Эссе: следующий шаг в AI-инвестировании — кто сможет превратить вычислительную мощность в прибыль?

Morgan Stanley, проанализировав около 3600 компаний, выделила важное изменение: инвестиционные возможности в сфере AI начинают смещаться с “тех, кто строит AI”, к “тем, кто действительно эффективно использует AI”.

В последние годы, когда речь заходила об инвестициях в AI, рынок в первую очередь думал о чипах, серверах и дата-центрах. Это легко понять: пока не создана вычислительная мощность, о масштабном применении не может быть и речи.

Однако по мере увеличения инвестиций всё более актуальным становится вопрос:Кому именно принесут доход и прибыль потраченные средства? Сегодня я делюсь с вами этим отчетом.

Morgan Stanley в отчёте от 24 сентября “Mapping AI's Rate of Change: From Buildout to Broadening” назвала этот этап переходом от “строительства” к “распространению”. Мне кажется, обсуждение этого вопроса куда полезнее, чем простой спор о том, закончился ли уже бум в AI.

Во-первых, история с чипами ещё не окончена

Если внедрение AI инвестиций должно сместиться к приложениям, означает ли это, что чипы и дата-центры уходят на второй план? Я думаю, что это не совсем так.

В докладе отмечается, что потребность в AI-вычислениях по‑прежнему велика, однако строительство дата-центров ограничено электричеством, рабочей силой и разрешительной документацией. Среди этих факторов ключевым узким местом является своевременное обеспечение электричеством.

Это объясняет, почему Morgan Stanley всё ещё уделяет внимание определённым полупроводниковым компаниям, инфраструктуре дата-центров, а также компаниям, связанным с электроэнергетикой, сетевым оборудованием и накопителями энергии.

Но “выиграет вся отрасль” и “каждая компания стоит покупок” — это разные вещи. С продвижением цикла строительства такие вопросы, как подтверждение заказов, обеспечение поставок, рост прибыли и уже отражённые в котировках ожидания, становятся всё более значимыми.

Во-вторых, программное обеспечение получает новую долю интереса

Железо обеспечивает вычислительную мощность, а программное обеспечение определяет, сможет ли бизнес реализовать этот потенциал на практике.

Для внедрения AI в свой бизнес компаниям обычно нужно привести в порядок внутренние данные, чтобы модель могла получать доступ к информации; далее требуется мониторинг процессов, обеспечение полномочий и безопасности. Завершив эту базу, AI‑решения только тогда могут стать частью ежедневных операций.

По мнению Morgan Stanley, основное и защитное ПО раньше других почувствуют рост спроса. В числе приоритетов названы платформы данных, системы мониторинга производительности и кибербезопасность; компаниям, чья деятельность шире ограничена ПО и сервисами, возможно, придётся ждать появления у клиентов воспроизводимых моделей входа-выхода.

Думаю, порядок именно такой: рынку нравится мечтать о масштабе внедрения AI-продуктов, однако оплата со стороны бизнеса почти всегда идёт по шагам.

В-третьих, главное — это финрезультаты “пользователей AI”

Самая интересная часть доклада — анализ пользователей AI.

“Пользователь AI” — это далеко не обязательно технокомпания. В таких сферах, как ритейл, финансы, медицина, производство, AI может улучшать поддержку клиентов, цепочки поставок, разработку продуктов или внутренние процессы. Важно, насколько эти улучшения значительны и отражаются ли они в отчетности.

Среди отобранных отчётом компаний‑пользователей AI консенсус-прогноз по прибыли на акцию в ближайшие 12 месяцев за последние два года вырос примерно на 70%. Этоизменение прогноза прибыли, это не фактический заработок и не прямое отображение динамики акций.

Одновременно, по данным отчёта, медианный форвардный P/E для этой группы — около 18, что ниже примерно 22 для выбранных “строителей AI”. Morgan Stanley полагает: когда ожидания по прибыли растут, а оценки компаний не догоняют эти ожидания, пользователи AI заслуживают большего внимания.

Однако я добавлю условие:вклад AI в улучшение прибыли необходимо проверять по каждой компании отдельно.Рост маржинальности может быть связан и с ростом цен, и с сокращением издержек, и с восстановлением ключевого бизнеса. Если приписывать все улучшения только AI, его роль будет явно завышена.

Появляются и более конкретные примеры. Например, по данным отчёта, в корпоративных заявлениях Airbnb указано, что AI‑ассистент обрабатывает уже более 40% соответствующих запросов в поддержке; Verizon после оптимизации сетей с помощью AI сэкономила свыше 200 млн долларов на энергии. Это заявленные компаниями показатели и они указывают на измеримое влияние AI на бизнес-операции. Однако необходимо продолжать следить за тем, насколько устойчивы и масштабируемы эти эффекты. В другой заметке Morgan Stanley отмечает, что по состоянию на июль 2026 примерно четверть компаний S&P 500 в отчётности или на публичных встречах упоминали хотя бы один измеримый эффект от AI.

Как я оцениваю следующий этап?

Прочитав этот доклад, я бы не делал вывод “продавать чипы, покупать только AI‑приложения”. Точнее будет сказать:инвестиции в AI превращаются из единой линии в несколько, развивающихся параллельно, но с разной скоростью.

С одной стороны — всё ещё востребованные, но ограничиваемые инфраструктурой чипы и энергообеспечение; с другой — программное обеспечение, начинающее привлекать заказы; далее — компании, способные превратить AI в устойчивый рост прибыли.

Далее особое внимание я уделю трём вопросам:

Во-первых, если компания заявляет о внедрении AI, есть ли подтверждение этому в операционных показателях?

Во-вторых, способны ли сниженные издержки или новые доходы сохраняться в отчётности по прибыли?

В-третьих, даже если направление выбрано правильно, не заложено ли в текущую цену слишком много оптимизма?

За последние дни наш портфель по AI‑акциям зафиксировал прибыль, теперь важно тестировать и дальше.