Несмотря на столь заметное снижение, ряд компаний заметно выросли против рынка. Котировки «Яндекса» за неделю подскочили на 7,65%, до 4700 рублей за бумагу, обновив исторический максимум. Причина в том, что акции «Яндекса» вошли в индекс MSCI Russia по итогам августовской ребалансировки индекса. По оценкам экспертов, это может обеспечить приток порядка 900 млн долларов, которые глобальные индексные фонды вложат в акции «Яндекса» 1 сентября, когда изменения в индексе вступят в силу. Кроме того, компания дорожает на фоне запуска приложения Go, которое объединит «Яндекс.Такси» и «Яндекс.Драйв».
В аутсайдерах оказалась «Татнефть». Совет директоров рекомендовал выплатить за первое полугодие текущего года 9,94 рубля на одну обычную или привилегированную акцию, что соответствует 100% чистой прибыли по РСБУ. Однако такая рекомендация сильно снижает вероятность того, что прибыль за четвертый квартал прошлого года будет направлена на дивиденды (около 2,6 рубля на акцию), что несколько разочаровало инвесторов. Как итог, снижение котировок на 5,32%, до 572,8 рубля за акцию.
В аутсайдеры недели попала и «Алроса». Компания потеряла 4,9%, одна акция алмазодобытчика стала стоить 66,34 рубля. Рынок алмазов остается под давлением, а значит, снижение котировок может продолжиться. Поддержать их сможет только успешная сделка с Гохраном.
На 4,5%, до 19 988 рублей за акцию, снизился «Норникель». Давление оказал тот факт, что в ходе августовской ребалансировки место «Норникеля» в MSCI Russia занял «Яндекс».
Несколько снизились и котировки нефти. К полудню минувшей пятницы за баррель марки Brent давали 44,71 доллара, что соответствует недельному снижению на 0,33%. Рынок сомневается в быстром восстановлении спроса, тем более что июльский протокол заседания Федеральной резервной системы США свидетельствует о серьезной неопределенности перспектив американской экономики после пандемии.
Российский рубль на этом фоне заметно уступил основным мировым валютам. Изменение за неделю составило 1,92% против доллара и 1,64% против евро. К полудню прошлой пятницы за доллар и евро давали 74,25 и 87,7 рубля соответственно.
На рынке США все более позитивно, хотя основные американские индексы двигались разнонаправленно. Индекс S&P 500 прибавил полпроцента и закрылся на отметке 3385,51 пункта. Dow Jones снизился на 0,32%, откатившись к 27 739,73 пункта, Nasdaq прибавил 2% и достиг 11 264,95 пункта. Согласно данным минтруда, число первичных заявок на пособие по безработице в США за неделю, завершившуюся 15 августа, повысилось до 1,106 млн, в то время как консенсус-прогноз находился на уровне 925 тыс. заявок. Свою лепту вносит и политика, правда, на этот раз речь, скорее, идет о позитиве: министерство коммерции КНР сообщило в минувший четверг, что Вашингтон и Пекин в ближайшие дни вернутся за стол переговоров.
🤖 «Пока бизнес скорее тратит на ИИ, чем на нем зарабатывает»
Пока Google и Microsoft делают наши личные данные топливом для своих нейросетей — анализируя почту или делая скриншоты экрана каждые несколько секунд, — реальный сектор (финансы, медицина, промышленность) задыхается от обратной проблемы. Здесь строгие законы о защите персональных данных превращаются в непреодолимый барьер: обмениваться данными, чтобы учить свои модели на них, большей части банков и корпораций запрещено.
Однако выход есть — технология конфиденциальных вычислений, позволяющая анализировать данные, не раскрывая их. В России одним из пионеров этого подхода стала компания УБИК (теперь часть группы Arenadata), запустившая в прошлом году продукт Ubic Conclave для совместного анализа данных банков, телекомов и госструктур без передачи самих сведений.
⚡️ Петр Емельянов — директор по дата-стратегии и искусственному интеллекту группы Arenadata
Как работают конфиденциальные вычисления? Что дает ИИ бизнесу? Что за задачи решают ваши заказчики? Как будет проходить адаптация к ИИ?
🎙 О том, как именно конфиденциальные вычисления могут преобразить искусственный интеллект и где кроется экономика в анализе данных, Петр Емельянов рассказал в подкасте «Монокля».
0.54 что такое конфиденциальные данные и вычисления и зачем они нужны
5.50 что могут узнать банки о своих клиентах, если объединят свои данные (не объединяя их)?
7.50 как не запутаться в том, что показывают большие данные
12.35 стартапы на базе ИИ: почему у них нет конкуретных преимуществ
14.00 как работает Conclave
17.00 что хотят получить банки и компании с помощью конфиденциальных вычислений
21.00 как экосистема может больше зарабатывать за счет знания своего клиента
23.50 каким будет ИИ,обученный не на общедоступных, а на публичных данных
28.20 почему нам не нравится, когда наши данные обрабатывают
31.50 так приносит ли ИИ деньги или нет?