Лучшие акции компаний, занимающихся ИИ, для покупки в 2026: выбор и риск образования пузыря.

Сейчас семь компаний составляют около 35% всего индекса S&P 500, и именно они обеспечили примерно 42% роста индекса в 2025 году. На долю десяти крупнейших компаний приходится почти 40% рынка, что выше пика в 27%, достигнутого во время дотком-мании в 2000 году. Если вы владеете индексным фондом, вы уже владеете большим портфелем акций компаний, занимающихся ИИ, независимо от того, выбрали вы их или нет. Поэтому полезные вопросы заключаются не в том, «стоит ли мне инвестировать в ИИ», а в том, какие компании стоит владеть целенаправленно и не перегрелась ли вся эта сделка.

Это руководство охватывает оба аспекта. Оно рассматривает инвестирование в акции компаний, занимающихся искусственным интеллектом, начиная с самых крупных компаний: называет компании, в которые стоит инвестировать, а затем честно, с помощью цифр, а не на основе предположений, проводит расчеты, определяющие вероятность пузыря. Я не пытаюсь убедить вас в необходимости этой сделки или, наоборот, отговорить от нее. Моя цель — предоставить вам структуру, а вы сможете оценить ее самостоятельно.

Что на самом деле представляют собой акции компаний, занимающихся искусственным интеллектом?

Акции компаний, занимающихся ИИ, — это не один тип компаний. Это позиция где-то на стеке, и риск резко меняется в зависимости от того, где вы находитесь. Производитель микросхем, поставщик облачных услуг, лаборатория моделирования и разработчик программного обеспечения — все это компании, занимающиеся ИИ, и все они являются «акциями ИИ», но они зарабатывают деньги совершенно разными способами. Gartner прогнозирует, что общие расходы на ИИ достигнут 2,59 триллиона долларов в 2026, что на 47% больше, чем годом ранее, и этот поток не затронет все уровни в равной степени. Знание того, на каком уровне вы покупаете акции, — это первое реальное решение. Остальная часть этого руководства рассматривает весь стек, слой за слоем.

Комплекс решений для искусственного интеллекта: от чипов до приложений ИИ.

Представьте себе инвестиции в ИИ как пять слоев, расположенных друг над другом, начиная с кремниевого кристалла. Прибыль распределяется между ними неравномерно. Сейчас большая часть денег остается у нижнего слоя.

В основе лежат чипы для искусственного интеллекта. Nvidia (NVDA) разрабатывает графические процессоры для обучения самых больших моделей, AMD занимается этим направлением, а Broadcom (AVGO) создает специализированные ускорители ИИ для облачных гигантов. За ними стоит Taiwan Semiconductor, которая фактически производит чипы, а Micron поставляет высокоскоростную память, в которой эти ускорители остро нуждаются. Именно этот уровень пока что принес наиболее ощутимую прибыль, потому что каждая модель, каждое облако и каждое приложение сначала должны арендовать или купить это оборудование. Когда спрос превышает предложение, цену устанавливают те, кто владеет предложением. Именно поэтому уровень чипов, а не уровень эффектных приложений, показал наибольший рост акций в этом цикле.

На ступень выше находятся гипермасштабируемые облачные компании, сдающие в аренду вычислительные мощности для ИИ и облачные сервисы почасово. Microsoft (MSFT) управляет Azure и владеет крупной долей в OpenAI. Alphabet (GOOGL) использует Google Cloud в сочетании со своими собственными моделями Gemini. Amazon (AMZN) имеет AWS. Эти фирмы тратят колоссальные суммы на строительство центров обработки данных, от которых зависит все остальное. Совокупные капитальные затраты гипермасштабируемых компаний, по прогнозам, достигнут 700–725 миллиардов долларов в этом году, что примерно на 77% больше, чем примерно 410 миллиардов долларов годом ранее.

Над облаками возвышаются лаборатории моделирования — компании, которые обучают большие языковые модели, — и вот тут-то и кроется загвоздка для инвесторов: лидеры, OpenAI и Anthropic, являются частными компаниями. Вы не можете купить их напрямую, поэтому обычно это происходит через их инвесторов, в основном Microsoft и Amazon.

Верхний уровень — это программное обеспечение и приложения, где такие компании, как Palantir (PLTR), продают ИИ, выполняющий конкретную задачу. Именно этот уровень наиболее интересен инвесторам, и пока что прибыль здесь самая низкая по сравнению с ажиотажем. Продать модель легко; а вот установить цену, достаточную для оправдания высокой стоимости акций, — нет.

И есть пятый уровень, который большинство списков игнорируют: электроэнергия. Центрам обработки данных нужны гигаватты, что привлекает внимание производителей энергоресурсов и оборудования, таких как GE Vernova, Vistra и Eaton. Как отмечают аналитики Fidelity, следующая волна роста происходит на системном уровне, а не только на уровне чипов. Именно здесь фактически распределяются расходы на инфраструктуру ИИ, прогнозируемые на уровне 1,43 триллиона долларов в 2026. Урок для инвестора прост: определитесь, на каком уровне вы покупаете, прежде чем покупать, потому что доллар дохода от ИИ стоит для производителя чипов гораздо больше, чем для приложения, которое в следующем году может столкнуться с десятью конкурентами.

Лучшие акции компаний, занимающихся ИИ, для покупки в 2026

Крупнейшие компании не взаимозаменяемы. Разделяйте их по тому, насколько непосредственно ИИ влияет на бизнес и что может подорвать инвестиционную стратегию.

Nvidia — лидер в сфере вычислительных мощностей, и с этими цифрами трудно поспорить: выручка за 2025 финансовый год составила 130,5 млрд долларов, что на 114% больше, чем в предыдущем году, при этом выручка только от сегмента центров обработки данных достигла 115,2 млрд долларов, увеличившись на 142%. Microsoft монетизирует ИИ через Azure и партнерство с OpenAI, что является наиболее чистым вариантом для корпоративного сектора, хотя капитальные затраты, необходимые для поддержания темпов роста, начинают негативно сказываться на ее рентабельности. Alphabet — самая дешевая из мегакапитализированных компаний, владеющая полным набором компонентов, от собственных чипов до моделей Gemini, поэтому, на мой взгляд, она предлагает наилучшее соотношение цены и качества в этой группе. Amazon продает ИИ в основном как мощности AWS, используя ту же самую логику, которая сделала ее победителем в прошлом цикле облачных вычислений. Broadcom разрабатывает специализированные микросхемы, которые гипермасштабные компании используют для снижения своих расходов на Nvidia. Затем есть Palantir, компания, специализирующаяся исключительно на программном обеспечении и быстрорастущая, с выручкой в 1 квартале 2014 года в размере 1,63 миллиарда долларов, что на 85% больше, чем в предыдущем году. Такой рост выручки воодушевляет рынок, но цена акций находится на уровне, к которому мы еще вернемся.

Моё честное мнение: Alphabet — лучшая мегакапитализированная компания с учётом риска, потому что вы получаете весь портфель по самой низкой цене, Nvidia — компания высочайшего качества и с самыми высокими ожиданиями, а Palantir — замечательный бизнес по пугающе высокой цене.

Лучшие акции компаний, занимающихся искусственным интеллектом, помимо «Великолепной семерки».

Наибольший спрос наблюдается на акции мегакапитализированных компаний. Менее известные компании находятся на одну ступень ниже, и наиболее интересной из них является энергетика. Обучение и запуск огромных моделей ИИ потребляют электроэнергию, поэтому независимые производители электроэнергии, такие как Vistra, и производители оборудования, такие как GE Vernova, незаметно стали акциями компаний, занимающихся ИИ. Micron работает на цикле развития памяти, от которого зависят ускорители ИИ: резкий спад и взрывной рост. Marvell продает сетевое оборудование для ИИ, будучи меньше Broadcom, но работая в том же направлении. AMD остается единственным реальным конкурентом Nvidia на рынке ускорителей.

Эти компании позволяют инвестировать в ИИ, не переплачивая за мегакапитализацию, но будьте внимательны: у них высокий коэффициент бета. Акции энергетических компаний, в частности, уже значительно переоценились на фоне перспектив ИИ, поэтому часть легкой прибыли уже потеряна. Здесь также есть более скрытая привлекательность. Если бум программного обеспечения для ИИ окажется неудачным, но центры обработки данных все равно будут построены, компании, занимающиеся добычей ресурсов, электроэнергией, памятью и сетевым оборудованием, все равно получат прибыль. Это способ сделать ставку на развитие инфраструктуры, не делая ставку на то, какое приложение окажется успешным. Рассматривайте этот уровень как вспомогательные позиции вокруг ядра, а не как само ядро.

ETF на искусственный интеллект против отдельных акций: оптимальное соотношение цены и качества.

Для большинства читателей ETF, инвестирующий в ИИ, является рациональным вариантом по умолчанию. Он предоставляет вам доступ к десяткам компаний, занимающихся технологиями искусственного интеллекта, в рамках одной сделки и избавляет от необходимости выбирать победителя в быстро развивающейся гонке. Подвох кроется в названии. Большинство ETF, инвестирующих в ИИ, имеют капиталительную взвешенность, поэтому они включают в себя те же мегакапитализированные компании, которыми вы, возможно, уже владеете через фонд S&P 500.

Аналитики фондов часто предупреждают, что три-пять крупнейших позиций могут составлять от 20% до 30% ETF, ориентированного на искусственный интеллект. Поэтому, прежде чем покупать такой фонд для диверсификации, проверьте, что он на самом деле содержит. Если в нем в основном Nvidia, Microsoft и Alphabet, вы концентрируете инвестиции, а не распределяете их.

Находятся ли акции компаний, занимающихся ИИ, в пузыре? Математика 2026

Вот вопрос, вокруг которого все ходят. Честный ответ: частично — да. Цены на оборудование кажутся вполне приемлемыми; опасность таится в спекулятивных названиях программного обеспечения и разрыве между расходами и доходами. Взвесьте обе стороны.

Начнём с пессимистичного сценария. Крупные облачные компании планируют потратить от 700 до 725 миллиардов долларов на ИИ в 2026, однако, по оценкам Sequoia Capital, отрасль столкнётся с ежегодным разрывом в 500-600 миллиардов долларов между этими расходами и фактическим доходом от ИИ, по сравнению с разрывом в 125 миллиардов долларов в 2023 году. Компания Deloitte, опросив 1854 фирмы, обнаружила, что только 15% сообщают о значительной, измеримой отдаче от генеративного ИИ, при этом типичный срок окупаемости составляет от двух до четырёх лет. Рыночная концентрация выше пика 2000 года и коэффициент P/E Palantir примерно в 97 раз превышает прогнозируемую прибыль, что более чем на 400% выше медианы в индустрии программного обеспечения, — всё это неприятно перекликается с прошлыми маниями.

Теперь о позитивном сценарии, и он сильнее, чем признают пессимисты. Этот бум финансируется за счет денежных средств, а не за счет долгов и ненадежных IPO 2000 года. Компании, которые тратят деньги, входят в число самых прибыльных в истории. Nvidia сгенерировала около 96,6 миллиардов долларов свободного денежного потока за один год; Cisco, образцовый пример краха доткомов, торговалась почти в 200 раз дороже прибыли при чистой прибыли всего в 2,67 миллиарда долларов. А собственный прогнозный коэффициент цена/прибыль Nvidia составляет около 24, что ниже медианы для полупроводниковой отрасли. Лидер этого цикла дешевле своих конкурентов, что явно не соответствовало действительности в 2000 году.

Что же на самом деле может привести к сбою? Следует обратить внимание на сокращение капитальных затрат крупными компаниями, что будет сигнализировать об отсутствии у них достаточного спроса, или на периоды, когда выручка от корпоративного ИИ будет постоянно не поступать. Если разрыв между затратами и выручкой, превышающий 500 миллиардов долларов, перестанет сокращаться, рынок в конечном итоге перестанет платить за обещания. Ничего из этого пока не произошло, но именно за таким сценарием следует следить, а не за ежедневными колебаниями цен.

Так это пузырь? Пена реальна в спекулятивных активах и в капитальных затратах, опережающих выручку. Фундамент, прибыльные компании, финансирующие реальную инфраструктуру, не соответствует 2000 году. Оба утверждения верны одновременно.

Стратегии безопасного инвестирования в акции компаний, занимающихся искусственным интеллектом.

Как только вы решите инвестировать в ИИ, несколько правил помогут избежать разрушения портфеля из-за любых таких инвестиций. Размер позиции должен соответствовать волатильности; актив, который может упасть на 40%, никогда не должен быть тем, который вы будете вынуждены продавать в панике. Распределяйте свои средства по разным уровням, а не ставьте всё на одного разработчика микросхем. Используйте ETF в качестве основного актива, а несколько отдельных акций — в качестве вспомогательных, а не наоборот. И поскольку никто не может предсказать такой резкий скачок цены, покупайте постепенно, а не сразу. Механизм прост: откройте брокерский счет, найдите тикер, выберите рыночный или лимитный ордер и разместите его. Дисциплина — вот что сложно. Легко купить акции ИИ; гораздо сложнее удержать разумное количество акций во время 40%-ного падения, не продав их в панике на минимуме или не удвоив ставку на максимуме.

Акции компаний, занимающихся ИИ, за которыми стоит следить в конце 2026

Две цифры определят исход спора о «пузыре». Во-первых, прогнозы капитальных затрат от ведущих компаний: если гиганты продолжат их повышать, развитие инфраструктуры будет успешным; если же они сократят их, рынок отреагирует сдержанно. Во-вторых, данные о доходах и рентабельности инвестиций в корпоративный ИИ за вторую половину 2019 года — показатель, который покажет, наконец, превращаются ли эти затраты в прибыль. Следите за прогнозами Nvidia по центрам обработки данных, поскольку это наиболее точный показатель спроса на ИИ. Именно эти данные, а не заголовки, имеют значение в дальнейшем.

Главный вывод об инвестировании в акции компаний, занимающихся искусственным интеллектом.

Вкладывайте средства в акции компаний, занимающихся ИИ, обдуманно. Определите, какой уровень развития вам нужен, отдавайте предпочтение лидерам с большими денежными резервами, а не акциям с сенсационными перспективами, и рассчитывайте размер позиции с учетом вероятности того, что опасения по поводу пузыря отчасти верны. Развитие ИИ реально и масштабно, но реально и масштабно — это не то же самое, что дешево. Покупайте инфраструктуру, уважайте математические расчеты, а спекулятивный сегмент рынка пусть останется для кого-то другого лотерейным билетом.

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.