Spółki energetyczne biją Big Tech na giełdzie dzięki boomowi na AI

Rekordowe nakłady Big Tech na infrastrukturę sztucznej inteligencji nie przekładają się na najlepsze wyniki giełdowe samych gigantów technologicznych. Zamiast tego zarabiają na tym firmy, które dostarczają im surowce i energię - a różnica w stopach zwrotu jest już trudna do zignorowania.

Kto zarabia na boomie AI

Analiza przygotowana przez Ole Hansena, szefa strategii rynków towarowych w Saxo Bank, zestawia wyniki siedmiu największych koncernów paliwowo-energetycznych - ExxonMobil, Equinor, ConocoPhillips, Shell, TotalEnergies, Chevron i BP - z wynikami technologicznej Wspaniałej Siódemki, do której zalicza się między innymi Meta, Amazon, Apple i Tesla. Wnioski są jednoznaczne: w 2026 roku to spółki energetyczne dały inwestorom wyraźnie wyższą stopę zwrotu.

Średnia roczna stopa zwrotu siedmiu spółek energetycznych wyniosła 38,5 procent, ponad dwukrotnie więcej niż 18-procentowy wynik gigantów technologicznych. Równie wymowne są dane liczone od początku roku - Equinor zyskał 71 procent, a wszystkie pozostałe spółki z zestawienia energetycznego urosły o co najmniej 25 procent. Dla porównania Apple zanotował wzrost o 19,6 procent, a Tesla straciła 20,8 procent wartości.

Rachunek, który się nie spina

Źródłem tej rozbieżności jest coraz wyraźniejsza przepaść między skalą inwestycji w infrastrukturę AI a realnymi przychodami z produktów opartych na sztucznej inteligencji. Największe firmy technologiczne szacunkowo wydadzą w tym roku na rozbudowę centrów danych i mocy obliczeniowej nawet 760 miliardów dolarów, podczas gdy bezpośrednie przychody generowane przez produkty AI ocenia się na zaledwie 80-150 miliardów dolarów.

Wyniki finansowe poszczególnych gigantów potwierdzają skalę tego obciążenia. Meta w drugim kwartale zwiększyła przychody o 28 procent, do 60,8 mld dolarów, ale przy nakładach inwestycyjnych rzędu 31,1 mld dolarów jej wolne przepływy pieniężne skurczyły się do 784 mln dolarów. Spółka zapowiada, że w całym roku wyda na inwestycje 130-145 mld dolarów. Amazon z kolei, mimo że zysk operacyjny segmentu chmurowego AWS wzrósł z 10,2 do 16,6 mld dolarów, notuje ujemne wolne przepływy pieniężne w ujęciu 12-miesięcznym na poziomie minus 7,6 mld dolarów, a wydatki na zakupy infrastruktury wzrosły o kolejne 66,1 mld dolarów.

Energia jako wąskie gardło

Coraz częściej to nie dostępność chipów, lecz dostępność energii elektrycznej staje się głównym ograniczeniem dla rozwoju sztucznej inteligencji. Popyt na prąd ze strony centrów danych rośnie w tempie, którego sieci energetyczne - w USA liczące średnio 40 lat - nie są w stanie nadążyć obsłużyć bez masowych inwestycji w nową infrastrukturę.

Do tego dochodzą czynniki czysto surowcowe. Marża rafineryjna crack spread 3-2-1 w Stanach Zjednoczonych wzrosła do 63 dolarów za baryłkę, wobec około 25 dolarów rok wcześniej, a premia na oleju napędowym w Europie przekroczyła 105 dolarów ponad cenę ropy, choć rok temu wynosiła około 28 dolarów. Zakłócenia w dostawach związane z sytuacją geopolityczną oraz skokowy wzrost marż w sektorze rafineryjnym i gazowym dają koncernom energetycznym natychmiastowy wzrost przepływów gotówkowych, podczas gdy giganci technologiczni zmagają się z rosnącymi kosztami inwestycji w AI i niepewnością co do przyszłych zwrotów.

W Europie sytuacja jest jeszcze bardziej napięta - gaz ziemny kosztuje tam równowartość 142 dolarów za baryłkę ropy, czyli ponad 45 dolarów drożej niż ropa Brent i około osiem razy drożej niż w Stanach Zjednoczonych. To dodatkowo podbija koszty energii dla europejskich odbiorców przemysłowych, w tym operatorów centrów danych.

Co to znaczy dla inwestorów

Dla inwestorów wniosek z analizy Saxo Bank jest prosty: ekspozycja na boom AI wcale nie musi oznaczać zakupu akcji spółek tworzących modele językowe czy chipy. Coraz więcej kapitału zaczyna płynąć w stronę pośredników - producentów energii, operatorów sieci przesyłowych, dostawców gazu i paliw - którzy zarabiają na samej infrastrukturze niezależnie od tego, czy konkretny model AI odniesie sukces komercyjny.

To odwrócenie dotychczasowego schematu, w którym najwięcej uwagi i kapitału przyciągały spółki bezpośrednio kojarzone ze sztuczną inteligencją. Rosnące wątpliwości co do tempa zwrotu z gigantycznych nakładów inwestycyjnych Big Tech każą części inwestorów szukać bardziej przewidywalnych źródeł zysku w łańcuchu dostaw AI, zamiast stawiać wyłącznie na twórców samych modeli.

Dla polskiego rynku energetycznego i inwestycyjnego te dane są istotnym sygnałem ostrzegawczym i jednocześnie szansą - rosnące zapotrzebowanie centrów danych na energię elektryczną, o którym mówią też krajowi operatorzy sieci, wpisuje się w ten sam globalny trend przesunięcia wartości z twórców AI na dostawców infrastruktury energetycznej.