Jak oceniać dużą korektę AI? Dogłębna analiza raportu badawczego Morgan Stanley na 120 stronach

Od końca czerwca globalny sektor AI przeszedł znaczącą korektę.

Czy to jest krótkotrwała techniczna korekta, czy sygnał szczytowego momentu cyklu, to pytanie warte miliony.

Morgan Stanley opublikował 27 lipca obszerny raport liczący 120 stron, analizujący ten problem, zatytułowany "Playing the AI Infrastructure Dip".

Raport przedstawia jasną ocenę: główną siłą napędową korekty są czynniki techniczne, takie jak rozładowanie zbyt silnych pozycji, delewarowanie pozycji na marginesie kredytowym oraz odwrócenie czynnika momentum, a nie naruszenie podstawowych zasad.

Dokładnie przeczytałem ten raport i dużo zyskałem, więc podzielę się najważniejszymi treściami.

(1) Obawy rynku kapitałowego nr 1: Odwrócenie narracji Tokenmaxxing?

Pierwszym negatywnym sygnałem, który ostatnio zwraca uwagę rynku, jest odwrócenie narracji "Tokenmaxxing".

Wiele firm zaczęło nakładać limity budżetowe na wykorzystanie AI Token przez pracowników, co wywołało wątpliwości co do trwałości wzrostu przychodów firm produkujących modele AI.

Ta obawa jest bezpodstawna.

Po pierwsze, obecne wydatki firm na Token przez pracowników są bardzo niskie, a ROI wyjątkowo wysokie.

Badania Morgan Stanley na dużą skalę odnośnie zastosowań AI na poziomie przedsiębiorstw pokazują, że średni jednokrotny dostęp AI pozwala oszczędzić około 55 dolarów na kosztach pracy, podczas gdy ukończenie zadania korporacyjnego przez agenta kosztuje średnio tylko 2-5 dolarów, a ROI przekracza 10 razy.

Przy ROI 10x lub więcej, decyzja o wdrożeniu takich narzędzi nie jest kwestią budżetową, lecz kluczową dla konkurencyjności firm; te, które nie wdrażają AI, będą mieć coraz poważniejsze problemy konkurencyjne.

Po drugie, postęp generacyjny w GPU podniesie marżę operacyjną centrów danych, co oznacza, że przyszłe Token mogą znacząco tanieć bez utraty rentowności, zwiększając popyt.

Model Intelligence Factory Morgan Stanley pokazuje, że na bazie Blackwell marża netto sprzedaży Token w centrum danych wynosi około 58%.

Po wdrożeniu generacji Rubin i Feynman GPU marża wzrasta odpowiednio do około 80% i 90%.

To oznacza, że Hyperscaler może obniżyć cenę Token nawet o 75% bez zmiany marży; kosztowa krzywa jest bardzo elastyczna, więc można łączyć obniżki cen i rentowność.

(2) Obawy rynku kapitałowego nr 2: "Moment Kimi" falsyfikuje racjonalność wydatków kapitałowych?

Premiera Kimi K3 sprawiła, że rynek kapitałowy ponownie przemyślał kluczowe założenie: jeśli Chiny mogą wytrenować zaawansowane modele przy niższym koszcie i podobnej wydajności, czy amerykańscy Hyperscaler ryzykują niższą stopę zwrotu z rocznego AI Capex wartego bilion dolarów?

Morgan Stanley uważa, że ekstremalna koncentracja chińskich i amerykańskich firm modelowych na efektywności nie osłabia zapotrzebowania na moc obliczeniową, przeciwnie, wzmacnia strukturalny pogląd, że popyt znacznie przewyższa podaż.

W XIX wieku ekonomista William Stanley Jevons zauważył, że usprawnienie silnika parowego Watta mocno zwiększyło efektywność spalania węgla, ale całkowite zużycie węgla w Wielkiej Brytanii eksplodowało, ponieważ wydajniejsze silniki były wdrażane w znacznie większej liczbie fabryk i kopalni.

Stąd słynny paradoks Jevonsa: gdy wzrasta efektywność wykorzystania zasobu, całkowite zużycie tego zasobu rośnie, a nie maleje.

Paradoks Jevonsa można odnieść także do obecnej fali rewolucji AI: wyższa efektywność mocy obliczeniowej obniża koszt jednostkowy Token, a niższy koszt oznacza więcej zastosowań, więcej użytkowników i częstsze użycie, w efekcie podnosząc całkowite zużycie obliczeniowe.

Morgan Stanley przywołuje dane ilościowe obrazujące powagę tej nierównowagi podaży i popytu:

Według szefa Google firma może podwajać moc obliczeniową co 6 miesięcy, osiągając wzrost o 1000 razy w 5 lat.

Tymczasem po stronie podaży, przewiduje się, że CAGR sprzedaży chipów AI NVIDIA w latach 2025-2028 wynosi około 140%, jednak nawet przy tej dynamice całkowita dostarczona moc obliczeniowa to mniej niż 10% prognozowanego zapotrzebowania Google.

Innymi słowy, nawet najwięksi globalni dostawcy mocy obliczeniowej działający z historycznie najwyższą dynamiką są zdolni pokryć tylko niewielką część zapotrzebowania pojedynczego klienta.

(3) Obawy rynku kapitałowego nr 3: Czy ograniczenia podaży stanowią twardy limit?

Trzecia obawa rynku kapitałowego dotyczy tego, że nawet jeśli popyt jest wystarczająco pewny, czy fizyczne ograniczenia uniemożliwią dostarczanie infrastruktury obliczeniowej zgodnie z potrzebami?

Morgan Stanley nazywa fizyczne ograniczenia trzema P: People, Power, Politics.

People: W centrach danych brakuje wykwalifikowanych pracowników (elektryków, spawaczy, hydraulików).

Power: Okres oczekiwania na podłączenie do sieci elektrycznej w części regionów wzrósł do 5-7 lat i stał się najpoważniejszą pojedynczą przeszkodą czasową dla uruchamiania centrów danych.

Politics: Projekty centrów danych napotykają wielopoziomowe przeszkody polityczne, od lokalnych do federalnych, a trend się odwraca.

Przez ostatnie lata poszczególne stany oferowały hojne zachęty inwestycyjne dla centrów danych, jednak teraz trend się zmienia: niektóre stany zawieszają, dodają warunki lub całkiem znoszą ulgi podatkowe dla centrów danych.

Zwolnienie tempa rozwoju centrów danych i ochrona mieszkańców przed wzrostem cen energii z powodu infrastruktury centrów danych stają się coraz częściej tematami kampanii gubernatorskich, przewiduje się, że będą ważnym tematem dla wyborców podczas listopadowych wyborów.

Tymczasem na poziomie federalnym próbuje się ustanowić krajową "taryfę centrów danych".

Izba Reprezentantów rozpatruje Ratepayer Protection Act, pierwsze federalne prawo o rozdzielaniu kosztów budowy infrastruktury, nakazujące firmom użyteczności publicznej rozważyć wprowadzenie "standardu dużego obciążenia", by centra danych finansowały modernizację sieci.

Wcześniej (w marcu), Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle, xAI i inni podpisali Ratepayer Protection Pledge w Białym Domu, dobrowolnie zobowiązując się chronić obecnych konsumentów przed kosztami infrastruktury centrów danych.

Ustawa zamieni to zobowiązanie w prawo, tworząc ogólnokrajową opłatę dodatkową za energię dla centrów danych.

Morgan Stanley przyznaje zasadność tej obawy, ale określa ją jako "przeszkody" a nie bariery strukturalne.

Wraz z wydłużeniem czasu oczekiwania na podłączenie do sieci elektrycznej w części regionów do ponad 5 lat i coraz większą presją na "samodzielne zasilanie" centrów danych, zasilanie na miejscu staje się kluczowym rozwiązaniem.

(4) Time to Power: niedoceniona arbitraż czasowy energii

Morgan Stanley przeprowadził ilościową analizę luki energetycznej centrów danych w USA.

Wniosek: w latach 2026-2028 zapotrzebowanie na energię amerykańskich centrów danych wyniesie ok. 68GW; po odjęciu projektów w budowie (15GW) i zakontraktowanej pojemności sieci (15GW), pozostaje potencjalna luka 38GW, a okres oczekiwania na podłączenie w części regionów sięga już 5-7 lat.

W tym kontekście Morgan Stanley uważa, że wartość czasowa dostępu do energii ("Time to Power") jest najbardziej niedoszacowanym kierunkiem w obecnej wycenie rynku.

Logika jest bardzo jasna: uruchomienie centrum danych zależy od dostępności energii → kolejka na podłączenie do sieci trwa 5-7 lat → alternatywne rozwiązania zasilania, które mogą dostarczyć energię w 1-3 lata, mają znaczącą wartość arbitrażu czasowego.

Dwie kluczowe ścieżki "odblokowania" wskazane przez Morgan Stanley:

• Farmy bitcoin: Te firmy posiadają już znaczącą pojemność podłączenia do sieci i fizyczny grunt, co można bezpośrednio przekierować na centra danych, zapewniając 10-19GW.

• Rozwiązania szybkie we wdrożeniu: w stosunku do sieci przewidują przewagę czasową 1-3 lata; turbiny gazowe mogą dać 15-20GW, ogniwa paliwowe 5-8GW.

Nawet uwzględniając turbiny gazowe, ogniwa paliwowe, bezpośrednie zasilanie z elektrowni jądrowych i konwersję farm bitcoin w obliczeniach z wagą prawdopodobieństwa, w wariancie średnim pozostaje ok. 1GW luki netto, a w pesymistycznym luka rośnie do 11GW.

Innymi słowy, Hyperscaler najbardziej brakuje obecnie nie Capex, lecz fizycznej przestrzeni z dostępem do energii, czyli "Powered Shell".

Badania Morgan Stanley wskazują, że obecny rynek nie wycenia w pełni takich firm Power Shell Provider.

By oszacować to niedoszacowanie, Morgan Stanley porównuje do klasycznej wartości PPA energii odnawialnej – szczegóły poniżej:

Obecnie Power Shell Provider mają EV/Watt na poziomie tylko $2-4, obejmuje to firmy TeraWulf, Cipher Mining, HUT 8, Riot Platforms, Applied Digital, Galaxy Digital.

Bazując na EV/Watt 20-25x tradycyjnych operatorów centrów danych (Equinix, Digital Realty), Morgan Stanley daje tej grupie firm docelową wycenę 15x EV/Watt z dyskontem.