Повний огляд інвестицій в інфраструктуру штучного інтелекту: хто домінує на трьох треках — GPU, пам’ять та мережі?

2026 року глобальна інфраструктура штучного інтелекту розвивається безпрецедентними темпами. Morgan Stanley прогнозує, що до 2028 року через світову економіку пройдуть майже 3 трильйони доларів інвестицій в AI-інфраструктуру, причому понад 80% витрат ще попереду. Лише у 2026 році сукупні капітальні витрати провідних світових технологічних компаній на інфраструктуру штучного інтелекту перевищили 600 мільярдів доларів. Omdia додатково прогнозує, що до 2030 року сукупні інвестиції в центри обробки даних у всьому світі наблизяться до 1,6 трильйона доларів.

Масштаби цього раунду капітальних витрат є рідкісними в історії технологій. Очікується, що загальні капітальні витрати гіпермасштабних технологічних компаній у 2026 році становитимуть від 660 до майже 700 мільярдів доларів. Інфраструктура штучного інтелекту перетворилася з технологічних інвестицій «вишеньки на торті» на стратегічні витрати, що визначають конкурентний ландшафт підприємств. Ринок AI Factory перетнув незворотну критичну точку і перетворюється на нову форму промислової організації, ключовими характеристиками якої є надзвичайно висока капіталомісткість, значна геополітична залежність та складні інженерно-технічні бар'єри.

Для інвесторів розуміння структури ланцюжка постачання інфраструктури штучного інтелекту (AI) та напрямків потоків капіталу є передумовою для освоєння цього циклу технологічних інвестицій. Починаючи з трьох основних апаратних напрямків: GPU, пам'ять (Memory) та мережі (Networking), у поєднанні з останніми ринковими даними та галузевою логікою, ми аналізуємо інвестиційну цінність та ключові об'єкти кожного напрямку.

GPU: «Двигун» обчислювальної інфраструктури

GPU є найважливішим обчислювальним блоком в інфраструктурі штучного інтелекту, а також компонентом з найбільшою часткою поточних капітальних витрат. Дані Research and Markets показують, що глобальний ринок інфраструктури штучного інтелекту зросте з 71,88 мільярда доларів у 2025 році до 90,91 мільярда доларів у 2026 році, що становить середньорічний темп зростання (CAGR) у 26,5%. Очікується, що до 2030 року цей показник зросте до 226,95 мільярда доларів. GPU та системи прискорення домінують у цьому зростанні.

З точки зору ринкових показників, динаміка акцій лідера в секторі GPU підтверджує гонитву капіталу за обчислювальною інфраструктурою. У понеділок, 30 червня, за пекінським часом, три основні фондові індекси США закрилися зростанням: індекс NASDAQ Composite виріс на 2,07% до 25 820,14 пункту. NVIDIA (NVDA) закрилася на рівні 194,97 долара зі зростанням 1,27%, а загальна ринкова капіталізація склала приблизно 4,72 трильйона доларів. AMD (Advanced Micro Devices) закрилася на рівні 539,49 долара зі зростанням 3,43%, а ринкова капіталізація склала приблизно 879,7 мільярда доларів. Індекс напівпровідників Філадельфії того дня зріс приблизно на 3,83%, а загальне зростання з початку року досягло 93,55%.

Інвестиційна логіка сектору GPU ґрунтується на двох структурних факторах. По-перше, попит на обчислювальну потужність для навчання та висновків великих моделей продовжує зростати: від розширення кількості параметрів моделі до масштабування розгортання висновків, крива споживання обчислювальної потужності ще не досягла точки перегину. По-друге, існують надзвичайно високі бар'єри для входу на стороні пропозиції, включаючи численні оборонні рубежі, такі як архітектурний дизайн, технологічні процеси та програмна екосистема (CUDA тощо), що дозволяє головним гравцям зберігати відносно сильну цінову владу в осяжному майбутньому.

Серед об'єктів, що заслуговують на увагу, NVIDIA є абсолютним лідером у сфері AI-обчислень, і її дорожня карта продуктів та широта охоплення клієнтів залишаються орієнтиром для галузі. AMD продовжує наздоганяти в напрямках процесорів для центрів обробки даних та GPU; з початку року її акції зросли на 141,3%. Cantor Fitzgerald нещодавно підвищив цільову ціну для AMD до 700 доларів. Крім того, Applied Materials (AMAT), ключовий постачальник обладнання для виробництва напівпровідників, закрився 29 червня зі зростанням на 10,82% до 694,64 долара, що відображає постійні очікування ринку щодо розширення потужностей з виробництва мікросхем.

Пам'ять (Memory): «Заблоковані» потужності та цінова влада

Якщо GPU є «мозком» AI-обчислень, то високошвидкісна пам'ять з високою пропускною здатністю (HBM) — це «нервові волокна», що підтримують швидку роботу мозку. У процесі навчання та висновків AI пропускна здатність пам'яті безпосередньо визначає, чи можна достатньо «нагодувати» обчислювальні блоки даними — це називається «стіною пам'яті».

Попит на HBM швидко зростає через постійне збільшення моделей навчання та висновків. Ринок загалом спостерігає, що основні виробничі потужності вже заблоковані великими клієнтами до 2026 або навіть 2027 року, тому короткострокова еластичність пропозиції надзвичайно обмежена. Цей дисбаланс попиту та пропозиції надає постачальникам пам'яті вищу переговорну силу щодо цін, видимості замовлень та прибутковості.

Згідно з ринковими даними, стан сектору пам'яті також підтверджується. Micron Technology (MU) закрилася 29 червня на рівні 1 145,28 долара зі зростанням 1,14%. SK Hynix, ще один ключовий гравець на ринку HBM, разом з Micron та Samsung Electronics утворюють «залізний трикутник» глобального постачання HBM. Вага Samsung Electronics у портфелі інвестицій, пов'язаних з інфраструктурою AI, також не повинна бути недооцінена.

Інвестиційна логіка сектору пам'яті відрізняється від GPU: це не просто гонка технологічного лідерства, а боротьба за швидкість розширення потужностей та глибину зв'язків з клієнтами. Через складність виробничого процесу HBM та тривалий цикл виходу на плато виходу придатної продукції, виробники, які першими досягнуть стабільного масового виробництва, отримають значну перевагу першопрохідця. Крім того, зі зростанням сценаріїв висновків AI — очікується, що попит на обчислювальну потужність для висновків перевищить попит на навчання — вимоги до ємності та пропускної здатності пам'яті також зростуть ще більше.

Мережі (Networking): «Нервова система» AI та наступне вузьке місце

У секторі мереж формується консенсус: чим більший кластер AI, тим більша ймовірність того, що пропускна здатність мережі стане новим вузьким місцем. У звіті, опублікованому в травні, Bank of America прогнозує, що до 2030 року ринок AI-мереж досягне 316 мільярдів доларів, що вище за попередній прогноз у 240 мільярдів доларів.

Логіка цього прогнозу полягає в наступному: кластери для навчання AI переходять від рівня тисяч карток до десятків тисяч або навіть сотень тисяч карток. У таких масштабах ефективність зв'язку між GPU безпосередньо визначає коефіцієнт корисного використання загальної обчислювальної потужності. Так званий ефект «GPU-зомбі» — коли дорогі GPU простоюють через очікування вводу/виводу — стає однією з найбільших головних болів для гіпермасштабних клієнтів. Показники оцінки зміщуються від простої кількості операцій з плаваючою комою (FLOPS) до затримки першого токена (TTFT) та швидкості векторного пошуку.

Старший віце-президент Ericsson Ларс Лансхулд під час Всесвітнього економічного форуму в Давосі влітку 2026 року припустив, що перший раунд інвестицій в AI був спрямований на мікросхеми та центри обробки даних, але переможцями наступного етапу можуть стати телекомунікаційні оператори, які прокладають оптоволокно та будують базові станції. Він порівняв мережу з нервовою системою «фізичного AI»: великі мовні моделі — це мозок, роботи та дрони — тіло, а мережа відповідає за те, щоб мозок керував тілом.

На стороні мережевого обладнання Broadcom (AVGO) є ім'ям, якого не можна оминути. Як ключовий постачальник мережевих мікросхем для AI (наприклад, ASIC для комутаторів), Broadcom отримує значну вигоду від попиту на модернізацію пропускної здатності внутрішніх з'єднань центру обробки даних. Хоча останнім часом акції дещо скоригувалися, такі установи, як Jefferies, все ще підтримують рейтинг «сильна купівля», а середня цільова ціна становить приблизно 513,58 долара. 29 червня Broadcom закрився на рівні 372,45 долара зі зростанням 2,04%.

Крім того, Cisco Systems, гігант традиційного мережевого обладнання, також активно трансформується, щоб адаптуватися до нових потреб центрів обробки даних AI; 29 червня акції виросли на 3,45% до 117,70 долара. Dell, системний інтегратор серверів AI, виріс на 3,78% до 414,61 долара.

Порівняльний аналіз трьох секторів та інвестиційна перспектива

З точки зору позиції в ланцюжку постачання, GPU, пам'ять (Memory) та мережі (Networking) мають значні відмінності:

Сектор GPU знаходиться на вершині ланцюжка вартості, користуючись найвищими показниками валового прибутку та технологічної премії, але також стикається з найвищим рівнем оцінки та ринкових очікувань. Поточний коефіцієнт P/E (TTM) NVIDIA становить приблизно 29,86; враховуючи темпи її зростання, ця оцінка не є екстремальною серед технологічних гігантів, але будь-яке уповільнення темпів зростання попиту може спровокувати переоцінку.

Сектор пам'яті має більш виражений циклічний характер. Дефіцит HBM може тимчасово замаскувати циклічні коливання традиційної DRAM та NAND, але інвесторам все одно потрібно звертати увагу на зміни співвідношення попиту та пропозиції після масштабного вивільнення потужностей. Поточна ситуація, коли потужності заблоковані до 2026-2027 років, забезпечує відносно чітку середньострокову видимість прибутків у цьому секторі.

Сектор мереж наразі привертає менше уваги ринку, ніж GPU та пам'ять, але це може означати більший потенціал для несподіваних змін. Прогноз Bank of America про ринок обсягом 316 мільярдів доларів до 2030 року означає, що сукупний річний темп зростання сектору мереж у найближчі роки може перевищити поточний консенсус ринку.

З точки зору ризиків, усі три сектори стикаються зі спільними загрозами, включаючи: уповільнення граничних капітальних витрат на AI, порушення ланцюжків постачання через геополітику та вплив технологічних змін (таких як нові парадигми, як-от обчислення в пам'яті та оптичні з'єднання) на існуючу галузеву структуру. В опитуванні понад 200 компаній Omdia виявила чотири основні проблеми: ROI та час виходу на ринок, цифровий суверенітет, дефіцит талантів у сфері AI та системна інженерна складність. Ці виклики різною мірою впливатимуть на інвестиційні цикли кожного сектору.

Як розмістити інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту на Gate?

Для інвесторів, які бажають взяти участь в інвестиційних можливостях в інфраструктуру штучного інтелекту, платформа Gate пропонує різноманітні шляхи входу.

Gate вже має понад 12 500 акцій, включаючи акції США, Гонконгу та Південної Кореї. Платформа тепер повністю підтримує цілодобову торгівлю акціями США, Гонконгу та Південної Кореї 7 днів на тиждень, охоплюючи передвідкриття, основну сесію, післязакриття, нічні періоди та вихідні дні, коли ринки закриті. Це означає, що інвестори не обмежені годинами роботи традиційних бірж і можуть більш гнучко коригувати свої позиції відповідно до ринкової динаміки.

Що стосується акцій, пов'язаних з інфраструктурою штучного інтелекту, Gate охоплює кілька ключових компаній, згаданих у цій статті: NVIDIA (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU), Broadcom (AVGO), Applied Materials (AMAT), Cisco (CSCO), Dell (DELL) тощо. Інвестори можуть здійснювати розподіл та ребалансування цих активів в одному вікні через модуль торгівлі акціями Gate.

Висновок

У 2026 році інфраструктура штучного інтелекту перейшла від концептуальної розповіді до реальної гонки капітальних витрат. Тисячі мільярдів доларів, які гіпермасштабні технологічні компанії щорічно вкладають, перетворюють GPU, високошвидкісну пам'ять та високошвидкісні мережі на глобальну мережу обчислювальної інфраструктури.

Сектор GPU виграє від найвищих технологічних бар'єрів та найбільш прямого відображення попиту на обчислювальну потужність, що робить його напрямком з найбільшою визначеністю на сьогодні; сектор пам'яті, завдяки заблокованим виробничим потужностям та структурі попиту та пропозиції, має найчіткішу середньострокову видимість прибутків; а сектор мереж, через недостатнє визнання ринком, може містити найбільші можливості для несподіваних змін.

Інвестиційний ритм та співвідношення ризику та прибутковості цих трьох секторів різні. Інвестори можуть проводити диференційований розподіл відповідно до власної толерантності до ризику та інвестиційного горизонту. Цілодобова торгівля акціями на Gate та широке покриття об'єктів забезпечують гнучкий та ефективний інструмент для цього розподілу.

Цикл будівництва інфраструктури штучного інтелекту ще далеко не завершений. Як сказав Дженсен Хуанг на щорічних зборах акціонерів NVIDIA у 2026 році, AI-інфраструктура є наймасштабнішим будівельним проектом в історії людства. У цій багаторічній хвилі капітальних витрат розуміння структури та ритму ланцюжка постачання може принести більшу довгострокову віддачу, ніж гонитва за короткостроковими гарячими точками.

FAQ

Q1: Які основні підсектори охоплюють інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту?

Основні три апаратні напрямки: GPU (графічні процесори, відповідальні за прискорення AI-обчислень), високошвидкісна пам'ять з високою пропускною здатністю (HBM, вирішення проблеми «стіни пам'яті») та мережі центрів обробки даних (вирішення проблеми зв'язку в масштабних кластерах). Також включає допоміжні сфери, такі як охолодження центрів обробки даних, системи електропостачання та програмний рівень планування.

Q2: Чому мережі (Networking) вважаються наступним вітром для інвестицій в AI?

З розширенням кластерів навчання AI від тисяч карток до десятків чи сотень тисяч, ефективність зв'язку між GPU стає ключовим вузьким місцем для коефіцієнта корисного використання обчислювальної потужності. Bank of America прогнозує, що до 2030 року ринок AI-мереж досягне 316 мільярдів доларів. Мережу порівнюють з нервовою системою «фізичного AI», це інфраструктура, яка дозволяє інтелекту вийти з центрів обробки даних у реальний світ.

Q3: Чи можна торгувати акціями, пов'язаними з інфраструктурою штучного інтелекту, на Gate?

Так. Gate має понад 12 500 акцій, що охоплюють ринки США, Гонконгу та Південної Кореї, включаючи ключові компанії, такі як NVIDIA (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU), Broadcom (AVGO) тощо. Платформа підтримує цілодобову торгівлю 7 днів на тиждень, включаючи передвідкриття, основну сесію, післязакриття, нічні періоди та вихідні.

Q4: Які основні ризики для поточних інвестицій в інфраструктуру штучного інтелекту?

Основні ризики включають: зниження попиту через уповільнення темпів зростання капітальних витрат на AI, порушення ланцюжків постачання мікросхем через геополітику, вплив технологічних змін (наприклад, нових парадигм, як-от обчислення в пам'яті та оптичні з'єднання) на існуючу структуру, а також тиск корекції через завищену оцінку в деяких секторах. Інвестори повинні розподіляти кошти відповідно до власної толерантності до ризику.

Q5: Який очікуваний розмір ринку інфраструктури штучного інтелекту у 2026 році?

Дані Research and Markets показують, що глобальний ринок інфраструктури штучного інтелекту, за прогнозами, зросте з 71,88 мільярда доларів у 2025 році до 90,91 мільярда доларів у 2026 році, що становить річний темп зростання 26,5%. Інші установи прогнозують, що до 2033 року він досягне 465 мільярдів доларів. Лише у 2026 році сукупні капітальні витрати провідних світових технологічних компаній на інфраструктуру штучного інтелекту вже перевищили 600 мільярдів доларів.