем під загрозою — AI починає їх витісняти.

Проте цікаво, що вже наступного дня акції IBM відновилися на 2,68%. Аналізатори з Wedbush і Evercore ISI швидко заявили, що цей обвал — «безпідставна надмірна реакція». Вони наголошують: клієнти не кинуть свої системи через один інструмент перекладу коду. Між перекладом синтаксису і глибокою модернізацією систем — величезна прірва.

IBM також у цей же день опублікувала відповідь, наголошуючи: виклик модернізації — не COBOL, а платформа IBM Z. Переклад коду не враховує складність систем, а цінність платформи зумовлена десятиліттями інтеграції апаратного і програмного забезпечення — це те, що переклад коду не може замінити.

Що стосується Block, то їхній випадок — теж масштабне скорочення штату, але реакція ринку — зростання на 24%. Це пов’язано з тим, що структура активів компанії змінюється. З 2024 року Block перебудовує бізнес-модель і штат, активно інвестує в AI-інструменти для підвищення ефективності, зокрема розробляє власний інструмент Goose.

Головний фінансовий директор Amrita Ahuja під час пояснення скорочень наголосила: «Ми діємо сміливо і рішуче, але на міцній основі.» За її словами, у 2025 році валовий прибуток склав 10,36 мільярдів доларів, зростання на 17%. Це дає компанії можливість проводити масштабну реструктуризацію.

Ринок зрозуміло інтерпретує: Block не пасивно скорочується під натиском AI, а навпаки — активно оптимізує активи, щоб отримати більшу ефективність за рахунок AI. Скорочення на 50% і підвищення прогнозу — ознака того, що вартість людського ресурсу зростає завдяки AI.

2. В епоху AI — переоцінка чотирьох типів активів

Обидва кейси демонструють тренд: AI стає «перепризначальником» цінності активів. Різні активи оцінюються по-різному в рамках AI-реальності.

Перша група — людські ресурси. Команди підтримки COBOL, аналітики, програмісти — їхня цінність зменшується через AI. Anthropic зазначає, що Claude Code може виявити «ризики, які раніше виявлялися лише людським аналізом за місяці». Це не означає, що люди зникають, а що робота, яка базується на асиметрії інформації і процесах, стає менш цінною.

Проте важливо розуміти: AI замінює «обробку інформації», а не «створення цінності». Аналізи з Futurum Group вказують: успішна модернізація COBOL вимагає багатоаспектного підходу — визначення бізнес-обсягів, технічної оцінки, планування міграції даних, перевірки поведінкової еквівалентності, організаційних змін. Переклад коду — лише частина. Людські навички у розумінні систем, бізнесу і стратегічних рішень залишаються дефіцитними.

Друга група — дані. Вони стають ключовим активом в AI-епоху. Генеративний AI змінює спосіб отримання, обробки і використання даних. Вчені з PLOS One зазначають, що цінність даних залежить не лише від їхньої якості, а й від застосовності у конкретних сценаріях, здатності до трансформації і ринкового попиту.

Це означає, що унікальність, безперервність і управління даними стають головними ціннісними характеристиками. Дані, які можна використовувати для тренування AI-моделей, мають бути ексклюзивними, високоякісними і довгостроковими.

Третя група — алгоритми і моделі. Співпраця OpenAI і Paradigm щодо EVMbench — приклад того, що алгоритми стають об’єктами оцінки і торгівлі. Ваги моделей, архітектура алгоритмів, методи тренування — все це стає нематеріальним активом, який можна контролювати і монетизувати.

Четверта група — традиційні матеріальні активи. Вони зазнають диференціації: активи, що залежать від «інформаційної асиметрії» і «посередництва людських ресурсів», втрачають цінність; натомість активи з «протидією AI» — енергетичні об’єкти, ресурси, інфраструктура — зберігають стабільність, оскільки AI може аналізувати і оптимізувати їхню роботу, але не замінює фізичну сутність.

3. Від «переоцінки активів» до «AI-імунітету»

З аналізу випливає, що компанії потрібен системний підхід для визначення, які активи зберігають цінність у AI-епоху. RWA (реальні активи, що токенізуються) — це не просто «все, що можна підняти на блокчейн», а активи, здатні пройти через AI-реінтерпретацію.

У березні 2026 року загальна вартість RWA на блокчейні перевищила 25 мільярдів доларів, майже у чотири рази більше, ніж рік тому. Але у white paper Hong Kong Web3.0 Association від серпня 2025 року чітко зазначено: «Ідея, що все може бути RWA — хибна». Щоб масштабуватися, активи мають відповідати трьом критеріям: стабільність цінності, юридична визначеність і можливість верифікації поза блокчейном.

З урахуванням «AI-імунітету» можна деталізувати: активи для токенізації — це ті, що зберігають цінність у контексті AI-реінтерпретації.

Перша група — фізичні активи з «AI-імунітетом»: енергетика, інфраструктура, ресурси. Їхня цінність базується на фізичній присутності і функціональності, а не на інформації. Наприклад, зарядні станції, сонячні панелі, GPU — ці активи мають сталу цінність, оскільки AI-індустрія має «жорсткий» попит на обчислювальні ресурси.

Друга група — програмовані дані. Дані з унікальними джерелами, що автоматично монетизуються через смарт-контракти, мають «данійну захисну стіну» і «AI-можливості». Важливо, щоб дані були постійними, підтвердженими і здатними до підтвердження.

Третя група — гібридні активи. Це поєднання фізичного контролю і цифрових прав. Наприклад, токенізація прав на комерційну нерухомість, але управління об’єктом залишається у руках професійних операторів. Така структура використовує переваги блокчейну і зберігає «AI-імунітет» через фізичну складову.

Проте є активи, яких слід уникати для токенізації в AI-епоху: ті, що сильно залежать від людського посередництва і не мають даних для підтвердження — їх цінність швидко зменшиться.

4. Рекомендації: від розуміння до дії

Обвал акцій IBM — сигнал епохи: активи, що базуються на асиметрії інформації і людських ресурсах, переоцінюються AI. Зростання Block — інший сигнал: компанії, що здатні адаптуватися і оптимізувати активи за допомогою AI, отримують перевагу.

Для керівників компаній і інвесторів це не просто технологічна тривога, а фундаментальна переоцінка цінності активів. Вони мають відповісти на питання: скільки вартують мої активи з точки зору AI?

З урахуванням аналізу пропонуємо три практичні кроки:

1. Негайно провести «AI-стрес-тест» активів за трьома характеристиками «AI-імунітету»: не кодується, має захисну «захисну стіну» даних, здатний до AI-можливостей. Визначити, які бізнеси найбільше піддаються ризику і де AI може підсилити цінність.

2. Створити динамічну систему управління портфелем активів. Враховуючи AI-реінтерпретацію, активи потрібно перерозподіляти: збільшувати частку «AI-імунітетних», а для «AI-уразливих» — планувати трансформацію або продаж.

3. Переглянути стратегію RWA. Перед токенізацією — застосувати «AI-імунітет» для відбору активів. Головна цінність RWA — не просто «на блокчейні», а можливість отримати кращу ліквідність і цінову ефективність. Якщо активи втрачають цінність у AI-реальності, токенізація лише прискорить їхню деградацію.

Звертаємо увагу, що в Китаї за постановою №42 заборонено будь-які форми випуску і торгівлі токенами всередині країни. Обговорення RWA — це лише легальні практики за межами Китаю. Компанії, що досліджують цю сферу, мають суворо дотримуватися регуляторних правил.

Коли AI починає переоцінювати активи, єдине джерело безпеки — це те, що AI не може оцінити: людська здатність судити цінність, яка не піддається алгоритмічному визначенню — не код, не дані, а людське розуміння цінності.