Interpretacja Bernstein: Przewartościowanie akcji sprzętu o mocy 50 GW, czy nastał supercykl sprzętu AI?

TL;DR
· Bernstein oszacował, że w scenariuszu 50 GW, globalne wydatki na WFE w latach 2027-2029 wyniosą około 736 miliardów dolarów.
· Każde dodatkowe 1 GW/rok mocy obliczeniowej AI wymaga około 46K-50K WSPM zdolności produkcyjnej wafli, z dominującą rolą DRAM i HBM.
· Applied Materials, Lam Research i KLA mają większą elastyczność zysków, ale pojemność rurociągu nie równa się rzeczywistym zamówieniom.

Najnowszy raport Bernstein przelicza ekspansję centrów danych AI na zamówienia sprzętu do produkcji półprzewodników: jeśli do 2030 roku centra danych AI będą dodawać 50 GW mocy obliczeniowej rocznie, globalne wydatki na WFE w latach 2027-2029 mogą osiągnąć około 736 miliardów dolarów, z czego w 2029 roku wyniosą około 291 miliardów dolarów.

WFE odnosi się do wydatków na sprzęt w fabrykach wafli, które są kluczowym źródłem popytu dla firm takich jak Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX), KLA (KLAC), ASML i Tokyo Electron. Dla inwestorów najważniejszym pytaniem jest: jak dalsza ekspansja mocy obliczeniowej AI wpłynie na nowe zamówienia i elastyczność zysków producentów sprzętu.

W momencie publikacji raportu, akcje sprzętu półprzewodnikowego już doświadczyły znacznego wzrostu, a ostatnio wyraźnie skorygowały się z wysokich poziomów. W międzyczasie rurociąg budowy centrów danych w USA nadal się rozszerza. Publiczne dane pokazują, że do czerwca 2026 roku pojemność rurociągu wzrosła do 338 GW, co oznacza wzrost o 217 GW w ciągu ostatnich 12 miesięcy, znacznie przewyższając obecnie działającą skalę.

Zmiany w aktywnej pojemności centrów danych w USA oraz pojemności rurociągu, która wzrosła z 121 GW do 338 GW.

Każde dodatkowe 1 GW mocy obliczeniowej wymaga około 50 000 wafli miesięcznie

Kluczowym przeliczeniem w tym raporcie jest to, że każde dodatkowe 1 GW/rok mocy obliczeniowej AI wymaga około 46K-50K WSPM dodatkowej zdolności produkcyjnej wafli. WSPM odnosi się do liczby wafli produkowanych miesięcznie i jest powszechnie stosowanym wskaźnikiem zdolności produkcyjnej fabryk wafli.

Pojemność centrów danych sama w sobie nie przekształca się bezpośrednio w zamówienia na sprzęt. Tylko gdy serwery AI potrzebują więcej GPU, HBM, DRAM, NAND i zaawansowanych chipów logicznych, fabryki wafli będą musiały zwiększyć produkcję, a firmy sprzętowe zobaczą nowe wydatki na WFE.

W ramach około 46K WSPM/GW dodatkowego popytu, najwyższy udział ma DRAM, wynoszący około 53%; NAND około 20%; HBM około 16%; a zaawansowane logiki około 11%. Oznacza to, że ekspansja centrów danych AI nie tylko zwiększa popyt na zaawansowane procesy GPU, ale także podnosi zapotrzebowanie na zdolności magazynowe, zwłaszcza DRAM i HBM.

To również wyjaśnia, dlaczego Applied Materials jest w tej kalkulacji najbardziej interesująca. Dodatkowy popyt na wafle pochodzi głównie z DRAM, HBM i NAND, a Applied Materials ma większe ekspozycje na sprzęt magazynowy, osadzanie, trawienie i inne etapy, co przekłada się na większą elastyczność zysków.

Każde dodatkowe 1 GW mocy obliczeniowej wymaga około 46K WSPM, z czego DRAM 53%, NAND 20%, HBM 16%, Logika 11%.

W 2029 roku wydatki na WFE mogą wynieść blisko 291 miliardów dolarów

W scenariuszu bazowym, centra danych AI do 2030 roku osiągną roczny wzrost o 50 GW w porównaniu do bazy z 2026 roku. Aby wspierać ten cel, odpowiednie wydatki na WFE muszą być realizowane stopniowo w latach 2027-2029.

Scenariusz pokazuje, że tylko wydatki na WFE napędzane przez AI w latach 2027-2029 wyniosą około 376 miliardów dolarów; jeśli dodamy około 120 miliardów dolarów rocznych wydatków bazowych niezwiązanych z AI, całkowite wydatki na WFE w ciągu trzech lat wyniosą około 736 miliardów dolarów. Ścieżka roczna wyniesie około 200 miliardów dolarów w 2027 roku, 245 miliardów dolarów w 2028 roku i 291 miliardów dolarów w 2029 roku.

Te liczby są wyższe niż obecne, bardziej konserwatywne modele wydatków na sprzęt. Jeśli scenariusz 50 GW się zrealizuje, wydatki na WFE w 2029 roku zbliżą się do 300 miliardów dolarów; w przypadku wyższego scenariusza GW, wydatki na sprzęt mogą wzrosnąć jeszcze bardziej.

Raport przedstawia również bardziej agresywny scenariusz. W scenariuszu 75 GW, zyski firm sprzętowych mogą wzrosnąć o ponad 100%; w scenariuszu 100 GW, potencjał wydatków na WFE w 2029 roku może się jeszcze zwiększyć, a wyceny niektórych firm mogą spaść poniżej 10-krotności.

Jednak te dane to nadal oszacowania modelowe, a nie już zrealizowane zamówienia. Zależą one od tego, czy rurociąg budowy centrów danych może zostać przekształcony w rzeczywiste operacje, czy dostawy serwerów AI mogą nadążyć, czy fabryki wafli są gotowe do zwiększenia produkcji, oraz czy łańcuch dostaw sprzętu ma wystarczające możliwości dostawy.

W scenariuszu 50 GW, wydatki na WFE w latach 2027-2029 wyniosą około 736 miliardów dolarów, a w 2029 roku około 291 miliardów dolarów; w scenariuszu 100 GW, w 2029 roku wyniosą około 542 miliardów dolarów.

Największa elastyczność Applied Materials, Lam Research i KLA również korzystają

Wpływ na akcje koncentruje się głównie na Applied Materials, Lam Research i KLA.

W scenariuszu 50 GW, EPS tych trzech firm do 2029 roku może wzrosnąć o około 37%-60% w porównaniu do obecnych konsensów Wall Street. Odpowiada to przyszłym wskaźnikom P/E, które mogą spaść do przedziału 15-20, podczas gdy obecnie akcje sprzętu są nadal notowane w wyższych przedziałach.

Wśród nich Applied Materials ma największą elastyczność. W scenariuszu 50 GW, EPS w 2029 roku wzrośnie o prawie 60% w porównaniu do konsensusu, co odpowiada przyszłemu wskaźnikowi P/E wynoszącemu około 14,9; EPS Lam Research wzrośnie o około 54%, co odpowiada około 18,4; EPS KLA wzrośnie o około 37%, co odpowiada około 21,2.

Powód tkwi w strukturze popytu na wafle. Nowa zdolność produkcyjna wynikająca z ekspansji AI koncentruje się głównie na DRAM, HBM i NAND, a nie na pojedynczej zaawansowanej logice. Applied Materials ma szersze pokrycie w zakresie sprzętu związanego z magazynowaniem, co ułatwia uzyskanie dodatkowych zysków w porównaniu do firm, które korzystają tylko z niektórych segmentów.

Według raportu, Bernstein utrzymuje ocenę „przewyższenia rynku” dla wielu akcji sprzętowych, w tym Applied Materials, Lam Research, KLA, ASML i Tokyo Electron, z Applied Materials jako preferowanym wyborem. Screen ma ocenę neutralną.

W scenariuszu 50 GW AMAT/LRCX/KLAC EPS w 2029 roku wzrośnie o 59,5%/54,4%/37,1%, a P/FE spadnie do 14,9x/18,4x/21,2x.

Pojemność rurociągu musi również pokonać przeszkody związane z energią, finansowaniem i dostawami

Najłatwiej jest błędnie zinterpretować tę kalkulację, traktując pojemność rurociągu centrów danych jako przyszłe zamówienia na sprzęt.

Pojemność rurociągu centrów danych w USA znacznie wzrosła w ciągu ostatniego roku, co wskazuje na silną wolę inwestycyjną w infrastrukturę AI. Jednak między rurociągiem a operacjami istnieje wiele przeszkód: dostęp do energii, zatwierdzenia gruntowe, koszty finansowania, dostawy GPU, popyt klientów, infrastruktura sieciowa i chłodzenia, które mogą wpłynąć na ostateczną szybkość realizacji.

Strona sprzętowa również ma ograniczenia. Jeśli wydatki na WFE mają wzrosnąć do poziomu 300 miliardów dolarów w ciągu kilku lat, firmy sprzętowe, dostawcy komponentów i fabryki wafli muszą jednocześnie zwiększyć produkcję. Przemysł sprzętu półprzewodnikowego nie jest branżą, która może szybko zwiększać produkcję; zaawansowane urządzenia, kluczowe komponenty, instalacja, uruchamianie i certyfikacja klientów wydłużają cykle dostaw.

Same założenia modelu mają również swoje ograniczenia. Odpowiednie oszacowania opierają się na określonych architekturach GPU, zużyciu energii, powierzchni chipów i intensywności kapitałowej, zakładając, że WFE musi być gotowe do końca 2029 roku, aby wspierać nową moc obliczeniową w 2030 roku. Zmiany w architekturze, spadek zużycia energii na jednostkę mocy obliczeniowej, poprawa wydajności chipów i dostosowanie intensywności kapitałowej mogą zmienić ostateczny popyt na sprzęt.

Może również wystąpić inny kierunek odchyleń. Jeśli przed 2030 rokiem popyt na wymianę starych mocy obliczeniowych nie zostanie w pełni uwzględniony, popyt na sprzęt może mieć jeszcze przestrzeń do wzrostu; ale jeśli tempo monetyzacji aplikacji AI będzie niższe od oczekiwań, lub jeśli duzi dostawcy chmurowi spowolnią wydatki kapitałowe, scenariusze 50 GW, 75 GW, a nawet 100 GW mogą być zbyt optymistyczne.

Raport ten nie przedstawia pewnych zamówień, lecz raczej jaśniejsze przeliczenie: każde dodatkowe 1 GW w centrach danych AI może odpowiadać około 50 000 wafli miesięcznie i około 8 miliardom dolarów dodatkowego popytu na WFE. Akcje sprzętowe już częściowo odzwierciedlają oczekiwania związane z AI, a różnice dotyczą tego, czy budowa centrów danych może zrealizować wystarczająco dużą skalę, aby wspierać roczne wydatki na WFE na poziomie 300 miliardów dolarów.