Neocloudy czy hyperskalery: kto skorzysta na boomie inwestycji w AI?

Boom na AI uruchomił wyścig inwestycyjny w centra danych, układy GPU i inne elementy infrastruktury. W efekcie powstały dwie wyraźne grupy spółek.

Z jednej strony są hyperskalery — duże firmy technologiczne, które działają w chmurze i dostarczają zasoby obliczeniowe na skalę globalną. Do tej grupy zaliczają się m.in. Microsoft, Amazon, Meta Platforms i Alphabet.

Z drugiej strony są neocloudy. Takie firmy jak CoreWeave (NASDAQ: CRWV) oraz Nebius Group (NASDAQ: NBIS) budują wyspecjalizowane centra danych z naciskiem na obsługę obliczeń dla AI i sprzedają moc obliczeniową.

Neocloudy rosną bardzo szybko, ale finansują to długiem

Neocloudy budują centra danych pod konkretne zastosowania związane z AI. To podejście ma dawać przewagę kosztową w porównaniu z centrami budowanymi przez hyperskalery „dla wielu zastosowań”. W praktyce tempo wzrostu rośnie wraz z popytem na moc obliczeniową, co napędza szybki wzrost spółek takich jak CoreWeave i Nebius.

Problem w tym, że centra danych i układy GPU są bardzo drogie. Neocloudy pokrywają te koszty głównie przez zadłużanie się. CoreWeave ma już 34,66 mld USD długu długoterminowego, a Nebius 9,47 mld USD. Tak wysoki poziom zobowiązań oznacza też rosnące koszty odsetek, które mogą stać się szczególnie uciążliwe, jeśli tempo boomu w AI wyhamuje, zanim spółki zaczną realnie generować zyski.

Dlaczego hyperskalery wydają się korzystniejszą inwestycją

Hyperskalery inwestują w AI jako duże firmy, działające w branży, w której generują zyski i gotówkę. Microsoft, Alphabet i Amazon dominują w globalnych usługach chmurowych, a wzrost zapotrzebowania na AI ma nadal kierować ruch do ich systemów i usług.

Dodatkowo, poza firmami takimi jak OpenAI i Anthropic, hyperskalery zazwyczaj mają wysoko rentowne biznesy, które pomagają finansować ogromne wydatki inwestycyjne (capex) związane z infrastrukturą. W rezultacie nie muszą pożyczać tyle, ile neocloudy, które stawiają na „czysty zakład” w ramach tego konkretnego cyklu.

Ważnym elementem jest też rozwój własnych układów do trenowania i uruchamiania modeli AI. W miarę jak hyperskalery tworzą i wdrażają niestandardowe chipy, mogą zmniejszać zależność od GPU Nvidii. Jeśli uda się obniżyć wydatki na GPU, łatwiej będzie zamieniać rosnące nakłady inwestycyjne w wymierne przychody z usług chmurowych.

Co z neocloudami pod koniec cyklu

Neocloudy pokazują imponujące tempo wzrostu jako spółki nastawione wyłącznie na ten temat. Jednak w dużych boomach zwykle przychodzi moment spowolnienia. Wciąż nie wiadomo, jak dobrze te firmy odzyskają poniesione inwestycje, obsługując jednocześnie dług, a nawet czy uda im się przejść w tryb trwałej rentowności dla akcjonariuszy.

W takim układzie za bardziej „naturalny” kierunek inwestycji uznaje się hyperskalery: z zapleczem w innych, komplementarnych obszarach biznesu i z bliższą drogą do monetyzacji inwestycji w AI w ramach usług chmurowych.