Только что рассматривал сектор полупроводников, и сейчас происходит что-то довольно очевидное, на что большинство людей, вероятно, должны обращать внимание.

Вся инфраструктура ИИ становится абсолютно масштабной. Мы говорим о пяти крупных компаниях, которые тратят 700 миллиардов долларов на дата-центры для ИИ только в этом году. Это не маленькая сумма. И если верить некоторым из крупнейших прогнозистов, то эти расходы могут достичь 1,4 триллиона долларов к 2030 году. Когда видишь такие цифры, начинаешь задумываться, куда действительно течет основная часть денег.

Вот в чем дело — речь идет не только о компаниях, строящих дата-центры. Настоящие победители — это те, кто производит чипы и компоненты, питающие все это. Я изучил четыре полупроводниковых компании, которые выглядят как довольно очевидные ставки на эту тенденцию, и честно говоря, это почти безрисковые позиции, если вы верите, что инфраструктура ИИ останется навсегда.

Первым идет Nvidia. Я имею в виду, это почти слишком очевидно на данном этапе. У них примерно 90% рынка GPU — чипов, которые реально запускают рабочие нагрузки ИИ. Они доминирующий игрок здесь, и когда расходы растут так быстро, они захватят большую часть прибыли. Интересно их программное обеспечение CUDA. Большая часть базового кода для ИИ написана на CUDA, что дает им серьезное преимущество, особенно в обучении моделей. Это никуда не исчезнет в ближайшее время.

Но вот где становится интересно — Broadcom начинает оспаривать это доминирование значимым образом. Они помогают компаниям создавать кастомные чипы для ИИ, так называемые ASIC — специально разработанные для конкретных задач. У них нет такой гибкости, как у GPU, конечно, но они гораздо эффективнее и экономичнее. Broadcom помогла Alphabet разработать их TPU, и теперь гиперскейлеры все чаще обращаются к ним за созданием кастомного силикона. По мере того как ASIC начинают занимать все большую долю рынка, Broadcom может увидеть взрывной рост. Их сетевое направление тоже сейчас работает на полную мощность.

Теперь Micron занимается тем, что недооценивается — памятью с высокой пропускной способностью, или HBM. Для того чтобы эти чипы ИИ действительно работали на пике, их нужно сочетать с HBM, которая по сути является специализированной DRAM. Вот в чем проблема поставки: HBM требует в три раза больше емкости по сравнению с обычной DRAM. Так что, несмотря на взрывной спрос на HBM, одновременно происходит дефицит более широкой области DRAM. Micron — один из всего трех крупных производителей DRAM в мире, и они показывают очень впечатляющий рост выручки и расширение маржи. Несбалансированность спроса и предложения должна играть им на руку еще много лет. Это очевидная ставка на дефицит поставок.

И, наконец, TSMC — Тайваньская компания по производству полупроводников. У них практически монополия на производство передовых логических чипов. Будь то GPU или ASIC, они их делают. Прекрасная часть в том, что неважно, какая технология победит — они выигрывают в любом случае. Кроме того, их рыночная позиция дает им серьезную ценовую силу. Есть сообщения, что они уже сообщили клиентам о повышениях цен в ближайшие четыре года. Больше объемов, более высокие цены, больше мощностей — это довольно простая формула для продолжения роста в этом цикле.

Что мне кажется убедительным во всех четырех случаях — это то, как они занимают разные позиции, но все выигрывают от одной и той же мегатренда. Nvidia захватывает доминирование в GPU, Broadcom побеждает по мере масштабирования ASIC, Micron выигрывает от дефицита памяти, а TSMC побеждает в производстве. Это как разные ракурсы одной и той же сделки.

Волна расходов на инфраструктуру ИИ реальна, и честно говоря, сейчас смотреть на полупроводниковый сектор — это почти интуитивно понятно для тех, кто считает, что эта тенденция продолжится. Эти четыре компании имеют довольно ясное представление о спросе, и их конкурентные позиции выглядят надежно. Стоит держать их в поле зрения, если вы строите экспозицию в этом секторе.