Kto zarobi na AI? Jen w górę, hossa w dół? Podwyżki czy obniżki stóp? [Analizy LIVE]

Tylko czy banki centralne i drożejący jen nie przypomną inwestorom, że nawet technologiczna rewolucja zależy od ceny pieniądza? W czwartek 10 września o 8:45 zapraszają Rafał Bogusławski i Robert Stanilewicz! 

➡️ AI buduje za miliardy. Kto wykłada pieniądze? Google rozbudowuje infrastrukturę w Finlandii, Amazon podnosi nakłady. Ile wydają giganci i do kogo płyną te pieniądze?

➡️ Są chipy. A gdzie prąd? Sieci energetyczne, chłodzenie i dostęp do mocy wyznaczają tempo rozwoju AI. Czy największych beneficjentów znajdziemy poza technologią?

➡️ Po chipach czas na światłowody? Procesory muszą jeszcze sprawnie wymieniać dane. Raport Goldman Sachs pokazuje, dlaczego optyka i połączenia między układami mogą stać się kolejnym wielkim rynkiem.

➡️ Gospodarka swoje, giełda swoje? Jak wydatki kilku gigantów napędzają zamówienia całych branż – i dlaczego dla części spółek cykl inwestycji w AI waży dziś więcej niż bieżące dane makro?

➡️ Świetna technologia, nietrafiona inwestycja? Rosnące zadłużenie, szybkie starzenie sprzętu i wyceny pełne nadziei. Co może zaszkodzić nawet spółkom korzystającym z boomu?

➡️ RPP powiedziała swoje. Co zrobią EBC i Fed? Przechodzimy od kosztu budowy AI do kosztu pieniądza. Dlaczego podwyżka stóp nie musi oznaczać kolejnej przeceny obligacji – i kiedy rynek może zareagować odwrotnie?

➡️ Jen wraca do gry. Kto będzie musiał sprzedawać? Umocnienie japońskiej waluty podnosi koszt zakładów finansowanych tanim jenem. Czy odwrót od carry trade może uderzyć w technologicznych liderów i rynki wschodzące?

🔎 Czekamy na Wasze pytania i komentarze!

Reklama

Inwestycje w AI – prognozy

Skala kapitału płynącego do sektora AI nie ma odpowiednika w poprzednich rewolucjach technologicznych. Największe instytucje finansowe przewidują gigantyczne nakłady w perspektywie najbliższych lat:

Tylko w bieżącym roku największe amerykańskie firmy technologiczne wydadzą na AI około 800 miliardów dolarów, a prognozy na rok przyszły sugerują wzrost tej kwoty do 1,2 biliona dolarów.

Ewolucja beneficjentów: fazy wzrostu

Analiza wskazuje na przesuwanie się środka ciężkości zysków wraz z rozwojem infrastruktury AI:

1. Mikroprocesory i pamięci (faza bieżąca: 2024–2027)

• Obecnie rynek jest zdominowany przez producentów sprzętu.

• Nvidia: pozostaje głównym beneficjentem dzięki wysokowydajnym procesorom graficznym (GPU).

• Micron: pamięć komputerowa staje się dobrem deficytowym, za które firmy są skłonne płacić wysoką marżę.

• Prognozy zysków (EPS): dla sektora półprzewodników przewiduje się wzrost zysków o 100% w 2026 roku i o 70% w 2027 roku.

2. Energetyka i infrastruktura (faza środkowa: 2027–2030)

Energia elektryczna staje się kluczowym czynnikiem hamującym.

• Zapotrzebowanie: Goldman Sachs prognozuje, że centra danych będą potrzebować o 160% więcej energii w 2030 r. w porównaniu do 2025 r.

• Deficyt: świat będzie potrzebował dodatkowych 400 TWh energii, co odpowiada mocy ok. 60 średniej wielkości elektrowni atomowych.

• Infrastruktura: sieci elektroenergetyczne (zarówno w USA, jak i w Polsce) są przestarzałe i wymagają miliardowych inwestycji, aby sprostać nowym obciążeniom. Małe reaktory atomowe (SMR) są wskazywane jako przyszłość zasilania systemów AI.

3. Zastosowania praktyczne i robotyka (faza 2030+)

Ostatnia faza to monetyzacja stworzonych narzędzi:

• Robotyka: dzięki AI stabilność i płynność ruchu robotów humanoidalnych (np. Optimus) rośnie wykładniczo.

• Biotechnologia i medycyna: AI zrewolucjonizuje odkrywanie nowych leków oraz efektywność zarządzania placówkami medycznymi.

Inne rewolucje w historii

Obecna hossa jest często porównywana do historycznych przełomów, jednak różni się od nich dynamiką i strukturą:

• Kolejnictwo (XIX w.): w szczytowym momencie firmy kolejowe stanowiły 80% amerykańskiego rynku akcji. Wiele z nich upadło, ale stworzona sieć umożliwiła rozwój innym branżom.

• Elektryfikacja (1920-1930): inwestycje rzędu 295 miliardów USD zmieniły obraz Ameryki w ciągu dekady.

• Dot-comy (koniec lat 90.): ponad 60% firm z tamtego okresu nie przetrwało. Dzisiejsi liderzy AI (Apple, Meta, Google) różnią się od spółek z epoki dot-comów tym, że generują potężne zyski i posiadają własne kanały dystrybucji, co tworzy wysokie bariery wejścia.

Ryzyka i zagrożenia

Mimo silnego trendu wzrostowego, zidentyfikowano szereg ryzyk, które mogą wywołać korekty rynkowe:

Manipulacje księgowe: niektóre spółki technologiczne wydłużają okres amortyzacji sprzętu AI (np. chipów GPU) z 3 do 5 lat. Pozwala to na sztuczne obniżenie kosztów bieżących i "windowanie" zysków księgowych, mimo że sprzęt starzeje się fizycznie znacznie szybciej.

Mechanizm carry trade (jen): Słaby jen był paliwem dla globalnych rynków akcji. Proces podnoszenia stóp procentowych przez Bank Japonii i umacnianie jena wymusza zamykanie pozycji kredytowych, co może doprowadzić do gwałtownej wyprzedaży aktywów na rynkach wschodzących i w sektorze technologicznym.

Konkurencja chińska: modele takie jak DeepSeek pokazują, że Chiny niemal zniwelowały różnicę w efektywności względem modeli amerykańskich. Istnieje ryzyko, że firmy z USA, ponoszące gigantyczne koszty R&D, zostaną podkopane przez tańsze modele szkolone na bazie już istniejących danych (często w sposób nieautoryzowany).

Koszty finansowania: rosnące rentowności obligacji długoterminowych podnoszą koszty długu. O ile najwięksi gracze finansują się z własnego cashflow, mniejsze firmy mogą mieć problem z rentownością przy wyższych stopach procentowych.

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

Analizy LIVE w czwartek 10 września 2026 o godzinie 8.45

💥Inwestowanie 💥Rynki finansowe 💥Gospodarka 💥Świat 💥Opinie 💥Poglądy💥Zero rekomendacji!

Zapraszamy!!