Інвестиції у інфраструктуру штучного інтелекту на $500 мільярдів у 2026 році: глибокий аналіз трьох можливостей для інвестування

Коли Goldman Sachs опублікував свій аналіз, прогнозуючи, що гіперскейлери — включаючи Microsoft, Alphabet, Amazon і Meta Platforms — разом витратять понад 500 мільярдів доларів на інфраструктуру штучного інтелекту протягом 2026 року, інвестори постали перед важливим питанням: які компанії зможуть отримати найбільшу цінність від цієї історичної хвилі витрат? Розуміння таких секторних динамік, як ці, саме те, на що наголошують інвестори, які читають книги Адама Рубіна та подібні керівництва з інвестицій: слідкування за розподілом капіталу відкриває можливості на ринку.

Зростання бюджетів капітальних витрат (capex) відображає фундаментальну зміну у тому, як великі технологічні компанії бачать свою конкурентну перевагу. Вони не просто купують інфраструктуру; вони змагаються за побудову дата-центрів, здатних обробляти обчислювальні вимоги сучасних застосунків штучного інтелекту. Ця гонка за інфраструктурою створює явних переможців — і розуміння їхніх різних ролей у екосистемі є ключовим для обґрунтованих інвестиційних рішень.

Розуміння хвилі інфраструктури на 500 мільярдів доларів

Масштаб цієї інвестиції важко переоцінити. Для порівняння, 500 мільярдів доларів щорічно — це більше за доходи більшості компаній з рейтингу Fortune 500. Це капіталовкладення не є тимчасовим або спекулятивним; воно відображає впевненість керівництва, що штучний інтелект — це поколіннєва можливість зростання, яка триватиме й у 2030-х роках.

Що ж спонукає до таких величезних витрат? Гіперскейлери потребують одночасно трьох речей: більше графічних процесорів (GPU) для навчання та запуску моделей штучного інтелекту, спеціалізованих кремнієвих рішень для зменшення витрат і залежності від одного постачальника, а також мережевої інфраструктури для з’єднання цих компонентів у функціональні дата-центри. Кожна з цих потреб створює можливості для різних компаній — саме тому диверсифікований підхід до інвестицій в інфраструктуру AI має сенс.

Конкуренція тут дуже напружена. Компанії, що відстають у розвитку AI, ризикують втратити релевантність у своїх основних бізнесах. Це створює динаміку витрат, коли кожна компанія намагається випередити конкурентів, підтримуючи цикл інвестицій. Розуміння цієї конкуренції — концепції, яку підкреслюють у аналітичних інвестиційних підходах — допомагає зрозуміти, чому цифра у 500 мільярдів доларів може навіть бути консервативною.

Nvidia: гігант GPU в центрі розширення AI

Позиція Nvidia у цій екосистемі здається майже надто очевидною — і все ж, очевидний вибір залишається очевидним з хороших причин. Графічні процесори компанії стали де-факто стандартом для застосунків штучного інтелекту, від навчання великих мовних моделей до масштабних операцій inference.

Що відрізняє Nvidia, так це не лише поточна позиція на ринку, а й перспективи на майбутнє. Поточна серія GPU Blackwell є передовою у сфері AI-обчислень, але Nvidia вже будує величезні запаси для своєї наступної генерації архітектури Rubin — за повідомленнями, на сотні мільярдів доларів. Це свідчить про те, що попит гіперскейлерів залишатиметься стабільним роками, а не місяцями.

Фінансова картина підтверджує цю ідею. З розширенням операційного грошового потоку Nvidia реінвестує у інновації, випускаючи нові архітектури GPU приблизно кожні 18 місяців. Цей ритм дозволяє Nvidia залишатися попереду потенційних конкурентів і водночас створює сильні стимули для клієнтів зберігати свої поточні партнерства з компанією, а не шукати альтернативи.

Однак інвестори мають усвідомлювати, що оцінка Nvidia відображає цю домінуючу позицію. Компанія вже отримала значний прибуток від буму AI, тому майбутні доходи можуть не відповідати історичним показникам.

Broadcom: інфраструктурний каркас, який багато хто ігнорує

Поки Nvidia привертає увагу своїми вражаючими продажами GPU, Broadcom працює у менш гламурній, але не менш важливій категорії — технологіях мережевого обладнання та міжз’єднань. Створення дата-центру AI потребує не лише рядів GPU, а й комутуючого обладнання, мережевої інфраструктури та міжз’єднань, що дозволяють тисячам процесорів ефективно спілкуватися.

Broadcom також виграє від тренду на створення спеціалізованого кремнію. Великі гіперскейлери — Apple, ByteDance, Alphabet і Meta — все частіше співпрацюють із компаніями, що займаються дизайном чипів, наприклад, Broadcom, для створення ASIC — спеціалізованих інтегральних схем. Такі кастомні рішення дозволяють компаніям доповнювати свої покупки GPU власним кремнієм, адаптованим під конкретні навантаження, зменшуючи витрати й знижуючи залежність від одного зовнішнього постачальника.

Такий диверсифікований підхід до продуктів робить Broadcom унікальним. Оскільки гіперскейлери масштабують свої інвестиції в інфраструктуру, їм потрібно значно виділяти бюджети на непоказне мережеве обладнання, яке забезпечує стабільну роботу GPU-кластерів. Мало хто інвестує у ці «нудні» підтримуючі технології, але вони є ключовими витратними статтями, що зростатимуть разом із попитом на GPU.

Taiwan Semiconductor: справжній гравець у ролі постачальника інструментів

Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC) займає, можливо, найстратегічнішу позицію у всій ланцюжку інфраструктури AI. Поки Nvidia проектує GPU, а Broadcom постачає мережеві компоненти, TSMC виробляє фактичні чипи у масштабах мільйонів.

Аналогія тут дуже доречна: під час золотих лиходій, найприбутковішими бізнесами були не шахтарі, а компанії, що продавали лопати та совки. TSMC виконує саме цю роль. Nvidia, AMD, Broadcom та багато інших компаній передають виробництво у руки TSMC. З приблизно 70% ринку виробництва напівпровідників, TSMC фактично контролює доступ до виробничих потужностей для більшості AI-чипів.

З стратегічної точки зору це створює вражаючий вибір — незалежно від того, які архітектури чипів здобудуть домінування, TSMC ймовірно їх вироблятиме. На відміну від чистих дизайнерів чипів, TSMC не залежить від правильного прогнозування технологічних трендів; компанія просто виробляє все, що замовляють клієнти.

Керівництво компанії публічно називає AI «поколіннєвим трендом зростання», прогнозуючи стабільне зростання доходів і маржі протягом решти десятиліття. Це не спекулятивні заяви — вони базуються на підтвердженій ордерній видимості та прогнозах клієнтів, що простягаються далеко у майбутнє.

Формування вашої стратегії інвестицій в інфраструктуру AI

Триєдине бачення Nvidia, Broadcom і TSMC пропонує різні профілі ризику та доходності. Nvidia — найочевидніший кандидат для експозиції до зростання витрат на AI, але з високою оцінкою. Broadcom забезпечує більш диверсифіковані джерела доходу з меншою премією за оцінку. TSMC — найзахищеніша позиція, оскільки компанія виграє від зростання AI незалежно від того, які технології здобудуть домінування.

Замість того, щоб розглядати їх як взаємовиключні варіанти, досвідчені інвестори можуть побачити, що ці компанії представляють різні рівні інфраструктурного стеку AI. Кожна виконує важливі функції; кожна виграє від хвилі витрат гіперскейлерів на 500 мільярдів доларів; кожна має свої переваги та ризики.

Інвестиційна ідея базується на простому принципі: капітал завжди спрямовується до продуктивних активів, а інфраструктура AI — це найбільший цикл продуктивних інвестицій сучасної епохи. Гіперскейлери не вкладали б по 500 мільярдів доларів щороку, якби керівники не вірили у значний прибуток. Відстеження потоку капіталу, як наголошують у керівництвах з інвестицій, зазвичай допомагає виявити галузі, що заслуговують на глибший аналіз.

Перед прийняттям інвестиційних рішень обов’язково досліджуйте ці компанії детальніше. Читайте річні звіти, розумійте їхні конкурентні переваги та оцінюйте, як їхні ролі у екосистемі інфраструктури AI узгоджуються з вашою інвестиційною стратегією. Найуспішніші інвестори поєднують аналітичні підходи — наприклад, ті, що описані в книгах Адама Рубіна про секторний аналіз — із власними дослідженнями, враховуючи поточний стан ринку.

Бум інфраструктури AI — один із найважливіших інвестиційних шансів десятиліття. Розуміння ролі Nvidia, Broadcom і TSMC у цій хвилі дає основу для стратегічного мислення про інвестиції у технологічний сектор у 2026 році і надалі.