Мои личные нарративы ИИ

За чем я слежу и планирую покупать

Последние несколько месяцев рынок задавал себе один главный вопрос: стоит ли по-прежнему делать ставку на HBM-память, передовую упаковку чипов и процессоры, или этот инвестиционный тезис уже слишком перегрет?

Вполне справедливый вопрос.

Появление агентного искусственного интеллекта очень быстро изменило структуру спроса.

Когда ИИ перестал быть просто чат-ботом и начал заниматься рассуждениями, программированием, использованием инструментов и выполнением многошаговых задач, инвесторы осознали одну важную вещь:

Таким системам требуется значительно больше вычислительных ресурсов, пропускной способности памяти, мощностей по упаковке чипов и общей вычислительной инфраструктуры, чем предполагалось ранее.

Именно поэтому акции таких компаний, как Micron, SK Hynix и AMD, показали столь сильный рост.

Развитие ИИ представляет собой не одно узкое место. Это целая последовательность узких мест, которые возникают одно за другим по мере развития отрасли.

И если опираться на тенденции, описанные в этой статье, следующим ограничивающим фактором, вероятно, станут уже совсем другие сегменты рынка.

Именно туда, на мой взгляд, сейчас стоит смотреть внимательнее всего.

Почему ИИ-агенты меняют природу узких мест

На этапе чат-ботов системе в основном требовалось достаточно вычислительных ресурсов, чтобы ответить на вопрос пользователя.

На этапе агентного ИИ всё меняется.

Теперь инфраструктура должна обеспечивать непрерывную работу миллионов, а в будущем, возможно, и миллиардов ИИ-агентов. Это совершенно другой тип нагрузки. ИИ-агент не заканчивает работу после одного запроса и одного ответа.

Он рассуждает. Вызывает внешние инструменты. Пишет код. Проверяет результаты. Повторяет отдельные шаги при ошибках. Ожидает новую информацию. Продолжает работать в фоновом режиме.

Всё это означает: больше токенов, больше сетевого трафика, больше нагрузки на память, большее энергопотребление, более высокие требования к бесперебойной работе систем.

Причём всё это приходится на одну пользовательскую задачу. Именно поэтому узкое место начинает расширяться.

Теперь проблема заключается уже не только в самих чипах. Проблема охватывает весь технологический стек, необходимый для того, чтобы эти чипы могли эффективно работать в огромных масштабах.

Как будет развиваться следующий этап строительства ИИ-инфраструктуры

Это не история про бесконечный рост спроса исключительно на память или передовую упаковку чипов.

Да, эти сегменты действительно являются важными узкими местами сегодня. Но когда-то таким же узким местом была NVIDIA. И как только рынок понимает масштаб возможности, соответствующие акции проходят фазу стремительной переоценки, после чего постепенно переходят к более умеренной динамике доходности.

Это не означает, что инвестиционная история агентного ИИ заканчивается. Это означает, что узкое место перемещается дальше по цепочке.

Каждая новая стадия развития искусственного интеллекта создаёт новое ограничение. Когда один уровень получает финансирование, масштабируется и отражается в рыночных оценках, давление начинает смещаться на следующий уровень инфраструктурного стека.

Именно этот процесс инвесторам необходимо понимать.

По мере того как ИИ-агенты переходят из стадии демонстраций в реальные постоянные рабочие процессы, основное ограничение перестаёт находиться внутри корпуса процессора. Оно начинает перемещаться наружу — в инфраструктуру, которая обеспечивает работу этих чипов в промышленных масштабах.

Энергетическая инфраструктура становится новым центром внимания

Дата-центры для искусственного интеллекта постепенно превращаются в объекты с промышленным уровнем энергопотребления. Даже эпоха чат-ботов уже требовала огромных объёмов электроэнергии.

Но эпоха агентного ИИ отличается тем, что нагрузка становится более постоянной, более непредсказуемой и значительно более плотной.

В результате одновременно возникают две проблемы.

Скорость подключения к электросетям.

Можно ли вообще обеспечить площадку необходимым объёмом электроэнергии и сделать это достаточно быстро?

Плотность энергоснабжения.

Когда электричество уже поступило на объект, способна ли инфраструктура эффективно распределять его внутри дата-центра и обеспечивать работу следующего поколения сверхплотных ИИ-стоек?

Именно здесь начинает формироваться следующее потенциальное узкое место всей индустрии искусственного интеллекта.

Это различие имеет большое значение, потому что речь идёт не об одной и той же проблеме. А значит, они создают разные инвестиционные возможности.

Скорость подключения к энергосетям

Первое энергетическое узкое место уже сформировалось.

Кампусы для ИИ требуют колоссальных объёмов электроэнергии, но существующие электросети не создавались с расчётом на столь стремительный рост спроса.

Энергетические компании, очереди на подключение к сетям, производство трансформаторов, распределительное оборудование и местные процедуры согласования работают гораздо медленнее, чем планы крупнейших технологических компаний по строительству дата-центров.

Именно это и представляет собой инвестиционный тезис, связанный со скоростью подключения к энергоснабжению.

Его можно разделить на три основных направления.

Энергоснабжение непосредственно на площадке

Вместо того чтобы ждать подключения к общественной электросети в течение 3–5 лет, дата-центр обеспечивает себя энергией самостоятельно.

Для этого используются топливные элементы, газовые двигатели, турбины, солнечная энергетика, аккумуляторные системы хранения энергии или различные варианты микросетей.

Если говорить простыми словами, дата-центр перестаёт ждать подключения к сети и привозит энергию к себе сам.

Самым наглядным примером здесь является Bloom Energy. Компания обеспечивает ИИ-кампусы электроэнергией на базе топливных элементов менее чем за 90 дней.

От более широкого дефицита энергетической инфраструктуры также выигрывают GE Vernova и Siemens Energy. Особенно на фоне того, что газовые турбины, сетевое оборудование и проекты электрификации становятся всё более стратегически важными активами.

Однако этот инвестиционный тезис уже давно не является секретом.

Акции Bloom Energy уже существенно переоценились рынком. Более диверсифицированные компании этого сектора также показали заметный рост.

Что может подтолкнуть эту историю ещё дальше — так это государственная политика. По мере того как счета за электроэнергию для населения продолжают расти в регионах с высокой концентрацией дата-центров, правительствам, возможно, придётся всё активнее вмешиваться в ситуацию.

Одним из вариантов может стать специальный сбор с дата-центров, который будет поощрять собственную генерацию электроэнергии.

Если электроэнергия, потребляемая из общей сети, начнёт облагаться более высоким налогом, а самостоятельно произведённая энергия получит льготный режим, стимулы резко изменятся.

В этом случае энергоснабжение ИИ перестанет быть нагрузкой на общественные сети и превратится в инфраструктуру, которую крупнейшие технологические компании будут строить за собственный счёт непосредственно на своих площадках.

Такой сценарий напрямую выгоден Bloom Energy и другим поставщикам быстрых решений для локального энергоснабжения.

Поэтому дальнейший потенциал роста здесь зависит прежде всего от подтверждения спроса:

• новых контрактов с крупнейшими технологическими компаниями,
• повторяемых успешных внедрений,
• масштабирования производственных мощностей.

А главным непредсказуемым фактором может стать государственная политика.

Системы хранения энергии на базе аккумуляторов (BESS)

Раньше аккумуляторные системы хранения энергии в основном использовались как резервный источник питания. Сегодня они всё больше превращаются в полноценный инструмент управления энергопотреблением.

Нагрузки от искусственного интеллекта становятся не только больше. Они становятся более нестабильными.

Рост объёмов инференса, более плотные вычислительные кластеры и динамическое распределение задач создают резкие скачки спроса на электроэнергию, которые создают дополнительную нагрузку на локальные сети.

Аккумуляторные системы помогают сглаживать эти пики.

Именно поэтому такие компании, как Fluence, начинают играть всё более заметную роль в истории развития инфраструктуры для искусственного интеллекта.

Fluence считается одной из наиболее качественных публичных компаний в сфере интеграции систем хранения энергии.

В этой теме также стоит учитывать Tesla Energy с её аккумуляторными комплексами Megapack. Хотя сама Tesla по-прежнему в большей степени оценивается рынком через проекты роботакси и робототехнику.

На мой взгляд, потенциал роста здесь всё ещё остаётся значительным. Особенно если учитывать расширение солнечной энергетики и связанный с этим рост спроса на аккумуляторные системы.

Однако этот инвестиционный тезис уже нельзя назвать неизвестным для рынка. Особенно когда речь идёт о Fluence и других крупных компаниях из сектора хранения энергии.

Специализированное оборудование для электросетей

Речь идёт о трансформаторах, распределительных устройствах, подстанциях, автоматических выключателях и переключателях нагрузки.

Прежде чем дата-центр сможет запустить графические процессоры, кто-то должен обеспечить безопасное подключение объекта к энергосистеме, преобразование напряжения, распределение энергии, защиту оборудования и управление потоками электричества внутри площадки.

Именно поэтому такие компании, как Eaton, Schneider Electric, ABB и Siemens Energy, уже показали хорошие результаты.

Они находятся непосредственно на пути роста дата-центров, электрификации экономики, модернизации энергосетей и увеличения спроса на мощности для искусственного интеллекта.

Поскольку электросети, вероятно, останутся одним из главных ограничений в течение ближайших нескольких лет — особенно в регионах США с высокой концентрацией дата-центров, — специализированное энергетическое оборудование вполне может начать восприниматься рынком как одна из ключевых составляющих инфраструктуры ИИ.

Плотность энергоснабжения: архитектура 800В постоянного тока

Второе энергетическое узкое место носит более технический характер, но именно оно может оказаться самым недооценённым.

Плотность энергоснабжения — это вопрос доставки электроэнергии внутри дата-центра непосредственно к вычислительным стойкам.

По мере перехода от обычных серверных стоек к сверхплотным вычислительным системам масштаба целой стойки эта задача становится значительно сложнее.

Главный сигнал здесь — дорожная карта NVIDIA.

Платформа Rubin откроет следующий цикл модернизации в 2026 году.

Но гораздо более серьёзный сдвиг в области плотности энергоснабжения, вероятно, произойдёт в 2027 году, когда системы Rubin Ultra и Kyber сделают архитектуру на базе 800 В постоянного тока коммерчески востребованной.

Причина проста.

Вычислительные стойки для искусственного интеллекта очень быстро перерастают возможности традиционных схем питания на 48–54 В. По мере роста энергопотребления одной стойки примерно с 0,1 МВт до 0,6–1 МВт старые архитектуры начинают терять эффективность.

Именно поэтому внимание переключается на системы с напряжением 800 В постоянного тока.

Архитектура 800 В постоянного тока предполагает распределение электроэнергии ближе к стойке на уровне 800 В постоянного напряжения. Более высокое напряжение позволяет передавать тот же объём мощности при меньшей силе тока.

Это означает:

• меньше тепловых потерь,
• меньше потерь энергии,
• более тонкие кабели,
• меньший расход меди,
• более высокую эффективность на уровне стойки.

Если говорить совсем просто: 800 В постоянного тока позволяют значительно проще обеспечивать энергией сверхплотные ИИ-стойки.

Почему этот инвестиционный тезис всё ещё находится на ранней стадии

Серверы для ИИ уже сегодня требуют всё больше силовой электроники.

Каждая стойка с графическими процессорами нуждается в силовых полупроводниках, контроллерах и преобразователях для управления растущими электрическими нагрузками и обеспечения стабильного питания вычислительных чипов.

Именно на этом сегодня строится инвестиционная история вокруг энергоснабжения серверов для ИИ.

Такие компании, как Infineon, Texas Instruments, STMicroelectronics, onsemi и Navitas, уже привлекают внимание инвесторов, поскольку развитие искусственного интеллекта увеличивает объём энергии, которую необходимо преобразовывать, контролировать и защищать.

Но история с 800 В постоянного тока отличается.

Она ещё не наступила.

Именно в этом заключается асимметрия возможностей.

Сегодня инвесторы не покупают эти компании специально из-за перспектив распространения 800-вольтовых систем питания в дата-центрах для искусственного интеллекта.

Если Rubin Ultra и Kyber действительно сделают высоковольтное распределение постоянного тока новым отраслевым стандартом, рынок может начать воспринимать силовые полупроводники как часть следующего крупного узкого места всей ИИ-инфраструктуры.

Силовые полупроводники за пределами вычислительных стоек

Инвестиционный тезис вокруг 800 В постоянного тока не ограничивается только стойками. Возможности для производителей силовой электроники могут оказаться гораздо шире.

По мере того как кампусы для искусственного интеллекта превращаются в гигантские потребители электроэнергии, вопросы энергоснабжения становятся важными и за пределами самих стоек.

Речь идёт о:

• подстанциях,
• твердотельных трансформаторах,
• регулировании нагрузки,
• преобразовании переменного тока в постоянный,
• силовой электронике на границе энергосети.

В результате инвестиционная история расширяется от преобразования энергии внутри стойки до энергоснабжения всего кампуса.

При этом важно учитывать сроки.

Сегодня силовые полупроводники ещё не являются самым дефицитным сегментом рынка. Отчасти это связано со слабым спросом со стороны рынка электромобилей и промышленного сектора, что привело к появлению свободных производственных мощностей.

Но ситуация может быстро измениться, если спрос на вычисления для искусственного интеллекта продолжит расти нынешними темпами.

На данный момент картина выглядит следующим образом:

2026 год — формирование инвестиционной истории.

2027 год — этап архитектурных решений и заключения ключевых контрактов.

2028 год — этап значимого влияния на выручку компаний.

Таким образом, тема 800 В постоянного тока всё ещё находится на ранней стадии развития.

Но если потребность искусственного интеллекта в электроэнергии продолжит расти, силовые полупроводники могут стать важным элементом не только внутри вычислительных стоек, но и всей энергетической цепочки ИИ-кампусов.

Вторичный инвестиционный тезис вокруг материалов для систем 800В постоянного тока

История с 800 В постоянного тока — это не только история силовых полупроводников.

Если стойки смогут потреблять значительно больше энергии, в них можно будет размещать гораздо больше вычислительных мощностей на той же площади.

Но это создаёт новое узкое место. Появляются проблемы отвода тепла, электрических нагрузок, изоляции, целостности сигналов и долгосрочной надёжности оборудования.

Именно здесь начинают играть всё более важную роль специальные материалы и технологии теплоотвода. По сути, именно эти решения делают возможным выживание и стабильную работу ИИ-стоек нового поколения с экстремально высокой плотностью вычислений.

Рынок уже обнаружил самый очевидный вариант этой инвестиционной идеи — жидкостное охлаждение.

Рынок также уже оценил потенциал передовых технологий упаковки чипов.

Но более широкий сегмент специализированных материалов всё ещё остаётся менее очевидным.

Большинство инвесторов пока не заглядывают на шаг дальше — в диэлектрики, клеевые материалы, подзаливочные компаунды, герметизирующие материалы, экранирующие решения, теплопроводящие наполнители, прокладки, гели и защитные покрытия как в ключевые элементы инфраструктуры ИИ.

Пока что специализированные материалы в основном скрыты внутри более широких категорий химической продукции, электронных материалов и промышленных компонентов.

Именно поэтому эта история выглядит интересной.

Рынок уже начал закладывать в цены тезис о том, что «искусственному интеллекту требуется охлаждение».

Но он ещё не в полной мере заложил в цены тезис о том, что «искусственному интеллекту требуется гораздо более широкий стек материалов для обеспечения надёжности».

Как на этом играет рынок?

Bloom Energy

Сейчас рынок уже понимает эту историю. В феврале акции выросли более чем на 100%

Платформа топливных элементов Bloom позволяет обеспечивать площадки электроэнергией менее чем за 90 дней.

Кроме того, её архитектура изначально построена вокруг систем на 800 В постоянного тока.

А это напрямую соответствует тому направлению, в котором движется энергетическая дорожная карта NVIDIA для инфраструктуры искусственного интеллекта.

Благодаря этому Bloom может занимать гораздо более стратегически важное положение, чем рынок оценивает сегодня.

Именно эта часть инвестиционной истории, на мой взгляд, до сих пор не полностью отражена в цене акций.

Здесь история с NVIDIA становится ещё интереснее.

Дженсен Хуанг уже неоднократно демонстрировал готовность инвестировать в различные сегменты инфраструктурной цепочки искусственного интеллекта, когда видит что то или иное узкое место становится стратегически важным для всей отрасли.

Если электроэнергия действительно станет одним из ключевых ограничений для систем масштаба Rubin Ultra и Kyber, то платформа локального энергоснабжения на базе 800В постоянного тока, которую предлагает Bloom, может занять стратегически важное место в более широкой экосистеме NVIDIA.

Сразу уточню: это не мой базовый сценарий. Но это вполне реалистичный вариант развития событий, который, на мой взгляд, рынок пока не учитывает в полной мере.

Infineon (IFNNY)

По мере того как вычислительные стойки становятся всё более плотными, узкое место постепенно смещается в сторону преобразования электроэнергии, регулирования напряжения, систем защиты и общей энергетической эффективности.

Infineon находится прямо в центре этого сегмента благодаря своим силовым полупроводникам, контроллерам и технологиям преобразования энергии.

Причём масштабы бизнеса уже достаточно велики, чтобы иметь значение.

По данным компании, выручка от решений для энергоснабжения дата-центров искусственного интеллекта превысила $800 млн в 2025 финансовом году.

В 2026 финансовом году этот показатель должен вырасти примерно до $1,75 млрд.

А в 2027 финансовом году — приблизиться к $2,9 млрд.

Не менее важным событием стала недавняя реорганизация компании. Infineon упрощает свою структуру, переходя от четырёх подразделений к трём.

Цель изменений — закрепить более чёткую ответственность за наиболее перспективные направления роста на уровне готовых систем.

С точки зрения стратегии это означает разделение направлений:

Power Systems — решения для энергетической инфраструктуры дата-центров искусственного интеллекта;

Edge Systems — решения для периферийного искусственного интеллекта.

Такая структура напрямую соответствует текущему сдвигу рынка в сторону энергетической инфраструктуры для ИИ и развития физического искусственного интеллекта.

Эта реорганизация фактически означает, что около 50% бизнеса компании теперь сосредоточено исключительно на развитии инфраструктуры для ИИ.

Оставшиеся примерно 50% приходятся на традиционный автомобильный сектор, что потенциально может дать компании уникальное конкурентное преимущество на формирующемся рынке роботакси.

Иными словами, Infineon одновременно получает выгоду как от масштабного строительства ИИ-инфраструктуры, так и от возможного роста спроса на решения для автономного транспорта в будущем.

Рынок уже начал это замечать, поэтому Infineon больше нельзя назвать полностью скрытой ставкой на ИИ.

Но я по-прежнему считаю, что более широкий инвестиционный тезис недооценён.

Сначала — энергоснабжение дата-центров для искусственного интеллекта. Затем — энергоснабжение физического искусственного интеллекта.

Именно этот второй уровень особенно важен, потому что переход искусственного интеллекта в физический мир означает появление всё большего числа гуманоидных роботов, роботакси, промышленных роботов и других подобных систем.

И всем им потребуется управление электропитанием, управление электродвигателями, сенсоры и системы управления энергией. Именно в этом заключается долгосрочная специализация Infineon.

Последние сделки компании по слияниям и поглощениям также указывают именно в этом направлении.

Infineon приобретает портфель не оптических аналоговых и смешанных сенсорных решений компании ams OSRAM за $660 млн. Сделка должна добавить около $265 млн выручки в 2026 году и усилить присутствие компании на рынках сенсорных решений для автомобильной промышленности, промышленного оборудования и медицинской техники.

По сути, компания наращивает своё присутствие в сегменте сенсорных решений, усиливая способность Infineon продавать комплексные решения в области энергоснабжения, управления и сенсоров для автомобилей, роботов, промышленных предприятий и периферийных устройств.

Таким образом, Infineon — это ставка на долгосрочный структурный сдвиг.

Экономике ИИ потребуется значительно больше интеллектуальной силовой электроники для дата-центров, роботов и периферийных устройств.

Qnity

Qnity — это инвестиционная идея второго порядка на тему инфраструктуры ИИ, основанная на росте потребности в специализированных материалах (компания находится в моём списке наблюдения).

По мере того как оборудование для ИИ становится более энергоёмким (в перспективе переходя к архитектуре на базе 800 В постоянного тока) и более сложным в производстве, всё большая доля стоимости начинает переходить к материалам, которые обеспечивают надёжную работу чипов, корпусов, печатных плат и готовых систем.

Именно здесь появляется Qnity.

Компания поставляет материалы для полупроводниковой и электронной промышленности по двум основным направлениям: Semiconductor Technologies и Interconnect Solutions.

В их число входят полировальные подложки и химические составы для химико-механической полировки, фоторезисты, химические материалы для нанесения покрытий, материалы для передовой упаковки чипов, плёнки, ламинаты, теплопроводящие интерфейсные материалы, теплопроводящие наполнители, покрытия, материалы для экранирования электромагнитных помех и решения для повышения надёжности электроники.

Таким образом, компания фактически присутствует по всей цепочке поставок вычислительной инфраструктуры для ИИ.

У этой инвестиционной идеи есть три важных фактора, которые подтверждают её состоятельность.

Во-первых, Qnity сотрудничает с NVIDIA в области передовых материалов для полупроводниковой промышленности и электроники, используемых в системах ИИ и высокопроизводительных вычислениях. Это сотрудничество сосредоточено на разработке новых материалов для решения задач, связанных с упаковкой чипов, межсоединениями и теплоотводом.

Во-вторых, Qnity была включена в программу Apple American Manufacturing Program. Это подтверждает статус компании как американского поставщика материалов для производства полупроводников и технологий, связанных с искусственным интеллектом.

В-третьих, Qnity является выделенным в отдельную компанию подразделением DuPont. Ранее этот бизнес был скрыт внутри гораздо более крупного промышленного конгломерата. Теперь у него есть собственная стратегия развития, отдельная команда управления, собственная система мотивации руководства, отдельная отчётность и собственная база инвесторов, ориентированная именно на материалы для полупроводников и межсоединений.

И это имеет значение.

Мы уже видели немало примеров, когда выделенные в отдельные компании инфраструктурные активы, связанные с искусственным интеллектом, показывали хорошие результаты после того, как рынок осознавал, что они контролируют важное узкое место в цепочке создания стоимости.

GE Vernova стала историей про энергетику и электросети. SanDisk стала историей про память и системы хранения данных.

Таким образом, по мере роста спроса на специализированные материалы со стороны индустрии ИИ, Qnity может стать тем самым слоем материалов, на котором строится вся аппаратная инфраструктура ИИ, помогая производить чипы, объединять их в системы, соединять между собой, охлаждать, экранировать и обеспечивать их надёжную работу на протяжении многих лет.

Тактическая картина: не гонитесь за параболическим ростом

Сейчас вы, вероятно, уже настроены по-бычьи в отношении всех трёх компаний. Но прежде чем закончить эту статью, я хочу объяснить, почему сам пока не готов агрессивно занимать позиции в этих активах.

Инвестиционный тезис остаётся полностью в силе. Но рынок уже очень быстро отыграл значительную часть этой истории.

Агентный ИИ ускорил спрос.

Крупнейшие технологические компании начали активно размещать заказы. А рынок стал закладывать в цены практически всё, что связано с дефицитом инфраструктуры для ИИ. Какие-то сегменты — сильнее других.

Это создаёт краткосрочное напряжение.

Чипы, память и решения для упаковки полупроводников заказываются быстрее, чем успевают строиться дата-центры, подключаться к энергосетям, получать системы охлаждения и проходить согласования. Одновременно многие акции, связанные с дефицитом ИИ-инфраструктуры, уже практически взлетели вертикально вверх.

И это касается не только производителей чипов, но и ряда компаний второго инфраструктурного эшелона. Поэтому сейчас это не та ситуация, когда нужно просто покупать всё подряд.

Если рынок ИИ перейдёт в фазу консолидации, под давление могут попасть даже те компании из сфер энергетики, электросетей и материалов, которые мне нравятся больше всего.

Поэтому я стараюсь разделять уверенность в инвестиционной идее и дисциплину при выборе точки входа.

Bloom Energy

Тезис, связанный со скоростью подключения к энергоснабжению, остаётся очень сильным. Но после масштабной переоценки акций я предпочитаю наблюдать за бумагой и определил для себя уровни, на которых буду покупать.

Infineon

Для меня это наиболее чистая ставка на тему 800В постоянного тока, преобразования энергии и электрификации инфраструктуры ИИ.

Однако формировать её я планирую постепенно. В идеале — на коррекциях и периодах слабости рынка.

Qnity

Мне нравится долгосрочная история, связанная с ростом потребности в специализированных материалах.

Но компания сильнее зависит от цикличности полупроводниковой отрасли.

Поэтому здесь я сохраняю терпение и предпочитаю дождаться более привлекательной точки входа.

Увидимся в следующем выпуске. 🫡