Метод інвестицій у штучний інтелект: 14 цільових активів, що охоплюють кожен рівень від електроенергії до фотолітографії

Оригінальний автор: Джордж Кіквадзе

Оригінальний переклад: Глибока хвиля TechFlow

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

Щоб зрозуміти, де у AI можна заробити, не слід дивитись на головні новини, а слід аналізувати, де системи зазнають навантаження.

Найпростіша аналогія: сучасний AI — це завод із нескінченним замовленнями, але електропостачання, кабелі, охолодження — все не встигає.

Саме цей дисбаланс і є можливістю.

Після детального аналізу ми зробили ставку на наступний «інвестиційний портфель у вузькі місця AI»:

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

Правильне питання

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

Потрібно ставити питання: де система ламається? Хто заробляє на її ремонті?

На ринку залежності — це важелі.

Залежності у AI зовсім не абстрактні, вони — реальні:

• Мегаватна електроенергія
• Термін поставки трансформаторів
• Охолодження кожного шафи
• Пропускна здатність пам’яті

Економічний центр уваги зараз зміщується саме у ці сфери.

Єдиний аналітичний каркас

Розширення AI → навантаження на інфраструктуру → примусове інвестування → вузькі місця → цінова влада → підвищення прибутковості

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

Чому саме зараз

Декілька цифр — і вся проблема стає очевидною:

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

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.

Полупровідники наразі становлять 42% від ринкової капіталізації IT-сектору S&P 500, що більш ніж у двічі перевищує їхню вагу у 2013 році, і у понад чотири рази — ніж у 2013. Вони також забезпечують 47% прогнозованого EPS сектору, що майже у три рази більше, ніж у 2023.

Ринок масово спрямовується до обчислювальної потужності.

Але обчислювальна потужність вже не є вузьким місцем.

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

Ця різниця — і є можливістю для торгівлі.

Карта вузьких місць: де саме тиск

• Електроенергія: основа

Без електрики AI не розвиватиметься. Точка.

У США потрібно кожні два роки додавати потужність, що дорівнює всій нинішній інфраструктурі дата-центрів, щоб задовольнити прогнозований попит до 2030 року. Атомна енергетика — єдина здатна забезпечити масштаб і надійність базової потужності для великих гравців, але навіть найшвидше відновлення АЕС займе роки.

Ціль: $CEG $GEV $VST $WMB

Це не державні компанії, а постачальники AI-можливостей. Ринок ще не завершив цю пере класифікацію. Таке неправильне ціноутворення — і є можливість.

Constellation Energy ($CEG) — володіє найбільшим у США парком атомних електростанцій і є одним із небагатьох постачальників надійної, масштабної, нульової вуглецевої базової електроенергії. Великі гравці швидко укладають довгострокові угоди з постачальниками атомної енергетики, і Constellation — у центрі цієї потреби.

GE Vernova ($GEV) — будує новий енергетичний каркас, що охоплює газові турбіни, відновлювану енергетику та рішення для електромереж. У період зростання попиту на AI швидке масштабне розгортання електроенергії стає ключовим, і можливості GE Vernova у газових турбінах та електрифікації — у центрі уваги.

Vistra Corp ($VST) — має диверсифікований портфель генерації, включаючи атомні, газові та роздрібні електромережі, що дозволяє відповідати як базовому, так і піковому попиту. Висока волатильність AI-навантежень робить цю гнучкість особливо цінною.

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

Мережі та електрифікація: обмеження за електроенергією

Генерація — це одне, передача — зовсім інше.

Мережі США вже у черзі на підключення після 2030 року. За наступні 10 років потрібно інвестувати понад 50 мільярдів доларів у передачу, і це без врахування нових дата-центрів AI.

Ціль: $PWR $ETN

Таймлайн просідає, прибутковість зростає. Компанії, що вирішують проблему «останнього кілометра» доставки, отримують довгострокове цінове домінування.

Quanta Services ($PWR) — провідний підрядник у будівництві та модернізації ліній передачі, з’єднує генерацію з споживачами. Переповнені мережі — головне вузьке місце для AI-розгортання, і Quanta — у центрі цієї довгострокової динаміки. Його замовлення — передвісник навантаження на мережі.

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

Охолодження: мовчазний потолок

Тепло вбиває продуктивність. Термодинаміка без софту.

Мета наступних поколінь AI — 250 кіловат на шафу, тоді як десять років тому стандарт — 10-15 кіловат. Водяне охолодження вже не опція, а необхідність. Кожен GPU потребує відповідної системи охолодження, і ця пропорція не зміниться.

Ціль: $VRT

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

Vertiv Holdings ($VRT) — проектує та впроваджує системи теплового управління, щоб високоплотні AI-кластери працювали при екстремальних навантаженнях. Перехід від повітряного до рідинного охолодження — ключова структурна зміна, і Vertiv у центрі цієї хвилі. Це не додаткові 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 обробки, пропускна здатність і об’єм пам’яті стають обмеженнями, а не обчислювальна здатність. Постачання HBM (високопродуктивної пам’яті з високою пропускною здатністю) вже напружене. Три найбільші світові постачальники AI-пам’яті контролюють понад 90% світового виробництва HBM. Micron — основний вигодонабувач у західному світі.

Ключовий цільовий актив: $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 сучасну HBM. Це ключовий компонент для тренувань і виведення AI. Коли пам’ять стає обмеженням системної продуктивності, Micron перетворюється з циклічного постачальника на структурного бенефіціара AI. Це ще не повністю враховано у цінності, і є потенціал для постійного підвищення прибутковості та множників.

Мережі: пропускний рівень

Швидкість AI-кластерів залежить від найповільнішого з’єднання.

Один вузький канал у мережі може зупинити весь кластер із тисяч GPU, витративши сотні мільйонів доларів капіталу. При розширенні до 100 000 GPU, проблеми з мережею зростають експоненційно. Один вузький канал — і вся система зупиняється.

Ціль: $ANET $ALAB

Тихий, важливий, з малою позицією. Ніхто не говорить про мережі, доки не виникне проблема.

Arista Networks ($ANET) — створює високопродуктивну мережеву інфраструктуру, щоб дані безперешкодно циркулювали у великих AI-кластерах. При високих вимогах до низької затримки та пропускної здатності, софтверно-визначена мережа Arista — ключ до збереження ефективності. Витрати на простої або низьку продуктивність — дуже високі, і Arista забезпечує безперебійну роботу систем.

Astera Labs ($ALAB) — працює у внутрішніх каналах передачі даних, забезпечуючи швидке з’єднання GPU, CPU і пам’яті у AI-системах. При підвищенні щільності кластерів вузькі місця переміщуються від мережі до компонентів, і саме тут — позиція Astera. У високопродуктивних AI-системах повільна комунікація між компонентами знижує швидкість усього системного циклу.

Виробництво: довгий цикл

Без можливості виробляти чіпи — не розвивати AI. Без інструментів — не створити сучасні чіпи.

EUV-літографічні машини ASML мають виробничий цикл понад рік, вартість — понад 200 мільйонів доларів за штуку, і альтернативи їм немає. Кожен сучасний чіп — від NVIDIA H100 до Apple M-серії — потребує їхнього обладнання. Інструменти Lam Research для травлення і осадження — у кожній провідній фабриці світу.

Ціль: $ASML $LRCX

Довгий цикл — ідеальна структура, що важко зруйнувати навіть за допомогою програмного забезпечення. Обговорення цієї теми — значно менше, ніж воно заслуговує.

ASML Holding ($ASML) — єдиний постачальник EUV-літографічних систем, найсучаснішого обладнання для виробництва чіпів, і передумова для створення передових напівпровідників. Многовекторні замовлення — без конкуренції, і компанія контролює ключовий вузол у глобальній ланцюжку постачання чіпів.

Lam Research ($LRCX) — постачає основні машини для травлення і осадження у виробництві напівпровідників. Їхні інструменти глибоко інтегровані у виробничі лінії, і вони — незамінний партнер у розширенні виробництва чіпів. У період зростання попиту на AI, їхній довгостроковий дохід — безпосередньо пов’язаний із глобальним зростанням виробництва 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 А, але реальність — як В.

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

Ринок досі сприймає їх як майнерів біткоїна.

Але вони стають набагато ціннішими: інфраструктура для AI та HPC дата-центрів.

Ці компанії ще до уваги ринку заклали низьку ціну на електроенергію, побудували інфраструктуру раніше попиту. І сьогодні саме ці гравці активно борються за масштаб.

Cipher Digital вже почав трансформацію, уклав 15-річні оренди з великими орендарями AI/HPC і отримав 200 мільйонів доларів кредиту від глобальних банків. Це не спекулятивні дії, а довгострокові доходи.

IREN реалізує схожу стратегію, поєднуючи доступ до енергії з будівництвом масштабних дата-центрів. Його перевага — швидкість: він уже контролює землю, електроенергію та інфраструктуру для AI-навантежень.

Ринок досі бачить їх як майнерів. Але баланс скоро зрівняється. І цей процес не буде повільним.

Огляд портфелю

Це не просто набір акцій — це система.

Кожна позиція відповідає конкретному обмеженню у AI-стеку, і кожне обмеження має бути вирішене, щоб система працювала. 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 до нової парадигми

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

Це означає:

• GPU вже не є єдиною історією
• Електроенергія, мережі, пам’ять і охолодження — головні драйвери прибутку
• Віддача залежить від вузьких місць, а не від популярності

Більшість портфелів ще залишаються у старому світі.

Ризики: дисципліна також важлива

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

Заміна капіталовкладень великих гравців у інфраструктуру — можлива швидко. Якщо Amazon, Google і Meta через тиск на маржу або слабкий попит зменшать інвестиції, попит на вузькі місця зменшиться. Це — головний ризик, і слід стежити за квартальними інвестиційними планами як за провідними індикаторами.

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

Регуляторні бар’єри. Електроенергія і мережі — це сфери, що регулюються державою, і будь-які зміни у регулюванні можуть обмежити прибутковість надовго. Це — структурний ризик.

Ключова різниця: це не продуктова циклічність. Продуктова циклічність — це місяці, а інфраструктурні обмеження — роки. Це — і є головна ідея.

На завершення

У кожну епоху багатство створюють не ті, хто виробляє поїзди, а ті, хто володіє залізницею, вугіллям і правами на шляхи.

Облікові шляхи AI — це мегавати, терміни поставки трансформаторів і охолодження шаф.

Більшість інвесторів слідкує за AI. А справжня можливість — у тому, що без чого AI не розвиватиметься.

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