Инвестиции в инфраструктуру ИИ на сумму $500 миллиардов в 2026 году: глубокий анализ трех инвестиционных возможностей

Когда Goldman Sachs опубликовала свой анализ, прогнозирующий, что гиперскейлеры — включая Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta Platforms — в совокупности потратят более 500 миллиардов долларов на инфраструктуру искусственного интеллекта в 2026 году, инвесторы столкнулись с важным вопросом: какие компании смогут извлечь наибольшую ценность из этой исторической волны расходов? Понимание таких динамик сектора — именно то, на что делают акцент инвесторы, читающие книги Адама Рубина и подобные руководства по инвестициям: отслеживание распределения капитала раскрывает рыночные возможности.

Рост бюджета капитальных затрат (capex) отражает фундаментальный сдвиг в том, как крупные технологические компании воспринимают свое конкурентное преимущество. Они не просто приобретают инфраструктуру; они соревнуются в создании дата-центров, способных справляться с вычислительными требованиями современных приложений ИИ. Эта гонка за инфраструктурой создает явных победителей — и понимание их ролей в экосистеме крайне важно для обоснованных инвестиционных решений.

Понимание волны инфраструктурных инвестиций в 500 миллиардов долларов

Масштаб этой инвестиции трудно переоценить. Для сравнения, 500 миллиардов долларов в год — это более чем выручка большинства компаний из списка Fortune 500. Эти капитальные вложения не являются временными или спекулятивными; они отражают уверенность руководства в том, что искусственный интеллект представляет собой поколенческую возможность для роста, которая продлится и в 2030-х годах.

Что движет этими огромными расходами? Гиперскейлеры одновременно нуждаются в трех вещах: большем количестве графических процессоров (GPU) для обучения и запуска моделей ИИ, в пользовательских кремниевых решениях для снижения затрат и зависимости от одного поставщика, а также в сетевой инфраструктуре для соединения этих компонентов в функционирующие дата-центры. Каждая из этих потребностей создает возможности для различных компаний — именно поэтому диверсифицированный подход к инвестициям в инфраструктуру ИИ имеет смысл.

Конкуренция здесь очень острая. Компании, отстающие в развитии возможностей ИИ, рискуют потерять актуальность в своих основных бизнесах. Это создает динамику расходов, при которой каждая компания пытается опередить конкурентов, что поддерживает цикл инвестиций. Понимание этой конкурентной динамики — концепции, подчеркиваемой в аналитических инвестиционных рамках — помогает понять, почему цифра в 500 миллиардов долларов может даже оказаться консервативной.

Nvidia: гигант GPU в центре расширения ИИ

Позиция Nvidia в этой экосистеме кажется почти очевидной — и все же, очевидный выбор остается очевидным по уважительным причинам. Графические процессоры компании стали де-факто стандартом для приложений ИИ, от обучения больших языковых моделей до выполнения операций инференса в масштабах.

Что отличает Nvidia, так это не только текущая рыночная позиция, но и перспективы на будущее. Текущая серия GPU Blackwell представляет передовой уровень вычислений для ИИ, однако Nvidia уже создает огромные очереди заказов на следующую генерацию архитектуры Rubin — по слухам, на сотни миллиардов долларов. Это говорит о том, что спрос гиперскейлеров останется сильным еще годы, а не месяцы.

Финансовая картина подтверждает этот вывод. По мере роста операционного денежного потока Nvidia реинвестирует в инновации, выпуская новые архитектуры GPU примерно каждые 18 месяцев. Такой ритм позволяет Nvidia оставаться впереди потенциальных конкурентов и одновременно стимулирует клиентов сохранять существующие отношения с компанией, избегая поиска альтернатив.

Однако инвесторы должны учитывать, что оценка Nvidia отражает ее доминирующее положение. Компания уже получила огромную выгоду от бума ИИ, и будущие доходы могут не соответствовать исторической динамике.

Broadcom: инфраструктурное ядро, которое большинство инвесторов игнорируют

В то время как Nvidia привлекает внимание благодаря впечатляющим продажам GPU, Broadcom работает в менее гламурной, но не менее важной категории технологий — сетевых и межсоединительных решений. Построение дата-центра ИИ требует не только ряд GPU, но и коммутирующего оборудования, сетевой инфраструктуры и межсоединений, позволяющих тысячам процессоров эффективно взаимодействовать.

Broadcom также выигрывает от тренда на создание пользовательских кремниевых решений. Крупные гиперскейлеры — Apple, ByteDance, Alphabet и Meta — все чаще сотрудничают с разработчиками чипов, такими как Broadcom, для создания специализированных интегральных схем (ASIC). Эти индивидуальные решения позволяют компаниям дополнять покупку GPU собственными кремниевыми изделиями, адаптированными под конкретные задачи, что снижает затраты и уменьшает зависимость от одного внешнего поставщика.

Этот диверсифицированный подход к продуктам дает Broadcom уникальные преимущества. По мере масштабирования инфраструктурных инвестиций гиперскейлеры должны выделять значительные бюджеты на сетевое оборудование, которое обеспечивает надежную работу GPU-кластеров. Мало кто обращает внимание на эти «скучные» поддерживающие технологии, хотя они являются важнейшими категориями расходов, которые будут расти вместе с спросом на GPU.

Taiwan Semiconductor: настоящий игрок по продаже лопат и кирок

Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC) занимает, пожалуй, самое стратегически важное место во всей цепочке инфраструктуры ИИ. Пока Nvidia проектирует GPU, а Broadcom поставляет сетевые компоненты, TSMC производит сами чипы в масштабах, которые трудно переоценить.

Аналогия здесь очень уместна: во время золотых лихорадок наиболее прибыльными бизнесами зачастую были не шахтеры, а компании, продающие лопаты и кирки. TSMC выполняет именно такую роль. Nvidia, AMD, Broadcom и множество других компаний передают производство своих чипов на аутсорсинг в фабрики TSMC. Обладая примерно 70% рынка среди производителей полупроводников, TSMC фактически контролирует доступ к производственным мощностям для большинства ИИ-чипов.

С стратегической точки зрения это создает значительную опциональность. Независимо от того, какие архитектуры чипов в итоге доминируют, TSMC, скорее всего, будет их производить. В отличие от чистых дизайнеров чипов, TSMC не зависит от правильных ставок на технологические тренды — она просто производит то, что заказывают клиенты.

Руководство компании публично называло ИИ «поколенческим трендом роста», прогнозируя устойчивое увеличение доходов и маржи прибыли на протяжении всего оставшегося десятилетия. Это не спекулятивные заявления — они основаны на подтвержденных заказах и прогнозах клиентов, которые распространяются далеко вперед.

Формирование стратегии инвестирования в инфраструктуру ИИ

Трехзвенная модель Nvidia, Broadcom и TSMC предлагает разные профили риска и доходности. Nvidia обеспечивает самую очевидную экспозицию к росту расходов на ИИ, но при этом имеет завышенную оценку. Broadcom дает более диверсифицированные источники доходов с меньшим премиумом на оценку. TSMC — наиболее защитная позиция: компания выигрывает от роста ИИ независимо от того, какие технологии в конечном итоге победят.

Вместо того чтобы рассматривать эти компании как взаимоисключающие варианты, более продвинутые инвесторы могут воспринимать их как разные уровни инфраструктурного стека ИИ. Каждая выполняет важные функции; каждая выиграет от волны расходов гиперскейлеров в 500 миллиардов долларов; каждая обладает своими преимуществами и рисками.

Инвестиционная стратегия в конечном итоге базируется на простом принципе: капитал всегда течет к продуктивным активам, а инфраструктура ИИ — это один из самых значимых циклов инвестиций современности. Гиперскейлеры не тратили бы по 500 миллиардов долларов ежегодно, если бы руководители не верили в существенную отдачу. Следование за потоком капитала, как подчеркивают инвестиционные руководства, обычно помогает выявить сектора, заслуживающие более глубокого анализа.

Перед принятием инвестиционных решений важно тщательно изучить эти компании. Ознакомьтесь с годовыми отчетами, поймите их конкурентные преимущества и оцените, как их роли в экосистеме инфраструктуры ИИ соответствуют вашей инвестиционной стратегии. Самые успешные инвесторы сочетают аналитические подходы — такие, как в книгах Адама Рубина по секторному анализу — с собственными исследованиями, основанными на текущих рыночных условиях.

Взрыв инвестиций в инфраструктуру ИИ — одна из самых значимых возможностей десятилетия. Понимание вклада Nvidia, Broadcom и TSMC в эту волну дает основу для стратегического мышления о технологическом секторе инвестиций в 2026 году и далее.