Последнее время я изучаю инфраструктурные проекты в области ИИ, и честно говоря, если у вас есть $5k для развертывания, сейчас есть действительно хорошие возможности. То, что люди полностью не осознают, — это то, что капитальные затраты на ИИ не замедляются — они только начинаются. Эти дата-центры, которые строят гиперскейлеры, займут годы, чтобы завершить, так что спрос будет сохраняться как минимум несколько лет.

Очевидно, Nvidia — первое имя, которое все называют, и я понимаю почему. Они доминируют на рынке GPU с 2023 года и не собираются терять эту позицию в ближайшее время. Их новая архитектура Rubin тоже меняет правила игры — в 4 раза меньше GPU нужно для обучения, в 10 раз меньше — для вывода. Эта эффективность означает, что клиенты продолжают возвращаться и обновлять оборудование. Уолл-стрит прогнозирует рост на 65% к 2027 финансовому году, по сравнению с ожидаемыми 57% в 2026. Картина спроса только улучшается.

Но вот что интересно — Taiwan Semiconductor почти полностью зависит от всего развития ИИ, не связанного с какой-то одной компанией. Они поставляют чипы практически всем в сфере ИИ, включая саму Nvidia. В этом году ожидается примерно 30% рост доходов, а при расходах четырех крупнейших гиперскейлеров около $650 миллиардов на капитальные затраты, TSMC готова получить выгоду независимо от того, какая платформа ИИ победит.

Broadcom недавно привлек мое внимание, потому что они решают реальную проблему. Не каждая компания готова платить премию Nvidia, если не использует все возможности GPU. Поэтому они переходят на собственные ASIC от Broadcom — те же или лучшие показатели, но за меньшие деньги. Руководство прогнозирует, что их доходы от чипов для ИИ буквально удвоятся в следующем квартале. Это ощущается как ранняя стадия.

Microsoft сейчас находится в странной ситуации. Раньше это был любимчик, затем в 2026 году акции сильно упали. Сейчас они торгуются по 24-кратной цене по прогнозируемой прибыли, что, честно говоря, самое низкое за долгое время. Ничего в их тезисе не изменилось — они по-прежнему являются ключевым игроком инфраструктуры для развития ИИ. Для меня это выглядит как хорошая точка входа.

Затем есть Alphabet, которое практически выбралось из нижней части гонки за генеративный ИИ и стало действительно конкурентоспособным. Gemini теперь признается одним из лучших моделей, а Google Cloud показывает реальные успехи благодаря этому. В конечном итоге они могут стать главным победителем, когда все это уляжется.

Основной тезис прост: расходы на ИИ не останавливаются, и эти пять компаний — лучшие варианты для тех, кто хочет получить экспозицию к этой тенденции. Будь то разработчики чипов, производители или платформы, строящие на их базе, — есть что рассмотреть.