Метод инвестирования в узкие места ИИ: 14 активов, охватывающих каждый уровень — от электроэнергии до фотолитографии

Автор оригинала: Джордж Киквадзе

Компиляция оригинала: Deep潮 TechFlow

Введение: 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 мест» в системах AI и опубликовал свой портфель из 14 активов, текущая доходность которых составляет около 60%. Эта «инвестиционная модель в узкие места» заслуживает внимательного изучения каждым, кто интересуется AI-инвестициями.

Чтобы понять, где в AI можно заработать, не стоит смотреть на заголовки новостей, а нужно анализировать, где системы испытывают давление.

Самый простой аналог: современный AI — это фабрика с бесконечными заказами, но электропитание, кабели и охлаждение не справляются.

Это несоответствие само по себе — возможность для инвестиций.

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

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

Настоящий вопрос

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

Следует спрашивать: где в системе произойдет разрыв? Кто зарабатывает на восстановлении?

На рынке зависимости — это рычаг.

Зависимости в AI не абстрактны, они материальны:

• 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 → Давление на инфраструктуру → Необходимость инвестиций → Узкое место → Ценообразование → Рост прибыли

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

Почему именно сейчас

Несколько цифр объясняют всю проблему:

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

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 в три раза больше 2023 года.

Рынок беспрецедентно концентрируется на вычислительных мощностях.

Но вычислительные мощности уже не являются узким местом.

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

Этот разрыв — возможность для сделок.

Карта узких мест: где давление

• Электропитание: основа

Без электроэнергии AI не развивается. Точка.

США нужно каждые два года добавлять такую же мощность электросетей, как и сейчас, чтобы удовлетворить прогнозы спроса на AI до 2030 года. Атомная энергия — единственный источник, способный обеспечить масштаб и надежность базовой мощности для крупных игроков, но даже самые быстрые перезапуски АЭС требуют лет.

Актив: $CEG $GEV $VST $WMB

Это не акции коммунальных предприятий, а поставщики AI-оборудования. Рынок еще не завершил переоценку этого сегмента. Такая неправильная оценка — 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 напрямую участвует в этом спросе.

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) — имеет диверсифицированный портфель генерации, включая атомные электростанции, газовые и розничные поставки электроэнергии, что позволяет справляться с базовым и пиковым спросом. Волатильность AI-нагрузки создает высокую ценность для гибких источников энергии.

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

Электросети и электрификация: ограничения за электропитанием

Производство электроэнергии — это одно, а передача — совсем другое.

Объединенная электросеть США сейчас стоит в очереди на подключение на после 2030 года. За ближайшие десять лет потребуется инвестировать более 50 миллиардов долларов в трансформаторы и линии, не считая новых дата-центров AI.

Актив: $PWR $ETN

Задержки в графике, маржа — в этом месте. Компании, решающие проблему «последней мили» доставки, сохраняют долгосрочные ценовые права.

Quanta Services ($PWR) — ведущий подрядчик по строительству и модернизации электросетей, соединяет генерацию с потреблением. Когда узким местом становится перегруженность сетей, Quanta оказывается в центре долгосрочных инвестиций. Его заказы — индикатор давления на сеть.

Eaton Corporation ($ETN) — поставляет системы распределения, выключатели и технологии управления электроэнергией, обеспечивая безопасную и эффективную доставку электроэнергии в крупном масштабе. Когда дата-центры требуют более высокой плотности мощности и сложных энергетических потоков, компоненты Eaton превращаются из стандартных в инфраструктурные.

Охлаждение: молчаливая граница

Тепло убивает производительность. Термодинамика не исправляется программным патчем.

Следующее поколение AI-объектов предполагает шкафы по 250 кВт, тогда как десять лет назад стандартный дата-центр имел 10-15 кВт. Жидкое охлаждение уже не опция, а необходимость. Каждый GPU требует соответствующего охлаждения, и этот соотношение не изменится.

Актив: $VRT

Vertiv приближается к монополии в области охлаждения сверхмасштабных дата-центров. Это один из самых недооцененных сегментов AI-стека, потому что охлаждение игнорируют, пока не случится сбой кластера.

Vertiv Holdings ($VRT) — проектирует и внедряет системы теплового управления, позволяя высокоплотным AI-кустам работать под экстремальной нагрузкой. Когда шкафы переходят на жидкое охлаждение, Vertiv оказывается в центре структурных обновлений, синхронных с развертыванием AI. 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 роста объема вычислений пропускная способность и объем памяти становятся ограничивающими факторами, а не исходная вычислительная мощность. Поставки HBM (высокопроизводительной памяти) уже напряжены. Три крупнейших поставщика AI-памяти контролируют более 90% мирового производства HBM. Micron — главный западный бенефициар.

Ключевой актив: $MU

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

Micron Technology ($MU) — один из немногих производителей, способных массово выпускать передовую HBM. HBM — ключевой компонент для обучения и инференса AI. Когда память становится узким местом системы, Micron превращается из циклического поставщика в структурного бенефициара спроса на AI. Эта трансформация еще не полностью учтена в оценке, и есть потенциал для продолжения роста прибыли и мультипликаторов.

Сеть: пропускная способность

Скорость AI-кустов зависит от самой медленной связи.

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

Актив: $ANET $ALAB

Тихий, важный, с недостаточной позицией. Никто не говорит о сети, пока не возникнет проблема.

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 обходятся 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. При увеличении плотности кластера узкие места смещаются с границ сети к коммуникации между чипами, и именно в этом положении находится Astera. В условиях высокопроизводительного AI задержки в коммуникации компонентов замедляют всю систему.

Производство: долгосрочные ограничения

Без производственных мощностей невозможно расширять AI. Без технологий — невозможно производить передовые чипы.

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

Актив: $ASML $LRCX

Долгосрочные ограничения. Структурно они сложнее любой программной защиты. Обсуждение их актуальности — ниже ожидаемого уровня.

ASML Holding ($ASML) — единственный поставщик EUV-литографий, самой передовой системы для производства чипов. Нет конкурентов, и заказы на годы вперед. Контролирует ключевые узлы цепочки поставок полупроводников.

Lam Research ($LRCX) — поставляет травильное и осаждающее оборудование, являющееся основой производства чипов. Их инструменты глубоко интегрированы в основные фабрики, делая их важнейшим партнером в расширении производственных мощностей. В условиях роста спроса на AI и необходимости увеличения производства, Lam получает долгосрочные доходы, связанные с ростом всей индустрии.

Ошибочная классификация: источник альфы

Это часть, которую большинство инвесторов игнорируют, и где скрыт самый несимметричный шанс.

Есть компании, которые оценивают как A, хотя по сути они — B.

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

Рынок видит их как майнеров биткоинов.

На самом деле они превращаются в гораздо более ценные активы: инфраструктуру электропитания для AI и платформы HPC дата-центров.

Эти компании в момент, когда никто не следит, обеспечили низкую стоимость электроэнергии и построили инфраструктуру заранее. Сегодня крупные игроки активно ищут именно эти активы.

Cipher Digital уже начал трансформацию, подписав 15-летние аренды с крупными арендаторами (третий AI/HPC парк) и получив кредитную линию в 200 миллионов долларов у ведущих банков. Это не спекуляции, а долгосрочные доходы.

IREN реализует аналогичные стратегии, объединяя получение энергии с расширением дата-центров. Их преимущество — скорость: они уже контролируют землю, электропитание и инфраструктуру, необходимые для AI.

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

Этот разрыв со временем сократится. И произойдет быстро.

Обзор портфеля

Это не просто набор акций, а система.

Каждая позиция — это конкретное ограничение в AI-стеке, и его решение — залог функционирования системы. Вот 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 недостатка вычислительных мощностей к недостатку инфраструктуры.

Это означает:

• GPU уже не единственный драйвер
• Электропитание, электросети, память и охлаждение становятся основными движущими силами прибыли
• Доходы идут вслед за ограничениями, а не за популярностью

Большинство портфелей все еще ориентированы на старую модель.

Риск: дисциплина также важна

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

Если крупные игроки начнут сокращать капитальные расходы из-за давления на прибыль или слабого спроса, предположение о жестком спросе ослабнет. Это — главный риск, за которым нужно следить, ориентируясь на квартальные показатели капитальных затрат.

Быстрое устранение узких мест. Государственные меры по стимулированию производства 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 попадают под регулирование коммунальных служб, экологические проверки и тарифные органы. Когда регулирование становится неблагоприятным, оно структурно и длительно ограничивает доходность.

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 те, кто владеет железными дорогами, углем и правами на маршруты.

Образно говоря, железные дороги AI — это мегаватты, сроки поставки трансформаторов и охлаждение шкафов.

Большинство инвесторов гонится за AI. Истинная возможность — в тех активах, без которых AI невозможен.

В каждой системе, где заголовки следуют за инновациями, прибыль — за ограничениями. Мы сосредоточены на ограничениях, а не на нарративах, и текущая доходность — около 60%. По мере ускорения инфраструктурных инвестиций в AI, это не конец сделки, а лишь начало. Мы считаем, что сейчас — только третий раунд.