Від електроенергії до фотолітографічних машин, ці 14 акцій подолали кожен рівень вузького місця у розширенні штучного інтелекту

Автор: Джордж Кіквадзе

Переклад: Глибока хвиля TechFlow

Вступ Глибокої хвилі: Заступник голови групи Bitfury Джордж Кіквадзе пропонує зворотний підхід: найприбутковіша можливість у сегменті AI полягає не в моделях, а у базовій інфраструктурі — електроенергії, охолодженні, пам’яті, мережах тощо. Він проаналізував 7 ключових «заворотних» елементів систем AI і відкрив свої 14 цільових портфелів, які наразі дають приблизно 60% доходу. Ця «інвестиційна у вузькі місця» модель варта уваги кожного, хто слідкує за інвестиціями в AI.

Як зрозуміти, де в AI можна заробити, не дивлячись на головні новини, а аналізуючи, де системи під тиском.

Найпростіший аналог: сучасний AI — це завод із нескінченними замовленнями, але електропостачання, кабелі, охолодження — все не встигає.

Саме цей дисбаланс і є можливістю.

Після детального аналізу ми зробили ставку на наступний «вузький» портфель AI:

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

Справжнє питання

Більшість інвесторів питають: «Хто виграє у AI?» — це неправильне питання.

Потрібно запитати: де система ламається? Хто заробляє на її ремонті?

На ринку залежності — це важелі.

Залежність у AI зовсім не абстрактна, вона з реальних речей:

Мегаватна електроенергія

Термін поставки трансформаторів

Охолодження кожного шафи

Пропускна здатність пам’яті

Економічний центр уваги зміщується саме в ці сфери.

Єдина потрібна аналітична модель

Розширення AI → навантаження на інфраструктуру → примусові інвестиції → вузькі місця → цінова влада → підвищення прибутковості

Коли попит жорсткий, а пропозиція обмежена: ціна рухається першою, прибутки — слідом, а ринкова вартість — наприкінці.

Чому саме зараз

Декілька цифр ілюструють усю проблему:

Майже 50% дата-центрів у США наразі відкладені через затримки, причини — не відсутність попиту чи фінансування, а нестача електроенергії. Термін поставки трансформаторів з 2020 року зріс з 24 місяців до понад 5 років. Строк будівництва дата-центру — 18 місяців. Це несправедливо.

У 2026 році витрати на AI інфраструктуру у найбільших гравців сягнуть 700 мільярдів доларів, що у 6 разів більше, ніж у 2022 році. Amazon — 200 млрд, Google — 175-185 млрд, Meta — 115-135 млрд. Жодна компанія не сповільнюється.

На ринку напівпровідників зараз понад 42% ринкової капіталізації сектору IT у S&P 500, що більше ніж удвічі порівняно з дном 2022 року і у понад чотири рази — ніж у 2013 році. Вони також забезпечують 47% прогнозованого EPS сектору IT, що майже утричі більше за 2023 рік.

Ринок масово спрямовується до обчислювальної потужності.

Але обчислювальна потужність вже не є вузьким місцем.

Капітал шалено інвестує у чіпи, але справжні обмеження перемістилися в інші сфери.

Ця різниця — це можливість для торгівлі.

Карта вузьких місць: де саме тиск

Електроенергія: основа

Без електрики AI не розвиватиметься. Точка.

У США потрібно кожні два роки додавати обсяг електроенергії, що дорівнює всій поточній інфраструктурі дата-центрів, щоб задовольнити прогнозований попит AI до 2030 року. Атомна енергетика — єдине джерело, здатне забезпечити масштаб і надійність для великих гравців, але навіть найшвидше відновлення АЕС триватиме роки.

Цілі: $CEG $GEV $VST $WMB

Це не комунальні підприємства, а постачальники AI-можливостей. Ринок ще не завершив цю переоцінку. Таке неправильне ціноутворення — це можливість.

Constellation Energy ($CEG) керує найбільшим у США парком атомних станцій і є одним із небагатьох постачальників масштабної, надійної, безвуглецевої електроенергії. Великі гравці швидко укладають довгострокові угоди з постачальниками атомної енергії, і Constellation безпосередньо бере участь у цій потребі.

GE Vernova ($GEV) створює основу для нового енергетичного циклу, охоплюючи газові турбіни, відновлювану енергію та рішення для електромереж. Швидке масштабне розгортання електроенергії стає ключовим у період зростання попиту, а здатність GE Vernova швидко і масштабно розгортати газові турбіни та електрифікацію — у центрі уваги.

Vistra Corp ($VST) має диверсифікований портфель генерації, включаючи атомні станції, газові електростанції та роздрібну торгівлю електроенергією, що дозволяє відповідати як базовому, так і піковому попиту. Висока волатильність попиту на електроенергію через AI робить цю гнучкість особливо цінною.

Williams Companies ($WMB) керує однією з найбільших у США мереж газопроводів, що допомагає закрити розрив між поточним попитом і майбутніми масштабами атомної енергетики. У розширенні інфраструктури AI природний газ — найшвидший спосіб додати потужність. Williams фактично — постачальник енергоресурсів для зростання AI.

Мережі та електрифікація: обмеження поза електроенергією

Генерація — це одне, передача — зовсім інше.

Мережі США вже заброньовані до 2030 року і пізніше. Щоб задовольнити обіцянки на найближчі 10 років, потрібно понад 50 мільярдів доларів інвестицій у передачу, і це без врахування нових дата-центрів AI.

Цілі: $PWR $ETN

Тут відбувається затримка, і тут зростають прибутки. Компанії, що вирішують проблему «останнього кілометра» доставки, мають довгострокове цінове домінування.

Quanta Services ($PWR) — провідний підрядник у будівництві та модернізації передавальної інфраструктури, з’єднуючи генерацію з споживачами. Перенавантаження мережі — головне вузьке місце для розширення AI, і Quanta безпосередньо працює у довгостроковій, недоступній для швидких рішень сфері. Його замовлення — передвісник напруженості мережі.

Eaton Corporation ($ETN) забезпечує системи розподілу, комутаційне обладнання та технології управління електроенергією, що дозволяє безпечно і ефективно доставляти великі обсяги електроенергії. З підвищенням потужності та складності енергетичних потоків у дата-центрах, компоненти Eaton стають ключовою інфраструктурою.

Охолодження: мовчазний обмежувач

Тепло вбиває продуктивність. Термодинаміка без патчів.

Мета наступних поколінь AI — шафа на 250 кВт, тоді як десять років тому стандартний дата-центр мав 10-15 кВт. Водяне охолодження вже не опція, а необхідність. Кожна GPU потребує відповідного охолодження, і ця пропорція не зміниться.

Цілі: $VRT

Vertiv майже монополізував охолодження у великих дата-центрах. Це один із найнедооцінених сегментів у всьому AI-стеку, оскільки ніхто не звертає уваги до охолодження, доки не станеться збій.

Vertiv Holdings ($VRT) проектує і впроваджує системи теплового управління, що дозволяє високоплотним AI-кластером працювати під екстремальним навантаженням. Коли перехід від повітряного до рідинного охолодження відбувається, Vertiv — у центрі цієї структурної еволюції, безпосередньо синхронізуючись із розгортанням AI. Це не витрати, а необхідність для нормальної роботи.

Пам’ять: наступне вузьке місце

AI переходить від обмежень у обчислювальній потужності до обмежень у пам’яті.

Зі зростанням моделей і вибухом обсягів обчислень, пропускна здатність і об’єм пам’яті стають обмеженнями, а не обчислювальна здатність. Постачання HBM (високошвидкісної пам’яті) вже напружене. Три провідні світові постачальники AI-пам’яті контролюють понад 90% світового виробництва HBM. Micron — основний бенефіціар у західному світі.

Ключові цілі: $MU

Це наступна хвиля підвищення прибутковості. Більшість портфелів ще не орієнтувалися на це. Коли ринок відреагує, вони вже будуть.

Micron Technology ($MU) — один із небагатьох виробників, здатних масово випускати передову HBM, що є ключовим компонентом для AI-навчання і виведення. Коли пам’ять стає обмеженням системної продуктивності, Micron перетворюється з циклічного постачальника на структурного бенефіціара AI-потреб. Це ще не повністю враховано у цінності, і тут є потенціал для постійного підвищення прибутковості і множників.

Мережі: пропускна здатність

Швидкість AI-кластерів залежить від найповільнішого з’єднання.

Один вузький канал у мережі може зупинити весь кластер із тисячами GPU, витративши сотні мільйонів доларів капіталу. При розгортанні 100 000 GPU проблеми з’єднання зростають експоненційно. Один вузький канал — і вся система зупиняється.

Цілі: $ANET $ALAB

Тихі, важливі, з недостатнім запасом. Ніхто не говорить про мережі, доки не виникне проблема.

Arista Networks ($ANET) створює високопродуктивну мережеву інфраструктуру, що забезпечує безперебійний рух даних у великих AI-кластерах. При високих вимогах до низької затримки і пропускної здатності, програмно-визначена мережа Arista — ключ до збереження ефективності. Зупинки і низька продуктивність коштують дорого, тому Arista гарантує роботу систем на повну потужність.

Astera Labs ($ALAB) працює у внутрішніх каналах передачі даних, забезпечуючи швидке з’єднання між GPU, CPU і пам’яттю. При підвищенні щільності кластерів вузьке місце переміщується з краю мережі до міжчипових з’єднань, і тут на передовій — Astera. У високопродуктивних AI-системах недостатньо швидкого обміну між компонентами — і вся система гальмується.

Виробництво: довгий цикл

Без здатності виробляти чіпи — не розвивати AI. Без інструментів — не створити передові чіпи.

EUV-літографія ASML триває понад рік, одна машина коштує понад 200 мільйонів доларів і не має справжніх альтернатив. Кожен сучасний чіп — від NVIDIA H100 до Apple M-серії — потребує їхнього обладнання. Інструменти Lam Research для травлення і осадження інтегровані у всі основні фабрики, і є ключовими для розширення виробництва.

Цілі: $ASML $LRCX

Довгий цикл — найсильніша структура, яку важко зламати навіть за допомогою продуктового циклу. Обговорення цього — значно менше, ніж воно заслуговує.

ASML Holding ($ASML) — єдиний постачальник EUV-літографії, найсучаснішого обладнання для виробництва чіпів, і передумова для створення передових напівпровідників. Множинні замовлення у черзі, конкуренція відсутня, і компанія контролює ключові вузли глобального ланцюга постачання.

Lam Research ($LRCX) — постачає основні інструменти для травлення і осадження у виробництві напівпровідників. Їхні машини глибоко інтегровані у всі головні фабрики, і вони — незамінний партнер у розширенні виробництва. За зростанням попиту на AI і потребою у довгостроковому розширенні виробництва, Lam отримує стабільний довгостроковий дохід, пов’язаний із глобальним зростанням напівпровідників.

Помилки у класифікації: джерело Alpha

Це частина, яку більшість інвесторів ігнорує, і найменш відомий шанс на асиметричну вигоду.

Є компанії, які ринок оцінює як A, але їх реальна операційна і фінансова ситуація — B.

Наприклад, $CIFR (Cipher Digital) і $IREN (IREN Limited).

Ринок досі сприймає їх як майнерів біткоїна.

Але вони стають набагато ціннішими: інфраструктура для AI-електроенергії і HPC дата-центри.

Ці компанії, поки їх ніхто не помічає, заклали низьку ціну на електроенергію і вже побудували інфраструктуру до попиту. Сьогодні саме ці дві сфери активно захоплюють великі гравці.

Cipher Digital вже почав трансформацію, уклавши 15-річні оренди з крупними орендарями (третій AI/HPC парк) і отримавши 200 мільйонів доларів кредиту від глобальних банків. Це не спекулятивні дії, а довгострокові зобов’язання.

IREN реалізує схожу стратегію, поєднуючи отримання енергії з будівництвом масштабних дата-центрів. Їхня перевага — швидкість: вони вже контролюють землю, електрику і інфраструктуру для AI.

Ринок досі сприймає їх як майнерів. Але баланс змінюється. І цей процес буде швидким.

Огляд портфеля

Це не просто набір акцій — це система.

Кожна позиція відповідає конкретному обмеженню у стосунках AI-стека, і система працює лише тоді, коли ці обмеження вирішені. Це — дисципліна.

Електроенергія: $CEG $GEV $VST $WMB

Мережі: $PWR $ETN

Охолодження: $VRT

Пам’ять: $MU

Мережі: $ANET $ALAB

Виробництво: $ASML $LRCX

Помилки у класифікації: $CIFR $IREN

Більшість інвесторів ще не завершили перехід у свідомості

Ми переходимо від концепції «обмежена обчислювальна потужність» до «обмежена інфраструктура».

Це означає:

GPU вже не є єдиною історією

Електроенергія, мережі, пам’ять і охолодження стають головними драйверами прибутку

Відповідь слідує за обмеженнями, а не за популярністю

Більшість портфелів ще залишаються у старому світі.

Ризики: дисципліна також важлива

Ця модель може не працювати за певних умов. Їх потрібно чесно враховувати.

Затримки у капітальних витратах великих гравців. Якщо Amazon, Google і Meta через тиск на прибутковість або слабкий попит зменшать інвестиції у інфраструктуру, припущення про жорсткий попит послабшає. Це — головний ризик, і за ним потрібно стежити через квартальні керівництва.

Швидкість усунення вузьких місць може бути більшою за очікувану. Уряди можуть втрутитися у виробництво трансформаторів, прискорити схвалення атомної енергетики або реорганізувати мережі, що зменшить премії за обмежену інфраструктуру. Ці зміни — повільні, але реальні.

Регуляторні перешкоди. Інфраструктура електроенергії і мереж — у перехресті регулювання, екологічних перевірок і тарифних органів. Якщо регулювання стане несприятливим, це обмежить прибутковість системно і тривало.

Ключова різниця: це не ставка на продуктовий цикл. Продуктовий цикл може змінитися за квартал. Інфраструктурні обмеження — за роки. Ця асиметрія — і є суть.

На завершення

У кожну епоху багатство створюють не компанії, що будують поїзди,

а ті, що володіють залізницею, вугіллям і правами на проїзд.

Об’єкти інфраструктури AI — це мегавати, терміни поставки трансформаторів і охолодження шаф.

Більшість інвесторів слідують за AI. Реальна можливість — у тих, без кого AI не зможе розвиватися.

У кожній системі головні новини — це інновації, а прибутки — у вузьких місцях. Ми зосереджені на обмеженнях, а не на трендах, і наразі отримуємо близько 60% доходу. З розгортанням AI-інфраструктури це не кінець, а початок. Ми вважаємо, що зараз — третя гра.