#美股AI概念股普涨 Цены акций смотрят на «содержание ИИ»? Понимание этой логики — более важный аспект

В последнее время в мировых фондовых рынках наблюдается интересное явление: чем сильнее цепочка индустрии ИИ в экономике, тем лучше растут основные индексы.

Данные Wind показывают, что по состоянию на 29 мая, с марта этого года, после конфликта между США и Ираном, индекс полупроводников Филадельфии вырос на 58,4%, южнокорейский комплексный индекс — на 35,7%, а индексы Taiwan Weighted и A-shares ChiNext также показывают хорошие результаты, в то время как Европа и другие развивающиеся рынки с относительно низким содержанием ИИ заметно отстают по росту.

Это означает, что «содержание ИИ» — это ли ключ к росту или падению цен акций?
Между ними существует сильная положительная корреляция, но если взглянуть шире, то становится ясно, что всё не так просто.
Рынок акций зависит от множества факторов, включая уровень оценки, поток капитала, стадию индустриального цикла, прибыльность компаний и т. д., — все это влияет на конечный результат.
«Содержание ИИ» очень важно, но это не всё.
Тем не менее, нельзя отрицать, что ИИ уже стал одним из самых согласованных и устойчивых инвестиционных направлений в современной глобальной технологической индустрии.
Будь то расширение инфраструктуры вычислительных мощностей или постепенное внедрение приложений — ИИ переходит от «концепции» к «показателям эффективности», от «ожиданий» к «реальности».
Для инвесторов важнее понять стадии развития индустрии ИИ и её внутреннюю логику, чем просто гоняться за ярлыком «содержание ИИ».
Итак, как более полно понять текущие инвестиционные возможности в ИИ?

01 Цепочка индустрии ИИ — это высоко предсказуемая индустрия роста
За последние годы цепочка индустрии ИИ стала важнейшим ядром глобальной оценки активов, и цены акций связанных компаний резко выросли, что вызывает опасения, что сектор ИИ может быть слишком «перегретым».
Цзиньхуа считает, что сейчас ИИ, возможно, ещё не достиг стадии опасений о разрыве в цикле.
Мировая цепочка индустрии ИИ находится в высокой взаимосвязи, а ведущие компании США в области ИИ служат индикатором тренда, их тенденции часто отражаются через цепочку индустрии в А-акции.
Пример США:
Первое — ИИ реально повышает производительность.
В первые три квартала 2025 года ВВП США вырос на 2,51% в годовом выражении, и Федеральный резерв Сан-Луиса оценил, что ИИ примерно внес вклад в рост на 0,97 процентных пункта, что составляет около 39%, что выше вклада интернет-революции в 2000 году (28%).
Более того, коммерциализация AI-агентов на корпоративном уровне ускоряется, зарубежные ведущие поставщики ИИ уже зарабатывают сотни миллиардов долларов в год.
Инвестиции в вычислительные мощности, возможно, переходят от «затрат» к «функциональной прибыли».
Второе — ведущие компании ещё не используют значительный заёмный капитал.
По сравнению с пузырём доткомов, нынешние инвестиции в ИИ больше зависят от внутреннего денежного потока технологических гигантов.
Хотя капитальные расходы высоки, соотношение долгов и собственного капитала всё ещё значительно ниже среднего уровня периода пузыря доткомов.
Третье — оценки не слишком высоки.
Данные Wind показывают, что по состоянию на конец мая 2026 года, цена к прибыли для сектора информационных технологий S&P 500 составляет всего 24 раза, что значительно ниже 55-кратных оценок в период пузыря доткомов 2000 года.
Высокий рост прибыли, возможно, уже закладывается в оценки.

02 От инфраструктуры до вертикальных приложений — темп реализации
На сегодняшний день цепочка индустрии ИИ сформировала ясную структуру: верхний, средний и нижний уровни, каждый из которых отличается степенью зрелости и логикой инвестиций.
Верхний уровень (инфраструктура): «якорь» с высокой предсказуемостью результатов

Верхний уровень — основа приложений ИИ, включает вычислительные мощности, данные и кибербезопасность.
Вычислительные мощности и оборудование: фокус потребления ресурсов ИИ смещается с обучения на вывод.
Барклай прогнозирует, что к 2026 году потребность в выводных вычислительных мощностях превысит 70% от общего спроса на генеративный ИИ, а масштаб выводных вычислений может достигать 4,5 раза больше, чем обучающих.
Это стимулирует более распределённое и масштабное потребление ресурсов, а также повышает требования к энергоэффективности и стоимости развертывания.
К 2026 году и в ближайшие 2–3 года глобальный и китайский рынки вычислительных мощностей ИИ, скорее всего, останутся в состоянии дефицита, что является одним из наиболее острых сегментов спроса и предложения.
Данные сервисы и кибербезопасность: первый шаг внедрения ИИ в бизнес — управление, интеграция и защита данных.
Соответственно, доходы компаний в этой области показывают ведущие показатели, подтверждающие реальность инвестиций в корпоративный ИИ.
Некоторые компании в Северной Америке по данным отчетов показывают превышение ожиданий по прибыли, что подтверждает активность инвестиций в корпоративный ИИ и даёт ясную картину для отечественных компаний.
Средний уровень (платформы и модели): ядро ценностного распределения и перестройка бизнес-моделей

Средний уровень включает крупные модели (MaaS), вертикальные модели и инструменты.
Экономика токенов (Token) становится ключевым драйвером: токены превратились из технического параметра в основной фактор производства и носитель ценности в эпоху ИИ.
По данным Национального комитета по развитию и реформам Китая, ежедневный объём вызовов токенов в Китае вырос экспоненциально — с примерно 100 миллиардов в начале 2024 года до 140 триллионов в начале марта 2026 года, более чем в тысячу раз за два года.
Это стимулировало развитие зрелых бизнес-моделей, таких как платформы агрегирования токенов, SaaS-сервисы для MaaS и т. д.
Конкуренция и возврат стоимости: несмотря на разнообразие приложений, значительная часть стоимости цепочки быстро возвращается к моделям и поставщикам вычислительных ресурсов.
国内 модели уже занимают важную долю на глобальном рынке вызовов, демонстрируя сильную международную конкурентоспособность.
Нижний уровень (приложения): поиск реального роста в сегментации
Прямое взаимодействие с корпоративным и потребительским сегментами — это конечная точка реализации ценности, где сейчас наблюдается сильная дифференциация, а возможности и риски сосуществуют.
Корпоративные приложения: в некоторых вертикальных сегментах уже есть ранние признаки коммерциализации, особенно в сферах с интенсивным использованием данных и сложными рабочими процессами, таких как финансы, страхование, интеграция данных и трансграничный маркетинг.
AI-агенты с возможностью самостоятельного планирования и вызова инструментов становятся актуальными коммерческими решениями, глубоко внедряясь в автоматизацию офисных процессов и обслуживание клиентов.
Потребительские приложения: например, короткие видео/мультфильмы с ИИ — снижают издержки и повышают эффективность, что обеспечивает ясную модель прибыли.
Также спрос на инструменты генерации видео с ИИ растёт, цены на них быстро увеличиваются.
Интеллектуальные помощники показывают высокую приверженность пользователей в повышении эффективности исследований и обучения, и готовятся к платной модели.

03 «Правильные ожидания» по ИИ — уже есть, фокус на пять направлений
Обобщая, развитие глобальной индустрии ИИ характеризуется явной чертой: «инфраструктура — впереди, приложения — следуют за ней».
Прибыльные возможности компаний в области приложений обычно сжимаются из-за затрат на модели и вычислительные ресурсы, а ценность цепочки всё больше концентрируется в базовых моделях и инфраструктуре.
Фундаментальные показатели (прибыльность) сектора ИИ могут всё ещё находиться в «левой» части графика, но тренды и ранние коммерциализации в отдельных сегментах уже формируют «правую» часть ожиданий рынка.
Поэтому сектор приложений ИИ вряд ли «расцветёт полностью» одновременно — более вероятно, что сегменты с ясной коммерциализацией и подтверждённой моделью прибыли получат преимущество.

Пять ключевых направлений:
Первое — экосистема больших моделей.
Большие модели — это базовая инфраструктура ИИ, вокруг которых продолжается развитие в области обучения, донастройки и развертывания, что создаёт новые возможности.
Второе — повторная монетизация ИИ.
В эпоху мобильного интернета наиболее быстрое получение прибыли шло от рекламы и электронной коммерции, и в эпоху ИИ это может повториться.
Например, в сфере ИИ-электронной коммерции пользователи всё чаще используют большие модели для поиска товаров и сравнения цен, платформы больших моделей начинают внедрять торговые модули.
Компании, предоставляющие SaaS, данные и API для этой системы, могут получить дополнительный бизнес.
Третье — программирование с помощью ИИ.
По данным совместного отчёта OpenRouter и a16z «Отчёт об использовании ИИ 2025» (на основе вызовов триллионов токенов), доля токенов, расходуемых на программирование, выросла с 11% в начале 2025 года до более 50%.
Глобальные лидеры уже зарабатывают сотни миллиардов долларов в год, и их доходы растут экспоненциально, что делает важным и внутренние разработки в Китае.
Четвёртое — ИИ для науки.
Это одна из самых перспективных областей.
В фармацевтике, новых материалах, энергетике традиционные исследования требуют много лет и больших затрат, а ИИ способен значительно сократить эти сроки.
Например, в фармацевтике ИИ помогает быстро находить кандидатные молекулы среди тысяч вариантов, что значительно ускоряет разработку.
Это не просто снижение затрат, а скачок в производительности.
Пятое — экспорт программного обеспечения с ИИ за границу.
За рубежом пользователи платят за софт больше, чем внутри страны.
Многие отечественные компании уже показывают быстрый рост доходов и прибыли за рубежом, и те, кто активно выходят на международный рынок, могут получить преимущества.

Тенденции индустрии ИИ ясны, однако зрелость и логика инвестиций в каждом сегменте цепочки — разные.
Цифровая экономика как основа внедрения ИИ включает как аппаратные компоненты — центры вычислений, чипы, коммуникационное оборудование, — так и программные решения для трансформации традиционных отраслей: финтех, умная логистика, телемедицина и др.
Эта «смешанная» природа делает цифровую экономику уникальной для инвестиций: она включает как проверенные показатели роста вычислительных мощностей, так и потенциал новых приложений ИИ, ещё не полностью оцененных рынком.