Plan Trumpa na AI: prawdziwa szansa leży poza Big Tech

Plan działania Trumpa w zakresie AI nabiera tempa. W ubiegłym tygodniu administracja przeszła od ogólnej wizji do realizacji, podpisując trzy rozporządzenia wykonawcze dotyczące przyspieszenia infrastruktury, promocji eksportu i neutralności ideologicznej. Razem sygnalizują one, iż USA przechodzą od wdrażania AI do jej przemysłowego zastosowania na dużą skalę.

W pigułce:

• Plan działania Trumpa w obszarze AI oznacza przejście od innowacji do wdrożeń przemysłowych, koncentrując się na chipach, energetyce, infrastrukturze i chmurze.
• Największe szanse mogą pojawić się poza Big Tech – w fizycznych i cyfrowych fundamentach, które umożliwiają skalowanie AI.
• W obliczu zbieżności polityki i kapitału inwestorzy potrzebują strategii obejmującej cały łańcuch wartości AI, nie tylko modele front-endowe.

Cele rozporządzeń:

• Promowanie eksportu AI poprzez wsparcie amerykańskich firm w sprzedaży pełnych pakietów AI – obejmujących chipy, chmurę, cyberbezpieczeństwo i oprogramowanie – na rynki globalne, szczególnie w konkurencji z Chinami.
• Przyspieszenie rozbudowy infrastruktury poprzez ułatwienie budowy centrów danych i systemów energetycznych, choćby jeżeli oznacza to złagodzenie niektórych przepisów środowiskowych.
• Dążenie do neutralności ideologicznej w narzędziach AI wykorzystywanych przez rząd – posunięcie prawdopodobnie skierowane do politycznej bazy Trumpa, koncentrujące się na sposobie działania i trenowania AI.

Razem te działania przywracają znany amerykański model: ograniczenie biurokracji, stymulowanie wzrostu i umożliwienie szybkiego skalowania przez firmy prywatne przy wsparciu państwa. Zmienia to również sposób, w jaki inwestorzy mogą postrzegać ekspozycję na AI – uwaga przesuwa się z modeli front-endowych na warstwy fundamentów: chipy, moc obliczeniową, energię, chmurę i cyberbezpieczeństwo.

Strategia inwestycyjna w zmieniającym się łańcuchu wartości AI

1. Produkcja chipów – mózg sztucznej inteligencji. Chip to podstawowe narzędzie w „gorączce AI”. Od procesorów graficznych i pamięci po układy logiczne i połączenia międzykomponentowe – półprzewodniki są fundamentem każdego przełomu w AI. Strategia eksportowa Trumpa promuje pełne pakiety AI, co sprzyja firmom posiadającym zarówno projektowanie, jak i produkcję chipów. Strategicznie ta warstwa znajduje się na styku polityki przemysłowej, bezpieczeństwa łańcucha dostaw i handlu międzynarodowego. To sprawia, iż jest to temat inwestycyjny o długim horyzoncie, wspierany zarówno przez krajową rozbudowę infrastruktury, jak i zagraniczny popyt.

Kluczowi gracze do śledzenia: NVIDIA, AMD, ARM, Intel, Micron, TSMC. Dostawcy sprzętu: ASML, Lam Research, Applied Materials.

1. Sieci i łączność – skalowanie zaplecza. W miarę rozwoju AI dane muszą być przesyłane szybciej i sprawniej. Sieci stają się kluczową infrastrukturą umożliwiającą niskie opóźnienia w treningu, inferencji i wdrażaniu modeli. Ta warstwa rzadko przyciąga uwagę, ale zyskuje na znaczeniu inwestycyjnym, ponieważ najwięksi dostawcy chmury, sektor prywatny i projekty rządowe potrzebują sieci o dużej przepustowości i niskich opóźnieniach.

Kluczowi gracze do śledzenia: Broadcom, Marvell, Cisco, Arista Networks.

1. Energia i zasilanie – paliwo dla AI. Wzrost zapotrzebowania na centra danych już obciąża sieci energetyczne, a obciążenia AI są coraz bardziej energochłonne. Trump stawia na niezależność energetyczną, co może skierować kapitał do nowych źródeł energii i stabilnych dostawców. Energetyka jądrowa, szczególnie w formie małych reaktorów modułowych (SMR), oferuje długoterminowe rozwiązanie zapewniające czystą energię dostępną 24/7 – coś, co najwięksi dostawcy chmury coraz częściej rozważają.

Warto śledzić dwa obszary: energetykę konwencjonalną: Vistra, Constellation Energy, Talen Energy oraz energetykę jądrową: Oklo, GE Vernova, BWX Technologies, NuScale.

1. Infrastruktura chmurowa AI – warstwa platformowa. Chmura to kręgosłup dystrybucji AI – miejsce treningu modeli, przechowywania danych i ich dostarczania na dużą skalę. Strategia eksportowa Trumpa wspiera integrację całego stosu AI – od chipów po chmurę. To również obszar, w którym możemy zobaczyć przekształcone finansowanie na wzór ustawy CHIPS, przekierowane na politycznie korzystne cele, takie jak partnerstwa publiczno-prywatne w zakresie suwerennej mocy obliczeniowej.

Kluczowi gracze do śledzenia: Amazon (AWS), Microsoft (Azure), Google Cloud. Dostawcy infrastruktury: Vertiv, DigitalOcean, Nabors Industries.

1. Oprogramowanie, dane i cyberbezpieczeństwo – warstwa inteligencji. Front-end AI to miejsce, gdzie realizowana jest wartość. W kontekście nacisku na „neutralność ideologiczną” w zamówieniach rządowych, platformy oferujące przejrzystość, możliwość audytu i bezpieczeństwo mogą zyskać przewagę. Ta warstwa generuje powtarzalne przychody i znajduje się najbliżej użytkownika – korzysta zarówno z politycznego wsparcia na szczeblu federalnym, jak i z rosnącego zapotrzebowania na bezpieczne, zgodne z regulacjami środowiska pracy zintegrowane z AI.

Kluczowi gracze do śledzenia: Palantir, Oracle, ServiceNow, IBM. Cyberbezpieczeństwo: CrowdStrike, Palo Alto Networks, Zscaler, Cloudflare. Dane i analityka: Snowflake, MongoDB.

Inwestowanie w cały łańcuch wartości AI

Plan Trumpa wpisuje się w klasyczny cykl amerykańskiego wzrostu przemysłowego – napędzanego deregulacją, finansowaniem publicznym i rywalizacją geopolityczną. Dla inwestorów oznacza to przesunięcie narracji z zastosowań AI na jego zdolności operacyjne. Długoterminowa strategia może obejmować dywersyfikację w obszarach:

• Kapitałochłonna infrastruktura: chipy, energia, infrastruktura.
• Oprogramowanie i usługi z powtarzalnymi przychodami: chmura, AI korporacyjne, cyberbezpieczeństwo.
• Wsparcie polityczne: produkcja, czysta energia, technologie obronne.

To przejście od „szumu wokół AI” do jej infrastruktury – i to tam może kryć się trwała wartość.

O Autorze

Charu Chanana, strateżka rynkowa w singapurskim oddziale Saxo Bank. Posiada ponad 10-letnie doświadczenie na rynkach finansowych, ostatnio jako Lead Asia Economist w Continuum Economics, gdzie zajmowała się analizą makroekonomiczną państw wschodzących Azji, ze szczególnym uwzględnieniem Indii i Azji Południowo-Wschodniej. Jest biegła w analizowaniu i monitorowaniu wpływu krajowych i zewnętrznych wstrząsów makroekonomicznych na region. Jest często cytowana w artykułach prasowych i regularnie pojawia się w CNBC, Bloomberg TV i Channel News Asia oraz w biznesowych kanałach radiowych Singapuru.