Останнім часом я досліджую логіку інвестицій у провідні компанії AI, і виявив, що багато людей сліпо гоняться за трендами, не розуміючи, як саме заробляє ця галузь. Замість бездумного купівлі краще спершу зрозуміти, на якій частині індустрії AI вона поділена, адже кожен сегмент має абсолютно різні драйвери цін.

AI — це не окрема галузь, а вся ланцюг постачання. Верхній рівень — обчислювальне апаратне забезпечення (NVIDIA, TSMC тощо), середній — хмарні платформи (Microsoft, Amazon, Google), нижній — рівень прикладного програмного забезпечення. Я помітив, що багато інвесторів зовсім не розрізняють логіку цих трьох рівнів, через що при виборі акцій вони йдуть у неправильному напрямку.

На верхньому рівні апаратного забезпечення NVIDIA безперечно є ключовим. У ринку AI-ускорювачів NVIDIA займає 80% до 90% доходів, щороку лише від GPU для дата-центрів приносить понад 100 мільярдів доларів доходу. Її конкурентна перевага полягає не лише у чипах, а й у створеній протягом десятиліть екосистемі програмного забезпечення — мільйони розробників звикли писати код на платформі NVIDIA, що робить перехід дуже дорогим і складним. Це справжня унікальна перевага, яку важко скопіювати. TSMC також є критично важливою, оскільки майже всі AI-чипи NVIDIA, Apple, AMD виготовляються саме там. На початку цього року TSMC вже четвертий рік підвищує ціни на процеси нижче 5 нанометрів, а ціна на AI-чипи зросла на 10%. Клієнти, знаючи про це, все одно готові платити і купувати, навіть якщо ціни зростають чотири роки поспіль. Це свідчить про сильну цінову владу провідних компаній у цій галузі.

Середній рівень — це Microsoft, Amazon, Google — працює за іншою логікою. Вони не продають чипи, а надають обчислювальні послуги та API для моделей. Microsoft, завдяки ексклюзивній співпраці з OpenAI, глибоко інтегрує Copilot у Windows, Office, Teams — продукти з мільярдною аудиторією, і монетизація цього процесу триває. Але тут є цікава зворотна тенденція — коли маржа NVIDIA досягає 75%, ці гіганти хмарних сервісів починають самостійно розробляти свої чипи (Google TPU, Amazon Trainium), щоб знизити витрати. Надмірне зростання цін на верхньому рівні безпосередньо зменшує прибутки середнього рівня — це багато аналітиків ігнорують.

Нижній рівень — це компанії, що займаються застосуваннями, такі як Salesforce, ServiceNow, Adobe, — їхній успіх залежить від швидкості впровадження AI у бізнесі. Однак цей рівень зазвичай реагує із запізненням — на 1-2 квартали — оскільки після поставки чипів потрібно час на побудову інфраструктури.

Щодо вибору провідних AI-компаній, я вважаю, що потрібно орієнтуватися на свою толерантність до ризику. Якщо не хочете великих коливань, стабільні компанії як Microsoft, Amazon, TSMC — з міцним фінансовим станом, і AI — лише один із драйверів зростання. Навіть якщо інтерес до AI знизиться, їхній основний бізнес зможе підтримувати ціну акцій. Якщо ж хочете залучити основний капітал, то компанії, тісно пов’язані з AI, такі як NVIDIA, Meta Platforms, мають сильний зростальний потенціал, але й більшу волатильність. Особливо цікавою є історія Meta — вона не заробляє безпосередньо на продажі AI-продуктів, а використовує AI для підвищення точності рекламних кампаній, і доходи від реклами у Facebook та Instagram безпосередньо виграють від цього. Це успішний кейс прямої монетизації AI.

Інвестиційна логіка у провідних тайванських компаніях у галузі AI також заслуговує уваги. TSMC — абсолютний лідер, має довгострокову технологічну перевагу та стабільний ціновий вплив, фактично є основою всієї екосистеми AI. Foxconn — найбільший у світі контрактний виробник, основний постачальник серверів для NVIDIA, але я помітив, що на початку цього року їхній курс слабшав, оскільки зростання маржі було нижчим за очікування. MediaTek активно працює у сегментах edge AI та автомобільного AI, співпрацює з NVIDIA у розробці відповідних рішень, і їхні позиції у високорівневих AI-чипах зростають.

Чесно кажучи, зараз ще можна купувати провідні AI-компанії, але потрібно чітко усвідомлювати ризики. Оцінка вже враховує багато очікуваного зростання — якщо зростання сповільниться, корекція може бути значною. Також важливий фактор — рух капіталу: ринок може перейти від апаратного забезпечення до софту або від AI до інших нових тем. Не можна ігнорувати геополітичні ризики (експортні обмеження), посилення конкуренції (загроза від AMD та самостійної розробки чипів).

З довгострокової перспективи AI безперечно матиме вплив на людське життя і виробництво не гірше за революцію інтернету. Але це не означає, що всі провідні AI-компанії слід тримати довічно ігноруючи ризики. У часи буму інтернету Cisco у 2000 році досягла ціни 82 долари, але потім знизилася більш ніж на 90%. Навіть після понад двадцяти років стабільної роботи її акції досі не повернулися до тих рівнів. Цей історичний урок нагадує, що інфраструктурні компанії, навіть з міцною базою, краще купувати поетапно, а не тримати довго без змін.

Мій порада — застосовувати поетапний підхід до інвестицій. Постійно слідкувати за темпами розвитку AI, за тим, чи починає знижуватися здатність застосовувати AI у реальності, чи зменшується швидкість зростання прибутків окремих компаній. Якщо ці умови зберігаються, інвестиції у провідні AI-компанії залишатимуться обґрунтованими. Пошарове вкладення, очікування корекцій, контроль ваги окремих позицій — це більш реалістичний підхід.