Najlepsze akcje AI do kupienia w 2026: Wybory i ryzyko bańki spekulacyjnej

Siedem spółek stanowi obecnie około 35% całego indeksu S&P 500 i odpowiada za około 42% wzrostu indeksu w 2025 roku. Dziesięć największych spółek odpowiada za blisko 40% rynku, czyli więcej niż szczyt 27% osiągnięty podczas bańki internetowej w 2000 roku. Posiadając fundusz indeksowy, posiadasz już duży koszyk akcji spółek z branży sztucznej inteligencji, niezależnie od tego, czy je wybrałeś, czy nie. Dlatego przydatne pytania nie brzmią: „czy powinienem zainwestować w sztuczną inteligencję”, ale: które spółki celowo inwestować i czy cały rynek nie jest zbyt popularny.

Ten poradnik spełnia oba te kryteria. Omawia inwestowanie w akcje spółek AI od podstaw: wymienia firmy warte posiadania, a następnie uczciwie analizuje bańkę spekulacyjną, posługując się liczbami, a nie wibracjami. Nie zamierzam Cię namawiać do inwestowania ani odwodzić od niego. Celem jest przedstawienie Ci ram i pozwolenie Ci na samodzielną ocenę.

Czym naprawdę są akcje sztucznej inteligencji

Akcje spółek z sektora AI to nie jeden rodzaj spółki. To pozycja na stosie, a ryzyko zmienia się gwałtownie w zależności od pozycji. Producent chipów, dostawca usług w chmurze, laboratorium modelowe i dostawca oprogramowania to firmy z branży AI i wszystkie są „akcjami AI”, ale zarabiają na zupełnie innych zasadach. Gartner przewiduje, że całkowite wydatki na AI osiągną 2,59 biliona dolarów w 2026 roku, co oznacza wzrost o 47% w ciągu roku, a ten napływ nie dotrze do każdej warstwy w równym stopniu. Wiedza o tym, którą warstwę się kupuje, to pierwsza poważna decyzja. Pozostała część tego poradnika omawia stos, warstwa po warstwie.

Stos AI: od układów AI do aplikacji AI

Wyobraź sobie inwestowanie w AI jako pięć warstw, ułożonych od krzemu w górę. Zyski nie rozkładają się równomiernie na wszystkie warstwy. Obecnie najniższa warstwa zatrzymuje większość pieniędzy.

U podstawy znajdują się układy AI. Nvidia (NVDA) projektuje procesory graficzne, które trenują największe modele, AMD goni za nimi, a Broadcom (AVGO) buduje dedykowane akceleratory AI dla gigantów chmury obliczeniowej. Za nimi stoi Taiwan Semiconductor, który produkuje układy, a Micron dostarcza pamięć o wysokiej przepustowości, na którą te akceleratory tak bardzo liczą. To właśnie ta warstwa przyniosła jak dotąd największe zyski, ponieważ każdy model, każda chmura i każda aplikacja musi najpierw wynająć lub kupić ten sprzęt. Kiedy popyt przewyższa podaż, to właściciele podaży ustalają cenę. Dlatego to warstwa układów, a nie efektowna warstwa aplikacji, przyniosła największe wzrosty na giełdzie w tym cyklu.

O poziom wyżej znajdują się firmy oferujące hiperskalery chmurowe, czyli firmy wynajmujące moc obliczeniową AI i usługi chmurowe na godziny. Microsoft (MSFT) zarządza platformą Azure i posiada duży udział w OpenAI. Alphabet (GOOGL) łączy Google Cloud z własnymi modelami Gemini. Amazon (AMZN) korzysta z AWS. Firmy te wydają ogromne sumy na budowę centrów danych, od których zależy wszystko inne. Łączne nakłady inwestycyjne na hiperskalery mają wynieść od 700 do 725 miliardów dolarów w 2018 roku, co stanowi wzrost o około 77% w porównaniu z około 410 miliardami dolarów rok wcześniej.

Ponad chmurami znajdują się laboratoria modelowe – firmy, które trenują duże modele językowe – i tu pojawia się haczyk dla inwestorów giełdowych: liderzy, OpenAI i Anthropic, są prywatni. Nie można ich kupić bezpośrednio, więc zazwyczaj odbywa się to za pośrednictwem ich sponsorów, głównie Microsoftu i Amazona.

Najwyższą warstwę stanowią oprogramowanie i aplikacje, gdzie firmy takie jak Palantir (PLTR) sprzedają sztuczną inteligencję wykonującą określone zadania. To warstwa, która najbardziej ekscytuje inwestorów i na której, jak dotąd, zyski są najmniejsze w porównaniu z szumem medialnym. Sprzedaż modelu jest łatwa; pobieranie za niego ceny wystarczającej do uzasadnienia wysokiej ceny akcji już nie.

Istnieje również piąty poziom, którego większość list ignoruje: zasilanie. Centra danych potrzebują gigawatów, co przyciąga firmy takie jak GE Vernova, Vistra i Eaton, zajmujące się energią i sprzętem. Jak twierdzą analitycy Fidelity, kolejna fala zysków ma miejsce na poziomie systemowym, a nie tylko na poziomie układów scalonych. To właśnie tam faktycznie trafiają wydatki na infrastrukturę AI, szacowane na 1,43 biliona dolarów w roku 2026. Lekcja dla osoby wybierającej akcje jest prosta: zdecyduj, którą warstwę kupujesz, zanim ją kupisz, ponieważ dolar z przychodów z AI jest o wiele więcej wart dla producenta układów scalonych niż dla aplikacji, która może konkurować z dziesięcioma konkurentami w przyszłym roku.

Najlepsze akcje AI do kupienia w 2026

Megakapitały nie są zamienne. Rozróżnij je według tego, jak bezpośrednio sztuczna inteligencja napędza biznes i co podważyłoby tezę.

Nvidia jest liderem w dziedzinie obliczeń, a liczby te są trudne do podważenia: przychody w roku fiskalnym 2025 wyniosły 130,5 mld USD, co stanowi wzrost o 114%, a sam segment centrów danych osiągnął 115,2 mld USD, co stanowi wzrost o 142%. Microsoft monetyzuje sztuczną inteligencję poprzez platformę Azure i partnerstwo z OpenAI, co stanowi najczystszą strategię dla przedsiębiorstw, choć nakłady inwestycyjne niezbędne do utrzymania pozycji zaczynają negatywnie wpływać na marże. Alphabet jest najtańszą z firm o dużej kapitalizacji i posiada pełen pakiet rozwiązań, od własnych układów scalonych po modele Gemini, dlatego uważam, że oferuje najlepszy stosunek jakości do ceny w grupie. Amazon sprzedaje sztuczną inteligencję głównie w ramach pojemności platformy AWS, zgodnie z tą samą logiką „kij i łopaty”, która zapewniła mu zwycięstwo w ostatnim cyklu chmurowym. Broadcom projektuje niestandardowy układ scalony, którego firmy hiperskalerskie używają do obniżania rachunków za usługi Nvidii. Następnie mamy Palantir, firmę specjalizującą się w oprogramowaniu, która szybko się rozwija. Przychody w pierwszym kwartale 2014 r. wyniosły 1,63 mld USD, co stanowi wzrost o 85%. Wzrost przychodów jest tak ekscytujący dla rynku, ale jego cena jest na poziomie, do którego jeszcze wrócimy.

Moim zdaniem: Alphabet to spółka o najlepszej kapitalizacji z uwzględnieniem ryzyka, ponieważ otrzymuje cały pakiet akcji po najniższej cenie, Nvidia oferuje najwyższą jakość i najwyższe oczekiwania, a Palantir to wspaniała firma, ale za przerażającą cenę.

Najważniejsze akcje spółek z branży AI poza Wspaniałą Siódemką

Największym zainteresowaniem cieszą się spółki o dużej kapitalizacji. Spółki o niedostatecznym obrocie pozostają na drugim planie, a najciekawszym z nich jest sektor energetyczny. Szkolenie i uruchamianie ogromnych modeli AI pochłania energię elektryczną, więc niezależni producenci energii, tacy jak Vistra, i producenci sprzętu, tacy jak GE Vernova, po cichu stali się spółkami z branży AI. Micron korzysta z cyklu pamięci, od którego zależą akceleratory AI – brutalnie spadając i gwałtownie rosnąc. Marvell sprzedaje układy scalone do sieci AI, mniejsze niż Broadcom, ale wykorzystujące ten sam trend. AMD pozostaje jedynym realnym konkurentem Nvidii w dziedzinie akceleratorów.

Te nazwy dają Ci ekspozycję na AI bez płacenia megakapitalizacji, ale bądź trzeźwy: mają wyższą betę. Zwłaszcza akcje spółek energetycznych już mocno przewartościowały historię AI, więc niektóre z łatwych zysków zniknęły. Jest też cichszy urok tej sytuacji. Jeśli boom na oprogramowanie AI rozczaruje, ale centra danych nadal będą budowane, nazwy kilofów i łopat, moc, pamięć, sieci, nadal będą opłacalne. To sposób na obstawianie rozbudowy bez obstawiania, która aplikacja wygra. Traktuj tę warstwę jako pozycje satelitarne wokół rdzenia, a nie sam rdzeń.

ETF-y oparte na sztucznej inteligencji kontra akcje indywidualne: najlepsza ekspozycja

Dla większości czytelników ETF oparty na sztucznej inteligencji to racjonalny wybór. Daje on możliwość inwestowania w dziesiątki firm technologicznych opartych na sztucznej inteligencji w ramach jednej transakcji i oszczędza konieczności typowania zwycięzcy w dynamicznym wyścigu. Haczyk tkwi w nazwie. Większość ETF-ów opartych na sztucznej inteligencji jest ważona kapitalizacją, więc dokładają się do tych samych spółek o dużej kapitalizacji, które możesz już posiadać za pośrednictwem funduszu S&P 500.

Analitycy funduszy często ostrzegają, że trzy do pięciu największych aktywów może stanowić 20% do 30% wartości ETF-a AI. Zanim więc kupisz go w celu dywersyfikacji, sprawdź, co tak naprawdę zawiera. Jeśli są to głównie akcje Nvidii, Microsoftu i Alphabetu, koncentrujesz się, a nie rozprzestrzeniasz.

Czy akcje AI są w bańce? Matematyka 2026

Oto pytanie, nad którym wszyscy się zastanawiają. Szczera odpowiedź brzmi: częściowo tak. Sprzęt wydaje się być w rozsądnej cenie; zagrożenie tkwi w spekulacyjnych nazwach oprogramowania i różnicy między wydatkami a przychodami. Rozważ obie strony.

Zacznijmy od pesymistycznego scenariusza. Firmy hiperskalowalne są na dobrej drodze do wydania od 700 do 725 miliardów dolarów na sztuczną inteligencję w roku 2026, jednak Sequoia Capital szacuje, że branża stoi w obliczu rocznej luki w wysokości od 500 do 600 miliardów dolarów między tymi wydatkami a rzeczywistymi przychodami z AI, w porównaniu z luką 125 miliardów dolarów w 2023 roku. Deloitte przebadał 1854 firmy i odkrył, że tylko 15% z nich deklaruje znaczące, mierzalne zyski z generatywnej sztucznej inteligencji, a typowy okres zwrotu wynosi od dwóch do czterech lat. Koncentracja rynku powyżej szczytu z 2000 roku i Palantir na poziomie około 97-krotności przyszłych zysków, ponad 400% powyżej mediany w branży oprogramowania, oba te wskaźniki niepokojąco nawiązują do minionych manii.

Teraz mamy byczą prognozę, silniejszą niż przyznają pesymiści. Ten boom jest finansowany gotówką, a nie długiem i marnymi debiutami giełdowymi z 2000 roku. Firmy, które wydają te pieniądze, należą do najbardziej dochodowych w historii. Nvidia wygenerowała około 96,6 miliarda dolarów wolnych przepływów pieniężnych w ciągu jednego roku; Cisco, symboliczny symbol bańki internetowej, było notowane blisko 200-krotnością zysków przy zaledwie 2,67 miliarda dolarów zysku netto. Wskaźnik ceny do zysku (P/E) Nvidii wynosi około 24, poniżej mediany dla sektora półprzewodników. Lider tego cyklu jest tańszy niż jego konkurenci, co zdecydowanie nie było prawdą w 2000 roku.

Co tak naprawdę mogłoby to popsuć? Należy spodziewać się cięć wydatków inwestycyjnych ze strony firm hiperskalerowych, co wskazywałoby na to, że nie wierzą już w popyt, lub serii kwartałów, w których przychody przedsiębiorstw z AI nadal będą spadać. Jeśli luka między wydatkami a przychodami, przekraczająca 500 miliardów dolarów, przestanie się zmniejszać, rynek w końcu przestanie płacić za obietnice. Nic takiego jeszcze się nie wydarzyło, ale to właśnie ten scenariusz należy śledzić, a nie codzienne wahania cen.

Czy to bańka? Piana jest prawdziwa w spekulacyjnych nazwach i w nakładach inwestycyjnych przewyższających przychody. Fundament, czyli rentowne firmy finansujące rzeczywistą infrastrukturę, nie jest wart 2000. Obie te rzeczy są jednocześnie prawdziwe.

Strategie bezpiecznego inwestowania w akcje AI

Gdy zdecydujesz się zainwestować w sztuczną inteligencję, kilka zasad zapobiegnie zniszczeniu portfela przez jakąkolwiek inwestycję w AI. Dostosuj wielkość pozycji do zmienności; pozycja, której wartość może spaść o 40%, nigdy nie powinna być tą, którą będziesz zmuszony sprzedać w panice. Rozłóż swoje pieniądze na warstwy, zamiast stawiać wszystko na jednego producenta chipów. Użyj ETF-a jako rdzenia i kilku pojedynczych akcji jako satelitów, a nie odwrotnie. A ponieważ nikt nie jest w stanie zsynchronizować cyklu z tak dużym obciążeniem, kupuj w dłuższej perspektywie, zamiast kupować wszystkie po jednej cenie. Mechanizm jest prosty: otwórz rachunek maklerski, wyszukaj ticker, wybierz zlecenie rynkowe lub z limitem i złóż je. Najtrudniejsza jest dyscyplina. Łatwo jest kupić akcje AI; znacznie trudniej jest utrzymać rozsądną ilość podczas spadku o 40% bez panicznej sprzedaży na dole lub podwojenia stawki na górze.

Akcje spółek AI, na które warto zwrócić uwagę pod koniec 2026

Dwie liczby rozstrzygną debatę o bańce spekulacyjnej. Po pierwsze, kolejna runda prognoz dotyczących wydatków inwestycyjnych na hiperskalery: jeśli giganci będą je nadal podnosić, budowa ma szansę na powodzenie; jeśli je ograniczą, rynek się załamie. Po drugie, dane dotyczące przychodów i zwrotu z inwestycji w AI w przedsiębiorstwach z drugiej połowy 2026 roku, które pokażą nam, czy wydatki w końcu przełożą się na zysk. Uważaj prognozy Nvidii dotyczące centrów danych za najczystszy przykład popytu na AI. To właśnie publikacje, a nie nagłówki, są teraz najważniejsze.

Podsumowanie inwestowania w akcje AI

Zdobądź akcje spółek AI świadomie. Zdecyduj, którą warstwę chcesz wybrać, skłaniaj się ku liderom z gotówką, a nie akcjom z historią, i dostosuj pozycję do szansy, że osoby obawiające się bańki spekulacyjnej mają częściowo rację. Rozwój AI jest realny i ogromny, ale realny i ogromny nie oznacza taniości. Kup infrastrukturę, szanuj matematykę i pozwól, aby spekulacyjny koniec rynku był czyimś losem na loterii.

Simon Chartan

A journalist with a strong technical background and a passion for decentralized finance. With degrees in MBA and Master of Engineering in Data Science, the author combines analytical expertise with a clear, engaging writing style. At Plisio, they cover topics such as cryptocurrency, blockchain, DeFi, and digital finance—helping readers make sense of a rapidly evolving fintech landscape.