Обов’язкове для читання інвестування в американські акції з концепцією AI｜Стратегія розгортання семи провідних компаній до 2026 року

2026 рік тільки розпочався, і глобальна хвиля інвестицій у штучний інтелект все ще розпалюється. За останніми прогнозами Gartner, загальні витрати на AI у світі очікуються на рівні 2,53 трильйона доларів — зростаючи у порівнянні з минулим роком у вибуховому масштабі. У цій технологічній хвилі концептуальні акції AI у США вже стали об’єктом уваги глобальних інвесторів — не лише через технологічну перевагу, а й тому, що ці компанії вже перейшли від простого «концептуального спекулювання» до стадії «реального прибутку».

Отже, які саме концептуальні акції AI у США варто розглядати для інвестицій? Чим вони відрізняються від тайванських AI-компаній? У цій статті ми детально проаналізуємо глобальний інвестиційний контекст AI-індустрії, щоб допомогти вам знайти справжні перспективні американські AI-акції з потенціалом зростання.

Три ключові зміни у AI-індустрії 2026 року

Від навчання до inference — як американські виробники чіпів використовують тренд

За останні роки розвиток AI у світі був зосереджений на масовому закупівлі GPU великими технологічними гігантами для тренування масштабних моделей AI. Але з 2026 року ця ситуація кардинально змінюється — основний фокус зміщується на «інференс», тобто здатність AI відповідати на запити, генерувати контент і обробляти реальні бізнес-дані в режимі реального часу.

Ця зміна має глибокий сенс. Обчислювальні ресурси більше не концентруються лише у хмарних дата-центрах, а дедалі більше розподіляються на кінцеві пристрої — ПК, смартфони, навіть edge-обладнання. Це дозволяє компаніям значно знизити довгострокові витрати на оренду хмарних сервісів, підвищити приватність даних і швидкість реагування, що сприяє масовому впровадженню AI у ПК та мобільних пристроях.

З точки зору інвестицій у США, ця тенденція створює новий список переможців. Вартість універсальних GPU зростає, і на ринок виходять ASIC-чіпи, спеціально розроблені для конкретних завдань. У США найбільшими вигодонабувачами цієї трансформації є компанії Broadcom і Marvell Technology — обидві мають повний цикл розробки кастомізованих чіпів, здатних забезпечити все — від архітектурного проектування до масового виробництва. Крім того, виробники процесорів, такі як Qualcomm, завдяки своїм NPU для мобільних чіпів, також отримують переваги у епосі AI inference.

У порівнянні з цим, тайванська компанія 世芯-KY (Vanguard) хоча й займається ASIC-дизайном, але її клієнтська база і технічний рівень обмежені, тому глобальна частка ринку та вплив у світі у американських компаній значно вищі.

Енергетика та охолодження — нові фронти для інфраструктури

Це, можливо, найменше помітна, але найглибша за впливом інвестиційна тенденція 2026 року. Споживання енергії AI-серверів вже значно перевищує традиційні сервери. З розширенням масштабів моделей у глобальних дата-центрах виникають дві проблеми: «недостатня відведення тепла» і «недостатня енергетична потужність». Технології рідинного охолодження, спеціалізовані системи управління електропостачанням і ядерна енергетика стають ключовими елементами інфраструктури.

Найбільше вигоду від цього отримують Constellation Energy (CEG) — компанія з великим портфелем ядерних електростанцій, здатна довгостроково і стабільно забезпечувати великомасштабне, низьковуглецеве та безперебійне базове електропостачання. Для дата-центрів AI, що працюють цілодобово і споживають дедалі більше енергії, стратегічна цінність таких джерел енергії значно вища за просту ціну на електрику.

В Україні компанія 雙鴻 (3324) у сфері рідинного охолодження має передові технології, але у США Broadcom пропонує більш комплексні рішення для мережевого обладнання та управління енергією, з глибшою екосистемою і більшою глобальною проникністю.

Впровадження у реальні застосування — переваги лідерів софтверного сектору

2026 рік стане роком, коли AI почне проходити справжнє випробування на ринку. Інвестори і компанії вже не купують просто «функцію AI», а прагнуть зрозуміти, чи дійсно AI допомагає економити гроші клієнтам або приносить реальний прибуток бізнесу.

У цьому конкурентному середовищі компанії, що просто інтегрують GPT API, швидко втрачають конкурентоспроможність. Ті, що володіють унікальними даними у вузьких галузях (медицина, право, автоматизація виробництва), здатні побудувати неперевершену конкурентну перевагу.

У США Microsoft через глибоку інтеграцію Copilot вже безшовно вбудувала AI у Windows, Office і Teams — продукти, що охоплюють понад 1 мільярд користувачів. Це не лише технологічна перевага, а й можливість швидко монетизувати AI. Вважається, що Microsoft є одним із найбільш визначених вигодонабувачів у цій сфері. В Україні таких масштабів софтверних гігантів поки що немає.

Семь головних американських AI-компаній — чому їх варто тривалий час тримати в портфелі

1. NVIDIA (NVDA) — абсолютний лідер у AI-обчисленнях

Як ключовий гравець у глобальній AI-екосистемі, NVIDIA вже давно стала стандартом для тренування і запуску великих моделей AI завдяки своїм GPU та платформі CUDA. Вся екосистема — від чіпів і систем до софту — закріпила за NVIDIA статус незамінного гравця.

У 2026 році, коли AI перейде від тренування до inference, попит на їхні нові серії H-чіпів для inference почне стрімко зростати. Тайванські виробники (TSMC) і системні інтегратори (Quanta, Foxconn) отримають від цього безпосередню вигоду. Але інвестиції безпосередньо у NVIDIA — найпряміший спосіб взяти участь у глобальному ланцюжку створення AI-цінності.

2. Broadcom (AVGO) — непомітний гравець у AI-інфраструктурі

Broadcom завдяки своїм кастомізованим ASIC, мережевим комутаторам і оптичним чіпам є ключовим постачальником для AI-датacenter. Зі зростанням попиту на AI inference у світі, замовлення Broadcom вже прогнозуються до 2027 року.

На відміну від яскравого образу NVIDIA, Broadcom — це «сантехнік» у цій системі — забезпечує стабільність і масштабованість інфраструктури для великих хмарних сервісів, з високою надійністю замовлень.

3. AMD — виклик для лідерства у сегменті AI-ускорювачів

Модель AMD Instinct MI300 і архітектура CDNA 3 вже ефективно конкурують з NVIDIA. З поширенням потреб у альтернативних постачальниках, AMD отримує дедалі більше замовлень.

Особливо у корпоративному сегменті AMD виграє через цінову перевагу і доступність. В Україні багато постачальників співпрацюють з AMD, але інвестиції у цю компанію — ключ до участі у тренді диверсифікації постачання.

4. Microsoft (MSFT) — драйвер масового застосування AI у бізнесі

Завдяки партнерству з OpenAI і платформі Azure AI, а також інтеграції Copilot у Windows, Office і Teams, Microsoft стала лідером у корпоративному застосуванні AI. Попит на генеративний AI стрімко зростає, і Microsoft вже демонструє високі показники монетизації.

У 2026 році їхня ринкова капіталізація наближається до 4 трильйонів доларів. Це — один із найнадійніших прикладів «застосовного» монетизації AI у світі.

5. Marvell Technology (MRVL) — експерт у кастомних чіпах

Великі хмарні провайдери дедалі більше цінують ASIC для конкретних завдань через їхню ефективність і економію енергії. Marvell — один із небагатьох гравців, що мають повний цикл розробки — від архітектури до масового виробництва.

У 2026 році попит на inference-чіпи зросте, і Marvell отримає значний поштовх для зростання, ставши «темною конячкою» у AI-секторі.

6. Arista Networks (ANET) — новий стандарт у мережевій інфраструктурі AI

Зі зростанням масштабів AI-кластерів виникає потреба у швидкому і низьколатентному обміні даними. Arista, яка просуває Ethernet-стандарти, стає ключовим гравцем у цій сфері, поступово витісняючи InfiniBand.

У США ця компанія має сильну позицію у сегменті мережевих рішень для AI, тоді як у Україні є конкуренти, але рівень проникнення і технологічна глибина Arista — вищі.

7. Constellation Energy (CEG) — стратегічний ресурс у енергетиці AI

Constellation володіє великим портфелем ядерних станцій, здатних забезпечити стабільне, низьковуглецеве і безперервне енергопостачання для AI-інфраструктури. Зростання потреб у цілодобовій роботі дата-центрів робить енергетичну безпеку ключовою.

В Україні компанії типу 台達電 займаються енергоменеджментом, але Constellation — це стратегічний актив у виробництві енергії, що важко повторити.

Порівняння тайванських і американських AI-компаній — у чому переваги США

Технологічний рівень — TSMC vs. NVIDIA

TSMC (2330) — провідний виробник чіпів, але його зростання обмежене виробничими можливостями. NVIDIA ж контролює весь ланцюг — від дизайну до екосистеми — і має значний преміум за глобальне лідерство у AI.

Інвестиції у NVIDIA — найпряміший спосіб взяти участь у глобальній AI-економіці, тоді як TSMC — це більш «захисний» актив.

Комплектація систем — Quanta/Inventec vs. Broadcom

Quanta і Inventec — сильні у системній інтеграції, але мають високу клієнтську концентрацію і більшу залежність від кількох великих замовників. Broadcom пропонує більш диверсифіковану і повну лінійку чіпів і рішень, що знижує ризики.

Охолодження — 雙鴻 vs. Constellation

雙鴻 має передові технології рідинного охолодження, але обмежений ринок. Constellation у США контролює стратегічний ресурс — енергетичну інфраструктуру, що є більш цінним активом у контексті AI.

Три головні ризики інвестицій у американські AI-компанії

1. Перевищена оцінка

У 2026 році багато американських AI-компаній мають високі мультиплікатори. Якщо зростання не виправдає очікувань, ціни можуть суттєво скоротитися. Історія показує, що навіть компанії з міцною базою, як Cisco у 2000 році, після бульбашки не змогли повернутися до попередніх максимумів багато років.

2. Швидка зміна технологій і конкуренція

AI — це швидко змінююча сфера. Нові технології, моделі і бізнес-моделі з’являються щороку. Інвестори повинні бути готові до ризику швидкої втрати позицій через технологічний прорив або нових гравців.

3. Регуляторна політика

Уряди всього світу розглядають AI як стратегічну галузь і можуть вводити нові закони, обмеження і стандарти. Це може вплинути на цінність компаній, особливо тих, що залежать від даних і алгоритмів без чіткої регуляторної стратегії.

Як ефективно інвестувати у американський AI — акції, фонди, ETF

Для більшості інвесторів купівля окремих акцій ускладнена, тому краще використовувати фонди або ETF для диверсифікації.

Якщо обираєте окремі акції, основним ядром може бути NVIDIA (NVDA). Додатково можна додати Broadcom (AVGO), AMD, Microsoft (MSFT) — залежно від ризикового профілю і часу.

Для зменшення ризиків — розглядайте глобальні AI-фонди або технологічні ETF, що слідкують за індексами.

Рекомендація: застосовувати стратегію dollar-cost averaging — рівномірно інвестувати протягом часу, щоб зменшити вплив короткострокових коливань.

Перспективи інвестицій у американський AI у 2026 році

Загалом, у період з 2026 до 2030 року інвестиційний портфель у AI у США матиме характер «довгострокового зростання з короткостроковими коливаннями».

Короткостроково (перша половина 2026) — попит на inference-чіпи зросте, NVIDIA, Broadcom, AMD отримають додатковий попит. Енергетична і охолоджувальна інфраструктура також виграє.

Середньостроково (друга половина 2026 — 2027) — застосування AI у сферах медицини, фінансів, виробництва, автопілотів почне приносити реальний дохід. Компанії на кшталт Microsoft і Alphabet підтвердять свою здатність монетизувати AI.

Довгостроково — AI змінить спосіб життя і виробництво так само, як це зробила Інтернет-революція. За оцінками McKinsey, до 2030 року AI додасть $15 трлн до світового ВВП. Витримати цей тренд зможуть лише ті компанії, що мають міцну базу і реальні результати.

Проте слід враховувати, що короткострокові коливання можуть бути значними через макроекономічні чинники, ставки, ринковий настрій. Тому важливо диверсифікувати і не вкладати все одразу.

Ключові фактори для моніторингу — швидкість розвитку AI, здатність монетизувати застосування, темпи зростання прибутків компаній. Лише за умови стабільності цих показників інвестиції у американські AI-компанії залишатимуться привабливими.

У 2026 році інвестиції у AI у США — це баланс між «помірною» оцінкою і пошуком справжніх компаній із реальними результатами, що дає перевагу американському ринку перед іншими.