Снимка: iStock

Най-лесната инвестиционна идея около изкуствения интелект през последните години беше да се купят компаниите, които продават инфраструктурата за него. Чипове, центрове за данни, облачни услуги, мрежово оборудване, електроенергия. Огромният капиталов цикъл създаде очевидни победители и превърна някои от тях в най-големите компании в света. Проблемът е, че когато една инвестиционна идея стане очевидна за всички, цената започва да има поне толкова голямо значение, колкото самата технология. Troy McGlone от Heartland Advisors предлага интересен начин да погледнем отвъд първата фаза на AI бума: вместо да се опитваме да определим кой ще продаде най-много чипове, може би следващата голяма група победители трябва да се търси сред компаниите, които ще използват все по-евтиния изкуствен интелект, за да направят съществуващите си бизнеси по-добри.

Това звучи почти прекалено обикновено на фона на сегашната еуфория. Една от компаниите, които McGlone посочва, произвежда оборудване за пожарникари и системи за откриване на газ. Втората разпространява климатици. Третата е Berkshire Hathaway. Нито една не прилича на типичната AI акция. Именно това е идеята.

Основният аргумент на McGlone е стар колкото самото инвестиране: да откриеш правилната компания не е достатъчно, ако платиш грешната цена. Историята на Cisco около върха на интернет балона остава един от най-добрите примери. Интернет действително промени света. Cisco действително беше една от най-важните компании, изграждащи инфраструктурата му. Инвеститорът, купил акцията около върха на цикъла, обаче трябваше да чака приблизително две десетилетия, за да възстанови номинално инвестицията си. Технологичната теза беше правилна. Инвестиционната теза при конкретната цена се оказа съвсем друга история.

Тази разлика има все по-голямо значение през 2026 г. Nvidia например се намира в изключително силна позиция, но според McGlone около 70% от вземанията на компанията са свързани само с пет клиента. Част от същите тези клиенти разработват собствени чипове. Това не означава, че бизнесът на Nvidia непременно е пред обрат. Показва обаче колко необичайна е сегашната ситуация. Огромно търсене се среща с ограничен капацитет, което дава на доставчиците огромна ценова сила. Истинският въпрос е колко дълго може да остане така.

Историята на капиталовите цикли подсказва, че изключително високите печалби привличат конкуренция и капитал. Клиентите търсят алтернативи. Производственият капацитет се увеличава. Технологиите се стандартизират. Цените постепенно падат. Това е чудесно за потребителите на технологията, но невинаги за компаниите, които са печелили най-много от първоначалния недостиг. Ако AI последва подобна логика, най-интересната инвестиционна фаза може постепенно да се премести от производителите към потребителите.

Точно тук MSA Safety става интересна. Компанията е лидер в оборудването за пожарната индустрия и има значим бизнес със системи и датчици за откриване на газове. Това не е сектор, който обикновено се появява в разговорите за изкуствен интелект. MSA обаче разработва собствен софтуер, разполага със собствени сензори и поддържа инженерен екип, който е реална част от разходната структура на компанията. Ако AI намалява цената и времето за разработване на код, автоматизира част от инженерната работа и позволява по-ефективно използване на огромните количества информация, събирани от сензорите, тогава технологията може да подобри икономиката на вече доминиращ бизнес.

Това е много различна AI теза. MSA не трябва да създаде следващия голям езиков модел. Не трябва да победи Nvidia. Не трябва да продава AI на милиони потребители. Достатъчно е технологията да намали разходите, да подобри продуктите и да увеличи ефективността на бизнес, в който компанията вече има силен пазарен дял. Ако това се случи, икономическата стойност на AI се превръща в по-висок марж или по-силна конкурентна позиция, без инвеститорът непременно да плаща оценката, която пазарът изисква от очевидните AI победители.

Watsco показва друг вариант на същата идея. Компанията е най-големият американски дистрибутор на отоплителни, вентилационни и климатични системи и има особено силно присъствие в югоизточните щати. На пръв поглед това е почти противоположността на високотехнологичния бизнес. Значителна част от приходите обаче идва от ремонт и подмяна. Когато климатикът спре да работи посред лято, клиентът не отлага покупката с шест месеца в очакване на по-добра икономическа среда. Това придава на бизнеса различна устойчивост от чисто цикличното ново строителство.

Още по-интересна е позицията на Watsco във веригата. От едната страна стоят сравнително концентрирани производители на оборудване. От другата са десетки хиляди малки изпълнители, които имат ограничена собствена ценова сила. Между тях стои Watsco с мащаб, който е повече от два пъти по-голям от този на следващия конкурент, и с дигитализирана платформа. Компанията вече използва AI за оптимизиране на ценообразуването.

Това е прекрасен пример защо икономическият ефект от AI може да се окаже много по-широк от технологичния сектор. При дистрибутор с огромен каталог, множество пазари, различни клиенти и хиляди транзакции малко подобрение в ценообразуването може да има голям ефект върху печалбата. Ако алгоритъмът позволява по-добре да се прецени къде клиентът е чувствителен към цената, къде наличността е по-важна и как да се управляват запасите, дори сравнително малко подобрение на маржа се умножава върху огромен обем продажби.

А пазарът в момента гледа другаде. Акцията на Watsco е приблизително 26% под нивото си отпреди година, като вниманието е насочено към трудния жилищен цикъл. Именно това разминаване търси стойностният инвеститор: краткосрочен проблем, който е очевиден за пазара, срещу структурно подобрение, което все още не е основната история около акцията. Разбира се, слабият жилищен пазар е реален риск. AI няма магически да премахне цикличността. Но ако технологията подобрява икономиката на бизнеса точно докато оценката е под натиск по друга причина, инвестиционната асиметрия става по-интересна.

Berkshire Hathaway представлява третия и може би най-неочаквания пример. На пръв поглед конгломерат от железници, застраховане, енергетика, индустриални компании и публични инвестиции трудно може да бъде описан като AI история. Но точно тази липса на очевидна експозиция може да бъде част от предимството.

Голяма част от изцяло притежаваните от Berkshire бизнеси трудно могат да бъдат разрушени директно от генеративния AI. Burlington Northern Santa Fe няма да бъде заменена от езиков модел. Електропреносната инфраструктура на Berkshire Hathaway Energy няма да стане ненужна заради софтуер. Напротив, ако AI продължи да увеличава потреблението на електроенергия чрез центровете за данни, физическата инфраструктура, необходима за производството и доставката на тази енергия, може да стане още по-ценна.

Това поставя Berkshire в интересна позиция: сравнително нисък риск някои от основните ѝ активи да бъдат технологично обезсмислени и едновременно с това възможност други да спечелят от капиталовия цикъл. Precision Castparts например има силна позиция при специализираните отливки и ковани компоненти, включително части за най-натоварените секции на газови турбини. Ако нуждата от електроенергия за AI инфраструктура продължи да расте, инвестициите в производство на ток се превръщат в косвен източник на търсене за подобни индустриални компании.

Berkshire Hathaway Energy добавя още един пласт. Изкуственият интелект е софтуерна революция, която изисква изненадващо много физическа инфраструктура. Центровете за данни трябва да бъдат построени, свързани към мрежата и захранвани. Необходима е нова генерация, трансформатори, преносни линии и резервен капацитет. Ако търсенето на електроенергия продължи да расте, част от големите победители от AI може изобщо да не изглеждат като технологични компании.

Има и управленски елемент. Новият ръководител на Berkshire Грег Ейбъл идва именно от Berkshire Hathaway Energy. За McGlone това увеличава вероятността компанията да разпознава добре възможностите, които се появяват около растящите енергийни нужди. При Berkshire обаче AI е само допълнителна опция, а не условие инвестиционната теза да работи. Това е съществена разлика. Ако AI бумът продължи, определени бизнеси могат да спечелят. Ако ентусиазмът се охлади, остават железницата, застрахователният бизнес, енергетиката, индустриалните компании, публичният портфейл и способността за разпределение на капитал.

Тук се появява по-голямата идея зад трите примера. Първата фаза на AI беше концентрирана около кой произвежда технологията. Втората може да бъде около кой я използва най-добре. Исторически именно втората фаза на големите технологични промени често разпространява икономическата стойност много по-широко.

Електричеството не направи богати само производителите на генератори. Интернет не създаде стойност само за производителите на маршрутизатори. Облачните услуги не облагодетелстваха само компаниите, които построиха центровете за данни. Технологията става наистина трансформираща, когато постепенно стане по-евтина, стандартизирана и достъпна и започне да променя производителността на обикновените компании.

При AI това може да означава, че най-интересният дългосрочен въпрос няма да бъде кой притежава най-мощния модел, а кой има най-голяма възможност да превърне по-евтиния интелект в по-ниски разходи, по-добро ценообразуване, по-малко грешки и по-високи маржове. Компания с огромна собствена база данни, доминиращ пазарен дял и високи административни или инженерни разходи може да извлече огромна стойност от AI, без никога да се превърне в „AI компания“.

Това не прави автоматично MSA Safety, Watsco или Berkshire Hathaway добри инвестиции на всяка цена. MSA трябва действително да превърне технологичната ефективност в икономически резултат. Watsco остава изложена на жилищния и климатичния цикъл. Berkshire е толкова голяма, че размерът сам по себе си ограничава скоростта, с която новите инвестиции могат да променят общата ѝ стойност. И най-важното, тезата, че AI ще намалява разходите, трябва да се докаже в отчетите, а не само в презентациите.

Но идеята зад тях заслужава внимание именно сега. Wall Street вече е прекарал години в търсене на очевидните победители от изкуствения интелект. Капиталът се е концентрирал в тях, очакванията са високи, а в някои части на веригата ценовата сила е необичайно голяма. Това не означава, че тези компании са достигнали върха си. Означава, че съотношението между очакване и цена става все по-важно.

Следващата голяма възможност може да изглежда много по-скучно. Пожарогасително оборудване. Климатици. Железници. Газови турбини. Електроенергия.

Но ако изкуственият интелект действително се превърне в технология с общо предназначение, точно това би трябвало да очакваме. В един момент историята престава да бъде само за компаниите, които продават AI, и започва да бъде за компаниите, които благодарение на него правят стария си бизнес по-добре.

А именно там пазарът обикновено трябва да търси следващия слой на една технологична революция.

Материалът има аналитичен и информационен характер и не представлява препоръка за покупка или продажба на финансови инструменти.