От электроэнергетики до фотолитографических машин — эти 14 акций преодолели каждую ступень расширения ИИ.

Автор: Джордж Киквадзе

Перевод: Шэньчао TechFlow

Введение Шэньчао: Заместитель председателя группы Bitfury Джордж Киквадзе предлагает обратный подход: самые прибыльные возможности в AI лежат не в модели, а в инфраструктуре — электропитании, охлаждении, памяти, сети и других узких местах. Он выделил 7 ключевых «узких» звеньев AI-систем и опубликовал свой портфель из 14 активов, текущая доходность которых составляет около 60%. Эта «инвестиционная модель в узкие места» заслуживает внимательного изучения каждым, кто следит за AI-инвестициями.

Чтобы понять, где в AI можно заработать, не смотрите на заголовки новостей, а обращайте внимание на системы, которые испытывают давление.

Самый простой аналог: современный AI — это фабрика с бесконечными заказами, но электропитание, кабели, охлаждение — всё отстает.

Это несоответствие само по себе — возможность.

После тщательного анализа мы сделали ставку на следующий «узкий» портфель AI:

$CEG $GEV $VST $WMB $PWR $ETN $VRT $MU $ANET $ALAB $ASML $LRCX $CIFR $IREN

Действительно важные вопросы

Большинство инвесторов спрашивают: «Кто выиграет в AI?» — это неправильный вопрос.

Следует спрашивать: где произойдет разрыв системы? Кто зарабатывает на восстановлении?

На рынке зависимость — это рычаг.

Зависимости в AI абсолютно конкретны и связаны с реальными объектами:

Мегаватт электропитания

Сроки поставки трансформаторов

Способность охлаждения каждого шкафа

Пропускная способность памяти

Экономический центр внимания смещается в эти области.

Единственная необходимая аналитическая рамка

Расширение AI → нагрузка на инфраструктуру → вынужденные инвестиции → узкое место → ценообразование → рост прибыли

Когда спрос жесткий, а предложение ограничено: цена сначала движется, прибыль — за ней, а рыночная оценка — в конце.

Почему именно сейчас

Несколько цифр иллюстрируют всю проблему:

Почти 50% дата-центров в США сейчас задерживаются, причина — не недостаток спроса или капитала, а отсутствие электроэнергии. Сроки поставки трансформаторов с 2020 года увеличились с 24 месяцев до более чем 5 лет. Строительство дата-центров занимает 18 месяцев. Это неравноценный расчет.

Крупнейшие игроки к 2026 году потратят на инфраструктуру AI около 700 миллиардов долларов, что в 6 раз больше, чем в 2022 году. Amazon — 200 млрд, Google — 175-185 млрд, Meta — 115-135 млрд. Ни один из них не замедляется.

Полупроводники сейчас занимают 42% рыночной капитализации IT-сектора S&P 500, что более чем вдвое превышает уровень 2022 года и в четыре раза больше, чем в 2013 году. Они обеспечивают 47% прогнозируемой прибыли сектора, что почти втрое больше, чем в 2023 году.

Рынок беспрецедентно насыщен мощностью вычислений.

Но мощность уже не является узким местом.

Капитал активно вкладывается в чипы, а реальные ограничения переместились в другие области.

Этот разрыв — это торговая возможность.

Карта узких мест: где давление

Электропитание: основа

Без электроэнергии AI не может расширяться. Точка.

США нужно каждые два года добавлять такую же мощность электросетей, как и вся текущая инфраструктура дата-центров, чтобы удовлетворить прогнозы спроса AI до 2030 года. Единственный источник надежного и масштабируемого базового электроснабжения — атомная энергия, но даже самые быстрые перезапуски АЭС требуют нескольких лет.

Объекты: $CEG $GEV $VST $WMB

Это не коммунальные компании, а поставщики AI-вычислительных мощностей. Рынок еще не завершил их переоценку. Такая неправильная оценка — это возможность.

Constellation Energy ($CEG) управляет крупнейшим в США парком атомных электростанций и является одним из немногих поставщиков крупномасштабной, надежной, нулевой углеродной базовой электроэнергии. Крупные игроки ускоряют заключение долгосрочных контрактов с поставщиками атомной энергии, и Constellation находится прямо на этом пути спроса.

GE Vernova ($GEV) строит инфраструктуру следующего энергетического цикла, охватывая газовые турбины, возобновляемую энергию и электросети. В условиях ускоренного спроса на AI способность быстро масштабировать электроснабжение становится ключевой, а возможности GE Vernova в области газовых турбин и электрификации — в центре этого процесса.

Vistra Corp ($VST) обладает диверсифицированным портфелем генерации, включающим атомные электростанции, газовые и розничные поставки электроэнергии, что позволяет справляться с базовым и пиковым спросом. Волатильность потребности в электроэнергии при AI-работе делает такую гибкость особенно ценной.

Williams Companies ($WMB) управляет одной из крупнейших в США газотранспортных систем, обеспечивая топливо для устранения разрыва между текущим спросом и будущими масштабами атомных электростанций. В инфраструктуре AI природный газ — самый быстрый способ увеличить мощность. Williams фактически — поставщик энергетических ресурсов для роста AI.

Электросети и электрификация: ограничения за электропитанием

Производство — это одно, а передача — гораздо сложнее.

Объединенная сеть США сейчас стоит в очереди на подключение до 2030 года и позже. В ближайшие десять лет потребуется инвестировать более 50 миллиардов долларов в транснациональные электросети, даже без учета новых дата-центров AI.

Объекты: $PWR $ETN

Задержки в графике, маржа растет. Компании, решающие проблему «последней мили» доставки, обладают долгосрочной ценовой властью.

Quanta Services ($PWR) — ведущий подрядчик по строительству и модернизации электросетей, соединяющих генерацию и потребление. Когда узлы сети станут узким местом для расширения AI, Quanta окажется на пути долгосрочных инвестиций. Его заказы — это индикатор давления на сеть.

Eaton Corporation ($ETN) поставляет системы распределения, выключатели и технологии управления электроэнергией, обеспечивая безопасную и эффективную доставку электроэнергии в больших масштабах. По мере увеличения мощности и сложности энергопотоков компоненты Eaton превращаются из стандартных в ключевую инфраструктуру.

Охлаждение: молчаливый потолок

Тепло убивает производительность. Термодинамика не исправляется программным обеспечением.

Следующее поколение AI-объектов предполагает шкафы по 250 кВт, тогда как стандартный дата-центр 10 лет назад — 10-15 кВт. Жидкостное охлаждение уже не опция, а необходимость. Каждая продажа GPU требует соответствующего охлаждения, и этот пропорциональный показатель не изменится.

Объекты: $VRT

Vertiv занимает почти монопольное положение в области охлаждения сверхмасштабных дата-центров. Это один из самых недооцененных сегментов AI-стека, потому что охлаждение игнорируют, пока не произойдет сбой кластера.

Vertiv Holdings ($VRT) проектирует и внедряет системы теплового управления, позволяя высокоплотным AI-кустам работать под экстремальной нагрузкой. Когда шкафы переходят с воздушного охлаждения на жидкостное, Vertiv оказывается в центре этого структурного обновления, синхронно расширяясь с развертыванием AI-вычислений. Это не расходы по желанию, а необходимое условие нормальной работы.

Память: следующий узкий момент

AI переходит от ограничений по вычислительной мощности к ограничениям по памяти.

По мере увеличения моделей и взрывного роста вычислений, пропускная способность и объем памяти становятся ограничивающими факторами, а не исходная вычислительная мощность. Поставки HBM (высокопроизводительной памяти с высокой пропускной способностью) уже напряжены. Три крупнейших поставщика AI-памяти контролируют более 90% мирового производства HBM. Micron — главный западный бенефициар.

Ключевые активы: $MU

Это следующая волна роста прибыли. Большинство портфелей еще не адаптированы к этому. Когда рынок отреагирует, они уже будут.

Micron Technology ($MU) — один из немногих производителей, способных массово выпускать передовую HBM, которая является ключевым компонентом для обучения и инференса AI. Когда память становится узким местом в системе, Micron превращается из циклического поставщика в структурного бенефициара спроса AI. Эта трансформация еще не полностью оценена, и есть потенциал для постоянных ростов прибыли и расширения мультипликаторов.

Сеть: пропускной слой

Скорость AI-кустов зависит от самой медленной связи.

Один узкий момент в сети может остановить весь кластер из тысяч GPU, потратив миллиарды долларов капитала. При расширении до 100 тысяч GPU проблема соединения экспоненциально возрастает. Один узел — и вся система останавливается.

Объекты: $ANET $ALAB

Тихие, важные, с недостаточной долей. Никто не обсуждает сети, пока не возникнут проблемы.

Arista Networks ($ANET) создает высокопроизводительную сетевую инфраструктуру, обеспечивающую беспрепятственный поток данных в масштабных AI-кустах. При необходимости сверхнизкой задержки и высокой пропускной способности программно-определяемые сети Arista — ключ к эффективности. Простои и низкая производительность стоят дорого, и Arista за счет обеспечения полной скорости системы захватывает ценность.

Astera Labs ($ALAB) работает внутри каналов передачи данных, обеспечивая высокоскоростное соединение GPU, CPU и памяти в AI-системах. При увеличении плотности кластера узкие места перемещаются с границ сети к коммуникации между чипами, и именно в этом положении находится Astera. В высокопроизводительном AI, если компоненты не общаются достаточно быстро, вся система замедляется.

Производство: долгосрочные ограничения

Без производственных мощностей чипов невозможно расширять AI. Без инструментов — невозможно производить передовые чипы.

EUV-литографы ASML требуют более года на производство, стоимость каждой — более 200 миллионов долларов, и у них нет надежных замен. Каждый современный чип — от H100 NVIDIA до M-серии Apple — требует их оборудования. Инструменты Lam Research для травления и осаждения встроены во все крупные фабрики по всему миру.

Объекты: $ASML $LRCX

Долгосрочные ограничения. Структурно более устойчивы, чем любые программные барьеры. Обсуждение их актуальности — ниже уровня интереса.

ASML Holding ($ASML) — единственный поставщик EUV-литографов, самой передовой технологии производства чипов, необходимой для создания современных полупроводников. Многолетние заказы — это гарантия, конкурентов нет, и ASML контролирует ключевые точки в глобальной цепочке поставок.

Lam Research ($LRCX) поставляет оборудование для травления и осаждения, являющееся основой производства полупроводников. Их инструменты глубоко интегрированы в основные фабрики, делая их незаменимыми партнерами в расширении мощностей. В условиях роста спроса на AI, Lam получает долгосрочные доходы, связанные с ростом производства полупроводников.

Ошибочная классификация: источник альфы

Это часть, которую большинство инвесторов игнорируют, и самая несимметричная возможность на карте.

Есть компании, которые оцениваются как A, хотя по операционной и финансовой сути — уже B.

Например, $CIFR (Cipher Digital) и $IREN (IREN Limited).

Рынок по-прежнему видит их как майнеров биткоинов.

На самом деле они превращаются во что-то гораздо более ценное: инфраструктуру электропитания для AI и платформы HPC дата-центров.

Эти компании, когда никто не следит, закрепили низкую стоимость электроэнергии и построили инфраструктуру заранее. Сегодня крупные игроки активно борются именно за эти активы.

Cipher Digital уже начал трансформацию, подписав 15-летние аренды с крупными арендаторами AI/HPC (третья AI/HPC зона), и получил кредитную линию в 200 миллионов долларов от ведущих банков. Это не спекулятивные действия, а долгосрочные обязательства по доходам.

IREN реализует аналогичные стратегии на нескольких площадках, объединяя получение энергии и строительство масштабируемых дата-центров. Их преимущество — скорость: они уже контролируют землю, электропитание и инфраструктуру, необходимые для AI.

Рынок по-прежнему видит их как майнеров. Баланс — как инфраструктурных компаний.

Этот разрыв скоро сократится. И произойдет быстро.

Обзор портфеля

Это не просто набор акций, а система.

Каждая позиция — это конкретное ограничение в AI-стеке, и только его решение обеспечивает работу системы. Вот и вся дисциплина.

Электропитание: $CEG $GEV $VST $WMB

Электросеть: $PWR $ETN

Охлаждение: $VRT

Память: $MU

Сеть: $ANET $ALAB

Производство: $ASML $LRCX

Ошибочная классификация: $CIFR $IREN

Большинство инвесторов еще не завершили переход к новой парадигме

Мы переходим от дефицита вычислительных мощностей к дефициту инфраструктуры.

Это означает:

GPU уже не единственная история

Электропитание, электросети, память и охлаждение становятся основными драйверами прибыли

Доходы идут за ограничениями, а не за популярностью

Большинство портфелей все еще основаны на старых предположениях.

Риски: дисциплина так же важна

Этот подход может не сработать при определенных условиях. Их нужно честно учитывать.

Замедление капитальных затрат крупных игроков. Если Amazon, Google и Meta снизят расходы из-за давления на прибыль или слабого спроса, предположение о жестком спросе ослабнет. Это главный риск, за которым нужно следить, — отслеживать квартальные руководства по капиталовложениям как ведущий индикатор.

Быстрое устранение узких мест. Государственное вмешательство в производство трансформаторов, ускорение одобрения атомных станций или реорганизация электросетей могут снизить премии за ограниченные инфраструктурные активы. Эти изменения медленные, но реальные.

Регуляторные барьеры. Электросети и инфраструктура подчиняются регулированию коммунальных служб, экологическим проверкам и тарифным органам. В случае негативных изменений регулирования, доходность может быть структурно и длительно ограничена.

Ключевое отличие: это не ставка на продуктовый цикл. Цикл продукта может измениться за квартал. Инфраструктурные ограничения требуют лет для построения и лет для устранения. Эта несимметричность — главный момент.

В заключение

В каждой индустриальной эпохе богатство создают не компании, производящие поезда,

а компании, владеющие железными дорогами, углем и правами на проезд.

Пути AI измеряются мегаваттами, сроками поставки трансформаторов и способностью охлаждения шкафов.

Большинство инвесторов гонится за AI. Истинная возможность — в том, что AI неразрывно связана с инфраструктурой.

В каждой системе, где заголовки следуют за инновациями, прибыль — за ограничениями. Мы сосредоточены на ограничениях, а не на трендах, и текущая доходность — около 60%. По мере ускорения инфраструктурных инвестиций в AI, это не конец сделки, а только ранняя стадия. Мы считаем, что сейчас только третья игра.