Чому критерії відбору акцій за допомогою ШІ зазнають кардинальних змін наприкінці 2026 року

Зміщення парадигми вже розпочалося

Впродовж років сектор штучного інтелекту працював за простим показником: зростання доходів. Як нова індустрія, прибутковість здавалася менш важливою ніж захоплення домінування на ринку та встановлення лідерства в екосистемі. Але через три роки після ChatGPT і кілька років у сучасну епоху дата-центрів штучного інтелекту, настрої інвесторів кардинально змінилися.

Обговорення серед аналітиків досліджень стало набагато більш скептичним. Там, де раніше зростання одне задовольняло інвесторів, тепер вони вимагають щось більш конкретне: віддачу від інвестицій. І ця переорієнтація не є теоретичною — вона починає змінювати, які компанії AI перевищать очікування, а які зникнуть.

Дві чітко різні категорії інвестицій потребують різного аналізу

Ландшафт AI поділяється на два принципово різні типи бізнесу. Перший — постачальники інфраструктури — компанії на кшталт Nvidia і Broadcom, які виробляють обчислювальну основу та мережеве обладнання, що підтримує системи AI. Другий — компанії, що впроваджують AI для покращення операцій — Amazon, що використовує алгоритми для логістики та персоналізації, або Recursion Pharmaceuticals, що прискорює відкриття ліків за допомогою програмного забезпечення.

Проте обидві категорії стикаються з однаковим новим тиском: довести, що витрати на AI перетворюються у реальний прибуток, а не лише у зростання верхнього рядка.

Розрахунок ROI: чому цифри тепер мають значення

Останній аналіз від J.P. Morgan представляє собі тривожну реальність: досягти 10% віддачі через їхню формулу зростаючої перпетуїтету на моделюваних інвестиціях у AI, що триватимуть до 2030 року, потрібно буде направляти приблизно $650 мільярдів у річний дохід безперервно. Такий масштаб сам по собі змінює спосіб, яким інвестори повинні оцінювати альтернативні витрати.

Ще більш вражаюче — дослідження MIT показує, що 95% інституційних інвестицій у AI наразі не дають жодного значущого повернення. Це відкриття спричинило серйозне переоцінювання серед фахівців з інвестицій.

старший аналітик Goldman Sachs Ерик Шеридан чітко висловив цю проблему: «Якщо інвестиційні гроші продовжать зростати без відповідної ясності щодо ROI, ми йдемо до кризи розчарування». Він додав ще більш похмуре спостереження: у кожному технологічному циклі зазвичай лише 2-3 компанії на вертикаль мають достатню цінову силу для отримання надприбутків. Решта стає конкурентами з стисненими маржами, що переслідують лідерів ринку.

Маржа прибутку відрізняє переможців від претендентів

Коли прибутковість існує, важливо аналізувати рівень маржі — це показує, чи має компанія справжню конкурентну перевагу або просто імітує інших.

Порівняймо Palantir Technologies і меншого конкурента C3.ai. Нещодавно Palantir показав 63% зростання доходів до $1.2 мільярда, одночасно потроївши чистий дохід до $477 мільйонів — вражаючий 40% рівень маржі. C3.ai, що працює з 2009 року, залишається збитковою, зростання збитків йде разом із доходами. Це різниця вказує на принципово різне позиціонування на ринку.

Постачальники дата-центрів демонструють більш тонкі відмінності. Iren і Nebius обидва прибутково торгуються, але їхні траєкторії суттєво різняться. Iren має спадщину майнінгу Bitcoin і прагне агресивного розширення з мінімальним запасом маржі. Nebius, хоча й прибутковий сьогодні, пропонує спеціалізовані можливості у inference machine learning та генерації зображень, що все більше затребувані сектором. Можливість довгострокового розширення маржі може схилити баланс на користь Nebius, незважаючи на нижчу поточну прибутковість.

Навіть Nvidia, що має надзвичайні маржі у 55% на своїх доходах за Q3 у $57 мільярдів, що перетворює $31.9 мільярдів у чистий дохід(, стикається з неминучим тиском. Оскільки конкуренти, такі як Alphabet і Marvell Technology, входять у виробництво AI-чипів, цінова потужність Nvidia зменшиться. Компанія ймовірно збережет зростання доходів, але інвестори повинні бути готові до стиснення маржі, що кардинально змінить очікування щодо оцінки.

Попередження вже проявляється у риториці

Можливо, найчіткіший індикатор того, що стандарти змінюються, — це просто слухати інституційні коментарі. Обговорення AI-бульбашок, все голосніше звучать занепокоєння аналітиків щодо прибутковості, і цілеспрямоване зосередження на поверненні капіталу акціонерам — все це сигналізує про перехід.

Жодне офіційне оголошення не запускає такі зміни. Інвестори натомість помічають зміни, коли ринкові умови раптово карають те, що раніше приносило нагороди. Зростаючий акцент на показниках прибутковості свідчить, що цей момент вже близько.

Позиціонування перед натовпом

Очікувати, поки акцент на прибутковості стане загальноприйнятим консенсусом, — це великий ризик. Проїздний інвестор розуміє, що сигнали — якими б тонкими вони не були — вже вказують у цьому напрямку. Діяти на основі цього перед масовим впровадженням зазвичай відрізняє тих, хто перевищить очікування, від інших.

Зрілість сектору штучного інтелекту вимагає зрілого підходу до інвестування. Історії про зростання доходів продовжать залучати капітал, але компанії, що демонструють дисципліноване розподілення капіталу та стійкість маржі, все більше матимуть перевагу у високих оцінках. Ті, хто не зможе перейти від зростання до прибутковості, стикнуться з наростаючою скептикою.

Цей перехід не є миттєвим і не гарантує однаковий вплив на всі компанії AI. Але для інвесторів, серйозно налаштованих навігувати у ландшафті AI 2026 року, один принцип залишається незмінним: прибутковість — це не вся історія, але все більш важливий підсюжет цієї історії.