WSTĘP

Konferencja w Davos za nami. Flesze, reflektory, panele dyskusyjne i cały świat inwestycyjny żyjący tym, co zostało powiedziane na scenie. Ale…
…jak zapewne się domyślasz, nie wszystko wybrzmiało wprost. I analizując każdy panel dyskusyjny, każdą wypowiedź czy nawet aluzję, stworzyliśmy dla Was podsumowanie najważniejszych tez z tej konferencji. Tak, abyś w obecnym klimacie geopolitycznym i finansowych przetasowań na rynkach, poruszał się jak ryba w wodzie.

TL;DR

Na panelach w Davos padły deklaracje o setkach miliardów USD rocznie wydawanych na centra danych i infrastrukturę AI. Ken Griffin i Larry Fink mówią o tym wprost, ale prawie nikt nie zadaje najważniejszego pytania: jaki będzie realny zwrot z tego kapitału (ROIC). Historia telekomów i światłowodów z przełomu lat 90./2000 pokazuje, że technologia może wygrać, podczas gdy jej pierwsi inwestorzy przegrywają – bo CAPEX został źle zallocowany.

Najważniejsze informacje

  • CAPEX na AI‑infrastrukturę (centra danych, chipy, energetyka) w samej tylko USA może sięgać kilkuset miliardów USD rocznie, według Kena Griffina (Citadel) – i to może być ostrożna liczba.
  • Larry Fink (BlackRock) otwarcie mówi, że jeśli żywotność chipów AI to 1 rok zamiast 4–5 lat, znaczna część tych wydatków stanie się „złym CAPEX‑em”.
  • W Davos elity finansowe mówią o AI jako o „zbawcy produktywności”, od którego de facto zależy dług publiczny i stabilność systemu.
  • Historia telekomów i światłowodów pokazuje, że nadmierny CAPEX przy zbyt wolnym wzroście popytu kończy się spadkiem ROIC, odpisami i konsolidacją, a nie tradycyjną „rewolucją, na której wszyscy zarabiają”.
  • Inwestor, który chce naprawdę rozumieć AI, powinien przede wszystkim śledzić ROIC, TFP i wolne przepływy pieniężne (FCF), a nie tylko nagłówki o miliardach wydanych na infrastrukturę.

AI JAKO „ZBAWCA PRODUKTYWNOŚCI” – I DLACZEGO TO JEST NIEBEZPIECZNE ZAŁOŻENIE

W Davos Ken Griffin, założyciel Citadel, mówi wprost: świat „wydaje ponad stan”, a politycy liczą na AI jako rozwiązanie problemu długu i słabego wzrostu. To nie jest anonimowy komentarz z sieci, tylko uwaga jednego z najważniejszych inwestorów instytucjonalnych na świecie.
Logika, którą szkicuje Griffin, jest prosta:
  • rządy w krajach rozwiniętych nie są w stanie politycznie wdrożyć bolesnych reform ani cięć wydatków,
  • dług publiczny osiąga poziomy nienotowane w czasie pokoju, np. w USA dług federalny przekracza 120% PKB według danych Congressional Budget Office [CBO],
  • aby system się „spiął”, potrzebny jest skok produktywności, który pozwoli szybciej rosnąć, nie podnosząc drastycznie podatków.
W tej narracji AI staje się „ostatnią deską ratunku”, a nie kolejną technologią w szeregu. To ważne: jeśli powodzenie całego systemu fiskalnego i zadłużenia opiera się na jednym założeniu technologicznym, ryzyko błędu jest systemowe, a nie tylko „sektorowe”.

CAPEX NA AI – MILIARDY W KRZEMIE, BETONIE I KABLU

Griffin podczas jednego z paneli mówi o około 600 miliardach USD rocznie wydawanych na centra danych w samych USA – zastrzegając, że to i tak może być liczba z dolnej granicy [hipotetyczna analiza Bloomberga]. Nawet jeśli dokładna wartość jest dyskusyjna, trend jest oczywisty:
  • Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta i inni ogłaszają kolejne rekordowe plany inwestycyjne w cloud, data centers, AI‑infrastrukturę. Według analiz Bloomberga i FactSet łączny CAPEX „wielkiej piątki” technologicznej wzrósł z kilkudziesięciu miliardów USD rocznie dekadę temu do ponad 150–200 miliardów USD w ostatnich latach [analiza CAPEX Big Tech].
  • Równolegle TSMC, Intel i Samsung inwestują dziesiątki miliardów w nowe fabryki chipów (tzw. fabs), przy czym pojedyncza nowoczesna fabryka potrafi kosztować 20–30 miliardów USD, według danych firmy i analiz branżowych [raport o półprzewodnikach].
  • Do tego dochodzi infrastruktura energetyczna i chłodnicza: Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) szacowała już przed boomem generatywnej AI, że centra danych konsumują kilka procent globalnej energii elektrycznej, a ten udział może się podwoić do 2030 r. [IEA „Data Centres and Data Transmission Networks”].
W efekcie mamy sytuację, w której CAPEX na AI‑powiązaną infrastrukturę staje się jednym z głównych strumieni inwestycji w gospodarce światowej. To nie jest już sektorowa ciekawostka – to makro.

FINK O „LIFETIME OF THE CHIP” – JEDNO ZDANIE, KTÓRE WIĘKSZOŚĆ ZIGNOROWAŁA

Larry Fink, szef BlackRocka, dodaje do tego pozornie techniczną uwagę, która jest w istocie kluczowa: jeśli okres ekonomicznego życia chipów AI wyniesie 4–5 lat, CAPEX może mieć sens; jeśli to będzie 1 rok – znacząca część inwestycji okaże się złym wydatkiem.
Tę uwagę warto rozebrać na czynniki:
  • „Życie ekonomiczne” to nie tylko fizyczna trwałość układu scalonego, ale również czas, przez który dany chip jest wystarczająco wydajny, by generować odpowiednio wysokie przychody i marże.
  •  Przy obecnym tempie rozwoju modeli i hardware’u może się okazać, że kolejne generacje chipów deklasują poprzednie na tyle szybko, iż wcześniejsze inwestycje rozliczane w modelach jako 4–5 letnie muszą być w praktyce odpisywane po roku lub dwóch.
  • Dodatkowo, jeśli nastąpi spadek cen usług obliczeniowych (np. w wyniku konkurencji lub nadpodaży mocy obliczeniowej), stopa zwrotu z istniejących centrów danych będzie niższa niż zakładano.
Fink – człowiek, który zarządza firmą nadzorującą około 10 bln USD aktywów [dane BlackRock, 2024] – w praktyce mówi: „sama skala CAPEX nie jest powodem do euforii; liczy się to, ile i jak długo będziemy w stanie na tym realnie zarabiać”.
W języku finansów: CAPEX ≠ sukces. ROIC = sygnał.

LEKCJA Z TELEKOMÓW I ŚWIATŁOWODÓW: INFRASTRUKTURA ZOSTAJE, INWESTORZY NIEKONIECZNIE

Przełom lat 90. i 2000 to klasyczny przykład tego, jak dobra technologia i potrzebna infrastruktura mogą prowadzić do fatalnych wyników dla pierwszej fali inwestorów.
Wtedy również:
  • operatorzy telekomunikacyjni (AT&T, WorldCom, Global Crossing i wielu innych) inwestowali w gigantyczne sieci światłowodów i infrastrukturę szkieletową internetu.
  • spółki dot‑com i hostingowe budowały serwerownie, data centers i łącza (sam przyznasz, że historia się nie powtarza, ale nieźle rymuje?).
Narracja: „Internet zmieni wszystko, potrzeba nieograniczonej przepustowości, kto nie będzie miał infrastruktury, ten przegra” (oh, it rhymes, Babe!)
Rzeczywistość:
  • Popyt na dane rzeczywiście rósł wykładniczo, ale wolniej niż zakładano w najbardziej agresywnych modelach [por. raporty ITU i OECD nt. inwestycji telekomunikacyjnych 1995–2005,].
  • CAPEX doprowadził do nadpodaży przepustowości, co w wielu regionach obniżyło ceny usług i rentowność projektów.
  • Według historycznych analiz indeksy telekomunikacyjne (np. MSCI World Telecom lub Nasdaq Telecommunications) zaliczyły po 2000 r. wieloletni maraton słabych stóp zwrotu, a niektóre spółki zniknęły całkowicie z rynku [ dane MSCI / Nasdaq].
Infrastruktura pozostała – w wielu przypadkach jest używana do dziś.
Ale akcjonariusze pierwszej fali zapłacili za to: odpisami aktywów, restrukturyzacjami, bankructwami i ogromnymi spadkami wycen.
To jest dokładnie to ryzyko, o którym „między wierszami” mówią dziś Griffin i Fink w kontekście AI: technologia może wygrać na poziomie społecznym, a pierwsza generacja inwestorów – przegrać na poziomie kapitału i zakładanych stóp zwrotu z inwestycji.

JAK SPRAWDZIĆ, CZY AI TO „REWOLUCJA PRODUKTYWNOŚCI”, CZY KOLEJNA ODSŁONA „CAPEX SHOW”?

Z punktu widzenia inwestora indywidualnego kluczowe są trzy zestawy danych:
ROIC w sektorach AI‑intensywnych
Należy patrzeć nie tylko na przychody i marketingowe slajdy o liczbie parametrów modeli, ale przede wszystkim na: ROIC (Return on Invested Capital) w segmentach: chmury (cloud), data centers, hardware AI (chipy, akceleratory), usług AI‑as‑a‑service.
Jeśli: CAPEX rośnie skokowo,przychody rosną, a ROIC stoi w miejscu lub spada, to jest to klasyczny obraz przeinwestowania: kapitału jest za dużo w stosunku do rentownych możliwości jego wykorzystania.
Dane do śledzenia: raporty MSCI i S&P Dow Jones o rentowności sektorów IT i Communication Services lub dane pojedynczych spółek.
TFP (Total Factor Productivity) na poziomie gospodarek AI jest przedstawiana jako narzędzie, które ma podnieść TFP – czyli zintegrowaną miarę produktywności czynników produkcji.
The Conference Board w swojej bazie „Total Economy Database” oraz OECD w „Compendium of Productivity Indicators” publikują szczegółowe dane TFP dla gospodarek rozwiniętych.
Jeżeli: po kilku latach intensywnego CAPEX‑u AI i wdrożeń, w tych bazach danych nie widać wyraźnego, trwałego przyspieszenia TFP, to znaczy, że AI na razie jest bardziej wielkim projektem kapitałowym i marketingowym niż makroekonomiczną rewolucją.
Wolne przepływy pieniężne (FCF) i marże
Ostatecznie: to wolny cash flow per share oraz marże operacyjne pokazują, czy: inwestycje w AI poprawiają ekonomię spółek, czy tylko „pompują” CAPEX i amortyzację.
Analizy Bloomberga i FactSet regularnie zestawiają FCF i marże największych spółek technologicznych z ich planami inwestycyjnymi.
Jeśli FCF na akcję nie rośnie w tempie, które usprawiedliwia skalę CAPEX‑u, to: „rewolucja AI” jest dla akcjonariuszy dużo mniej imponująca niż na slajdach Davos.

CO Z TEGO WYNIKA DLA TWOJEGO PORTFELA?

Najważniejszy wniosek: nie myl wielkiej inwestycji z wielkim biznesem.
Z perspektywy MPB warto przyjąć kilka zasad:
  • CAPEX to hałas, ROIC to sygnał.
  • Nie ekscytuj się liczbą miliardów – pytaj, jaki jest z tego realny zwrot (oczekiwany) po kilku latach.
  • Traktuj infrastrukturę AI jak sektor o podwyższonym ryzyku przeinwestowania, analogicznie do telekomu po 2000 r. To nie znaczy „unikać wszystkiego”, tylko:unikać koncentracji, rozumieć, kto ma przewagę kosztową, dostęp do taniej energii i danych,pamiętać, że nie każdy dostawca rur i światłowodów został Googlem.
  • Patrz na wyceny w kontekście ROIC i FCF, a nie narracji.
  • Jeśli P/S i EV/EBITDA w segmentach AI/infra odlatują ponad historyczne średnie, a ROIC nie nadąża, to masz raczej „CAPEX show” niż „rewolucję produktywności”.
  • Zamiast grać „all‑in” na spółki infrastruktur AI, możesz szukać pośrednich beneficjentów: – energii (w tym nuklearnej),surowców, firm infrastrukturalnych o rozsądnych wycenach, „nudnych zwycięzców” z pricing power, którzy i tak będą korzystać na zwiększonej digitalizacji.
Inaczej mówiąc: Nie wystarczy wiedzieć, że świat zainwestuje w AI biliony.
Trzeba jeszcze wiedzieć, kto i na jakich warunkach te biliony odzyska – z zyskiem.

Może Ci się spodobać

Wejdź do świata MPB

Sprawdź

Strategia TYTANÓW

Pobierz

Raport Spółka Miesiąca