В 2026 году глобальное развитие инфраструктуры искусственного интеллекта происходит с беспрецедентной скоростью. По прогнозу Morgan Stanley, к 2028 году объем инвестиций в инфраструктуру ИИ достигнет почти $3 трлн, причем более 80% этих расходов еще впереди. Только в 2026 году ведущие мировые технологические компании планируют потратить свыше $600 млрд на капитальные вложения в инфраструктуру ИИ. По данным Omdia, совокупные инвестиции в дата-центры по всему миру приблизятся к $1,6 трлн к 2030 году.
Масштабы этих капитальных расходов практически не имеют аналогов в истории технологий. Ожидается, что гипермасштабные технологические компании потратят от $660 млрд до почти $700 млрд на капитальные вложения в 2026 году. Инфраструктура ИИ превратилась из «желательной» технологической инвестиции в стратегическую статью расходов, определяющую конкурентную динамику. Рынок AI Factory перешел необратимую черту, сформировав новую индустриальную парадигму с крайне высокой капиталоемкостью, выраженными геополитическими особенностями и сложными инженерными барьерами.
Для инвесторов понимание структуры производственной цепочки и движения капитала внутри инфраструктуры искусственного интеллекта (ИИ) становится ключевым для успешной навигации в текущем инвестиционном цикле технологий. Начав с трех основных аппаратных направлений — GPU, память и сетевые решения — эта статья анализирует инвестиционную ценность и ключевых игроков каждого сектора на основе актуальных рыночных данных и отраслевой логики.
GPU: «Двигатель» вычислительной инфраструктуры
GPU являются наиболее важными вычислительными блоками в инфраструктуре ИИ и занимают сейчас наибольшую долю капитальных расходов. По данным Research and Markets, мировой рынок инфраструктуры ИИ вырастет с $71,88 млрд в 2025 году до $90,91 млрд в 2026 году, что соответствует совокупному годовому темпу роста 26,5%. К 2030 году этот показатель прогнозируется на уровне $226,95 млрд, причем основной вклад в рост обеспечивают GPU и системы ускорителей.
Рыночная динамика подтверждает стремительный приток капитала в вычислительную инфраструктуру GPU. В первые часы 30 июня (по пекинскому времени) все три основных американских фондовых индекса закрылись ростом: Nasdaq Composite вырос на 2,07% до 25 820,14. NVIDIA (NVDA) завершила торги на уровне $194,97 (+1,27%), капитализация — около $4,72 трлн. AMD (Advanced Micro Devices) закрылась на $539,49 (+3,43%), капитализация — примерно $879,7 млрд. Филадельфийский индекс полупроводников вырос на 3,83% за день, а с начала года — на 93,55%.
Инвестиционный тезис GPU строится на двух структурных факторах. Во-первых, спрос на вычислительные мощности для обучения и инференса крупных моделей продолжает расти — от увеличения числа параметров моделей до масштабирования инференса, кривая потребления вычислений пока не достигла пика. Во-вторых, входные барьеры со стороны предложения крайне высоки: архитектура, производственные процессы, программная экосистема (например, CUDA) формируют множество защитных рубежей, позволяя лидерам сохранять сильную ценовую власть в обозримом будущем.
Среди ключевых игроков NVIDIA занимает безусловную позицию лидера в области вычислительных мощностей для ИИ: ее продуктовая стратегия и клиентская база служат отраслевым ориентиром. AMD продолжает укреплять позиции как в CPU, так и в GPU для дата-центров; акции компании выросли на 141,3% с начала года. Cantor Fitzgerald недавно повысил целевую цену AMD до $700. Кроме того, Applied Materials (AMAT), основной поставщик оборудования для производства полупроводников, вырос на 10,82% и закрылся на $694,64 29 июня — это отражает ожидания рынка относительно расширения производственных мощностей чипов.
Память: «Забронированные» мощности и ценовая власть
Если GPU — это «мозг» вычислений ИИ, то память с высокой пропускной способностью (HBM) — «нервные волокна», обеспечивающие работу мозга на высокой скорости. Во время обучения и инференса ИИ пропускная способность памяти напрямую определяет, смогут ли вычислительные блоки получать данные в полном объеме — это называют «узким местом памяти».
Спрос на память с высокой пропускной способностью стремительно растет по мере увеличения масштабов моделей обучения и инференса. По мнению отраслевых аналитиков, основные мощности уже забронированы крупными клиентами до 2026 и даже 2027 года, что практически исключает гибкость предложения в краткосрочной перспективе. Этот дисбаланс спроса и предложения дает поставщикам памяти значительную ценовую власть, прозрачность заказов и прибыльность.
Рыночные данные подтверждают устойчивый прогноз для сектора памяти. Micron Technology (MU) завершила торги 29 июня на уровне $1 145,28 (+1,14%). SK Hynix — еще один важный игрок HBM — вместе с Micron и Samsung Electronics формирует «железный треугольник» мирового предложения памяти с высокой пропускной способностью. Samsung также занимает значительную долю в портфелях инфраструктуры ИИ.
Инвестиционная логика памяти отличается от GPU: здесь важна не только технологическая гонка, но и скорость расширения мощностей, а также глубина отношений с клиентами. Сложный производственный процесс HBM и длительный цикл выхода на стабильную производительность означают, что поставщики, первыми достигшие масштабного выпуска, получают существенное преимущество первопроходца. Кроме того, по мере взрывного роста сценариев инференса ИИ — когда спрос на вычисления для инференса превысит обучение — требования к объему и пропускной способности памяти будут только усиливаться.
Сетевые решения: «Нервная система» и следующий узкий сектор для ИИ
В сетевом секторе формируется консенсус: по мере масштабирования кластеров ИИ пропускная способность сети становится следующим узким местом. В майском отчете Bank of America прогнозирует, что рынок сетевых решений для ИИ достигнет $316 млрд к 2030 году, что выше прежней оценки в $240 млрд.
Это мнение основано на том, что кластеры обучения ИИ переходят от уровня тысячи GPU к десяткам и сотням тысяч устройств. В таких масштабах эффективность связи между GPU напрямую определяет общий уровень использования вычислительных ресурсов. Так называемый эффект «зомби-GPU» — когда дорогие GPU простаивают в ожидании ввода-вывода — стал серьезной проблемой для гипермасштабных клиентов. Оценочные метрики смещаются от чистых FLOPS (операций с плавающей точкой в секунду) к задержке первого токена (TTFT) и скорости извлечения векторов.
На летнем Давосе 2026 года старший вице-президент Ericsson, Крис Хоутон, отметил, что первая волна инвестиций в ИИ была направлена на чипы и дата-центры, а следующими победителями могут стать телеком-операторы, прокладывающие оптику и строящие базовые станции. Он сравнил сетевые решения с «нервной системой» физического ИИ: большие языковые модели — это мозг, роботы и дроны — тело, а сеть позволяет мозгу управлять телом.
Среди производителей сетевого оборудования Broadcom (AVGO) — ключевой игрок. Как основной поставщик сетевых чипов для ИИ (например, ASIC-коммутаторов), Broadcom хорошо позиционирован для получения выгоды от спроса на повышение пропускной способности соединений внутри дата-центров. Несмотря на недавнюю коррекцию котировок, аналитики Jefferies сохраняют рекомендацию «покупать», средняя целевая цена — около $513,58. 29 июня Broadcom закрылся на $372,45 (+2,04%).
Кроме того, Cisco Systems, традиционный гигант сетевых решений, активно трансформируется для удовлетворения новых потребностей дата-центров ИИ; 29 июня акции выросли на 3,45% до $117,70. Dell, как интегратор серверных систем для ИИ, прибавил 3,78% и достиг $414,61.
Сравнение секторов и инвестиционные перспективы
С точки зрения производственной цепочки GPU, память и сетевые решения занимают разные позиции:
Сектор GPU находится на вершине цепочки создания стоимости, обладает самыми высокими валовыми маржинальными показателями и технологической премией, но сталкивается с максимальными оценками и ожиданиями рынка. Текущий коэффициент цена/прибыль (TTM) NVIDIA составляет около 29,86. С учетом темпов роста эта оценка не выглядит чрезмерной для технологических гигантов, однако замедление роста спроса может привести к переоценке.
Сектор памяти более цикличен. Дефицит HBM может временно скрывать традиционные циклы DRAM и NAND, но инвесторам стоит следить за динамикой спроса и предложения по мере ввода новых мощностей. Текущие забронированные мощности до 2026–2027 годов обеспечивают прозрачность прибыли в среднесрочной перспективе.
Сетевой сектор пока менее заметен, чем GPU или память, что может означать больший потенциал для позитивных сюрпризов. Прогноз Bank of America о рынке в $316 млрд к 2030 году предполагает, что сетевые решения могут превзойти текущие ожидания по темпам роста в ближайшие годы.
С точки зрения рисков, все три сектора сталкиваются с общими вызовами: возможным замедлением капитальных расходов на ИИ, геополитическими сбоями в цепочках поставок и технологическими сдвигами (например, вычисления в памяти или оптические соединения), способными изменить отраслевой ландшафт. В опросе Omdia среди более 200 компаний выделены четыре ключевые проблемы: возврат инвестиций и срок выхода на рынок, цифровой суверенитет, дефицит кадров ИИ и системная инженерная сложность. Эти вопросы будут по-разному влиять на цикл возврата инвестиций в каждом секторе.
Как инвестировать в инфраструктуру ИИ на Gate?
Для инвесторов, желающих получить доступ к возможностям инфраструктуры ИИ, Gate предлагает широкий спектр точек входа.
На Gate представлены более 12 500 акций, включая бумаги США, Гонконга и Южной Кореи. Платформа теперь полностью поддерживает круглосуточную торговлю акциями США, Гонконга и Кореи — включая предторговую сессию, основное время, постмаркет, ночные и даже выходные торги. Это означает, что инвесторы больше не ограничены традиционными часами бирж и могут гибко корректировать позиции в зависимости от рыночной динамики.
Что касается акций, связанных с инфраструктурой ИИ, Gate охватывает большинство ключевых компаний, упомянутых в этой статье: NVIDIA (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU), Broadcom (AVGO), Applied Materials (AMAT), Cisco (CSCO) и Dell (DELL). Через модуль торговли акциями Gate инвесторы могут управлять и ребалансировать эти позиции в одном месте.
Заключение
К 2026 году инфраструктура ИИ вышла за пределы концептуальных обсуждений и перешла в фазу масштабных капиталовложений. Гипермасштабные технологические компании ежегодно инвестируют сотни миллиардов долларов, объединяя GPU, память с высокой пропускной способностью и скоростные сети в глобальную вычислительную инфраструктуру.
Сектор GPU обладает самыми высокими техническими барьерами и наиболее прямой связью с спросом на вычисления, что делает его самым очевидным направлением на данный момент. Сектор памяти, благодаря забронированной динамике спроса и предложения, обеспечивает максимальную прозрачность прибыли в среднесрочной перспективе. Сетевой сектор, пока недооцененный рынком, может дать самые неожиданные позитивные результаты.
Каждый сектор имеет свой инвестиционный ритм и профиль риска/доходности. Инвесторы могут адаптировать свои портфели в зависимости от индивидуальных предпочтений по риску и инвестиционному горизонту. Круглосуточная торговля акциями и широкий охват Gate предоставляют гибкий и эффективный инструментарий для реализации этих стратегий.
Строительство инфраструктуры ИИ далеко не завершено. Как отметил Дженсен Хуанг на собрании акционеров NVIDIA в 2026 году, инфраструктура ИИ — крупнейший строительный проект в истории человечества. В этой многолетней волне капитальных расходов понимание структуры и ритма цепочки создания стоимости может принести более устойчивые результаты, чем погоня за краткосрочными трендами.
FAQ
Q1: Какие основные подсекторы охватывает инвестиция в инфраструктуру ИИ?
Три ключевых аппаратных направления: GPU (графические процессоры для ускорения вычислений ИИ), память с высокой пропускной способностью (HBM, решающая проблему «узкого места памяти») и сетевые решения для дата-центров (обеспечивающие соединение и коммуникацию в крупных кластерах). Дополнительные области — охлаждение дата-центров, энергосистемы и программные оркестрационные слои.
Q2: Почему сетевые решения считаются следующим крупным направлением инвестиций в ИИ?
По мере масштабирования кластеров обучения ИИ от тысяч к десяткам и сотням тысяч GPU эффективность коммуникации между GPU становится ключевым узким местом для полноценного использования вычислений. Bank of America прогнозирует, что рынок сетевых решений для ИИ достигнет $316 млрд к 2030 году. Сетевые решения сравнивают с «нервной системой» физического ИИ — формируя инфраструктуру, которая переносит интеллект из дата-центра в реальный мир.
Q3: Можно ли торговать акциями США, связанными с инфраструктурой ИИ, на Gate?
Да. На Gate представлены более 12 500 акций рынков США, Гонконга и Южной Кореи, включая такие ключевые компании, как NVIDIA (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU) и Broadcom (AVGO). Платформа поддерживает круглосуточную торговлю, включая предторговую сессию, основное время, постмаркет, ночные и выходные торги.
Q4: Каковы основные риски для инвестиций в инфраструктуру ИИ на данный момент?
Ключевые риски: замедление капитальных расходов на ИИ, что приведет к снижению спроса; геополитические сбои в цепочке поставок чипов; технологические сдвиги (например, вычисления в памяти или оптические соединения), способные изменить текущий ландшафт; переоценка в перегретых секторах. Инвесторам следует соотносить свои портфельные решения с индивидуальной толерантностью к риску.
Q5: Каковы прогнозы по объему рынка инфраструктуры ИИ в 2026 году?
По данным Research and Markets, мировой рынок инфраструктуры ИИ вырастет с $71,88 млрд в 2025 году до $90,91 млрд в 2026 году, с ежегодным темпом роста 26,5%. Другие институты прогнозируют, что рынок может достичь $465 млрд к 2033 году. Только в 2026 году ведущие технологические компании планируют потратить свыше $600 млрд на капитальные вложения в инфраструктуру ИИ.
