2025 год: инвестиционный ландшафт в области ИИ: всесторонний обзор от аппаратной инфраструктуры до внедрения приложений

После волнения вокруг ChatGPT акции, связанные с AI, превратились из малоизвестных в любимцев капиталового рынка. Однако не все концептуальные AI-акции заслуживают долгосрочного удержания — одни занимают инфраструктуру, другие глубоко развивают экосистему приложений, и их инвестиционная логика кардинально различается. В этой статье мы подробно анализируем инвестиционные возможности AI-акций 2025 года, рассматривая потоки рынка, распределение по цепочке индустрии, ключевые цели и стратегии инвестирования.

Суть концептуальных AI-акций: полная экосистема от аппаратного обеспечения до программного обеспечения

Так называемые AI-концептуальные акции — это компании, чья деятельность тесно связана с технологиями искусственного интеллекта. Эти компании охватывают несколько уровней: верхний — разработчики AI-чипов (например, NVIDIA, AMD), средний — производители серверов и облачной инфраструктуры (например, Quanta, TSMC), нижний — поставщики облачных платформ и сервисов (например, Microsoft, Google).

Инвестирование в AI-концептуальные акции по сути — это вложение в аппаратную инфраструктуру и экосистему приложений, стоящие за технологической революцией. С ростом спроса на AI-решения со стороны глобальных компаний, по прогнозам IDC, расходы на AI-технологии к 2025 году достигнут 307 миллиардов долларов, а к 2028 году превысят 632 миллиарда долларов, с ежегодным ростом около 29%. Эти огромные денежные потоки напрямую стимулируют развитие всей цепочки индустрии.

Значительный сдвиг в распределении капитала: сигналы от институциональных инвесторов в AI

С 2025 года глобальные крупные хедж-фонды и институциональные инвесторы демонстрируют явные сигналы в своих позициях. Например, последний отчет 13F фонда Bridgewater показывает, что во втором квартале они значительно увеличили доли NVIDIA, Alphabet, Microsoft и других ключевых компаний AI, что отражает оптимизм по поводу перспектив AI и одновременно свидетельствует о том, что капитал сосредоточен в ядрах экосистемы — вычислительных мощностях, чипах и облачных сервисах.

Помимо индивидуальных акций, тематические фонды и ETF также становятся популярными инструментами для институциональных инвесторов. По данным Morningstar, к концу первого квартала 2025 года активы глобальных фондов AI и больших данных превысили 30 миллиардов долларов, что свидетельствует о растущем спросе на диверсифицированные инвестиции в индустрию AI.

Лидеры рынка США в AI: двойной драйвер — вычислительные мощности и приложения

NVIDIA (NVDA): непревзойденный лидер с мощной защитой

NVIDIA контролирует весь цикл — от GPU-чипов и программного обеспечения CUDA до системной экосистемы, став стандартом для обучения и выполнения крупных моделей AI. В 2024 году выручка достигла 60,9 миллиарда долларов, рост более 120% за год, что подтверждает её абсолютное лидерство в AI-волне. Во втором квартале 2025 года выручка снова достигла рекордных примерно 28 миллиардов долларов, а чистая прибыль выросла более чем вдвое.

Ключевым драйвером являются GPU архитектуры Blackwell (B200, GB200), которые пользуются высоким спросом у облачных провайдеров, стимулируя рост дата-центров. По мере перехода AI от обучения к инференсу, потребность в высокопроизводительных вычислительных решениях будет расти экспоненциально, и в ближайшее время их заменить будет трудно.

Broadcom (AVGO): невидимый чемпион сетевых соединений

Broadcom обладает преимуществами в области кастомных ASIC-чипов, сетевых коммутаторов и оптоволоконных коммуникаций, что делает её незаменимым участником цепочки поставок AI-данных центров. В 2024 финансовом году выручка составила 31,9 миллиарда долларов, доля AI-продуктов — 25%.

Во втором квартале 2025 года показатели выросли на 19% за год, чему способствовало ускорение строительства AI-данных центров крупными облачными провайдерами и рост спроса на высокопроизводительные сетевые чипы. По мере увеличения масштабов AI-моделей, узкие места в сетевых соединениях станут новым фокусом, и потенциал роста Broadcom нельзя недооценивать.

AMD (NASDAQ: AMD): вызов лидерам

AMD благодаря сериям Instinct MI300 и архитектуре CDNA 3 успешно вошла на рынок AI-чипов, доминируемый NVIDIA. В 2024 году выручка достигла 22,9 миллиарда долларов, рост дата-центрового сегмента — 27% за год.

В 2025 году MI300X получил одобрение крупных облачных провайдеров, а вторая половина года ожидается запуск серии MI350, что даст мультипликативный рост доходов, связанных с AI. Аналитики отмечают, что по мере увеличения спроса на альтернативные решения AMD с помощью интеграции CPU и GPU и открытой экосистемы постепенно расширяет свою долю рынка.

Microsoft: пионер монетизации корпоративного AI

Microsoft через эксклюзивное партнерство с OpenAI, платформу Azure AI и интеграцию Copilot создает мощную корпоративную AI-экосистему. В 2024 году выручка достигла 211,2 миллиарда долларов, рост облачных сервисов Azure — 28%, а AI-сервисы приносят более половины этого роста.

В первом квартале 2025 года доходы облачного сегмента впервые превысили 30 миллиардов долларов, а масштабное внедрение Copilot в Microsoft 365 и экспоненциальный рост Azure OpenAI свидетельствуют о быстром распространении AI в бизнесе. Интеграция функций в продукты для миллиардов пользователей продолжит усиливать монетизацию.

Лидеры AI в Тайване: от контрактного производства к чипам

Quanta (2382): трансформация от контрактного производителя к поставщику AI-серверов

Quanta, крупнейший в мире контрактный производитель ноутбуков, трансформировалась в поставщика AI-серверов, а её подразделение Quanta Cloud Technology (QCT) успешно вошло в крупные американские дата-центры. В 2024 году выручка достигла 1,3 триллиона новых тайваньских долларов, доля AI-серверов продолжает расти, а валовая прибыль — улучшаться.

Во втором квартале 2025 года выручка превысила 300 миллиардов новых тайваньских долларов, рост более 20% за год, что стало историческим максимумом. Инвесторы уверены в долгосрочном росте Quanta благодаря тренду AI и облачных технологий, а средняя целевая цена — 350–370 тайваньских долларов.

Faraday (3661): темная лошадка в дизайне ASIC

Faraday специализируется на кастомных ASIC-чипах для клиентов из США, HPC и AI-отраслей. В 2024 году выручка достигла 68,2 миллиарда новых тайваньских долларов, рост более 50% за год, демонстрируя впечатляющие показатели.

Во втором квартале 2025 года выручка превысила 20 миллиардов новых тайваньских долларов, удвоившись по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, а показатели прибыли продолжают расти. Благодаря крупным AI-проектам и заказам на новые ускорители, компания расширяет свою долю рынка, а средняя целевая цена — 2200–2400 тайваньских долларов.

Delta Electronics (2308): скрытый чемпион в управлении питанием

Delta Electronics перешла от лидера в области управления питанием к ключевому участнику цепочки поставок AI-серверов, предоставляя высокоэффективные блоки питания, системы охлаждения и решения для серверных шкафов. В 2024 году выручка составила около 420 миллиардов новых тайваньских долларов, а доля доходов от дата-центров и AI продолжает расти.

Во втором квартале 2025 года выручка достигла примерно 110 миллиардов новых тайваньских долларов, рост более 15% за год, благодаря расширению спроса на AI-серверы и инфраструктуру дата-центров. Высокая рентабельность делает Delta относительно стабильным выбором среди AI-акций Тайваня.

MediaTek (2454): игрок в мобильном AI

MediaTek — один из десяти крупнейших безфабричных дизайнеров в мире, активно развивающих AI-чипы. Серия Dimensity уже включает усиленные AI-вычислительные блоки, а совместные разработки с NVIDIA по автомобильным и edge AI-решениям продолжаются. В 2024 году выручка достигла 490 миллиардов новых тайваньских долларов, рост за счет увеличения поставок AI-чипов и постепенного повышения маржи.

Во втором квартале 2025 года доходы составили около 120 миллиардов новых тайваньских долларов, рост примерно на 20% за год, что обусловлено увеличением доли высококлассных мобильных чипов и спросом на AI-устройства. Аналитики ожидают, что рост в сегментах мобильного AI и автомобильного AI продолжится, а целевая цена — 1300–1400 тайваньских долларов.

Novatek (3324): звезда жидкостного охлаждения

По мере роста энергопотребления AI-ускорителей, превышающего киловатт, традиционное воздушное охлаждение достигает предела, и технологии жидкостного охлаждения компании Novatek становятся ключевыми для глобальной цепочки AI-серверов. В 2024 году выручка составила 24,5 миллиарда новых тайваньских долларов, рост более 30%.

В 2025 году ведущие облачные провайдеры ускоряют внедрение решений жидкостного охлаждения, а объем поставок во втором квартале значительно увеличивается, что способствует росту доходов и маржи. С выходом новых AI-ускорителей с более высокой мощностью, проникновение жидкостных систем будет быстро расти, а целевая цена Novatek — выше 600 тайваньских долларов.

Инвестиционные мифы о AI-акциях: потолки инфраструктурного бума

Многие инвесторы ошибочно полагают, что концептуальные AI-акции могут расти бесконечно, однако история дает жесткий урок. В эпоху интернета Cisco Systems (CSCO) достигла рекордных 82 долларов в 2000 году, после чего пузырь лопнул — падение более чем на 90%, до 8,12 долларов. После 20 лет работы цена так и не вернулась к максимуму.

Ранние инфраструктурные акции легко переоценить: в начале AI-бума поставщики верхнего и среднего уровня резко росли из-за высокого спроса на оборудование, однако долгосрочный рост был невозможен. После завершения инфраструктурных инвестиций темпы роста замедляются.

Акции нижнего уровня тоже не вечные победители: такие гиганты, как Microsoft и Google, несмотря на постоянные коммерческие преимущества, в периоды бычьего рынка сильно падали и долго не возвращались к максимумам. Yahoo тоже был сильной компанией, но его вытеснил Google.

Ключ — своевременно менять позиции: теоретически, постоянная корректировка портфеля позволяет получать выгоду в долгосрочной перспективе, однако для обычных инвесторов это сложно. Поэтому в фазах роста важно внимательно следить за скоростью развития технологий, их монетизацией и темпами прибыли отдельных компаний.

Стратегии инвестирования в AI-акции 2025 года: многомерное распределение

Прямое владение акциями vs фонды ETF

Прямое владение: риск сосредоточен, затраты низки, подходит инвесторам с навыками выбора акций. Можно сосредоточиться на производителях чипов и инфраструктурных поставщиках для краткосрочных возможностей.

Фонды акций: управляются профессионалами, обеспечивают баланс риска и доходности, чуть дороже по транзакциям, подходят для консервативных инвесторов.

ETF: пассивное отслеживание индексов, минимальные издержки, максимально диверсифицированы. Например, New Taiwan Dollar AI ETF (00851), Global AI ETF (00762) — уже популярные инструменты для институциональных инвестиций.

Необходимость систематической инвестиционной стратегии

Использование метода регулярных инвестиций (долгосрочного вложения) в акции, фонды или ETF помогает усреднить цену входа и снизить риск ошибок при однократных решениях. Это наиболее надежный способ противостоять краткосрочным колебаниям рынка AI-акций, поскольку денежные потоки постоянно перемещаются между компаниями. Постоянное обновление портфеля — залог максимальной эффективности.

Перспективы AI-инвестиций 2025–2030: долгосрочный оптимизм, краткосрочные колебания

С быстрым развитием крупных языковых моделей, генеративных AI и мультимодальных систем спрос на вычислительные мощности, дата-центры, облачные платформы и специализированные чипы будет расти. В краткосрочной перспективе основные выгоды получат NVIDIA, AMD, TSMC и другие поставщики аппаратного обеспечения.

В среднесрочной и долгосрочной перспективе внедрение AI в медицине, финансах, производстве, автономных автомобилях и ритейле начнет приносить реальные доходы компаниям, стимулируя рост AI-акций.

Риск с точки зрения капитала: несмотря на фокус на AI, динамика цен зависит от макроэкономической ситуации. Если ФРС продолжит политику мягкой монетарной политики, это поддержит переоцененные технологические акции; при ужесточении — снизит их стоимость. Также акции AI-отрасли очень чувствительны к новостям и могут резко колебаться, а альтернативные темы, такие как новые энергетические технологии, могут отвлечь капитал.

Политика и регулирование: страны рассматривают AI как стратегическую отрасль и могут увеличить поддержку и инвестиции, что даст позитивный импульс. Однако вопросы конфиденциальности данных, алгоритмических предвзятостей и авторских прав могут привести к ужесточению регулирования, что негативно скажется на оценках и бизнес-моделях AI-компаний.

В целом, инвестиционный профиль AI-акций на ближайшие 5 лет — «долгосрочный оптимизм с краткосрочной волатильностью». Более стабильной стратегией является долгосрочное распределение и постепенный вход, а не попытки поймать максимум. В приоритете — чипы, ускорители серверов и инфраструктура, а также компании с конкретными практическими приложениями, например, облачные сервисы, медицинский AI и финтех. Инвестирование через AI-тематические ETF поможет снизить риски, связанные с отдельными компаниями.

Важные риски при инвестировании в AI-акции

При вложениях в AI-акции необходимо учитывать следующие риски:

Непредсказуемость отрасли: хотя искусственный интеллект существует десятилетия, его массовое внедрение — явление недавнее. Технологии развиваются очень быстро, и даже опытные инвесторы не всегда успевают за изменениями. Можно попасть в ловушку спекуляций вокруг отдельных акций и столкнуться с сильными колебаниями цен.

Компании без истории: многие новые AI-компании не имеют долгой истории и устойчивых бизнес-моделей, в отличие от стабильных технологических гигантов, что повышает риски и неопределенность.

Потенциальные регуляторные риски: лидеры AI уже предупреждают о возможных опасностях. По мере расширения и изменения сферы, могут возникнуть новые нормативы, которые усложнят бизнес и снизят оценки. Неожиданные регуляторные меры — важный фактор риска.

Общий вывод — AI-акции в ближайшие годы будут характеризоваться «долгосрочным ростом с краткосрочной волатильностью». Стратегия — долгосрочное распределение и постепенный вход, избегая попыток поймать вершины рынка, чтобы снизить влияние рыночных колебаний. В приоритете — чипы, ускорители серверов и инфраструктура, а также компании с конкретными приложениями. Использование AI-тематических ETF поможет диверсифицировать риски и снизить влияние отдельных компаний.