Gdzie trafiają pieniądze z branży sztucznej inteligencji

Aby portfel był w znacznym stopniu narażony na ryzyko związane ze sztuczną inteligencją, nie musi zawierać dużego udziału akcji spółek technologicznych. Ten sam rozwój sztucznej inteligencji może znajdować odzwierciedlenie w akcjach producentów półprzewodników, spółek użyteczności publicznej, funduszy infrastrukturalnych, przedsiębiorstw przemysłowych oraz prywatnych instrumentów dłużnych — czasami nawet kilkakrotnie w ramach tego samego portfela. W 2026 roku śledzenie przepływów kapitałowych stało się równie ważne jak śledzenie rozwoju technologii.

Amazon przewiduje, że w 2026 r. nakłady inwestycyjne wyniosą około US$220 mld, z czego znaczna część zostanie przeznaczona na infrastrukturę chmury obliczeniowej i sztucznej inteligencji. Meta przewiduje nakłady na poziomie US$135–145 mld. Międzynarodowa Agencja Energetyczna szacuje, że w tym roku nakłady inwestycyjne największych operatorów centrów danych przekroczą $700 mld USD. W miarę jak środki te krążą w gospodarce, stają się one przychodami dla producentów chipów, grup budowlanych, dostawców sprzętu elektrycznego, przedsiębiorstw użyteczności publicznej i kredytodawców na długo przed tym, zanim klient końcowy zapłaci za aplikację opartą na sztucznej inteligencji.

Grupy działające w chmurze kupują procesory i pamięć, wynajmują lub budują centra danych, zapewniają sobie dostawy energii elektrycznej oraz zamawiają systemy chłodzenia, transformatory i sprzęt sieciowy. Ich dostawcy rozbudowują fabryki i zwiększają moce produkcyjne. Banki i fundusze prywatne finansują projekty, których skala przekracza możliwości finansowe niektórych operatorów oparte na środkach własnych. Klienci końcowi pojawiają się później, korzystając z usług w chmurze, subskrypcji oprogramowania, reklam i innych usług opartych na tych zasobach. Portfel rodzinny może zatem obejmować kilka pozycji związanych z tym samym cyklem wydatków, bez konieczności posiadania kilku różnych tematów inwestycyjnych.

Pieniądze trafiają najpierw do dostawców

Procesory, pamięć i sprzęt sieciowy mają największy udział na wczesnym etapie, ponieważ infrastruktura obliczeniowa musi istnieć, zanim będzie można sprzedawać usługi oparte na sztucznej inteligencji. Niedobory wykraczają poza najbardziej znane procesory. Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) przewiduje, że niedobory pamięci o dużej przepustowości będą się utrzymywać co najmniej do końca 2027 r., a budowa centrów danych dodatkowo zwiększa popyt na transformatory i inne urządzenia elektryczne.

Dostawca otrzymuje zapłatę, zanim nabywca wykaże zwrot z inwestycji w sprzęt. Operatorzy chmury zamawiają serwery, instalują je i rozpoczynają ich amortyzację, podczas gdy przychody od klientów kumulują się w kolejnych latach. Amazon twierdzi, że wydatki na centrum danych rozpoczynają się mniej więcej dwa lata przed zainstalowaniem serwerów i rozpoczęciem generowania przychodów, a mimo to firma nadal odnotowuje większy popyt na moc obliczeniową niż jest w stanie obecnie zaspokoić.

Budynek, w którym znajdują się te serwery, przyciąga niemal tyle samo uwagi, co same chipy. Bank of America przewiduje, że w 2026 r. globalne wydatki na centra danych osiągną poziom około US$1 biliona dolarów. Nowe obiekty wymagają gruntów, prac budowlanych, systemów chłodzenia, systemów rezerwowych, sprzętu elektrycznego oraz podłączenia do sieci energetycznej; większe obiekty wykorzystujące sztuczną inteligencję zużywają również energię na skalę, którą niegdyś kojarzono raczej z zakładami przemysłowymi niż z budynkami biurowymi.

Według danych Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) zużycie energii elektrycznej przez centra danych wyniosło w 2025 r. około 485 terawatogodzin, a do 2030 r. ma zbliżyć się do 950 TWh. Firmy technologiczne zareagowały na tę sytuację, zawierając długoterminowe umowy na dostawy energii elektrycznej, a tam, gdzie brakuje przyłączy do sieci, inwestując w dodatkowe źródła wytwarzania energii lub własne źródła zasilania. Umowa zawarta przez Google z firmą Constellation Energy obejmuje 3,59 gigawata energii jądrowej i wspiera zwiększenie mocy wyjściowej istniejących reaktorów.

Firmy działające w chmurze oraz deweloperzy centrów danych już teraz płacą producentom chipów, wykonawcom, dostawcom sprzętu elektrycznego i dostawcom mediów na długo przed tym, zanim oprogramowanie działające na tej infrastrukturze udowodni swoją opłacalność. Producenci chipów otrzymują zapłatę w momencie dostawy sprzętu, wykonawcy – w trakcie budowy, a dostawcy mediów – gdy tylko rozpocznie się dostarczanie energii, podczas gdy właściciele infrastruktury są uzależnieni od stopnia zajętości obiektu i długoterminowych przepływów pieniężnych, aby odzyskać swoją inwestycję.

Rozbudowa przyciąga coraz więcej kredytodawców

Największe firmy technologiczne nadal generują ogromne kwoty gotówki, ale wydatki na sztuczną inteligencję zaczynają zmieniać sposób finansowania się niektórych części branży. Tylko w trzecim kwartale firma Meta wydała 1,43491 biliona dolarów na nakłady inwestycyjne, podczas gdy wolne przepływy pieniężne w tym okresie osiągnęły wartość ujemną. Specjalistyczne przedsiębiorstwa działające w obszarze chmury obliczeniowej i sztucznej inteligencji mają znacznie mniejsze obecne podstawy zysków i w większym stopniu polegają na bankach, obligacjach i kapitale prywatnym.

Bank of America, Citigroup i Morgan Stanley organizują finansowanie uprzywilejowane w wysokości US$63 miliardów na sprzęt firmy Broadcom, który Anthropic wykorzysta do obliczeń w zakresie sztucznej inteligencji, natomiast Blackstone zapewnia kapitał podporządkowany. Spółka celowa zakupi sprzęt i wynajmie go firmie Anthropic, a firma Broadcom przejmie część ryzyka związanego z jego przyszłą wartością. Transakcja ta łączy banki, kapitał prywatny i dostawcę chipów w ramach tej samej struktury finansowania, zanim firma Anthropic osiągnie przychody niezbędne do pokrycia kosztów obliczeniowych.

W ramach tej struktury inwestycja w sztuczną inteligencję jest rozdzielana między dostawców technologii, banki komercyjne i kapitał prywatny, zanim trafi do firmy, która będzie korzystać z procesorów. Family office nie musi być właścicielem Anthropic, aby uczestniczyć w tym ryzyku. Ekspozycja może przybierać formę prywatnych instrumentów dłużnych, inwestycji infrastrukturalnych, długu bankowego lub papierów wartościowych dostawcy sprzętu.

Finansowanie wpływa również na to, które projekty przetrwają, gdy założenia okażą się zbyt optymistyczne. Grupy działające w chmurze, dysponujące dużymi zasobami gotówki, mogą łatwiej przetrwać okresy niskiego wykorzystania mocy obliczeniowej niż operatorzy obciążeni wysokimi odsetkami. Obiekt posiadający długoterminową umowę z klientem, zapewnione dostawy energii elektrycznej oraz zagwarantowane finansowanie znajduje się w zupełnie innej sytuacji niż ten, który został zbudowany w oczekiwaniu na przyszły popyt.

W miarę wzrostu zadłużenia związanego ze sztuczną inteligencją różnica ta zaczyna być widoczna na rynkach kredytowych. Kredytodawcy oceniają klienta stojącego za każdym projektem, długość umów, okres użytkowania sprzętu oraz wysokość zadłużenia, które muszą pokryć przewidywane przepływy pieniężne. Chipy tracą na wartości szybciej niż budynki centrów danych, choć opłacalność obu tych inwestycji zależy od stopnia wykorzystania mocy obliczeniowej.

Kwestie energetyczne mogą zablokować projekt jeszcze przed rozwiązaniem kwestii finansowania. Podłączenia do sieci, transformatory i źródła wytwarzania energii stały się integralną częścią harmonogramu budowy, a deweloperzy rywalizują o tę samą infrastrukturę elektryczną, której potrzebują przemysł, transport i pozostałe sektory gospodarki. Dlatego też ogłoszenie dużej inwestycji ma mniejsze znaczenie niż projekt, który ma już zapewnioną lokalizację, finansowanie, odbiorcę i dostawy energii elektrycznej.

Przychody muszą teraz nadążyć za inwestycjami

Najsilniejszym argumentem przemawiającym za gwałtownym wzrostem wydatków jest fakt, że klienci już teraz zgłaszają zapotrzebowanie na większą moc obliczeniową, niż niektórzy dostawcy są w stanie zapewnić. Przychody AWS wzrosły w drugim kwartale o 37 procent, podczas gdy Amazon nadal informował o ograniczeniach wydajnościowych. Istniejący popyt zapewnia firmie lepszą pozycję wyjściową do inwestycji niż deweloperowi budującemu centrum danych bez zagwarantowanych najemców.

Firmy z branży sztucznej inteligencji generują również przychody w tempie, które jeszcze kilka lat temu wydawało się nieprawdopodobne. Firma Anthropic odnotowała przychody w wysokości $16,29 mld USD w pierwszej połowie 2026 r., w porównaniu z $4,59 mld USD za cały rok 2025. Jej przyszłe zobowiązania związane z infrastrukturą sięgają jednak setek miliardów dolarów.

Część tych wydatków wraca do firm, które jednocześnie finansują danego klienta lub posiadają w nim udziały. Amazon i Google zainwestowały w firmę Anthropic, jednocześnie sprzedając jej moc obliczeniową. Podobne relacje pojawiają się również w innych obszarach, gdzie producenci chipów, dostawcy usług w chmurze i twórcy sztucznej inteligencji pozyskują od siebie nawzajem klientów, dostawców i kapitał.

Analizując sprawozdania finansowe, należy mieć na uwadze te powiązania. Przychody z usług w chmurze generowane przez firmę zajmującą się sztuczną inteligencją pozostają przychodami, jednak inwestor musi również wiedzieć, w jaki sposób klient sfinansował swoje wydatki oraz w jakim stopniu popyt na usługi dostawcy uległ koncentracji.

Harmonogram różni się w zależności od ogniwa łańcucha. Firma z branży półprzewodników rozlicza przychody w momencie sprzedaży sprzętu. Wykonawcy uzyskują wynagrodzenie w trakcie budowy obiektów. Przedsiębiorstwa energetyczne pobierają opłaty po rozpoczęciu dostaw energii. Kredytodawcy otrzymują odsetki zgodnie z umowami finansowymi. Właściciele centrów danych potrzebują najemców, a firmy oferujące oprogramowanie – klientów gotowych zapłacić za usługi sztucznej inteligencji tyle, by pokryć koszty obliczeniowe z nimi związane.

Do 2027 r. kolejny wzrost nakładów inwestycyjnych będzie miał mniejsze znaczenie niż na początku realizacji projektu. Wzrost przychodów, stopień wykorzystania mocy produkcyjnych oraz generowanie środków pieniężnych pokażą, jaką aktywność gospodarczą generuje zainstalowana moc produkcyjna.

Co należy zrobić przed rokiem 2027

Zacznij od całego portfela, a nie od jego alokacji technologicznej. Akcje spółek z branży półprzewodników stanowią oczywistą ekspozycję na sztuczną inteligencję, ale również przedsiębiorstwa użyteczności publicznej, producenci sprzętu elektrycznego, fundusze infrastrukturalne, prywatne instrumenty dłużne oraz obligacje korporacyjne mogą być uzależnione od tego samego cyklu wydatków. Zsumowanie tych pozycji daje lepszy obraz tego, w jakim stopniu portfel zależy od dalszych inwestycji w sztuczną inteligencję.

Następnie przyjrzyj się, gdzie każda z tych pozycji plasuje się w obiegu pieniędzy. Dostawcy, którzy mają zrealizowane zamówienia, już osiągają przychody. Właściciele infrastruktury zainwestowali kapitał i są uzależnieni od najemców lub popytu na energię w dłuższej perspektywie czasowej. Kredytodawcy są uzależnieni od zdolności kredytobiorcy do obsługi zadłużenia. Firmy programistyczne znajdują się najbliżej klienta końcowego i muszą przekształcić moc obliczeniową w sprzedaż.

Kwestię finansowania warto przeanalizować osobno. Należy porównać wydatki pokrywane ze środków operacyjnych z projektami obciążonymi dużym zadłużeniem oraz przeanalizować terminy wygaśnięcia umów z klientami w kontekście okresu obowiązywania finansowania. Trzyletnia umowa na usługi informatyczne, która stanowi zabezpieczenie znacznie dłuższego zadłużenia, wiąże się z innym ryzykiem niż dziesięcioletnia umowa najmu centrum danych zawarta z solidnym klientem.

Kwestia zasilania powinna teraz zostać uwzględniona w tej samej analizie. Projekt z zapewnioną mocą wytwórczą i potwierdzonym przyłączem do sieci jest na bardziej zaawansowanym etapie niż ten, którego ukończenie zależy od przyszłej przepustowości sieci. Niedobory sprzętu mogą wpłynąć na harmonogram nawet po zapewnieniu finansowania.

Na koniec porównaj przychody z kapitałem niezbędnym do ich wygenerowania. Wzrost w chmurze, sprzedaż oprogramowania, stopień wykorzystania zasobów oraz wolne przepływy pieniężne mówią więcej o zwrocie z inwestycji w sztuczną inteligencję niż kolejny nagłówek zapowiadający zwiększenie budżetu wydatków.

Rozwój sztucznej inteligencji już teraz przynosi zyski producentom chipów, wykonawcom, dostawcom mediów i kredytodawcom. Trudniejsze zadanie spoczywa teraz na firmach, które nabywają te wszystkie moce produkcyjne: muszą one osiągnąć z nich wystarczające zyski, aby uzasadnić już zainwestowany kapitał.

JAK INTERPRETOWAĆ DANE DOTYCZĄCE EKSPOZYCJI NA SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ PRZED 2027 ROKIEM

Warto spojrzeć poza akcje spółek technologicznych
Wydatki na sztuczną inteligencję obejmują obecnie sektor usług komunalnych, sprzęt elektryczny, infrastrukturę, nieruchomości, kredyty prywatne oraz dług korporacyjny.

Sprawdź, gdzie w przepływie środków pieniężnych znajduje się ta pozycja
Dostawca z przyjętymi zamówieniami, kredytodawca uzyskujący odsetki oraz właściciel centrum danych oczekujący na najemców narażeni są na różne rodzaje ryzyka.

Oddziel projekty od ogłoszeń
Umowy z klientami, zapewnione finansowanie i przyłącza energetyczne mówią więcej niż sam ogólny plan nakładów inwestycyjnych.

Sprawdź, w jaki sposób projekt jest finansowany
Duże zadłużenie powoduje wzrost przychodów niezbędnych do osiągnięcia progu rentowności projektu.

Podążaj za płacącym klientem
Przychody z usług w chmurze, sprzedaż oprogramowania, stopień wykorzystania zasobów oraz generowanie środków pieniężnych wskazują, czy infrastruktura przynosi wystarczające dochody, by pokryć związane z nią wydatki.

PODSUMOWANIE

Zasięg sztucznej inteligencji wykracza obecnie daleko poza samą technologię. Warto śledzić, kto otrzymuje kapitał, kto go finansuje i kto wciąż musi zapewnić zwrot z inwestycji.