Cztery fazy handlu związane ze sztuczną inteligencją: jak inwestować w nowy supercykl rynkowy

Faza 1 — Fundament: producenci półprzewodników

Wszystko zaczyna się od półprzewodników. Nvidia, AMD, TSMC i ASML dostarczają procesory oraz sprzęt do litografii, które umożliwiają działanie modeli AI. Te firmy tworzą bazową warstwę ekosystemu, zapewniając moc obliczeniową dla każdej współczesnej aplikacji AI.

Rynek traktował je jak spółki wzrostowe w latach 2023–2024, ale są to również biznesy kapitałochłonne, powiązane z cyklicznymi łańcuchami dostaw. Zaawansowana produkcja układów scalonych koncentruje się na Tajwanie i w Korei Południowej, a Stany Zjednoczone i Europa ścigają się o budowę własnych mocy produkcyjnych. Dla inwestorów oznacza to mieszankę szans i ryzyka geopolitycznego.

Mimo szybkich wzrostów kursów popyt pozostaje silny. Każdy nowy model potrzebuje więcej mocy obliczeniowej, a cykle treningowe wydłużają się. Ekspozycję można dywersyfikować za pomocą ETF-ów na półprzewodniki albo skupić się na kluczowych dostawcach — jeśli akceptuje się zmienność. Sprzęt jest cykliczny, ale potrzeba mocy obliczeniowej ma charakter strukturalny.

Faza 2 — Budowniczowie infrastruktury

Gdy półprzewodniki są dostępne, potrzebne są energia, pojemność i przepustowość przetwarzania danych. Giganci chmury, Microsoft, Amazon i Alphabet, wydają dziesiątki miliardów dolarów na nowe centra danych. Producenci energii i operatorzy sieci po cichu stają się kolejnymi beneficjentami boomu AI. Spółki użyteczności publicznej, takie jak RWE, NextEra Energy i Iberdrola, oraz REIT-y wyspecjalizowane w centrach danych, Equinix i Digital Realty, notują rekordowy popyt.

Energia stała się prawdziwym wąskim gardłem. Jedna duża sesja treningowa może zużyć tyle prądu co małe miasto. Ta presja uruchomiła nowe inwestycje w OZE, magazyny energii i modernizację sieci przesyłowych. Analitycy spodziewają się, że zużycie energii przez centra danych w tej dekadzie podwoi się.

Inwestorzy szukający bardziej stabilnego wejścia w temat AI mogą sięgnąć po ETF-y infrastrukturalne lub ETF-y na spółki użyteczności publicznej. Dają one ekspozycję na fizyczny kręgosłup gospodarki cyfrowej bez wycen przypisywanych „czystym” spółkom technologicznym.

Faza 3 — Monetyzacja oprogramowania

Na tym etapie AI przestaje być kosztem i staje się źródłem zysków. Firmy takie jak Adobe, Salesforce, Palantir i ServiceNow osadzają AI w swoich platformach, aby podnosić produktywność klientów i własną siłę cenową. Wygrywają ci, którzy przekuwają innowacje w powtarzalne przychody.

Rynki zaczynają oddzielać szum od dowodów. Najmocniejszym sygnałem jest adopcja przez klientów — czy firmy są gotowe płacić więcej za narzędzia z AI? Wczesne dane wskazują, że tak. Klienci korporacyjni zwiększają pakiety subskrypcji i raportują wzrost efektywności o 10–20 proc. w rutynowych zadaniach. Taki dowód przyciąga długoterminowy kapitał.

Szerokie ETF-y na oprogramowanie, skupione na automatyzacji i analityce, pozwalają uchwycić ten trend, rozpraszając ryzyko między spółki o różnych podejściach i cyklach produktowych.

Faza 4 — Adopcja na rzecz wzrostu produktywności

Czwarta faza rozszerza zasięg AI na coraz szersze obszary gospodarki. Banki, sieci handlowe i firmy medyczne wdrażają AI do codziennych procesów. JPMorgan wykorzystuje ją do wykrywania nadużyć, Walmart, do zarządzania zapasami i logistyką, a UnitedHealth, do analizy danych pacjentów. Choć korzyści często są stopniowe, mają charakter trwały.

To moment, w którym AI przechodzi od ciekawostki do konieczności. Wzrost produktywności przekłada się bezpośrednio na wyniki finansowe. Badania McKinsey wskazują, że w nadchodzącej dekadzie AI może dodać ponad 1 punkt procentowy do rocznego wzrostu globalnej produktywności. Dla inwestorów oznacza to szerszy udział wielu sektorów — nie tylko technologii.

Ekspozycję na tę fazę można uzyskać za pomocą zdywersyfikowanych funduszy akcyjnych lub tematycznych ETF-ów skupionych na efektywności i automatyzacji. Narracja przesuwa się od budowy do wykorzystania.

Czynniki rynkowe stojące za cyklem

Cykle wycen i płynności wyznaczają tempo każdej fazy. Po ostrej hossie w 2023 r. rynki w 2024 r. konsolidowały wcześniejsze wzrosty, podczas gdy korporacyjne inwestycje w infrastrukturę AI nadal rosły. Globalne nakłady inwestycyjne na technologię rosną dziś szybciej niż światowy PKB, a mniej więcej połowa jest powiązana z AI.

Nastroje inwestorów pozostają dobre, ale są bardziej selektywne. Rynek nagradza teraz realne, potwierdzone zyski, a nie same zapowiedzi. Regulacje zaostrzają się w różnych regionach, a oczekiwania wobec stóp procentowych wciąż kierują rotacją sektorową. AI przeszła od koncepcji do realnej konkurencji, i to przesunięcie zdecyduje, które firmy utrzymają przewagę.

Jak zbudować portfel AI na lata

AI to już nie jednorazowe „zagranie”, lecz temat, który będzie ewoluował przez wiele lat. Aby pozostać zainwestowanym przez cały cykl, warto warstwować ekspozycję na cztery fazy.

Łącz wczesne i późne fazy

Sprzęt i infrastruktura dają cykliczny impuls, a oprogramowanie oraz firmy wdrażające AI wygładzają wyniki, gdy temat dojrzewa.

Dywersyfikuj geograficznie

Stany Zjednoczone prowadzą pod względem innowacji, Azja, w produkcji półprzewodników, a Europa, w infrastrukturze energetycznej. Globalne podejście pozwala czerpać z różnych źródeł zwrotu.

Zarządzaj ryzykiem koncentracji

Największe spółki technologiczne mają dziś ponadprzeciętny udział w indeksach globalnych. Zrównoważona ekspozycja pomaga uniknąć nadmiernego polegania na kilku spółkach o megakapitalizacji.

Wykorzystuj ETF-y strategicznie

Tematyczne i sektorowe ETF-y zapewniają celowaną ekspozycję przy zachowaniu płynności. Połączenie ETF-ów na półprzewodniki, infrastrukturę i automatyzację pozwala zbudować prostą, wielofazową konstrukcję.

Regularnie przeglądaj alokacje

Cykl AI porusza się szybko. Okresy boomu w obszarze sprzętu mogą mieć przestoje, gdy adopcja przyspiesza w innych obszarach. Okresowe równoważenie portfela utrzymuje alokacje zgodne z kierunkiem, w jakim przesuwa się wzrost.

Perspektywa kolejnego etapu

Rynek wchodzi w okres przejściowy: pierwsza fala inwestycji zbudowała moce i infrastrukturę, a kolejna będzie mierzyć zwrot z tych nakładów. Energia, infrastruktura i wskaźniki produktywności zaczną mieć równie duże znaczenie jak innowacje w samych modelach. Kraje, które zapewnią sobie dostęp do energii i półprzewodników, zyskają przewagę strategiczną.

Inwestorzy długoterminowi powinni liczyć się ze zmiennością, ale też ze wzrostem, który kumuluje się w czasie. AI wpływa na akumulację kapitału, marże firm i decyzje polityczne. To już nie poboczny wątek — to centralny element narracji rynkowej.

Podsumowanie

AI jest dziś wbudowana w globalny biznes, od tworzenia oprogramowania po budownictwo. Szansa nie ogranicza się do Doliny Krzemowej, rozciąga się na łańcuchy dostaw, energetykę i sektor usług. Inwestorzy myślący w kategoriach faz (sprzęt, infrastruktura, oprogramowanie, adopcja) mogą utrzymać odpowiednie pozycjonowanie przez cały supercykl i uniknąć pogoni za krótkotrwałymi zrywami euforii.

Tu nie chodzi o typowanie kolejnej „wystrzałowej” spółki. Chodzi o posiadanie udziałów w firmach, które budują, zasilają i wykorzystują technologię definiującą wzrost tej dekady.