Nvidia остаётся крупнейшим именем в области аппаратного обеспечения для ИИ, но инфраструктурный бум теперь распространяется далеко за пределы GPU. Инвесторы могут получить экспозицию через сети, память, питание, охлаждение и центры обработки данных: области, которые могут выиграть от роста спроса на вычисления для ИИ.
Доход Nvidia от центров обработки данных достиг 75,2 млрд долларов США в первом квартале финансового года 2027 года, что на 92% больше, чем годом ранее. В то же время МЭА ожидает, что потребление электроэнергии мировыми центрами обработки данных вырастет с примерно 485 ТВт·ч в 2025 году до примерно 950 ТВт·ч к 2030 году.
Это означает, что торговля с использованием ИИ все больше становится инфраструктурной торговлей.
Где инвестировать помимо Nvidia
| AI-слой | Что это предоставляет | Примеры |
|---|---|---|
| Вычислить | Видеокарты и ускорители | Nvidia, AMD |
| Сетевое взаимодействие | Подключает крупные AI-кластеры | Broadcom, Marvell |
| Память | Память с высокой пропускной способностью | Майкрон |
| Мощность и охлаждение | Электропитание и тепловое управление | Vertiv, Bloom Energy |
| Центры обработки данных | Физическая емкость AI | Equinix, Digital Realty, CoreWeave |
Руководство Coinpaper по AI-чипам охватывает полупроводниковую сторону этого стека, а его анализ центров обработки данных рассматривает компании, предоставляющие вычислительные мощности.
Мощность может стать ключевым узким местом
Строительство дополнительных серверов ИИ не поможет, если центры обработки данных не смогут обеспечить достаточное количество электроэнергии.
МЭА ожидает, что потребление электроэнергии центрами обработки данных почти удвоится к 2030 году. Это может быть выгодно компаниям, предоставляющим электрическое оборудование, системы охлаждения и генерацию на месте.
Vertiv предоставляет оборудование для управления питанием и теплом для высокоплотных центров обработки данных. Bloom Energy предлагает генерацию топливных элементов на месте — все более актуальный вариант там, где мощность сети ограничена. Coinpaper недавно рассмотрела возможности, связанные с ИИ, для Bloom.
Рост стоимости памяти также показывает, как узкие места могут перемещаться по стеку. Недавний обзор стоимости серверов от Coinpaper подчеркнул рост цен на системы Nvidia по мере того, как память становилась дороже.
Простой способ сравнить акции инфраструктуры ИИ
Инвесторам следует смотреть не только на рост выручки.
Один из полезных метрик отбора:
Эффективность роста ИИ = рост доходов, связанных с ИИ ÷ ожидаемый P/E
Пример:
- Компания A: 40% роста ÷ 40× P/E = 1,0
- Компания B: 25% роста ÷ 20× P/E = 1,25
Более высокий балл может означать, что инвесторы платят меньше за каждый процент ожидаемого роста. Это не полная модель оценки, но она может помочь сравнить компании, работающие в разных сегментах стека ИИ.
Также важны другие факторы:
- Рост доходов от ИИ
- Свободный денежный поток
- Концентрация клиентов
- Требования к капитальным расходам
- Оценка
- Экспозиция к узким местам инфраструктуры
Основной вывод прост: Nvidia может оставаться в центре вычислений ИИ, но развитие всё больше зависит от компаний, предоставляющих память, сетевые решения, электропитание, охлаждение и физическую мощность центров обработки данных.
Для инвесторов, ищущих возможности за пределами GPU, эти инфраструктурные узкие места могут предложить некоторые из самых интересных долгосрочных возможностей в области ИИ.