AI szuka mocy w kosmosie. Nowy megatrend po Big Techach i półprzewodnikach?

Sztuczna inteligencja zaczynała się dla inwestorów jako historia o modelach językowych, ChatGPT i kilku największych spółkach technologicznych. Potem rynek przesunął uwagę na półprzewodniki. Teraz - zdaniem Marka Kaźmierczaka, zarządzającego w VIG / C-QUADRAT TFI - inwestycyjna opowieść o AI może wyruszyć w kosmos. 

Reklama

- Wszyscy chcielibyśmy wierzyć, że z ograniczeniami rozwoju AI poradzimy sobie na Ziemi. Problem polega na tym, że coraz wyraźniej widać fizyczne bariery: energię, wodę, chłodzenie, sieci przesyłowe i koszty społeczne. Dlatego zaczynamy przechodzić od ostrożnego science fiction do czegoś, co można nazwać reality fiction. Rzeczy, które jeszcze niedawno kojarzyły się z filmami, zaczynają być rozważane jako realne projekty przemysłowe. Rynek finansowy również zaczyna w to wierzyć - mówi Marek Kaźmierczak.

Zapisz się na Newsletter

Bądźmy w kontakcie! Prosto na Twojego maila będziemy wysyłać skrót najważniejszych informacji ze świata finansów, powiadomienia o nowościach rynkowych, najnowsze oceny i raporty oraz codzienne notowania wybranych przez Ciebie funduszy inwestycyjnych.

Zapisz się

Od ChatGPT do gospodarki agentowej

Pierwszym etapem rewolucji AI było masowe wykorzystanie modeli językowych. Ale Kaźmierczak zwraca uwagę, że kolejna fala może być znacznie bardziej kapitałochłonna. Chodzi o tzw. gospodarkę agentową, w której użytkownik nie będzie już samodzielnie wyszukiwał informacji, porównywał ofert i klikał w kolejne strony internetowe. Zamiast tego sformułuje intencję, a agent AI wykona za niego zadanie.

- Dziś mówimy o komunikacji B2B i B2C, czyli firma-firma albo firma-konsument. W przyszłości coraz większe znaczenie będzie miał model business to agent i consumer to agent - wskazuje Kaźmierczak.

Konsument nie będzie szukał planu podróży, hoteli, transportu i atrakcji, tylko poprosi agenta: przygotuj mi siedmiodniowy plan wyjazdu, porównaj opcje, zarezerwuj i zapłać. Agent będzie musiał skomunikować się z wieloma systemami, porównać dane, wykonać mikrotransakcje i doprowadzić proces do końca. To zmienia logikę internetu. Klasyczny UX, projektowany pod człowieka, może stać się dla agentów mniej użyteczny. Znaczenia nabiorą API, dane, możliwość automatycznego odczytu oferty i realizacji intencji klienta. Firmy, które nie dostosują się do komunikacji z agentami AI, mogą przegrać. 

- To zmieni także modele cenowe. Dziś dominują stałe cenniki i subskrypcje. W gospodarce agentowej większą rolę może odgrywać dynamiczny pricing, zależny od popytu, obciążenia systemu, dostępności mocy obliczeniowej czy czasu korzystania z usługi. Już dziś widać pierwsze przykłady takiego podejścia. W części narzędzi AI liczba zapytań albo dostępność modeli zależy od pory dnia, obciążenia systemu czy wykupionego pakietu. To pokazuje, że najważniejszym zasobem staje się moc obliczeniowa - zauważa zarządzający.

Tokeny, centra danych i nowa ropa

Gospodarka agentowa oznacza także skokowy wzrost zapotrzebowania na tokeny, czyli jednostki pracy modeli AI. Według VIG/C-QUADRAT popyt na tokeny na platformie OpenRouter wzrósł w tempie rzędu 1600 proc. CAGR. Wokół tego rynku szybko tworzy się cały ekosystem projektów i talentów, o które zaczynają rywalizować najwięksi gracze technologiczni. Przykładem jest moltbook, kupiony przez Meta Platforms, oraz OpenClaw, którego założyciel trafił do OpenAI. To pokazuje, że Big Techy walczą dziś już nie tylko o gotowe produkty, lecz także o ludzi, zespoły i narzędzia potrzebne do budowy gospodarki agentowej. Ten trend szybko prowadzi do pytania o infrastrukturę. Bo agent AI, który nie tylko odpowiada na pojedyncze pytanie, ale wykonuje ciąg zadań, zużywa więcej mocy obliczeniowej.

- W modelu agentowym zapytania nie są punktowe, lecz ciągłe. Dlatego tak duży jest dziś pęd do budowy kolejnych centrów danych, inwestycji w półprzewodniki i całą infrastrukturę potrzebną do obsługi tej rewolucji - mówi Kaźmierczak.

Według danych przytaczanych przez VIG wartość inwestycji w centra danych wzrosła z ok. 200 mld USD w 2023 r. i ma przekroczyć 600 mld USD w 2026 r. W kolejnych latach prognozy idą jeszcze wyżej. Ten kierunek potwierdzają też dane Międzynarodowej Agencji Energetycznej. IEA szacuje, że globalne zużycie energii elektrycznej przez centra danych ma wzrosnąć z ok. 415 TWh w 2024 r. do ok. 945 TWh w 2030 r., a AI będzie najważniejszym czynnikiem tego wzrostu. Dlatego, zdaniem Kaźmierczaka, wąskim gardłem przestają być wyłącznie półprzewodniki. Kolejnym ograniczeniem nie będzie już tylko pytanie, czy mamy chipy. Coraz ważniejsze będzie pytanie, czy jesteśmy w stanie dostarczyć wystarczająco dużo energii.

W tej narracji - jak twierdzi Marek Kaźmierczak - infrastruktura staje się "nową ropą". Półprzewodniki, centra danych, energia i chłodzenie są dla AI tym, czym ropa była dla przemysłu XX wieku: zasobem koniecznym do działania całego systemu.

"To jest trend dekady"

Jeżeli centra danych na Ziemi zaczynają zderzać się z ograniczeniami energii, wody, chłodzenia i sprzeciwu społecznego, naturalnie pojawia się pytanie: czy część infrastruktury można przenieść poza Ziemię? Tu pojawia się wątek New Space i orbitalnych centrów danych. Kluczowa jest ekonomia wynoszenia ładunków. Jak zauważył zarządzający VIG/C-QUADRAT TFI, w erze promów kosmicznych koszt wyniesienia kilograma ładunku wynosił ok. 65 tys. USD. Dla Falcona 9 SpaceX to ok. 2700 USD/kg, dla Falcona Heavy ok. 1000 USD/kg. W przypadku Starshipa koszt może spaść poniżej 100 USD/kg.

- Jeżeli koszt wynoszenia ładunku rzeczywiście spadnie do takich poziomów, przestajemy mówić wyłącznie o satelitach, a zaczynamy mówić o przemysłowej komercjalizacji przestrzeni kosmicznej. Oczywiście będą problemy techniczne, awarie, nieudane starty, uszkodzenia infrastruktury czy kosmiczne śmieci. To wszystko jest naturalnym ograniczeniem. Ale jeśli zaczniemy wynosić w kosmos nie pojedyncze urządzenia, lecz infrastrukturę przemysłową, skala rynku może się zupełnie zmienić - tłumaczy Kaźmierczak.

Taka koncepcja ma rozwiązywać część problemów, z którymi centra danych zderzają się na Ziemi. W kosmosie dostępna jest energia słoneczna, nie ma potrzeby klasycznego chłodzenia, a ciepło może być odprowadzane za pomocą radiatorów w próżni. Dane można przesyłać falami radiowymi lub komunikacją laserową. Według VIG/C-QUADRAT orbitalne centra danych mogłyby być ok. 25 proc. tańsze od naziemnych. 

Rynek już zaczął to dyskontować. Koszyk spółek New Space zyskał od 2022 r. ponad 600 proc., a spółki związane z AI Data Centers & Electrical Equipment ponad 400 proc. W tym samym czasie Nasdaq 100 wzrósł o około 130 proc., a szeroki koszyk software’u o zaledwie 50 proc. To pokazuje, gdzie przesunęło się zainteresowanie inwestorów. 

- Wcześniej były satelity, dziś mamy półprzewodniki, a kolejnym etapem może być kosmos. Cała otoczka związana z kosmosem: infrastruktura przemysłowa, handlowa, energetyczna i obliczeniowa - uważa Kaźmierczak. 

Centralnym graczem tej narracji jest SpaceX. Spółka już dziś jest symbolem spadających kosztów dostępu do kosmosu, a jej debiut giełdowy może stać się jednym z najważniejszych wydarzeń rynkowych roku. Według Reutersa SpaceX planuje wejść na Nasdaq już w czerwcu i może celować w pozyskanie ok. 75 mld USD przy wycenie ok. 1,75 bln USD, co oznaczałoby największe IPO w historii.

- Jeśli to się uda, SpaceX będzie prawdopodobnie głównym beneficjentem. Wszystko, co biznesowo będzie orbitowało wokół SpaceX, może rosnąć razem z nim - uważa Marek Kaźmierczak.

Na rynku orbitalnej infrastruktury sporo się dzieje. Google rozwija Project Suncatcher, czyli koncepcję kosmicznej infrastruktury obliczeniowej dla AI., SpaceX pracuje nad wizją ogromnej konstelacji satelitów pełniących funkcję orbitalnych centrów danych, a Blue Origin rozwija Project Sunrise, konstelacji, która według mediów branżowych mogłaby objąć do 51,6 tys. satelitów wspierających obliczenia na orbicie. Satelitarną część biznesu wzmacnia też Amazon, który zawarł umowę przejęcia Globalstar za 11,57 mld USD.

- Oczywiście skala tych projektów jest na razie koncepcyjna. Milion satelitów brzmi imponująco, ale fizycznie trudno sobie wyobrazić, żeby taką liczbę udało się wynieść w krótkim czasie - zastrzega Marek Kaźmierczak.

Eksperci VIG/C-QUADRAT przyjęli bardziej ostrożne szacunki. Przy założeniu 50 tys. satelitów SpaceX i 20 tys. Blue Origin do 2030 r. orbitalne centra danych mogłyby odpowiadać za 12,5 proc. mocy obliczeniowej względem naziemnych centrów danych szacowanych na 2030 r.  A mówimy o wariancie minimum. Dla Kaźmierczaka nawet taki "wariant minimum" byłby znaczący. 

- W wariancie minimum orbitalne centra danych mogą stać się istotnym elementem przyszłej infrastruktury obliczeniowej. Jeżeli komercjalizacja tego rynku przyspieszy, może się okazać, że część ograniczeń ziemskich centrów danych przestanie być tak dużym problemem - wskazuje.

Marek Kaźmierczak podsumował, że inwestowanie w AI nie jest już opcją, ale koniecznością, ale oczywiście trzeba robić to z głową. - To jest trend dekady, dlatego korekty rzędu 5, 10 czy 15 proc. nie mają większego znaczenia w horyzoncie kilku czy kilkunastu lat. Nadal jesteśmy we wczesnej fazie tego trendu. Uważamy, że gospodarka agentowa nadchodzi. Prawdopodobnie mocniej zobaczymy to w 2027 r., kiedy największe spółki i duże sektory, takie jak banki czy ubezpieczenia, będą przechodziły z fazy testów do realnych wdrożeń. Dziś wiele firm jeszcze ćwiczy, sprawdza rozwiązania i uczy się, jak z nich korzystać, ale postęp jest znacznie większy niż rok temu. Ten proces wyraźnie przyspiesza - zauważa. - Infrastruktura staje się w tej historii nową ropą. Półprzewodniki, centra danych i orbitalne centra danych to kręgosłup rewolucji AI. Bez nich nie będzie dalszego postępu. Krótkoterminowe problemy na rynku ropy czy gazu mogą mieć znaczenie dla gospodarki, ale nie zmieniają zasadniczego kierunku tej rewolucji. Kapitał będzie płynął tam, gdzie można rozwiązać problem energii, przesyłu i mocy obliczeniowej. Dlatego kosmos traktujemy jako nowy megatrend - dodaje.

Druga strona mocy: obligacje

Ta sama rewolucja, która dla rynku akcji tworzy nowe tematy inwestycyjne, dla rynku długu oznacza ogromny popyt na kapitał, presję na finansowanie i pytanie o poziom stopy neutralnej. Fryderyk Krawczyk z VIG/C-QUADRAT TFI zwraca uwagę, że wpływ AI na obligacje jest mniej intuicyjny, niż mogłoby się wydawać. AI może być dezinflacyjna, a jednocześnie niekorzystna dla długich obligacji.

- Intuicyjnie można byłoby powiedzieć, że AI powinna być dobra dla rynku długu. Jeżeli sztuczna inteligencja zwiększa produktywność, obniża koszty i pozwala gospodarce produkować więcej bez silnej presji płacowej, to powinna działać dezinflacyjnie. A niższa inflacja zwykle sprzyja obligacjom. Problem polega na tym, że sprawa jest bardziej złożona. Kiedy zaczęliśmy głębiej analizować ten temat, bazując m.in. na opracowaniach międzynarodowych instytucji, banków centralnych i dużych firm technologicznych, okazało się, że wpływ AI na rynek długu może być bardzo różny w zależności od horyzontu czasowego - zaznacza Fryderyk Krawczyk.

W krótkim terminie najważniejsze są ogromne nakłady inwestycyjne: centra danych, półprzewodniki, energia, infrastruktura. Te wydatki CAPEX-owe są z jednej strony prowzrostowe, ale z drugiej także proinflacyjne. Oznaczają wyższy wzrost gospodarczy, ale przy nieco wyższej inflacji. To wywiera presję na obligacje średnio- i długoterminowe. Rynek może zacząć zakładać, że długoterminowe oczekiwania inflacyjne będą nieco wyższe, a rentowności dłuższych papierów powinny wzrosnąć. W średnim terminie obraz jest bardziej korzystny. 

- Jeżeli AI rzeczywiście podniesie produktywność bez wywoływania dodatkowej presji płacowej, będzie to scenariusz bardzo korzystny dla gospodarki. Taki wzrost produktywności pozwala bankom centralnym prowadzić bardziej łagodną politykę pieniężną. To oznaczałoby, że krótkoterminowe stopy procentowe mogłyby być utrzymywane na niższym poziomie niż obecnie. A to jest coś, na co rynek czeka, bo wysokie stopy i wysokie zadłużenie coraz mocniej obciążają gospodarkę. W takim scenariuszu największym beneficjentem byłyby krótkoterminowe obligacje - wskazuje.

W długim terminie wpływ AI staje się bardziej mieszany. Z jednej strony mamy niższą strukturalną inflację, bo wyższa produktywność bez presji płacowej działa dezinflacyjnie. Z drugiej strony rewolucja AI może podnosić neutralną stopę procentową. Dlaczego neutralna stopa procentowa może rosnąć? Są trzy główne powody.

- Po pierwsze, wyższa produktywność podnosi zwrot z kapitału. Jeżeli nowe projekty inwestycyjne są bardziej produktywne, mogą być finansowane przy wyższym koszcie kapitału i nadal spinać się ekonomicznie. To oznacza, że gospodarka może funkcjonować przy wyższej neutralnej stopie procentowej. Po drugie, rewolucja AI jest bardzo kapitałochłonna. Wymaga ogromnego finansowania: na centra danych, chipy, energię, sieci i infrastrukturę. Jeżeli rośnie popyt na kapitał, a jego podaż jest ograniczona, koszt kapitału naturalnie idzie w górę. Po trzecie, AI może podnieść potencjalny wzrost gospodarczy. A jeśli gospodarka może rosnąć szybciej, to równowaga może ustalać się przy wyższych stopach procentowych. Innymi słowy: gospodarka może udźwignąć wyższy poziom stóp bez popadania w recesję - wylicza Fryderyk Krawczyk.  

W efekcie krzywa dochodowości może się stromić. Krótki koniec krzywej może korzystać z niższej inflacji i łagodniejszej polityki banków centralnych. Długi koniec może natomiast pozostawać pod strukturalną presją wyższej stopy neutralnej. Dlatego długoterminowe obligacje nie muszą być beneficjentem rewolucji AI, nawet jeśli sama AI będzie działać dezinflacyjnie. 

Jest jednak kilka warunków, przy których ten scenariusz może się nie zrealizować. Po pierwsze, adopcja AI może okazać się zbyt wąska. Znaczenie ma nie tylko jakość samych modeli, ale przede wszystkim szerokość dyfuzji technologii w gospodarce. Jeśli AI pozostanie narzędziem używanym przez wąską grupę firm, wpływ makroekonomiczny będzie ograniczony. Po drugie, AI może bardziej zastępować pracę ludzką niż zwiększać produktywność całej gospodarki. Korzystny scenariusz zakłada, że sztuczna inteligencja pomaga obejść ograniczenia podażowe na rynku pracy, czyli pozwala produkować więcej przy mniejszej liczbie pracowników. Jeżeli jednak będzie głównie wypierała pracę, a nie podnosiła produktywność, efekt będzie mniej korzystny. Po trzecie, obecny wzrost inwestycji może okazać się krótkotrwały. Jeśli nakłady na AI będą tylko jednorazowym impulsem, a nie początkiem głębszej transformacji gospodarki, nie zobaczymy trwałej zmiany produktywności ani stopy neutralnej. Po czwarte, globalne oszczędności mogą rosnąć szybciej niż popyt na kapitał. Wtedy nadmiar kapitału szukałby miejsca do ulokowania i ściągał neutralną stopę procentową w dół, zamiast ją podnosić.