AI w 2026: sześć warstw. Nie tylko NVIDIA

Piękny bezudzeń. Początek grudnia 2023 roku. Jako strateg rynku akcji w mBanku stawiam 11 strategicznych zakładów na 2024 rok. Pierwszym i głównym z nich jest to, że Nvidia pobije S&P 500, czyli indeks 500 największych amerykańskich spółek. Rok później podtrzymuję ten zakład. Dziś kurs jest ponad 4 razy wyżej i dokładnie dlatego mam problem. Wielu z Was prawdopodobnie ma dziś NVIDIA w portfelu. Część bezpośrednio, większość pośrednio, przez fundusze ETF, czyli fundusze, które automatycznie kupują cały indeks na giełdzie.

Jako najlepszą ekspozycję do tego zakładu, w którym stawialiśmy na sztuczną inteligencję, wybrałem spółkę Nvidia jako flagowego przedstawiciela branży. Myślenie było analogiczne do gorączki złota, czyli gdy trwa gorączka złota, sprzedawaj łopaty. Niezależnie od tego, który model AI wygra na końcu, wszyscy używali chipów. Oczywiście nie wiedziałem, czy konkurencja nie wyprzedzi NVIDII, ale na tamten moment był to lider rynku. I to była moja teza. Jak się okazało, wystarczająca, żeby na akcjach tej spółki zarobić ponad czterokrotnie. S&P 500 w tym samym czasie urósł o ponad 50%. Ale to nie była prognoza. To był framework, czyli sposób myślenia.

I po dwóch latach możemy zrobić coś, co inwestorzy robią rzadko. Sprawdzić uczciwie, które elementy frameworku rzeczywiście działały. a które były szczęściem. Pierwsza próba, styczeń 2025, a dokładnie 27 stycznia. Nvidia traci w jeden dzień niemal 600 miliardów dolarów wartości rynkowej. Niemal 600 miliardów w jeden dzień. Największy jednodniowy spadek kapitalizacji w historii giełdy. Powód? Chińska firma DeepSeek pokazuje światu model AI, który wytrenowano za ułamek kosztów zachodnich konkurentów. Rynek reaguje panicznie. Logika brzmi tak. Skoro można trenować sztuczną inteligencję taniej, to po co tyle chipów NVIDII?

W skrócie, kiedy używanie czegoś staje się tańsze, całkowite zużycie często rośnie, a nie spada. Pomyślcie o tym jak o paliwie. Kiedy paliwo taniało, ludzie nie jeździli mniej, jeździli więcej. Bo nagle rzeczy, których wcześniej się nie opłacało robić, stawały się opłacalne. Z AI jest dokładnie tak samo. Tańsze wykorzystanie AI sprawia, że nagle masa zastosowań, które były ekonomicznie nierealne, staje się realna. I wszystkie one potrzebują czipów. Co zobaczyliśmy rok później? Przychody NVIDII z centrów danych nie spadły. Niemal się podwoiły z poziomu około 110 miliardów dolarów rocznie do okolic 200.

Pytanie brzmi, czy zmienia mechanizm, czy tylko jego tempo. Próba druga. Trzeba się wsłuchać w to, czego nie widać. W 2023 roku mówiłem, wszyscy używają czipów NVIDII. W 26 roku to zdanie przestało być prawdziwe. Google ma własny czip TPU siódmej generacji nazywany Ironwood. który niemal dogania Blackwell od NVIDII. Anthropic, jeden z największych odbiorców mocy obliczeniowej AI na świecie, w kwietniu tego roku zobowiązał się do wydania ponad 100 miliardów dolarów na czipy Amazona przez najbliższą dekadę. Nie NVIDII, Amazona. OpenAI buduje własny chip razem z Broadcomem.

Pierwsze wdrożenia mają ruszyć w drugiej połowie 26 roku, a pełna skala do końca 29 roku. Meta ma swój własny chip, MTIA. Każdy z nich po cichu, krok po kroku buduje plan B. Bo żaden duży gracz nie chce być uzależniony od jednego dostawcy. Tym bardziej, kiedy ten dostawca ma marżę brutto na poziomie 75%. Czy to znaczy, że Nvidia jest skończona? Absolutnie nie. Bo przewaga Nvidia się przesunęła, a nie załamała. Wcześniej polegała głównie na oprogramowaniu. Platforma CUDA, narzędzie, na którym pisze większość programistów sztucznej inteligencji, to trochę jak system operacyjny dla świata AI. Jeśli cała branża nauczyła się pracować w jednym systemie, zmiana jest bolesna i droga.

Mówiąc po polsku, cała branża nauczyła się pisać kod pod czipy NVIDII. Przesiadka na konkurencję oznacza dziesiątki, a czasem setki milionów dolarów ukrytych kosztów. Czasem nawet kiedy konkurencja wyjdzie z lepszym chipem, klient niekoniecznie się przesiada. Dziś NVIDIA polega na czymś, czego konkurencja raczej nie odtworzy w półtora roku. Przestała sprzedawać czipy. Sprzedaje całe szafy serwerowe z własną siecią łączącą 72 czipy w jeden superkomputer. Sam biznes sieciowy NBD to kilka miliardów dolarów w jednym kwartale. Największy biznes sieciowy na świecie. Marże brutto są na poziomie 75%. Co to zmieniło w mojej tezie?

Prosty model pod tytułem Nvidia równa się AI przestał wystarczać. Bardziej precyzyjny model to Nvidia równa się systemy AI w największej skali. To działa dalej. Różnica między król a dominujący gracz w oligopolu z królem na czele zmienia wszystko, jeśli chodzi o wycenę. Oligopol, czyli rynek, na którym nie ma jednego monopolisty, ale jest kilku bardzo silnych graczy. Lekcja druga. Kiedy pojawia się konkurencja dla spółki, którą trzymasz, pytanie nie brzmi, czy konkurencja jest realna. Prawie zawsze jest. Pytanie brzmi, czy zmienia strukturę marży, czy tylko dzieli tort między większą grupę graczy. Próba trzecia.

To jest moja ulubiona, bo najmniej oczywista. Od czerwca 2024 do marca 2025 roku kurs NVIDII stał w miejscu. 9 miesięcy trendu bocznego. Szczycie hype'u na sztuczną inteligencję. Rynek zaczyna się niecierpliwić. Pojawiają się wątpliwości. Ja dalej trzymam swoją tezę. I co się okazało? Że wąskie gardło dla rozwoju AI przesunęło się z czipów na prąd. Microsoft, największa firma chmurowa świata, przyznaje publicznie, że ma dziesiątki miliardów dolarów nierozliczonych zamówień na usługi chmurowe, których nie może uruchomić. Nie dlatego, że brakuje czipów.

Bez produktu. Pięć miesięcy. Ilya Sutskevel, współzałożyciel OpenAI przy wycenie trzydziestu kilku miliardów. Też bez produktu. Oracle wydaje na infrastrukturę rzędu 80 kilku procent swoich przychodów. Dwóch największych klientów NVIDII odpowiada za prawie 40% jej przychodów. I na koniec najmocniejszy argument. Goldman Sachs szacuje, że kilkanaście procent przyszłych przychodów NVIDII będzie pochodzić z czegoś, co nazywa się finansowaniem okrężnym. NVIDIA inwestuje w klienta, klient kupuje czipy NVD, pieniądze krążą w zamkniętej pętli między powiązanymi podmiotami. A teraz odpowiadam uczciwie.

Część tego argumentu jest prawdziwa. Na obrzeżach świata sztucznej inteligencji rzeczywiście formują się bańki. W warstwie aplikacji, w spółkach produkujących światłowody do centrów danych, w niektórych niezależnych producentach prądu. Nie zdziwiłbym się, gdyby za trzy lata 30-40% dzisiejszych zwycięzców AI straciło połowę wartości. Ale Nvidia w 26 roku to nie jest Cisco z 2000 roku. I tu są liczby, które te różnice pokazują. Cisco w 2000 roku miało wycenę 100 do 130 razy wyższą od zysku prognozowanego na kolejny rok. Nvidia dziś rzędu 20 kilku razy.

Cisco miało marżę operacyjną 26%, Nvidia ponad 60%. Cisco miało zwrot zainwestowanego kapitału 18%, Nvidia 126%. To są dwa różne światy wyceny. Kluczowa rzecz, której rynek czasem nie zauważa, brzmi tak. Rewolucja może być jednocześnie prawdziwa i niszcząca kapitał, ale na różnych piętrach tego samego ekosystemu. Wracam do tezy. Tylko, że teraz nieco precyzyjniej. W 2023 roku ekspozycja na sztuczną inteligencję miała jedną odpowiedź. W 26 roku ma sześć. Zaczynam od dołu, od fundamentu fizyki.

A popyt z AI jest strukturalnie inny od popytu konsumenckiego. Warstwa trzecia. Główne czipy. Tutaj króluje Nvidia. I tu jest paradoks wyceny. Wzrost przychodów w dolarach przyspiesza kwartał do kwartału, a wskaźniki wyceny spadają. To dość nieoczywiste zachowanie rynku i z czysto logicznego punktu widzenia trudne do uzasadnienia. Czwarta warstwa. Chipy dedykowane. Chipy projektowane na zamówienie konkretnego klienta. Tutaj króluje Broadcom. To jest teza komplementarna do NVIDII. Wygrywa scenariusz, w którym giganci chmury zmniejszają zależność od jednego dostawcy. Koncentracja klientów rośnie.

NVIDIA wzrost rzędu sześćdziesięciu kilku procent rok do roku. Wycena rzędu dwudziestu kilku razy prognozowany zysk. Micron wzrost rzędu pięćdziesięciu kilku procent, a wycena rzędu jednocyfrowej wielokrotności prognozowanego zysku. Dla porównania Lumentum wzrost porównywalny do NVIDII, a wycena kilkadziesiąt razy zysk. Palantir? Trzycyfrowa wielokrotność. Co to znaczy? Że rynek wycenia Nvidia i Microna tak, jakby ich wzrost miał gwałtownie zwolnić. Ale matematyka pokazuje coś innego. Nvidia przyspiesza kwartał do kwartału. Micron jest dostawcą niskomocowej pamięci dla nowej generacji czipów Nvidia.

To są spółki z najbardziej liniowo wycenianym wzrostem, którego struktura jest wykładnicza. I tu wracamy do Kahnemana z 23 roku. Intuicja jest liniowa. Rzeczywistość? Nie zawsze. Co z tego zostaje, niezależnie od tego, czy Nvidia dalej urośnie czy spadnie? Trzy pytania. Trzy pytania, które zadaję sobie analizując każdą przełomową technologię. Nie tylko AI. To jest realny framework, który chcę, żebyście wyciągnęli z tego odcinka. Pierwsze pytanie. Gdzie jest wąskie gardło fizyczne, a gdzie narracyjne? Fizyczne nie znika w kwartał. Prąd, pamięć, HBM, czas budowy fabryki półprzewodników.

Te rzeczy mają swoje tempo i nie da się ich przyspieszyć samym kapitałem. Dziewięć kobiet nie urodzi dziecka w miesiąc. Natomiast narracja może zniknąć szybciej. Na przykład, ta spółka jest następną NVIDIĄ. Narracja. Ta spółka zmieni świat za rok. Narracja. Kiedy patrzysz na spółkę, której wycena napędza obietnica, pytaj, co jest fizyką, a co opowieścią. Pytanie drugie. Kto w tym łańcuchu wartości zbiera marżę i dlaczego akurat on? Jeśli nie potrafisz odpowiedzieć w jednym zdaniu, nie masz tezy. Masz nadzieję. Powiem to inaczej. Jeżeli ktoś Ci poleca spółkę X i mówi, to spółka technologiczna z dużym potencjałem, to nie jest teza.

Anthropic na Trainium. OpenAI buduje własny chip z Broadcom. Czy to obaliło moją tezę? Nie, bo jednocześnie mode NVIDIA przesunął się na systemy szafowe. Mode z angielskiego FOSA. To trwała przewaga konkurencyjna firmy. Coś, co chroni jej zyski tak, jak FOSA chroniła zamek. Klucz do oligopolu? Nie tylko do monopolu. Teza się nie załamała. Zmieniła się. Wniosek dla inwestora. Trzeba stale sprawdzać, czy powody, dla których kupiliśmy daną spółkę, wciąż są aktualne. Nie bierzmy ślubu ze spółką ani z pozycją na giełdzie. Wracam do tego, czym ten odcinek się zaczął.

Powiedziałem, że dziś mam problem. Problem nie polega na tym, że Nvidia może spaść. Może, ale nie musi. Mam swoje zdanie, ale nie jestem prorokiem. Problem polega na tym, że wygrana uczy mnie najgorszej możliwej rzeczy. Uczy mnie, że moja intuicja była słuszna. A prawda jest taka, że słuszna była tylko moja metoda. Intuicja jest tak naprawdę szczęściem. Metoda, przynajmniej teoretycznie, czymś powtarzalnym. Różnica między nimi decyduje o tym, czy za 5 lat dalej będę zarabiał, czy będę powtarzał historię z 23 roku, kiedy świat się dawno już zmieni. A zmienia się coraz szybciej, bo postęp technologiczny jest najszybszy w historii.