Карта інвестицій у американські акції AI 2026 року: від чіпів до застосунків, вибір переможців

Три рівні можливостей у хвилі штучного інтелекту

У час швидкого поширення генеративного AI та edge-комп’ютингу інвестори вже не задаються питанням «Чи зможе AI змінити світ?», а шукають відповіді на питання «Як знайти справжніх переможців у цій технологічній революції?». За даними Gartner, глобальні витрати на AI очікується до 2026 року досягнуть 2,53 трильйона доларів, і ці великі інвестиції змінюють весь технологічний ландшафт.

Незалежно від того, чи це американські, чи тайванські ринки, інвестиційна логіка у концептуальні акції AI вже перейшла від спекуляцій до реальних застосувань та впроваджень у галузі. Ця зміна означає, що точне розуміння трьох рівнів ланцюга створення цінності AI стане ключем до успіху у 2026 році при виході на американські та азійські технологічні ринки.

Три рівні ланцюга створення цінності: контроль за інвестиційним ритмом

Перший рівень: процесорне та дизайн мікросхем — захисний вал базової інфраструктури

Усі інновації у обчисленнях AI зводяться до передових технологій виробництва мікросхем. TSMC (2330.TW) з технологією 2 нм та передовими пакетами CoWoS є незамінним виробником у глобальній індустрії AI-чіпів. У США NVIDIA та AMD домінують на ринку GPU, а Broadcom (AVGO) та Marvell (MRVL) створюють конкурентні переваги у сфері кастомізованих ASIC-чіпів.

Цей рівень характеризується стабільним темпом зростання, але високими оцінками. На відміну від різких коливань цін акцій компаній, ці інфраструктурні гравці краще використовувати як ядро портфеля для довгострокових прибутків від тренду AI.

Другий рівень: системна інтеграція та виробництво серверів — безпосередні вигодонабувачі зростаючого попиту

З розширенням застосувань AI від окремих чіпів до цілого серверного обладнання та дата-центрів, ключовими стають здатність системної інтеграції та рівень виробничої якості. Quanta (2382.TW) та Foxconn (2317.TW), через свої дочірні компанії QCT, вже успішно входять у ланцюги постачання великих дата-центрів у США та хмарних сервісів, з основними клієнтами NVIDIA та міжнародними гігантами хмарних обчислень.

Інвестиційна можливість цього рівня полягає у високій чутливості до капітальних витрат клієнтів. Коли хмарні провайдери та великі корпорації збільшують інвестиції у AI-інфраструктуру, виробники цілого обладнання мають великий потенціал зростання; навпаки, у періоди спаду — можливі значні коливання. Для інвесторів у США ці компанії зазвичай представлені через ADR або акції з високою капіталізацією.

Третій рівень: системи охолодження, енергетика та управління електроенергією — найважливіша інвестиційна лінія 2026 року

Зі зростанням енергоспоживання AI-серверів, яке вже перевищило кілька кіловат, традиційні системи повітряного охолодження досягли межі. Рідинне охолодження стає необхідністю, а компанії, такі як Sunon (3324.TW) та Delta Electronics (2308.TW), займають позиції у цій галузі. Також, Constellation Energy (CEG), з великим портфелем атомних електростанцій, стає стратегічним гравцем у енергетичному секторі США.

Цей рівень відображає структурну модернізацію AI-індустрії, з чітким зростанням попиту, але через низьку пізнаваність компаній у цій сфері інвестори часто їх ігнорують.

Перехід від «тренування» до «виведення у реальність» у AI

Головною індустріальною зміною 2026 року стане переміщення фокусу обчислень з тренування моделей до їхнього застосування — inference. Раніше великі технологічні гіганти витрачали значні кошти на GPU для тренування моделей, а тепер увага зосереджена на edge-комп’ютингу для inference. Це означає, що навантаження все менше концентрується у дата-центрах і поступово переміщується до смартфонів, ноутбуків та інших кінцевих пристроїв.

Ця зміна підказує інвесторам: переваги універсальних GPU зменшуються, і починає домінувати кастомізовані ASIC для конкретних завдань. Компанії, такі як MediaTek (2454.TW) та Qualcomm, що здатні ефективно виконувати NPU-обчислення у кінцевих пристроях, отримають вигоду. У США Broadcom та Marvell, з високою здатністю до кастомізації, також отримають додаткові замовлення.

Вартість застосувань у реальному житті

2026 рік стане роком, коли AI пройде справжній тест ринку. Інвестори та компанії вже не купують лозунги «впровадження AI», а повертаються до суті: Чи допомагає AI знизити витрати або збільшити доходи?

У цьому процесі виживуть ті компанії, які мають унікальні дані та застосування, а не просто використовують GPT API. Важливо, щоб компанії володіли високоякісними даними у вузьких галузях — медичній візуалізації, юридичних документах, автоматизації виробництва тощо.

Отже, при виборі американських акцій, пов’язаних з AI, слід зосередитися на тих, що мають вже конкретні застосування та доходи, наприклад, Microsoft (MSFT) із платформою Copilot та Azure AI, а не лише на стартапах.

Лідери індустрії AI у США

Чіпи та прискорювачі

NVIDIA (NVDA) залишається головним рушієм AI-обчислень, її GPU та CUDA — стандарт у галузі. З зростанням потреб у inference у дата-центрах, AMD з серією Instinct MI300 стає другим постачальником, пропонуючи альтернативи та знижуючи витрати.

Broadcom (AVGO) закріпилася у сфері інтерконектів та кастомізованих ASIC, а Marvell (MRVL) пропонує повний спектр послуг від архітектури до масового виробництва, що часто недооцінюється ринком.

Хмарні сервіси та платформи

Microsoft (MSFT) — безперечний лідер у трансформації бізнесу за допомогою AI. Співпраця з OpenAI, глибока інтеграція Azure AI, Copilot у Windows, Office, Teams — створюють цілісну екосистему від хмари до кінцевих пристроїв. Це робить Microsoft найнадійнішою компанією у «масовій популяризації AI».

Мережеві інфраструктури

З розширенням AI-кластерів зростає потреба у швидкому та ефективному передаванні даних. Arista Networks (ANET), з високошвидкісною та низьколатентною мережею, отримує найбільшу вигоду від переходу від InfiniBand до Ethernet.

Енергетика та інфраструктура

Constellation Energy (CEG) з атомною енергетикою забезпечує стабільне та низьковуглецеве живлення для AI-центрів. Зі зростанням попиту на обчислювальні потужності, стратегічна цінність таких компаній зростає.

Переваги тайванських компаній у ланцюгу AI

У цій глобальній хвилі AI Тайвань вже не просто виконавець, а ключовий гравець у створенні інфраструктури. Від лідера виробництва напівпровідників TSMC до системних інтеграторів Quanta, Foxconn, до постачальників систем охолодження Sunon та Delta Electronics — тайванські компанії охоплюють ключові сегменти ланцюга.

Quanta (2382.TW) та Unimicron (3661.TW), що працюють з великими дата-центрами та кастомізованими чіпами, є важливими інвестиційними об’єктами. Delta Electronics (2308.TW) — у сфері високоефективних джерел живлення та охолодження. MediaTek (2454.TW) — у розробці edge AI-чіпів для кінцевих пристроїв.

Стратегія інвестицій у періоді еволюції: уроки з історії Інтернету

Розглядаючи інвестиції у AI, важливо враховувати досвід індустрії Інтернету. Наприклад, перша акція інтернет-обладнання Cisco (CSCO) у 2000 році досягла 82 доларів, але після краху бульбашки впала до 8 доларів. Хоча Cisco згодом зберегла стабільність, її ціна так і не повернулася до історичних максимумів.

Це нагадує, що навіть у сильних інфраструктурних компаній можливі значні коливання цін у періоди бульбашок. Тому доцільно застосовувати стратегію поетапних інвестицій, а не «купити і тримати». Постійно слідкувати за темпами розвитку AI, здатністю застосувань монетизуватися та темпами зростання прибутків компаній. Лише за цих умов інвестиції залишаться прибутковими.

Стратегії інвестування у США у AI

Вибір акцій, фондів або ETF

Для тих, хто хоче інвестувати у AI у США, доступні різні рівні. Купівля окремих акцій, таких як NVIDIA або Microsoft, дає гнучкість і низькі витрати, але ризик концентрації. Інвестиції у тематичні фонди або ETF, наприклад, Global AI ETF (00851.TW) або MegaGlobal AI ETF (00762.TW), дозволяють диверсифікувати ризики, але з вищими витратами.

Стратегія dollar-cost averaging та розподіл активів

При високих оцінках AI-акцій доцільно застосовувати стратегію рівномірних інвестицій (DCA), щоб знизити ризики. Також важливо розподіляти капітал між інфраструктурними компаніями (TSMC, NVIDIA), застосунковими лідерами (Microsoft, Google) та новими можливостями у сферах енергетики і охолодження.

Основні ризики інвестицій у AI у 2026 році

Непередбачуваність галузі та швидкість інновацій

Хоча AI має десятирічну історію, його масове застосування почалося лише недавно. Це означає, що галузь швидко змінюється, і навіть досвідчені інвестори можуть не встигати за темпами. Виникає ризик різких коливань цін через спекуляції або нові технології.

Високі оцінки та ризики недосягнення прибутковості

До 2026 року багато AI-компаній вже оцінюються на історичних максимумах, враховуючи очікування щодо застосувань. Якщо прибутки не зростуть так швидко, ціни можуть суттєво скоригуватися.

Регуляторні ризики та політичні зміни

Хоча уряди підтримують AI, питання приватності, етики, авторських прав викликають посилення регулювання. Це може негативно вплинути на оцінки компаній і їхні бізнес-моделі.

Макроекономічні фактори та фінансова політика

Реакція ринку на рішення ФРС щодо ставок, нові технологічні тренди — все це може спричинити короткострокову волатильність у секторі AI.

Перспективи інвестицій у AI після 2026 року

У довгостроковій перспективі AI змінить життя і виробництво так само, як це зробила інтернет-революція, створюючи величезні економічні можливості. За прогнозами Gartner, витрати на AI зростуть з 2,53 трильйона доларів у 2026 році до 3,33 трильйона у 2027-му.

У короткостроковій перспективі, вигідними залишаються компанії-постачальники чіпів і обладнання — NVIDIA, AMD, TSMC. У середньо- та довгостроковій перспективі застосування AI у сферах охорони здоров’я, фінансів, виробництва, автопілотів поступово принесе реальні доходи компаніям і сприятиме розвитку екосистеми.

Загалом, інвестиційний профіль у AI у 2026–2030 роках матиме характер «довгострокового зростання з короткостроковими коливаннями». Щоб скористатися цим трендом, слід зосередитися на інфраструктурних гравцях, таких як виробники чіпів і серверного обладнання, або обрати компанії з конкретними застосуваннями. Інвестиції через AI ETF і фонди допоможуть знизити ризики, пов’язані з коливаннями окремих акцій.

Ключовим є регулярний перегляд портфеля та гнучкість у коригуванні. Успіх у інвестиціях у AI у США залежить не від ідеального моменту входу, а від здатності постійно виявляти і слідкувати за компаніями, що створюють справжню цінність, і довгостроково отримувати стабільний дохід.