Raporty dotyczące łańcucha dostaw AI: AMD, Alphabet, Amazon i Palantir wysuwają się na pierwszy plan

• Popyt na AI ma znaczenie, lecz kluczowe są prognozy zarządów, które kształtują oczekiwania na najbliższe 12 miesięcy.

• Zwracaj uwagę na marże i przepływy pieniężne, a nie tylko na dynamikę przychodów. AI może zarówno poprawiać te wskaźniki, jak i wywierać na nie presję.

• Wygrani to ci, którzy pokazują "rzeczywiste wykorzystanie", a nie tylko "dowód zainteresowania"

Sztuczna inteligencja coraz mniej przypomina premierę nowego produktu, a coraz bardziej comiesięczny rachunek za media. Każdy chce ją mieć, ale niewielu chce za nią płacić, a rynek chce dziś zobaczyć, kto potrafi przerzucić te koszty na klientów.

W tym tygodniu cztery kluczowe ogniwa łańcucha AI przedstawią wyniki: Advanced Micro Devices (chipy), Alphabet (reklama i chmura), Amazon (chmura i handel detaliczny) oraz Palantir Technologies (oprogramowanie do wdrażania AI w codziennej pracy).

Można myśleć o tym jako o sztafecie AI. Palantir pokazuje, jak szybko AI przechodzi z etapu demonstracyjnego do realnego użycia. Advanced Micro Devices sprawdza, czy podaż sprzętu nadąża za popytem. Alphabet i Amazon ujawniają, czy chmura potrafi sprzedawać rozwiązania AI na szeroką skalę bez naruszania marż.

Wspólny wniosek jest prosty: rynek nie wycenia już „emocji wokół AI”, lecz „efekty AI”. Dlatego ten tydzień jest ważny dla inwestorów długoterminowych. Nie trzeba wybierać zwycięzcy w jednym kwartale. Lepiej zrozumieć, gdzie jest wąskie gardło: w podaży mocy obliczeniowej, w popycie na nią czy w przekuwaniu obliczeń w realną wartość.

Jak wygląda „dobre AI” w poszczególnych firmach?

Advanced Micro Devices: kluczowe nie jest samo słowo „AI”, lecz wolumen i miks produktowy. Inwestorzy chcą zobaczyć, że jej układy GPU dla centrów danych (specjalistyczne chipy do intensywnych obliczeń) wciąż dynamicznie rosną, a ograniczenia podaży łagodnieją, zamiast się nasilać. Drugą kwestią jest rentowność. Chipy AI mogą mieć wysoką wartość, ale wczesne fazy wzrostu często oznaczają dodatkowe koszty, rabaty i nieuporządkowany miks produktów. Przejrzyste, zdrowe marże sugerują, że ten wzrost dojrzewa.

Alphabet: kluczowa jest równowaga. Funkcje AI mogą poprawiać wyszukiwanie i skuteczność reklam, ale zwiększają też koszty obliczeniowe. Inwestorzy będą sprawdzać, czy AI pomaga utrzymać solidny wzrost przychodów z reklam bez naruszania marż. Drugą kwestią jest Google Cloud. To właśnie w chmurze popyt na AI zwykle pojawia się najpierw, bo firmy potrzebują mocy obliczeniowej do trenowania i uruchamiania modeli. Prosty test: czy wzrost w chmurze się utrzymuje i czy rentowność wciąż się poprawia przy zdyscyplinowanych wydatkach.

Amazon: tu wszystko przechodzi przez Amazon Web Services (AWS, dział chmury spółki). Inwestorzy będą sprawdzać, czy wzrost AWS ponownie przyspiesza wraz z rozwojem obciążeń AI oraz czy marże AWS pozostają odporne mimo dużych inwestycji w centra danych i chipy. Poza chmurą, handel detaliczny Amazonu nadal ma znaczenie, bo finansuje rozbudowę. Jeśli marże w handlu detalicznym trzymają poziom, rynek zwykle postrzega wydatki na AI jako świadomy wybór, a nie obciążenie.

Palantir Technologies: tu liczy się „dowód zastosowania”. Palantir sprzedaje oprogramowanie, które pomaga organizacjom wykorzystywać dane i AI w codziennych operacjach — często w sektorze publicznym i w dużych firmach. Inwestorzy skupią się na wzroście w segmencie komercyjnym, tempie zawierania kontraktów oraz na tym, czy klienci rozszerzają zakres wykorzystania po pierwszych projektach. Mocny kwartał to nie tylko więcej projektów pilotażowych, lecz także większe umowy, powracający klienci i jasne sygnały, że AI staje się stałym elementem procesów pracy.

Wspólna tabela wyników: prognozy, gotówka i cena zaufania

W przypadku tej czwórki najistotniejsze liczby często nie wynikają bezpośrednio z rachunku zysków i strat, lecz z zapowiedzi i prognoz.

Po pierwsze, warto zwracać uwagę na to, jak zarządy przekładają popyt na AI na rzeczywiste zachowania klientów, zamiast operować modnymi hasłami. Czy klienci podpisują dłuższe umowy, uruchamiają większe wdrożenia lub skalują projekty? To mocniejszy sygnał niż samo „zainteresowanie”.

Po drugie, warto obserwować nakłady inwestycyjne. AI wymaga infrastruktury, a infrastruktura — gotówki. Rynek coraz chętniej akceptuje wysokie wydatki, jeśli firmy pokazują wiarygodną ścieżkę do zwrotu z inwestycji: przez wyższe przychody, wyższe marże albo jedno i drugie. Inwestorzy zwykle zaczynają się niepokoić, gdy wydatki rosną, a tempo wzrostu słabnie.

Po trzecie, warto oceniać dźwignię operacyjną w praktyce: czy zyski rosną szybciej niż przychody? We wczesnych fazach cyklu rozwoju AI koszty potrafią wyprzedzać przychody. Z czasem wygrani pokazują, że generowanie każdej kolejnej jednostki przychodu staje się tańsze.