2026 рік: Карта інвестицій у AI-акції — від чипів до застосувань, розуміємо, які можливості для інвестицій у AI-акції існують

У 2026 році акції AI вже перейшли від концептуальної спекуляції до довгострокової боротьби за глобальні індустріальні ринки. Які саме акції AI варто включити до портфеля? Як інвесторам зробити мудрий вибір між можливостями та ризиками? Розуміння трирівневої індустріальної ланцюга AI — ключ до розв’язання цієї задачі.

Три рівні індустріальної ланцюга, що відкривають інвестиційну логіку AI

Глобальний ринок акцій AI демонструє чітку ієрархічну структуру. За останніми прогнозами Gartner, у 2026 році світові витрати на AI сягнуть 2,53 трильйона доларів, і цю величезну суму підтримує повна індустріальна ланцюг, що охоплює всі рівні — від виробництва до кінцевого застосування.

Перший рівень: виробничі процеси та мікросхеми

У будь-якому випадку, високопродуктивні AI-чипи базуються на передових технологіях виробництва. TSMC контролює процес 2 нм та передові пакети CoWoS, створюючи майже монопольну конкурентну перевагу. Це означає, що компанії у сегменті виробництва мають стабільне цінове домінування, виконуючи роль інфраструктури для всієї екосистеми AI.

Одночасно, дизайн чипів зазнає революційних змін. Традиційні універсальні GPU стають дорогими, тоді як ASIC для конкретних задач швидко стають основним рішенням. Виробники, що пропонують кастомізовані рішення — Taiwan’s GlobalFoundries, MediaTek, американські Broadcom, Marvell — стають ключовими гравцями у цій сфері.

Другий рівень: системна інтеграція та виробництво повних систем

Коли AI переходить від окремих чипів до цілого серверного обладнання та дата-центрів, важливими стають не лише компоненти, а й здатність системної інтеграції та масового виробництва. Foxconn і Quanta, що активно залучені до ланцюга постачання AI-серверів, трансформують свій бізнес. Зокрема, Quanta’s Quanta Cloud Technology (QCT) вже успішно входить у великі американські дата-центри.

Цей рівень характеризується тим, що при зростанні капітальних витрат клієнтів на хмарах, виробники систем мають високий потенціал зростання; при цьому, при зменшенні капзатрат клієнтів — волатильність цін на їхні акції зростає.

Третій рівень: охолодження, енергопостачання та допоміжне обладнання

Зростання енергоспоживання AI-серверів робить системи охолодження критично важливими. Liquid cooling вже не є опцією, а стає стандартом. Тайванські лідери у галузі охолодження, як Chicony та Sunon, отримують вигоду від зростаючого попиту. Також, компанії з управління енергопостачанням, наприклад Delta Electronics, використовують свої переваги у високоефективних джерелах живлення та системах охолодження для входу у ланцюг постачання AI.

Точки перелому на ринку: чотири тренди 2026 року

Тренд 1: від «тренування» до «виведення в реальність»

Раніше великі технологічні гіганти масово купували GPU для тренування моделей. У 2026 році фокус зміщується до «виведення в реальність» — здатності AI відповідати на запитання, генерувати контент і обробляти дані в реальному часі. Це означає, що обчислювальні ресурси поступово перетікають з хмари до кінцевих пристроїв, сприяючи популяризації AI-комп’ютерів та AI-смартфонів.

MediaTek вже має вбудовані AI-ускорювачі (APU), Qualcomm і MediaTek — у своїх кінцевих пристроях. Ця зміна створює нові потреби у дизайні та виробництві чипів для edge-комп’ютингу.

Тренд 2: енергоспоживання та охолодження — нові критичні потреби

Це, можливо, найважливіший, але найчастіше ігнорований тренд 2026 року. AI-сервери споживають значно більше енергії, ніж традиційні. Зі зростанням масштабів моделей дата-центри стикаються з проблемами тепловідведення та енергопостачання. Liquid cooling стає стандартом, а компанії, як Sunon, отримують додатковий прибуток.

Глибше, з’являються питання щодо чистої енергії та управління мережею. Компанії з великими ядерними активами, наприклад Constellation Energy, отримують переваги через зростаючий попит на стабільне та низьковуглецеве електропостачання для AI-даних центрів.

Тренд 3: застосування — справжня цінність

2026 рік — рік, коли AI проходить справжнє випробування ринком. Інвестори вже не купують просто заради «впровадження AI», а дивляться на реальні результати — скільки грошей економить або заробляє клієнт. Компанії, що лише використовують API великих моделей, швидко втрачають актуальність. Ті, що мають унікальні дані — медичні зображення, юридичні бази, автоматизація виробництва — виживуть.

Тренд 4: повернення до оцінки та ризики

У 2026 році акції AI вже мають високі мультиплікатори. При зміні настроїв ринку можливі різкі корекції. Порівняно з 2024 роком, інвестиції в AI вимагають більшої обережності та відбору.

Глобальний ландшафт AI-акцій: відмінності між Тайванем і США

Тайванські акції AI: три основні опори

Тайвань вже не лише роль контрактного виробника, а й ключовий гравець у глобальній інфраструктурі AI.

TSMC — єдиний виробник передових процесів 2 нм та пакетів CoWoS, без яких неможливо створити сучасні високопродуктивні AI-чипи. Quanta і Foxconn — лідери системної інтеграції, що отримують великі замовлення на AI-сервери. MediaTek — у сегменті edge AI, що відкриває нові можливості. Companies like GlobalFoundries, ASIC-розробники (e.g., Winbond, Creative) — у тренді кастомних чипів. Sunon і Delta Electronics — у сфері охолодження та енергозабезпечення.

Американські AI-компанії: від чипів до екосистем

NVIDIA залишається лідером у AI-обчисленнях, але увага зміщується з «хто швидше» до «хто економічніше». AMD з лінійкою Instinct MI300 бореться за частку ринку. Broadcom і Marvell — у сегменті кастомних ASIC і мережевих комутаторів.

Microsoft — платформний гігант AI, що через співпрацю з OpenAI, Azure AI і Copilot формує екосистему понад 1 мільярд користувачів. Arista Networks — у сегменті мережевих комутаторів для AI-кластерів. Constellation Energy — у секторі енергетики, забезпечуючи стабільне живлення для дата-центрів.

Лонг-термінові пастки та шляхи подолання

Історія Cisco Systems у 2000-х показала, що навіть стабільні інфраструктурні компанії можуть зазнати значних втрат при корекції ринку. Вони можуть залишитися поза ринком, якщо не оновлювати стратегію.

Застосовні й аналогії з компаніями, що використовують AI. Навіть лідери, як Microsoft і Google, при ринкових вершинах можуть зазнавати значних падінь і довго відновлюватися.

Практичний інвестиційний підхід

Замість довгострокового «застою» краще застосовувати поетапний підхід:

1. Постійно слідкувати за темпами технологічного розвитку — чи не сповільнюється прогрес
2. Оцінювати здатність компаній монетизувати застосування AI
3. Аналізувати темпи зростання прибутків — чи не зменшуються вони
4. Враховувати регуляторні та політичні зміни, що можуть вплинути на оцінки

Якщо ці фактори зберігаються, інвестиції у AI залишаються обґрунтованими.

Порівняння інвестиційних інструментів: акції, фонди, ETF

Для різних інвесторів пропонуються різні стратегії:

Приклади:

• Акції: TSMC (2330.TW), NVIDIA (NVDA.US), Quanta (2382.TW)
• Фонди: First State Global AI & Automation Fund
• ETF: Taiwan AI ETF (00851), Global AI ETF (00762)

Багато інвесторів застосовують стратегію регулярних внесків (Dollar Cost Averaging), щоб зменшити вплив волатильності. Важливо пам’ятати, що потенціал AI-проектів може швидко змінюватися, тому постійне оновлення інформації — запорука успіху.

Ризики та довгострокові перспективи AI

Незважаючи на швидкий прогрес, інвестиції в AI мають свої ризики:

• Непередбачуваність галузі: швидкі технологічні зміни, що ускладнюють прогнозування
• Нові компанії без історії: високий ризик невдачі
• Регуляторні та етичні виклики: обмеження приватності, алгоритмічна упередженість, правові питання
• Фінансові коливання: залежність від макроекономічних факторів, монетарної політики

Проте, довгостроковий потенціал AI у трансформації життя і бізнесу оцінюється дуже високим. За оцінками McKinsey, до 2030 року AI додасть до світового ВВП близько 15 трильйонів доларів. Від 2026 до 2030 року інвестиції у AI-проекти матимуть характер «довгострокового зростання з короткостроковими коливаннями».

Щоб максимально скористатися цим потенціалом, слід зосередитися на виробниках чипів, серверних рішеннях і застосуваннях у сферах медицини, фінансів, автоматизації. Диверсифікація через AI ETF допоможе знизити ризики окремих компаній. Головне — бути уважним, постійно вчитися і балансувати між можливостями та ризиками.