טריליונים על בינה מלאכותית: מהפכה תעשייתית או הניסוי היקר ביותר של וול סטריט?

לווול סטריט יש כישרון מפתיע להפוך טכנולוגיה טובה לסיפור השקעה יקר מאוד. מסילות ברזל, אינטרנט, מכוניות חשמליות - לכל תקופה סמל התקדמות משלה ותור משלה של רוצים לקנות אותו בכל מחיר. היום במרכז התור בינה מלאכותית. ואני לא מפקפק בכך ש-AI ישנה באופן רדיקלי ענפים שלמים. אני מפקפק בדבר אחר: שכל מניה עם האותיות AI במצגת ההשקעה זכאית אוטומטית למכפיל קוסמי.

בפברואר דיווחה Reuters על תוכניות של Microsoft, Amazon, Alphabet ו-Meta להוציא יותר מ-600 מיליארד דולר על בינה מלאכותית ב-2026. זו תוכנית השקעות בהיקף תעשייתי. מדובר לא רק במפתחי מודלים: ההוצאות מגיעות ליצרני שבבים, בוני מרכזי נתונים, חברות אנרגיה, ספקי שנאים, ציוד רשת ומערכות קירור. הפרדוקס הוא שהבורסה כבר מעריכה תוצאות עתידיות רבות, בעוד שהתשתית הפיזית עדיין צריכה להיבנות.

התזה העיקרית שלי: AI - מהפכה טכנולוגית אמיתית, אך שווי המשתתפים בה מסוגל להקדים את התשואה הכלכלית בשנים. השוק אוהב את העתיד עד כדי כך שהוא שוכח מדי פעם לבקש ממנו דוחות כספיים.

ארבעה עסקים שונים תחת הכותרת AI

אני מציע לחלק את התעשייה לפחות לארבעה חוליות. הראשונה - ציוד מחשוב: NVIDIA, AMD, יצרני זיכרון ורכיבי רשת, כולל Broadcom. העסק שלהם מרוויח מרכישות מאיצים ומהגידול בדרישות החישוב. כאן הביקוש כבר מתבטא בהכנסות. אך קצביו תלויים בתקציבים של קבוצה קטנה יחסית של הרוכשים הגדולים ביותר.

החוליה השנייה - היפרסקיילרים: Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta ואחרים בעלי תשתית ענן ודיגיטלית. הם משלמים היום את רוב גל הבנייה. עבורם AI הוא בו-זמנית מקור למוצרים חדשים וסעיף הוצאות ענק. כשהמשקיע רואה גידול בהוצאות הון, אי אפשר להתייחס לכך אוטומטית כגידול ברווח עתידי. הוצאות הון צריך קודם כל להחזיר.

השלישית - אנרגיה ותשתית: GE Vernova, Eaton, Vertiv, יצרני טורבינות גז, מערכות רשת וקירור. אלה לא צ'אט-בוטים אופנתיים, אבל בלי אנרגיה מרכז הנתונים החכם ביותר הופך למחסן שרתים יקר מאוד. בארה"ב לוחות הזמנים לחיבור לרשתות החשמל וזמינות הייצור הופכים למגביל נפרד של פרויקטים.

הרביעית - תוכנה יישומית, שם אמורה להתממש רוב הפריון המובטח. הקונים צריכים לא רק לבדוק עוזר AI, אלא להראות חיסכון מדיד בהוצאות, גידול בהכנסות או שיפור יעילות. הבעיה היא שהדגמת מוצר מרשים וחתימה על חוזה משלם הם שני דברים שונים.

מי גובה כסף היום ומי עדיין רק חותם צ'קים

ביולי הפנתה Reuters, תוך שימוש בהערכות קונצנזוס של LSEG, את תשומת הלב ללחץ הוצאות תשתית ה-AI על תזרים המזומנים החופשי של חברות הטכנולוגיה הגדולות. ניתוח הציפיות ל-2027 הראה: גידול בהוצאות הון עלול לעלות בהרבה על תזרים המזומנים התפעולי הנוסף. זה לא הוכחה לכישלון ההשקעות. זו תזכורת שבניית העתיד דורשת הרבה כסף בהווה.

השאלה למשקיע היא: כמה דולרים של תזרים מזומנים יופיעו אחרי שהחברה מוציאה דולר אחד על תשתית מחשוב? ומתי בדיוק? בעוד שנה, שלוש או שבע? בעלות הון גבוהה להבדל בזמנים יש משמעות עצומה.

אצל יצרני המוליכים למחצה המשימה שונה. אם הלקוחות ב-2027 יתחילו להגדיל הוצאות לאט יותר, ירידת קצב ההזמנות עלולה להיות חשובה יותר מהגידול המוחלט בהכנסות. השוק מעריך ציפיות ביחס לציפיות. לפעמים חברה מרוויחה רווח שיא והמניות שלה יורדות, כי המשקיעים ציפו לשיא גדול עוד יותר.

אירוע אינדיקטיבי - ביטול ההנפקה של Firmus Technologies האוסטרלית באוקטובר. Reuters Breakingviews קשר את ביטול ה-IPO בספקות המשקיעים לגבי הערכת הפרויקט וסיכוני מימוש התשתית. העניין ב-AI לא נעלם, אבל הנכונות לשלם כל מחיר כבר לא נראית מובנת מאליה.

פיזיקה מול מצגת

בבורסה אפשר לחשב מחדש את שווי החברה בדקה. עם מערכת האנרגיה זה לא עובד כך. Reuters תיארה את המגבלות של הבום האמריקאי ב-AI: תור פרויקטים לחיבור, מחסור בטורבינות גז והצורך לבנות ייצור עצמי. זה חשוב יותר מעוד נאום על אינטליגנציה-על.

יש גם צד מקרו-כלכלי. ב-1 באוקטובר כינה סגן יו"ר הפד פיליפ ג'פרסון את הבנייה המסיבית של תשתית AI כאחד הגורמים לפעילות כלכלית וללחץ על מחירים מסוימים. AI יכול להעלות את הפריון בעתיד, אבל היום הבנייה מתחרה על כוח אדם, חשמל, ציוד והון.

מתקבלת בנייה מעניינת: טכנולוגיה שמבטיחה הפחתת עלויות, בשלב הפריסה מסוגלת להעלות חלק מהן. ואם הפד מחזיק את הריבית גבוהה מהצפוי, היוון רווחי AI רחוקים הופך לפחות נדיב.

הצד הנסתר של מרוץ ה-AI: מינוף חוב, השכרת קיבולת והמאבק בעלות

יש עוד שאלה שהשוק דן בה הרבה פחות ממספר כרטיסי המסך: מי בסופו של דבר מממן את התשתית ועל מאזן מי נשאר הסיכון? למרכז נתונים יש אורך חיים ארוך, אבל מערכות מחשוב בודדות עלולות להתיישן טכנולוגית מהר בהרבה. עסק הבנוי על ציוד יקר חייב להבטיח תפוסה מספקת בזמן קצר יחסית כדי לפצות על ההוצאות הראשוניות והחלפת הציוד העתידית.

לא כל ההתחייבויות נראות בכותרת על הוצאות הון. השכרה ארוכת טווח של שטחים, הסכמי רכישת חשמל, ערבויות לרכישת קיבולת ומימון פרויקטלי עלולים לחלק את הסיכון בין פלטפורמת הענן, היזם, ספק החשמל והמלווה. עצם קיומה של התחייבות ארוכת טווח אינו אומר בעיה פיננסית; אבל אי אפשר להתעלם ממנה בהערכת התשואה הכלכלית. לכן אני מסתכל על שכירות תוך התחשבות בהתחייבויות עתידיות, תשלומי ריבית ותזרים מזומנים חופשי אחרי הוצאות הון. שוק המניות יכול לאהוב סיפור צמיחה, אבל המלווה מעדיף לקבל כסף במועד.

קו תחרות נפרד - מאיצים עצמיים של חברות הענן. אם ההיפרסקיילרים מרחיבים את השימוש בשבבים שפותחו בתוך החברה, ספקי ציוד חיצוניים עלולים לשמור על גידול בהכנסות אך להתמודד עם לחץ על מחירים או שינוי במבנה ההזמנות. הרווח של רוכש החישובים אינו חייב להיות רווח של יצרן כל מאיץ. עבור NVIDIA, AMD, Broadcom וספקי התשתית חשוב לא רק מספר פרויקטי ה-AI, אלא גם איזה חלק מההשקעות מגיע לארכיטקטורה מסוימת, עד כמה יציב היתרון הטכנולוגי וכמה עולה אימון והסקה ליחידת עבודה שימושית.

מבחן פשוט אחד לרציונליות ההערכות

נניח חברה היפותטית שמשקיעה 100 מיליארד דולר ביכולות מחשוב חדשות. אם אחרי פחת, חשמל, כוח אדם, מסים והוצאות תחזוקת התשתית היא מקבלת תזרים מזומנים חופשי נוסף של 5 מיליארד דולר בלבד בשנה, תקופת ההחזר הפשוטה של ההון הראשוני היא כעשרים שנה. זו אילוסטרציה של המכניקה, לא חישוב של חברה ספציפית; היוון והצורך בהשקעות חוזרות הופכים את הכלכלה לתובענית עוד יותר. אם התזרים הוא 20 מיליארד דולר, התמונה שונה באופן מהותי.

לכן בהשוואת המנפיקים הייתי מבליט ארבעה מדדים: הוצאות הון ביחס לתזרים המזומנים התפעולי; התוצאה התפעולית הנוספת משירותים חדשים; הפחת והערכת אורך חיי הציוד; עלות ההון שגויס. שני עסקים עם אותה הכנסה מ-AI יכולים להיות בעלי ערך שונה לגמרי לבעלי המניות.

תרחיש שמחזק את התזה הזהירה שלי על התחממות יתר - גידול מתמשך בהזמנות תוך צמצום תזרים מזומנים חופשי והגדלת התחייבויות חוב. תרחיש שיגרום לי לשנות אותה - רווח שולי מוכח של שירותי AI שגדל מהר יותר מהוצאות ההון. לשכנע את המשקיע ש"הפעם אין צורך לספור" - בדרך כלל הדרך היקרה ביותר להסביר לו שכן יהיה צורך לספור.

בועה או צמיחה בריאה? שאלה שהוצגה לא נכון

חובבי קיצוניות דורשים להחליט: או ש-AI הוא אינטרנט חדש, או שמדובר בהונאה מוחלטת. אבל שתי העמדות נוחות מדי מכדי להיות מקצועיות. האינטרנט התברר כמהפכה; זה לא מנע ממחזיקי מניות של חברות אינטרנט רבות הפסדים בתחילת שנות ה-2000. טכנולוגיה מוצלחת אינה מבטיחה השקעה מוצלחת בכל מחיר.

אני רואה שלושה תרחישים. בסיסי: מונטיזציית ה-AI משתפרת, ההוצאות נשארות גבוהות, והשוק מבדיל בהדרגה בין חברות לפי יעילות ההשקעות. חיובי: פריון תאגידי וביקוש לשירותים חדשים מואצים מהר יותר מהוצאות ההון; ההערכות הנוכחיות מקבלות אישור פונדמנטלי. שלילי: קצב הבנייה והמימון ממשיכים לגדול, אך התשואה מתעכבת; המשקיעים מעריכים מחדש את השווי, מתחילה רוטציה מהסיפורים היקרים ביותר.

חשוב במיוחד שהתרחיש של האטת הוצאות ההון ב-AI אינו בהכרח רע באותה מידה לכולם. יצרן מאיצים עלול לאבד קצב הזמנות, וחברת ענן עלולה לשפר את תזרים המזומנים החופשי בזכות הוצאות נמוכות יותר. אלה השפעות הפוכות בתוך אותה תעשייה.

מה אני עוקב אחריו במקום הבטחות רמות

קודם כל, דינמיקת הוצאות ההון של Microsoft, Alphabet, Amazon ו-Meta ביחס לתזרים המזומנים התפעולי שלהן. שנית, backlog ותחזיות להזמנות מאיצים, זיכרון וציוד רשת. שלישית, מונטיזציה: הטמעות תאגידיות בתשלום, מרווח שירותי AI, הכנסה ממוצעת ללקוח. רביעית, עלות ולוחות זמנים של גישה לחשמל. חמישית, תשואות אג"ח ממשלתיות אמריקאיות - הן קובעות כמה השוק מוכן לשלם עבור עתיד רחוק.

סימן להתחזקות התרחיש השורי - גידול בתזרים המזומנים בעקבות הכספים שהושקעו והרחבת מספר החברות שיוצרות ערך מדיד. סימן להחלשותו - הערכות גבוהות יותר תוך הידרדרות בהחזר והשהיות בפרויקטים.

מסנן מעשי: לספור לא את ההבטחה אלא את התשואה

להשוואת המשתתפים בשרשרת ה-AI כדאי לשאול שאלה אחת: איזה תזרים מזומנים נוסף נוצר על כל דולר שהושקע - ובאיזה פרק זמן? אצל היפרסקיילר חשוב להסתכל לא רק על גידול בהכנסות הענן, אלא גם על רווחיות שירותי ה-AI אחרי הוצאות חשמל, פחת ותחזוקת התשתית. אצל יצרן הציוד - על ריכוז ההזמנות אצל הקונים הגדולים ביותר ועל כך שההזמנות המוצהרות הופכות למשלוחים ולתזרים מזומנים. אצל מפתח התוכנה היישומית - על הטמעות בתשלום, שימור לקוחות וחיסכון מוכח ללקוח, ולא על מספר פרויקטי הפיילוט.

לבדיקה זו יש גם ממד זמני: שרתים ומאיצים מתיישנים, ומרכזי נתונים דורשים הוצאות שוטפות. לכן חשובה לא רק הכלכלה של השקת הפרויקט, אלא גם פרק הזמן שבו הוא מסוגל להניב הכנסה עד השדרוג הגדול הבא. לכל חברה כדאי להשוות תרחיש זהיר, בסיסי ואופטימי ולבדוק אם נשמרת תשואה מקובלת בתפוסה נמוכה יותר, עיכוב במונטיזציה או התייקרות המימון. אם תזת ההשקעה עובדת רק בתרחיש מושלם, המחיר כבר עלול לא להשאיר מרווח לטעות.

מדוע טכנולוגיות החזקות ביותר הופכות לעיתים קרובות להשקעות גרועות

יש שאלה לא נוחה ששואלים לעיתים רחוקות בזמן אופוריה טכנולוגית: מי יקבל את דמי השכירות הכלכליים כשהטכנולוגיה תהפוך לנפוצה? הפצה מוצלחת של מוצר אינה מבטיחה רווח גבוה לספק הראשון שלו. מחשבים שינו את העולם, אבל יצרני מחשבים אישיים התחרו שנים רבות על מרווח נמוך. האינטרנט הרחיב את השווקים באופן רדיקלי, אך מספר עצום של משקיעים מוקדמים לא החזיר את כספו. תעשיית הרכב יצרה את העולם המודרני, אך לא כל חברת רכב הפכה להשקעה אטרקטיבית לטווח ארוך.

אני בוחן את ה-AI דרך אותה עדשה. נניח שעלות אימון והפעלת מודלים תרד באופן משמעותי עם הזמן. עבור החברה זה מצוין: יותר חברות יוכלו ליישם את הטכנולוגיה, הפריון יעלה, והגישה לכלים תתרחב. ומה יקרה למרווח של מפתחי המודלים היקרים ביותר? אם היכולות הבסיסיות יהפכו לסחורה, המחירים עלולים לרדת מהר יותר מעלות הייצור של שחקנים מסוימים. המנצח לא יהיה בהכרח מי שהדגים ראשון את המודל המרשים ביותר. ינצח מי שהצליח להפוך את הטכנולוגיה ליתרון בר-קיימא בהפצה, בנתונים, בבסיס לקוחות או ביעילות תפעולית.

אין לשכוח גם אפקטי רשת. חברה השולטת במערכת אקולוגית תאגידית, במערכת הרשאות, בניהול מסמכים ובערוץ ההפצה, לפעמים יש לה יכולת גדולה יותר למנטז את ה-AI מאשר למעבדה עצמאית עם מוצר משופר יותר. זה מסביר מדוע אני מסתכל כל כך בקפידה על Microsoft, Alphabet ו-Amazon. היתרון שלהן אינו רק בגישה ליכולות מחשוב, אלא גם בכמות העצומה של יחסים תאגידיים שכבר קיימים. עם זאת, העסק הקיים יוצר גם סיכון של קניבליזציה: פונקציית AI יקרה עלולה להחליף הכנסות ממוצר ישן במקום ליצור קטגוריית ביקוש חדשה לגמרי.

לכן התזה שלי אינה שחברות ה-AI יקרות מדי כולן ללא יוצא מן הכלל. התזה שלי היא ניצחון הטכנולוגיה וניצחון בעל המניות אינם זהים. הטכנולוגיה יכולה להפוך לחינמית או זולה ביותר למשתמש דווקא משום שבין הספקים מתנהלת מלחמת מחירים עזה ביותר. עבור הצרכן זה ברכה; עבור מחזיק המניות המוערכות יתר על המידה - לא תמיד.

אנרגיה, מים, קרקע: סיפור ההשקעה חורג מתוכנה

בשיחות על בינה מלאכותית השוק מתנהג לפעמים כאילו חישובים קיימים בענן ממש: ללא כתובת פיזית, טמפרטורה וחשבון חשמל. למעשה כל פריסה גדולה דורשת קרקע, גישה לרשתות, הזמנת קיבולת, תחנות משנה, מים או מערכות קירור חלופיות, כבלים ותחזוקה. אלה לא הוצאות מופשטות, אלא פרויקטים קונקרטיים עם אישורים, עיכובי בנייה ופוליטיקה מקומית.

גידול הביקוש לחשמל יכול לתמוך בחברות המספקות ציוד חשמלי, שנאים, מערכות הפצה ופתרונות קירור. אבל גם כאן יש מלכודת: אם חברה מוכרת רכיב קריטי, השוק לעיתים קרובות קובע לה מראש מחיר של מונופוליסט עתידי. אחר כך מתברר שהגדלת הייצור מביאה מתחרים, מרחיבה את ההיצע, והלקוחות מתמקחים על המחיר. הייתי מסתכל במיוחד על יכולת ספקי התשתית לשמור על מרווח לאחר הרחבת הקיבולת.

יש גם קונפליקט בין ביטחון אנרגטי קצר טווח לבין דה-קרבוניזציה. ההיפרסקיילרים יכולים להכריז על העדפה לאנרגיה נקייה, אבל לוחות הזמנים האמיתיים לחיבור וזמינות קיבולת רציפה עלולים להפוך ייצור גז או חוזים ארוכי טווח עם מפעילים גרעיניים לאטרקטיביים מבחינה מסחרית. התוצאה - תחרות חדשה על דלק, ציוד ורשת. לכלכלה זה אומר שבום ה-AI משפיע על אינפלציית מוצרי הון, תעריפי שירותים ותשתית אזורית, גם אם הרווח משירותים דיגיטליים חדשים עדיין לא מומש במלואו.

ההשפעה היא דו-כיוונית. אם הבנייה הופכת למהירה יותר, הייצור מתרחב ועלות החישובים יורדת, המשתמשים הסופיים והמפתחים מקבלים מרחב נוסף לצמיחה. אבל אם הפרויקטים מתעכבים בגלל מחסור ביכולות אנרגטיות, המשקיע למעשה מממן נכסים יקרים שעדיין לא פועלים. סיכון כזה אי אפשר לבטל בפרסום על המהפכה.

כיצד הייתי מתווכח עם תומך נלהב של צמיחה אינסופית ב-AI

תומך ראלי ה-AI יאמר בצדק: טרנספורמציה טכנולוגית מסוגלת ליצור שווקים חדשים, תחזיות הרווח הקיימות עלולות להמעיט באופן שיטתי בביקוש, והחברות הגדולות ביותר מחזיקות במאזנים שלא היו לרוב משתתפי בועת הדוט-קום. אלה טיעונים רציניים. הערכת מניות גבוהה כשלעצמה אינה אומרת בהכרח בועה - לפעמים היא משקפת רווחיות גבוהה, עמדה תחרותית חזקה ותקופת צמיחה ארוכה.

התשובה שלי היא ש-הטיעונים הטובים ביותר בעד הטכנולוגיה אינם מבטלים את הצורך לחשב את מחיר הכניסה. אם תשואה גבוהה מניחה שמירה על מרווח יוצא דופן למשך עשר שנים, צריך להראות מדוע מתחרים לא יוכלו לצמצם אותו. אם המודל מניח הגדלה מתמשכת של תקציבי החישוב של הלקוחות, יש להסביר באיזו חיסכון סופי או הכנסה חדשה הלקוחות יממנו אותם. ואם החברה שורפת היום משאבים עצומים לצורך תשתית, צריך להראות שעלות ההון שלה לא תבלע את התועלת הצפויה.

לא הייתי בונה ניתוח על תחזית של יום מסוים שבו "הבועה תתפוצץ". השוק יכול להישאר מחומם יתר על המידה זמן ארוך להפליא, במיוחד כשתזרימי המזומנים של המובילים אמיתיים. פרודוקטיבי יותר להגדיר סימנים להידרדרות תזת ההשקעה. למשל, הכפלת הוצאות ההון תוך תחזית כמעט ללא שינוי של תזרים מזומנים חופשי - סיבה לבדוק מחדש את ההחזר. גידול במינוף תוך ירידה בתפוסת התשתית - אות חשוב עוד יותר. לעומת זאת, עלייה במרווח ואישור מוכח שניתן לשלם על כלי AI מחזקים את הבסיס.

יש הבדל בין אנליסט לנביא. הנביא מכריז מראש על תאריך סיום הבום הטכנולוגי; האנליסט מבין מה יגרום לו לשנות את דעתו. אני מעדיף את הגישה השנייה, גם אם היא נראית פחות טוב על העטיפה.

מסקנה

להשקיע ב-AI רק בגלל שהעתיד שייך לו - זה בערך כמו לקנות כל בניין ליד תחנת רכבת רק בגלל שהרכבות לא ייעלמו. השאלה תמיד במחיר, בתפוסה ובתשואת ההון.

בינה מלאכותית בהחלט יכולה להפוך לשינוי הייצור העיקרי של העשור. אבל דווקא בגלל זה צריך כלפיה לא התלהבות דתית אלא משמעת פיננסית. העדיפות שלי - להבדיל בין חברות שמוכרות ציוד ושירותים עם כלכלה מוכחת, לבין חברות שמוכרות כרגע ציפייה לכלכלה עתידית. אם המשקיע יודע להציב את הגבול הזה, בועת ה-AI מפסיקה להיות סיסמה עבורו והופכת למערך תרחישים שניתן לניהול.

המאמר הוכן על ידי האנליסט הפיננסי הבכיר של חברת Tradepas בוריס סרגייביץ' כץ