Тренд капіталу за потужностями AI: грошові потоки J.P. Morgan вказують на звуження купівель приватних інвесторів, із значним припливом у ядро потужностей Nvidia, SanDisk та інших

Згідно з інформацією від Ukrainian фінансового порталу, нещодавно оприлюднений дослідницький звіт «Retail Radar» від Morgan Stanley, одного з провідних фінансових гігантів Wall Street, показує, що після остаточного підвищення ставки Федеральної резервної системи США роздрібні інвестори не повністю покинули сектор AI, а навпаки — на тлі макроекономічного тиску загальний темп входження на ринок значно сповільнився, а вибір окремих акцій став більш зосередженим на лідерах AI-обчислювальної потужності. Щодо одностайного рішення членів Комітету з монетарної політики FOMC Федеральної резервної системи США підняти ставки на 25 базисних пунктів до рівня 3.75% - 4.00% в середу за східним часом США, базова оцінка Morgan Stanley полягає у тому, що якщо це лише часткове повернення до циклу незначних підвищень ставки як компенсація минулорічного «страхового зниження», при збереженні сильної корпоративної прибутковості та відсутності подальшої ескалації ситуації на Близькому Сході, фондовий ринок все ще здатний поглинути підйом ставки та зростання прибутковості довгострокових облігацій США.

Коли тиск цін на нафту та довгострокових прибутковостей на оцінку послаблюється, основні активи AI-обчислювальної тематики, які раніше отримували підтрімку купівель, мають базу для відновлення ризикового апетиту, а фокус ринку може змінитися з впливу підвищення ставок на виконання замовлень, доходи та прибутки. Саме тому за даними Morgan Stanley за період з 10 по 16 вересня роздрібні інвестори спрямували значні потоки коштів, допомагаючи семи грандам об'єднано отримати чистий купівлю на $1,601 млрд, з яких NVIDIA отримала $1,196 млрд, SanDisk, ASML та Oracle як лідери ланцюга AI-обчислювальної промисловості також отримали потужні притоки коштів. Така «загальна скорочення з концентрацією на ключових» структура краще пояснює здатність тематики AI-обчислювальної потужності до відновлення після підвищення ставки Федеральної резервної системи, ніж узагальнене «масове покидання технологій роздрібними інвесторами».

У своєму аналітичному звіті на основі історичних даних Morgan Stanley навіть вважає, що за нинішніх сприятливих умов високого економічного зростання фондовий ринок здатний витримати поступове наближення прибутковості десятирічних облігацій США до 6%, але це оцінювання ґрунтується на стійкій експансії прибутків, обумовленій AI, і не є прогнозом прибутковості на рівні 6%.

Не дивно, що ще двоє великих гравців Wall Street — Goldman Sachs і Jefferies — також нещодавно подали схожі позитивні сигнали. Goldman Sachs у своєму дослідницькому звіті минулого тижня сформулювала бичачу логіку «прибутки понад усе» щодо можливості довготривалої бичачої тенденції на американському фондовому ринку після того, як ChatGPT став популярним у 2022 році, — прогнозує, що до 2026 року прибуток на одну акцію S&P 500 досягне $340, тобто можливе зростання на 24% рік до року від високої бази, а у 2027 року — до $385, тобто ще плюс 13%.

Водночас, форвардне співвідношення ціни до прибутку з початку року знизилося з 22 до 19, що відображає вплив ставок на оцінку. Історичні дані показують, що за три місяці після старту циклу підвищення ставок S&P 500 в середньому падає на 2%, але через дванадцять місяців — зростає в середньому на 9%. Ці дані поки що не підтверджують «неминучість завершення бичачого тренду після старту підвищення ставок», але і не гарантують повторення минулих інвестиційних результатів у майбутньому; Goldman Sachs у звіті наголошує, що ключовим фактором є чи зможе тенденція прибутків компенсувати подальше зниження оцінки.

Jefferies нещодавно заявила, що під двома двигунами — інвестиційної лихоманки навколо AI та перевищення очікувань прибутків AI-компаній — індекс S&P 500 може досягти 8000 пунктів до кінця 2026 року, а у 2027 році сягнути ще 9000 пунктів. Логіка Jefferies проста і потужна: у циклі, де зростання прибутків, обумовлене AI, перевищує історичний середній рівень удвічі, йти проти тенденції прибутків — небезпечно. Базовий прогноз Jefferies для індексу S&P 500 на рівні 8000 пунктів у 2026 році ґрунтується на прибутку на акцію (EPS) $373 (ріст 35%, значно вищий за консенсус ринку у 29%) і співвідношенні ціни до прибутку 21,5.

Після підвищення ставок ФРС кошти роздрібних інвесторів, здається, згущуються навколо ключових активів AI-обчислювальної потужності

Останній звіт Morgan Stanley щодо потоків роздрібних коштів показує, що за тиждень з 10 по 16 вересня чистий приток роздрібних коштів склав лише $2,5 млрд, що на 63,2% менше за середній тижневий показник за останні 12 місяців ($6,8 млрд); з них ETF отримали $3,1 млрд чистого притоку, а окремі акції — $0,6 млрд чистого відтоку. Загальна сила притоку позиціонується на історичному 2-му процентилі, приток ETF — на річному мінімумі, а кошти в акціях — на 12-му процентилі. Найважливіший сигнал — «менше додаткових купівель, кошти більш вимогливо обирають ціль»: високі ціни на нафту, довгострокові ставки та дискусія щодо AI-безпеки стримують короткостроковий ризиковий апетит, однак ключові активи такі як NVIDIA все одно приваблюють чисті купівлі.

У четвер (17 вересня) індекс Філадельфії напівпровідників після короткочасного падіння виріс на 3,1%, синхронно з різким падінням цін на нафту та зниженням ставки десятирічних облігацій США до 4,93%. Це відображає погашення маржного тиску ставки/довгострокової прибутковості облігацій США та сильне відновлення довіри до інвестицій у AI-потужності після встановлення ставок ФРС і очікуваного відновлення репутації центрального банку у боротьбі з інфляцією.

Хоча звіт Morgan Stanley «Retail Radar» було опубліковано напередодні потужного відскоку технологічних акцій на глобальному ринку, він дав критично важливі підказки щодо потоків коштів для розуміння цього відскоку — темп входження сповільнився, але селективні купівлі ключових AI-активів не припинились, особливо у складі Magnificent Seven (NVIDIA, Google та ін.), які отримали в сумі $1,601 млрд чистих купівель за тиждень, з яких NVIDIA — $1,196 млрд; SanDisk, ASML та Oracle як лідери ланцюга AI також отримали по $202 млн, $119 млн та $102 млн чистих купівель.

Така структура — «загальна скорочення з концентрацією на ключових» — краще пояснює, чому AI-тематика все ще має підґрунтя для відскоку: кошти скорочують експозицію у технологічних акціях поза Magnificent Seven, але продовжують обирати компанії у сферах прискорених обчислень, зберігання даних, обладнання для напівпровідників та хмарної інфраструктури. Звіт також чітко фіксує, що основні ланцюги інфраструктури AI-центру даних, електрифікації, ключові бенефіціари AI та комерціалізація AI-програмного забезпечення все ще отримують купівлі роздрібних інвесторів.

Oracle особливо добре проявила логіку «підтримання прибутків та замовлень при купівлі на падінні»: її доходи зросли на 30% рік до року, доходи від хмарної інфраструктури — на трицифровий відсоток, а залишкові зобов'язання (RPO) збільшилися на $26 млрд квартально, і 11 вересня роздрібні інвестори купили акції Oracle на $87 млн чистого обороту за один день, що підкреслює здатність компанії привертати кошти завдяки підтверджуваному зростанню бізнесу.

Виходячи з найсвіжішого висновку Morgan Stanley щодо «сильних прибутків та контрольованої геополітичної ситуації, які дозволяють фондовому ринку поглинути незначний цикл підвищення ставок та постійно високі довгострокові ставки», можна спрогнозувати одну з інвестиційних стратегій: коли негативний вплив цін на нафту та довгострокових ставок на оцінку послаблюється, ці основні активи AI-обчислень, що отримували підтримку купівель, мають базу для участі у відновленні ризикового апетиту, створюючи сприятливий фон для четвергового відскоку; фокус ринку також може зміститися з впливу підвищення ставок на виконання замовлень, доходи та прибутки.

Темп торгів та секторні потоки спільно показують, що роздрібні інвестори одночасно проводять оборонну конфігурацію та вибіркові інвестиції у технології, а не просто переключаються з технологій у захисні сектори. Упродовж останніх чотирьох торгових днів роздрібні інвестори купували акції під час обіду, але продавали у другій половині дня, основна зміна — перехід технологічних акцій поза Magnificent Seven від купівлі до продажу, а також ускорення продажу індустріальних акцій. Якщо виключити Magnificent Seven, єдиним сектором з чистою купівлею були необхідні споживчі товари — $11 млн; індустріальні, комунікаційні та технологічні сектори показали чистий відтік коштів у $555 млн, $493 млн та $405 млн відповідно, а комунальні послуги та нерухомість були продані менш активно.

На ринку ETF секторні ETF показали третій найбільший за історією тижневий чистий відтік коштів, переважно за рахунок технологічних продуктів; але ETF базових великих компаній все ще отримали $130 млн чистих купівель, ETF дорогоцінних металів — $18,8 млн, а попит на ETF середньо- і довгострокових облігацій трохи покращився. Загалом, стратегія високих дивідендів по всьому ринку наближається до трирічного максимуму за популярністю, але приток роздрібних коштів у дивідендні ETF навпаки знизився.

Водночас дані Morgan Stanley показують, що одномісячна ковзна середня частка роздрібних угод з опціями все ще рекордно висока — 96,8-й процентиль, що свідчить про збереження активності у трейдингу, але напрямок покупок та угод на спот-ринку розділився.

Від потоків коштів до виконання прибутків: інвестиції у AI-обчислювальну інфраструктуру стають вибірковими серед супер-лідерів

Конкретний список покупок показує, що кошти підтримують не лише Magnificent Seven, але й залишають чіткі переваги у зберіганні, обладнанні для напівпровідників та хмарній інфраструктурі. Ось дані Morgan Stanley щодо потоків роздрібних коштів за тиждень з 10 по 16 вересня:

Всі Magnificent Seven отримали чисту купівлю: NVIDIA — $1,196 млрд, Tesla — $201 млн, Amazon — $87 млн, Apple — $63 млн, Google — $25 млн, Microsoft — $19 млн, Meta — $10 млн; всього $1,601 млрд, з яких на NVIDIA припадає близько 74,7%. Позамагніфікентна сімка, SanDisk (SNDK.US) отримала $202 млн, ASML (ASML.US) — $119 млн, Oracle (ORCL.US) — $102 млн, разом із NVIDIA та Tesla вони складають топ-5 за тиждень. Топ-5 продаваних: SpaceX (SPCX.US) — $249 млн, Marvell (MRVL.US) — $95 млн, Intel (INTC.US) — $76 млн, NuScale Power (SMR.US) — $60 млн, AMD (AMD.US) — $52 млн.

Звіт також чітко зазначає, що роздрібні інвестори продовжують купувати електрифікаційний ланцюг AI-центрів даних, основних бенефіціарів інфраструктури AI і дата-центрів, Magnificent Seven, зростаючі акції, а також тематики комерціалізації AI-програмного забезпечення і застосування AI. Це яскраво демонструє, що роздрібні інвестори не покинули AI, а концентрують покупки на Magnificent Seven, а також на окремих ключових компаніях у системах зберігання, обладнанні та хмарних платформах одразу. Технологічний сектор поза Magnificent Seven загалом має чистий відтік коштів, але це не означає повний розпродаж всіх компаній у секторі.

Аналітична команда Morgan Stanley підвищила рейтинг Meta до «Overweight», вважаючи перспективними її передові моделі, агент Muse та API-моделі, з розширенням комерціалізації AI поза рамки реклами до нових продуктів та джерел доходу; у сфері кібербезпеки особливо відмічають Okta, Palo Alto Networks, CrowdStrike, Varonis і Zscaler, ключова логіка — розширення застосування AI збільшує поверхню атаки, що робить спеціалізовані компанії з кібербезпеки основними партнерами для базових AI моделей, а витрати на безпеку ще більш важливими. Цікавий факт: роздрібні інвестори загалом продають ці захисні програмні пакети, тобто фундаментальна оцінка інституційних інвесторів не повністю співпадає з короткостроковими торговими уподобаннями роздрібних.

AI-інфраструктурний лідер Oracle — важливий позитивний приклад потоків: звіт Morgan Stanley посилається на її 30% зростання доходу рік до року, трицифрове зростання доходу від хмарної інфраструктури та збільшення RPO на $26 млрд, вважаючи ці результати такими, що допомагають відповісти на запитання щодо сталого росту замовлень, їх трансформації у доходи та подальшого фінансування; 11 вересня роздрібні інвестори купили Oracle на $87 млн чистого обороту після виходу фінансового звіту. Окрім того, 15 вересня Skyworks та Qorvo отримали $7,5 млн і $0,4 млн чистої купівлі відповідно — це на тлі новин про очікуване завершення угоди між компаніями у поточному році, а не прямі покупки AI-обчислювальних потужностей.

Фінансування, застосування та дані про реалізацію AI-індустрії забезпечують фундаментальні передумови для уваги до ключових активів, але вони є додатковими доказами поза спостереженням за потоками коштів. За повідомленнями медіа OpenAI веде переговори про нове фінансування з оцінкою понад $1,2 трлн; Anthropic — за даними Reuters — готує потенційне IPO із оцінкою близько $2 трлн та максимальним фінансуванням $100 млрд, що може стати найбільшим IPO в історії — обидва випадки це або переговори, або підготовка.

На прикладі конкретного застосування AI, Astra підсилює програмування, перегляд, операції з комп'ютерами та складні робочі процеси, розширюючи спектр виконуваних завдань AI; OpenAI підтвердив, що з 10 вересня призупиняє нову реєстрацію та оновлення $200 на місяць Pro 20X пакетів, вже підписані не зачіпає. Щодо постачання, Anthropic розкрила угоди на 5 ГВт із Amazon, 5 ГВт із Google та Broadcom, $30 млрд Azure потужності та $50 млрд на інвестиції у AI-інфраструктуру США разом із Fluidstack.

У частині доставки ресурсів AI-обчислювальної потужності, NVIDIA у другому кварталі фінансового 2027 року отримала доходи від центрів даних на $8,9 млрд (+117% рік до року); експорт Південної Кореї у серпні зріс на 68,7% до $98,26 млрд, із них експорт напівпровідників — $46,65 млрд, а річний експорт на початок вересня вже склав $709,4 млрд, перевищивши рекордний обсяг за весь 2025 рік. З точки зору інвестиційної логіки, ці дані конкретно переводять «експансію AI-попиту» у практичне використання, закупівлі потужностей та доходи від обладнання, створюючи основу для довгострокового зростання NVIDIA, компаній зі зберігання даних та хмарної інфраструктури; це пояснює, чому роздрібні кошти короткотерміново концентруються на купівлі вибіркових ключових AI-потужностей.

У технологічному аспекті найцікавішим є підвищення інтересу до розширення потреб в AI-потужностях з централізованого на етапах після навчання, безперервного інференсу та виконання агентів, що допомагає зрозуміти селективність коштів всередині апаратного та програмного забезпечення.

Morgan Stanley посилається на SemiAnalysis, зазначаючи, що частка попереднього навчання в структурі розподілу потужності вже опустилася нижче 15%, а попит на кінцеві токени зростає, технології після навчання також стають ключовим напрямком розширення можливостей моделей. Зниження частки описує структурні зміни, але не означає абсолютну зменшення потреби в потужності; на основі «парок Jevons», майбутній сукупний попит на AI буде тільки збільшуватись через зниження вартості потужностей. З точки зору системної архітектури, загальну кількість оброблених токенів визначають масштаб користувачів, частота завдань, цикли виклику та довжина контексту: підготовка (Prefill) обробляє вхідні дані, декодування (Decode) постійно генерує вихідні, кеш ключ-значення (KV Cache) підвищує вимоги до оперативної пам'яті та пропускної здатності; багатофункціональні агенти також потребують виконання програм на CPU, збереження даних та бази кешу на чипах, високошвидкісне з'єднання комп'ютерних ресурсів через Ethernet та фотонні комунікації у AI-центрах даних, а хмарна платформа виконує керування та обслуговування.

Загалом це формує повний ланцюг «прискорені обчислення — пам'ять і збереження даних — інфраструктурна доставка — комерціалізація програмного забезпечення», а звіт про потоки коштів Morgan Stanley фіксує купівлі NVIDIA, SanDisk, ASML та Oracle — кожна на різних етапах цього ланцюга. Роздрібні інвестори залишають вибіркову перевагу тематиці AI-потужностей та технологіям, але вже не женуться за всіма AI-активами без розбору; коли загальний обсяг купівель знижується, кошти продовжують конфігурувати основні і критичні вузлові компанії ланцюга AI-обчислювальних потужностей.