Последнее время я наблюдаю за инвестиционной логикой в сфере AI-акций, обнаружил, что многие слепо гоняются за темами, на самом деле не разбираясь в разделении всей цепочки поставок. Вместо того чтобы стрелять вслепую, лучше сначала понять трехуровневую структуру индустрии AI, чтобы по-настоящему определить, какие AI-акции заслуживают внимания.

Я начну с основного понимания: AI — это не отдельная отрасль, а целая цепочка поставок. От upstream — вычислительного аппаратного обеспечения и AI-чипов, до midstream — облачных платформ, и downstream — прикладного программного обеспечения, каждая ступень управляется совершенно разными логиками, и ключевые переменные для роста или падения цен акций также различны.

На верхнем уровне основные игроки — NVIDIA, TSMC, Foxconn, которые поставляют GPU и AI-чипы. Этот уровень напрямую зависит от спроса и предложения AI-чипов, а также от капитальных затрат (Capex) облачных гигантов. Я заметил, что совокупные Capex четырех крупнейших облачных компаний к 2026 году приближаются к 6000-7000 миллиардам долларов, что очень сильно поддерживает верхний уровень AI-акций. Особенно важна производственная мощность TSMC по передовой упаковке CoWoS, которая стала узким местом всей экосистемы AI. TSMC с января 2026 года запускает постоянное повышение цен на все процессы ниже 5 нанометров на четыре года подряд, рост цен на AI-чипы достигает 10%, клиенты, зная о предстоящем повышении, все равно спешат размещать заказы, что говорит о сильном спросе.

Средний уровень — это такие облачные гиганты, как Microsoft, Amazon, Alphabet. Они не продают напрямую чипы, а предоставляют вычислительные услуги и API моделей. Ключевыми факторами этого уровня являются темпы роста доходов от AI-услуг и цикл возврата капитала. Рынок все больше сосредоточен на вопросе «когда окупятся такие большие инвестиции», и если аналитики начнут сомневаться в рентабельности, акции среднего уровня могут поддаваться давлению. Интересный феномен — некоторые облачные клиенты начинают самостоятельно разрабатывать чипы (например, Google TPU, Amazon Trainium), чтобы снизить издержки, что в долгосрочной перспективе может повлиять на прибыльность этого сегмента.

Нижний уровень — это компании по прикладному программному обеспечению, такие как Salesforce, ServiceNow, Adobe. Они внедряют AI-возможности в свои продукты, и основное — это скорость внедрения AI у предприятий и дополнительная плата за AI-функции. Акции этого уровня обычно отстают на 1-2 квартала от верхнего, потому что после поставки чипов требуется время на построение инфраструктуры.

Что касается конкретных компаний, NVIDIA сейчас занимает около 80-90% рынка AI-ускорителей, и только годовой доход от GPU для дата-центров превышает 100 миллиардов долларов. Ее конкурентное преимущество — не только в аппаратном обеспечении, но и в развитой за более чем десять лет программной экосистеме, которая делает миллионы разработчиков привычными к программированию на платформе NVIDIA, что создает очень высокие барьеры для смены платформы. TSMC — это производственный узел для всех AI-чипов, будь то NVIDIA, Apple или AMD, почти все они производятся на TSMC. JPMorgan прогнозирует, что доход TSMC в 2026-2027 годах по долларовой выручке будет расти на 35% и 30% соответственно.

Microsoft — ведущая платформа для корпоративной AI- трансформации, благодаря интеграции Azure и Copilot, успешно внедряет AI в глобальные бизнес-процессы. Amazon через AWS и собственные чипы Trainium глубоко интегрированы в AI-экосистему, формируя полноценное замкнутое кольцо. Meta — это представитель прикладного уровня AI, через рекламный AI-оптимизацию и открытые модели Llama напрямую монетизирует AI.

На Тайване TSMC, конечно, — первый выбор, поскольку технологические процессы и передовая упаковка — это индустриальные стандарты, которые невозможно заменить. Foxconn — основной производитель серверов для NVIDIA, но в начале 2026 года акции этого производителя ослабли, рынок теряет терпение, поскольку рост валовой прибыли оказался значительно ниже ожиданий. MediaTek также активно работает в области edge AI и мобильных AI-чипов.

Если вы хотите участвовать в AI, но не готовы к сильным колебаниям, компании вроде Microsoft, Amazon и TSMC — стабильные, AI — лишь один из драйверов роста. Чтобы поймать основные потоки капитала в AI, сильный рост показывают NVIDIA и Meta Platforms, но и волатильность у них выше. Для тех, кто готов к более высоким рискам и хочет поймать взрывной рост, можно рассматривать второстепенные компании по AI-чипам.

Честно говоря, оценки AI-акций уже явно завышены, в начале 2026 года рыночная капитализация Alphabet достигла более 4 триллионов долларов, что отражает ожидания рынка по поводу доходов и конкурентных преимуществ, связанных с AI. Но краткосрочные колебания неизбежны, особенно из-за изменений макроэкономической среды, корректировок процентных ставок, перераспределения капитала и геополитических факторов, которые могут вызвать существенные коррекции.

Долгосрочно AI неизбежно повлияет на человеческую жизнь и производственные модели не меньше, чем революция интернета, создаст огромную экономическую ценность. Но из опыта истории, даже такие гиганты инфраструктурной отрасли, как Cisco, во время интернет-пузыря потеряли цену с 82 долларов до чуть более 8 долларов, и более двадцати лет не смогли вернуться к прежним максимумам. Это напоминает, что инфраструктурные AI-акции, даже с хорошими фундаментальными показателями, лучше рассматривать как стратегию поэтапных вложений, а не держать их постоянно.

Более прагматичный подход — это стратегия поэтапных инвестиций. Постоянно следить за темпами развития AI-технологий, способностью монетизировать приложения и темпами роста прибыли отдельных компаний. Пока эти условия сохраняются, инвестиционная ценность AI-акций будет поддерживаться рынком. Также важно учитывать риски — переоценка, усиление конкуренции (AMD и собственные чипы могут съесть долю рынка), перераспределение капитала в другие темы, геополитические риски, влияющие на цепочку поставок.

На текущем этапе я считаю, что AI-акции в период с 2026 по 2030 год будут характеризоваться «долгосрочным ростом, краткосрочной волатильностью». Самый надежный способ — это поэтапное вложение, ожидание коррекций, контроль позиций по отдельным акциям, а также диверсификация через AI ETF для снижения рисков. В краткосрочной перспективе волатильность сохранится, но долгосрочный тренд все равно склонен к росту.