Суперцикл CapEx в AI: Как расходы на чипы влияют на рынки в 2026 году

Суперцикл капитальных расходов на ИИ — это многолетняя, самоусиливающаяся волна капитальных расходов от гипермасштабных облачных провайдеров, производителей чипов и поставщиков инфраструктуры — построение вычислительных, энергетических и коммуникационных мощностей для ИИ-нагрузок в масштабе и скорости, которые фундаментально отличают его от любого предыдущего цикла инвестиционных расходов в

технологии.

По состоянию на июнь 2026 года этот суперцикл вступил в то, что исследователи описывают как его наиболее интенсивную фазу, при этом ведущие технологические компании собираются потратить более $600 миллиардов на ИИ-инфраструктуру в 2026 году, согласно отчету Omdia *Фабрики ИИ и суперцикл капитальных расходов на центры обработки данных в $1.6 триллиона к 2030 году*.

Суперцикл против обычного цикла капитальных расходов: ключевое отличие

Не каждый рост корпоративных инвестиций квалифицируется как суперцикл. Обычные циклы капитальных расходов являются средневозвратными: компании расширяют мощности в периоды роста, достигают убывающей доходности и сокращают расходы. Суперцикл, напротив, характеризуется нарастающим годом к году ускорением, обусловленным структурными сдвигами спроса, которые предотвращают возврат к прежним

базовым уровням расходов.

Строительство ИИ-инфраструктуры показывает эту нарастающую закономерность явно. Совокупные капитальные расходы гипермасштаберов вырастали следующим образом:

*Источник: Goldman Sachs и руководство по прибыли компаний, как указано Джоном Роте, CMT, главным инвестиционным директором Riverbend Investment Management, "За пределами чипа: куда идут деньги на ИИ дальше?" 2026.*

Два последовательных года роста почти на 60% в крупнейшей единственной категории корпоративных расходов за всю историю не являются циклическим расширением — это структурная трансформация.

Janus Henderson Investors дополнительно обосновали эту траекторию в мае 2025 года, отметив, что комментарии руководства среди гипермасштаберов поддерживают сценарий, согласно которому ежегодные капитальные расходы гипермасштаберов могут достичь $3-4 триллионов к 2030 году, по сравнению с примерно $1 триллионом к 2027 году — что подразумевает, что капитальные расходы на ИИ могут более чем утроиться

за следующие пять лет по мере появления ИИ-фабрик и агентных нагрузок.

Как написал Джесси Коэн, старший аналитик Investing.com, в марте 2025 года: "Суперцикл ИИ уже не просто технологическая история. Он стал одним из крупнейших бумов инфраструктуры, финансируемых долгами, в современной истории рынка."

Концепция 'ИИ-фабрики': новый класс инфраструктурных активов

Центральным для понимания объема суперцикла является концепция термина ИИ-фабрика, введенного Omdia. В своем отчете от февраля 2025 года Omdia определяет ИИ-фабрику как "новый тип тяжелой промышленной инфраструктуры, главная цель которой — производить интеллект, при этом токен является основной единицей производства."

Эта формулировка является целенаправленной и имеет последствия для инвесторов. ИИ-фабрика не является обычным центром обработки данных, который случайно выполняет некоторые нагрузки по машинному обучению. Это специально построенное, высокоплотное сооружение, спроектированное с нуля для длительных параллельных вычислений, необходимых для обучения больших языковых моделей и высокопропускной

интерференции.

Подумайте об этом меньше как о серверной комнате и больше как о полупроводниковом заводе или нефтеперерабатывающем заводе: капиталоемкий промышленный актив с длительными сроками строительства, специализированными требованиями к тепло- и электрообеспечению и продукцией, измеряемой в токенах в секунду, а не в гигабайтах переданных данных.

Omdia характеризует 2026 и 2027 годы как "критическое окно" для разработки ИИ-фабрик, при этом региональные и промышленные развертывания ИИ-фабрик представляют сегмент с наивысшей степенью надежности роста в рамках более широкого строительства центров обработки данных и ИИ-инфраструктуры в течение следующих пяти лет.

После закрытия этого окна строительства ожидается, что цикл сместится в сторону оптимизации эффективности и архитектуры, ориентированной на интерференцию — принципиально другого профиля спроса для поставщиков оборудования и инфраструктуры.

Четыре столпа распределения капитальных расходов на ИИ

Критическим моментом для трейдеров и инвесторов является то, что суперцикл капитальных расходов на ИИ не является просто историей о полупроводниках. Согласно анализу, ссылающемуся на оценку Goldman Sachs, составленную Джоном Роте, CMT из Riverbend Investment Management, лишь примерно 25% капитальных расходов гипермасштаберов направляются непосредственно на чипы.

Оставшиеся 75% распределяются по трем другим столпам, каждый из которых создает специфические рыночные риски и риски для товарных рынков:

*Источник: Goldman Sachs, как указано Джоном Роте, CMT, Riverbend Investment Management, 2026. Точные субраспределения за пределами чипов не освещены в доступных источниках.*

Эта структура из четырех столпов объясняет, почему тема Волна перераспределения капитала в инфраструктуру ИИ охватывает одновременно так много секторов — от производителей энергетического оборудования и компаний электрических сетей до инвестиционных трастов в недвижимость и операторов оптоволоконных сетей — вместо концентрации исключительно на названиях

полупроводниковых компаний.

Ключевые игроки в экосистеме суперцикла

Суперцикл капитальных расходов на ИИ включает многоуровневую экосистему якорей спроса, участников цепочки поставок и инфраструктурных облегчителей:

• -Гипермасштабные облачные провайдеры (якоря спроса): Пять крупнейших гипермасштаберов — Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta и Oracle — вместе направляют $635-$690 миллиардов в общих капитальных расходах на 2026 год, согласно руководству по прибыли компаний, собранному Джоном Роте из Riverbend Investment Management.

Amazon сам по себе направляет примерно $200 миллиардов; Alphabet $175-$185 миллиардов; Microsoft как минимум $120 миллиардов; Meta $115-$135 миллиардов; и Oracle примерно $50 миллиардов.

• -Производители чипов GPU и ASIC (эпицентр цепочки поставок): Поставщики ГПУ общего назначения и гипермасштабные дизайнеры пользовательских кремниевых чипов (ASIC) являются наиболее заметным компонентом столпа вычислений, хотя они составляют лишь около четверти всех расходов.
• -Производители энергетического оборудования: Производители трансформаторов, поставщики электрооборудования и поставщики на месте генерации становятся всё более ограниченными по мощности, поскольку рост нагрузки центров обработки данных ИИ накладывает нагрузки на электрические сети.
• -REIT центров обработки данных и операторы колокации: Владельцы и арендаторы физической недвижимости и объектов, в которых располагаются ИИ-фабрики, получают выгоду от долгосрочного спроса на аренду, обусловленного развертыванием гипермасштаберов и предприятий.
• -Промышленные строительные и инженерные фирмы: Выполняют физическое строительство новых кампусов ИИ-фабрик, требующих специализированной высокоплотной энергетической и охладительной инфраструктуры, в отличие от обычного офисного или складского строительства.

Почему 2026 год является критическим окном

Исследование Omdia явно выделяет 2026-2027 годы как пик фазы развертывания региональных и промышленных ИИ-фабрик. Это окно, в течение которого физическая инфраструктурная основа экономики ИИ — земля, энергетические подключения, системы охлаждения и оболочки зданий — строится с наибольшей скоростью.

Решения, принятые в это окно, определят географическое распределение, источники энергии и ограничения по мощности вычислений ИИ на многие годы вперед.

После этого окна исследовательская компания ожидает, что цикл сместится к оптимизации эффективности и архитектуре, ориентированной на интерференцию: нагрузки станут более подвержены интерференции по сравнению с обучением, пользовательские кремниевые чипы заменят часть спроса на ГПУ общего назначения, и фокус сместится с простого расширения мощности на оптимизацию вычислений на ватт и стоимости

на токен.

Для инвесторов этот переход имеет значение, поскольку набор выгодополучателей в фазе, ориентированной на эффективность, выглядит существенно иначе, чем набор выгодополучателей в фазе развертывания.

Тема Бум по привлечению капитала в центры обработки данных ИИ и энергетическую инфраструктуру отражает именно эту динамику: капитал стремится быть развернутым в инфраструктурных активах, прежде чем критическое окно закроется и конкурентное позиционирование укрепится.

Кумулятивный масштаб: $1.6 триллиона на развертывание

Omdia прогнозирует, что кумулятивные глобальные инвестиции в центры обработки данных, связанные с ИИ-фабриками, приблизятся к $1.6 триллиона к 2030 году, при этом более чем $600 миллиардов будет развернуто только в 2026 году. Чтобы понять это в контексте: весь рынок центров обработки данных в мире был лишь частью этого размера менее десяти лет назад.

Инвестиционный прогноз Nuveen на 2025 год описывает это как многослойную возможность, охватывающую акции, долги и частную инфраструктуру — рассматривая суперцикл как актуальный не только для инвесторов в ростовые акции, но и для распределителей доходных инфраструктурных и кредитных активов.

Как написала Сайра Малик, главный инвестиционный директор Nuveen: "Суперцикл ИИ разворачивается по всей капитальной структуре. На вершине находятся акционеры, получающие прибыль от роста и инноваций... в середине и на дне, кредиторы и владельцы инфраструктуры имеют возможность получить выгоду из продолжительного периода повышенных капитальных расходов, связанных с ИИ."

Глоссарий: ключевые термины для анализа суперцикла капитальных расходов на ИИ

Капитальные расходы гипермасштабировщиков в 2026 году достигли масштаба, требующего анализа по компаниям — потому что агрегированная сумма ($635B–$750B+) скрывает критические различия в стратегических намерениях, профиле рисков и сигнализирует о том, что каждый доллар значит для смежных рынков.

В этом разделе рассматриваются пять основных тратящих компаний, что их пересмотры прогнозов раскрывают и как трейдеры могут использовать ритм отчетности как систематический триггер для позиций.

Общая картина: $750 миллиардов и ускорение

Перед тем как перейти к анализу по компаниям, важно взглянуть на макрорамки. Согласно анализу Enverus Intelligence Research за февраль 2026 года, раскрытые планы только Alphabet, Amazon, Meta и Microsoft составляют примерно $695–$725 миллиардов в капитальных расходах 2026 года, что уже превышает предыдущие высокие ожидания около $670 миллиардов.

> "На основе раскрытых планов капитальные расходы GOOGL, AMZN, META и MSFT в 2026 году составляют примерно $695 миллиардов до $725 миллиардов, увеличившись по сравнению с предыдущими высокими ожиданиями около $670 миллиардов." > — Райан Лютер, директор, Enverus Intelligence Research, "Влияние капитальных расходов гипермасштабировщиков на рост дата-центров" (февраль 2026)

Согласно компиляции Financial Times, приведенной BusinessEngineer.ai в марте 2026 года, общая сумма для Большой Четверки составила $725 миллиардов — на 77% больше, чем $410 миллиардов в 2025 году, что было описано как "самый крупный одномоментный цикл инфраструктурных инвестиций в истории технологий."

Добавление примерно $50 миллиардов Oracle увеличивает общую сумму выше $750 миллиардов, что почти на 70% выше уровней 2025 года, согласно синтезу комментариев по earnings Q1 2026 от BusinessEngineer.ai.

Квартальный темп рассказывает ту же историю ещё более явно. Согласно BusinessEngineer.ai (март 2026), Amazon, Microsoft, Alphabet и Meta вместе потратили $130 миллиардов на капитальные расходы только в Q1 2026 — что составляет 3.7× $35 миллиардов, которые они вместе потратили в Q1 2023.

*Источники: BusinessEngineer.ai "Карта капитальных расходов на AI и состояние гипермасштабировщиков" (март 2026); Investing.com (ноябрь 2025); Enverus (февраль 2026)*

Amazon (AWS): Самая крупная отдельная инвестиция около ~$200 миллиардов

Ориентировочные капитальные расходы Amazon в 2026 году составляют около $200 миллиардов, как составлено BusinessEngineer.ai на основе комментариев по earnings Q1 2026, представляет собой крупнейшие корпоративные инфраструктурные обязательства в этом цикле.

Эти расходы охватывают строительство дата-центров AWS, создание глобальной энергетической инфраструктуры и возможности сетевого взаимодействия — охватывающие несколько континентов, поскольку Amazon стремится обслуживать как корпоративных заказчиков AI в облаке, так и собственные внутренние AI загрузки.

Для трейдеров капитальные расходы Amazon являются наиболее значительным сигналом для одной компании в цепочке поставок инфраструктуры. При $200 миллиардов в год AWS фактически запускает непрерывный цикл закупок, который затрагивает поставщиков полупроводников, застройщиков недвижимости, производителей оборудования для охлаждения и операторов энергосетей одновременно.

Такой масштаб означает, что даже скромные пересмотры прогнозов — увеличение или уменьшение на $10–15 миллиардов — представляют изменения, сопоставимые с годовыми капитальными расходами многих крупных промышленных компаний.

Ключевой триггер для отслеживания доходов: Amazon, как правило, предоставляет свои самые подробные данные о капитальных расходах в Q4 отчётности (отчет в феврале) и Q1 (отчет в конце апреля/начале мая). Любая формулировка о "сигналах спроса, превышающих мощность" исторически предшествует пересмотрам вверх прогнозов, которые влияют на всю цепь поставок AI инфраструктуры.

Alphabet (Google): $180–$190 миллиардов с TPU кастомным силиконовым решением в качестве отличительной черты

Прогноз капитальных расходов Alphabet на 2026 год составляют $180–$190 миллиардов, упомянутые BusinessEngineer.ai (март 2026), сильно зависят от AI вычислений и программы кастомного силикона TPU (Tensor Processing Unit) — отличие, которое делает профиль расходов Alphabet структурно отличным от коллег, которые в большей степени зависят от закупок внешних GPU.

Разработка TPU Alphabet означает, что часть его расходов на чипы происходит внутри компании, а не у сторонних поставщиков полупроводников, делая рост доходов Google Cloud основным сигналом монетизации, который должны отслеживать трейдеры.

Когда рост доходов Google Cloud ускоряется — указывая на то, что инфраструктура ИИ успешно превращается в выставляемые на оплату услуги — это подтверждает цикл капитальных расходов и, как правило, поддерживает более широкий секторный сентимент. Напротив, замедление роста доходов Google Cloud на фоне устойчивых или растущих капитальных расходов создает вопрос о правдоподобности монетизации, на

который рынок реагирует быстро.

Alphabet отчитывается ежеквартально (обычно в конце апреля для Q1, в конце июля для Q2), и язык на звонках по отчету о доходах относительно мощностей дата-центра, дорожной карты поколения TPU и темпа роста Google Cloud являются тремя ключевыми кластерами сигналов для позиционирования в темах AI инфраструктуры.

Microsoft: ~$190 миллиардов в отслеживании, с совместными инвестициями в OpenAI в качестве уникальной переменной

Капитальные расходы Microsoft на 2026 год составляют примерно $190 миллиардов, согласно синтезу BusinessEngineer.ai за март 2026 года — сумма, которая включает расширение возможностей Azure AI, совместные инвестиции в инфраструктуру OpenAI и развитие, необходимое для внедрения AI моделей в корпоративный стек программного обеспечения (Microsoft 365 Copilot, Dynamics, GitHub Copilot).

Измерение OpenAI делает профиль капитальных расходов Microsoft уникально сложным. В отличие от других гипермасштабировщиков, чьи инвестиции в инфраструктуру являются полностью автономными, Microsoft частично строит мощность от имени требований обучения и вывода OpenAI.

Это создает сигнал спроса, который частично является внешним и труднее для рынка независимо проверить — он зависит не только от принятия Azure в корпоративном секторе, но и от траектории роста всей экосистемы продукции OpenAI.

Для трейдеров специфический триггер доходов — это темп роста доходов Azure, раскрытый на квартальных звонках. Microsoft исторически отчитывается в конце октября (Q1 финансового года), в конце января (Q2), в конце апреля (Q3) и в конце июля (Q4).

Звонки в октябре и январе, охватывающие окно октябрь–февраль, как правило, производят самые значимые комментарии по капитальным расходам, поскольку они пересекают финансовые переходы года и включают обязательства по инвестициям в инфраструктуру на будущие годы.

Meta: $125–$145 миллиардов с самым широким диапазоном прогнозов

Прогноз капитальных расходов Meta на 2026 год имеет самый широкий абсолютный диапазон среди пяти гипермасштабировщиков: $125–$145 миллиардов, что отражает реальную неопределенность по двум различным драйверам спроса — масштабированию языковой модели Llama и инфраструктуре вычислений метавселенной/смешанной реальности.

Критически важно, что этот диапазон уже был пересмотрен вверх один раз. Как сообщалось на Investing.com в ноябре 2025 года, Meta повысила прогноз капитальных расходов на 2026 год с первоначальных $115–$135 миллиардов до $125–$145 миллиардов, причем руководство прямо указывало, что "большая часть увеличения направлена на ИИ инфраструктуру."

> "Meta затем повысила прогноз капитальных расходов на полный 2026 год до диапазона $125 миллиардов до $145 миллиардов, повышая с предыдущего диапазона $115 миллиардов до $135 миллиардов, с акцентом на то, что большая часть увеличения направлена на ИИ инфраструктуру." > — Джейсон Восс, рыночный аналитик, Investing.com, "Модель монетизации AI Meta задает стандарт для капитальных расходов гипермасштабировщиков" (ноябрь 2025)

Ширина в $20 миллиардов текущего диапазона прогнозов Meta является прямым выражением неопределенности в экономике масштабирования модели Llama и темпе спроса на инфраструктуру Reality Labs.

Для трейдеров эта неопределенность диапазона сама по себе является сигналом для торговли: пересмотры прогнозов на отчетах Meta исторически вызывали резкие внутридневные движения акций, когда рынок пересчитывает тезис монетизации ИИ инфраструктуры. Пересмотр медианы с $125B до $145B ($20B колебание) или с $125B до нижнего предела представляет собой существенно различные последствия для цепочки

поставок полупроводников.

Meta, как правило, отчитывается в конце октября (Q3) и в конце января/начале февраля (Q4/прогноз на весь год), причем звонок Q4 является наиболее значимым для оформления капитальных расходов на 2026 год.

Oracle: ~$50 миллиардов — наименьшая абсолютная, наибольшая относительная приверженность

Капитальные расходы Oracle на 2026 год составляют примерно $50 миллиардов, как упомянуто BusinessEngineer.ai (март 2026), являются наименьшими по абсолютной величине среди пяти — но его стратегическое позиционирование делает это disproportionately значительным для трейдеров, отслеживающих темы инфраструктуры AI.

Облачная инфраструктура Oracle (OCI) явно позиционирует себя как место переполнения AI загрузок: провайдер, к которому обращаются предприятия, когда AWS, Azure и Google Cloud испытывают нехватку мощностей для ресурсоемких загрузок GPU. Это позиционирование означает, что темп роста капитальных расходов Oracle частично зависит от нехватки гипермасштабировщиков — когда Большая Тройка полностью

задействована, спрос на OCI увеличивается.

Это создает дифференцированный сигнал спроса, который стоит отслеживать отдельно от консенсуса гипермасштабировщиков.

Также выделяется процентная доля дохода. При примерно $50 миллиардов по сравнению с доходной базой Oracle, соотношение капитальных расходов к доходам значительно выше, чем у коллег, отражая масштаб инфраструктурного отставания, необходимого для реальной конкуренции за AI загрузки.

Oracle отчитывается ежеквартально (обычно в середине сентября для Q1 финансового года, в середине декабря для Q2, в середине марта для Q3, в середине июня для Q4), причем звонки в декабре и марте часто предоставляют наиболее детализированные комментарии по емкости OCI.

Правило распределения чипов 25%: за что на самом деле платится $750 миллиардов

С общими капитальными расходами гипермасштабировщиков на 2026 год выше $750 миллиардов стандартная рыночная инстинция заключается в том, чтобы напрямую спроектировать это на спрос на чипы. Этот инстинкт частично верен — но существенно завышает долю полупроводников. Согласно анализу Goldman Sachs, приведенному Джоном Роте, CMT, директором по инвестициям в Riverbend Investment Management:

> "Вот, о чем не думают большинство инвесторов в полупроводники: лишь около 25% этой траты идет на чипы." > — Джон Роте, CMT, директор по инвестициям в Riverbend Investment Management, "За пределами чипов: куда идут деньги на AI далее?" (2026)

Применяя эту 25% оценку к общей сумме более $750B, получается грубая сумма расходов на полупроводники примерно $188 миллиардов — значительная сумма, но оставляет $562 миллиардов или более для не-чиповой инфраструктуры: энергетические системы, охлаждение, здания, сетевое оборудование и земля.

Это основа Волны перераспределения капитала в инфраструктуре AI, которая приобретает популярность среди институциональных Allocators в 2026 году.

*Примечание: Процентные доли компонентов являются направленными оценками от Goldman Sachs и Futurum Group, как упоминается Riverbend Investment Management (2026). Индивидуальные распределения по компаниям могут различаться; никакое разделение чипов и не-чипов по компаниям не раскрывается публично.*

Практическое значение для трейдеров: портфель, построенный исключительно вокруг поставщиков GPU, захватывает примерно одну четверть денежного потока. Остальные три четверти — энергетическое оборудование, технологии охлаждения, промышленное строительство, сетевое оборудование и недвижимость дата-центров — составляют ту часть сделки инфраструктуры ИИ, которую исследования sell-side предполагают, что

рынки медленно оценивали.

Ритм звонков по доходам: Календарь прогнозов капитальных расходов как торговые часы

Прогнозы капитальных расходов гипермасштабировщиков не движутся по прямой линии — они движутся в дискретных шагах на квартальных звонках по доходам. Окно октябрь–февраль (охватывающее доходы Q3 в октябре–ноябре и отчетности Q4/полного года в январе-феврале) последовательно приносит наиболее значимые обновления прогноза, поскольку оно пересекает финансовые переходы года и, как правило, включает

многолетние обязательства по инфраструктуре.

Когда гипермасштабировщик повышает прогноз капитальных расходов на звонке по доходам — особенно вне уже повышенныхConsensus ожиданий — последующий эффект на имена полупроводников и инфраструктуры может быть немедленным и значительным.

Обратное также верно: любой язык, предполагающий умеренность в капитальных расходах, "фазы оптимизации" или "приостановку для оценки ROI", исторически были достаточными для того, чтобы вызвать резкие коррекции в торговле инфраструктуры ИИ, даже когда фундаментальные числа расходов остаются крупными в абсолютных терминах.

Для трейдеров, использующих кредитное плечо для позиционирования вокруг этих событий, ассиметричная природа превышений против недостатков капитальных расходов является критическим контекстом. Движение на 10% в позиции с 20-кратным кредитным плечом на инфраструктурной акции переводится в 200% возврата на капитал — но то же самое 10% неблагоприятное движение полностью стирает позицию.

Волатильность, вызванная доходами, в названиях инфраструктуры ИИ требует строгого предварительного размера позиции и четко определенных уровней стопа относительно ожидаемого диапазона движения.

Календарь отчетов по доходам для гипермасштабировщиков движется по предсказуемому квартальному ритму.

Трейдеры, которые встроят окно прогнозов капитальных расходов октябрь–февраль в свой систематический календарь — и отслеживают конкретные сигналы доходов (темп роста Azure, темп роста Google Cloud, операционная маржа AWS), которые подтверждают или ставят под сомнение тезис капитальных расходов — имеют структурное информационное преимущество перед теми, кто реагирует на заголовки после того, как

движение уже произошло.

Как объявления о CapEx AI передаются в фондовые рынки

Понимание *как* потоки CapEx AI от рекомендаций гиперскейлеров влияют на цены отдельных акций, доходность секторов и движения бенчмарк-индексов — это практическая задача для активных трейдеров в 2026 году. Передача не однородна — она работает через различные уровни бенефициаров, каждый из которых имеет свои характеристики бета, время пересмотра прибыли и профили ликвидности.

Согласно отчету Всемирного экономического форума *Создание устойчивых и масштабируемых цепочек добавленной стоимости AI* (январь 2026 года), капиталовложения крупных технологических компаний в инфраструктуру AI, как ожидается, достигнут $700 миллиардов в 2026 году, по сравнению с $410 миллиардов в 2025 году. Такой масштаб расходов создает множественные, пересекающиеся импульсы фондового рынка

— а не одну сделку.

Уровень 1: Производители GPU и ASIC — Наивысший бета, самые ранние пересмотры

Производители GPU и ASIC — включая Nvidia, AMD, Broadcom, TSMC и Samsung — представляют собой точку с наивысшим бета-ответом на любое изменение в руководстве по CapEx AI.

Как отмечалось в предыдущих разделах, примерно 25% потока CapEx гиперскейлеров идет непосредственно на чипы, что подразумевает примерно $159–$173 миллиардов на прямую закупку полупроводников при общем ориентире $635–$690 миллиардов на 2026 год (по оценкам Goldman Sachs).

Такая концентрация означает, что пересмотры прибыли в Nvidia или Broadcom часто являются первым видимым для рынка подтверждением того, что графики строительства гиперскейлеров выполняются, ускоряются или откладываются.

TSMC и Samsung функционируют как как полупроводниковые индикаторы для более широкого цикла. Ежемесячные раскрытия доходов TSMC — которые публикуются каждый месяц — предоставляют самый ранний количественно измеримый индикатор того, отслеживаются ли графики запуска ваферов на передовых узлах в соответствии с графиками строительства гиперскейлеров.

Квартальные доходы Samsung, особенно данные о поставках HBM (память с высокой пропускной способностью), выполняют аналогичную функцию для компонента памяти стеков AI-ускорителей. Когда эти раскрытия превышают ожидания, положительная каскадная пересмотры обычно проходят через имена чипового оборудования, затем через дизайнеров ASIC, а затем через самих гиперскейлеров в рамках тех же или последующих

торговых сессий.

Бета-ответ на Уровне 1 усиливается в кредитных акциях. Трейдер, держащий позицию с кредитным плечом 50x по индексу полупроводников с $1,000 в марже, контролирует номинальное открытие в $50,000 — увеличение на 2% при превышении месячного дохода TSMC приведет к брутто-доходу в $1,000 (100% возврат на капитале маржи) до уплаты сборов.

При кредитном плече 100x то же увеличение на 2% принесет $2,000 при капитале в $1,000, но ликвидация происходит при движении примерно 0.9% в неблагоприятную сторону, что требует строгой дисциплины в отношении стоп-лоссов на сессиях перед объявлениями.

Уровень 2: Электрооборудование и инфраструктура сети — недооцененная аллокация

Как задокументировано в исследовании VanEck *AI Infrastructure: Почему строительство важнее, чем приложения* (декабрь 2025 года), возможность CapEx AI уже переключилась с программного обеспечения на физическую инфраструктуру, где полупроводники, центры обработки данных, энергия и автоматизация рассматриваются как

Почему события CapEx в области ИИ относятся к катализаторам с высокой волатильностью на современных фондовых рынках

Торговля с кредитным плечом на основе событий вокруг анонсов капитальных затрат в области ИИ требует иного подхода, чем стандартные трендовые или импульсные стратегии — потому что величина движения после объявления обычно превышает порог ликвидации даже у умеренно использованных позиций. Понимание волатильностной среды является важным первым шагом перед тем, как определять размер любой сделке

с кредитным плечом.

Согласно отчету Bloomberg за май 2025 года, квартальные результаты Nvidia за Q1 25 г. — сосредоточенные на спросе в ИИ-центрах обработки данных — вызвали всплеск примерно на 7–8% в течение первых 60 минут после публикации, после чего последовал внутридневной диапазон, превышающий 13.4% на следующий день.

Как сообщало Financial Times в январе 2025 года, прогноз TSMC по $28–32 миллиардам в 2025 году на CapEx, основанный на спросе в области ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC), привел к внутридневному ралли около 8% в ее ADR с почти 10% торговым диапазоном за одну сессию.

С другой стороны, Reuters сообщила в январе 2026 года, что результаты AMD за Q4 25 года и комментарии по поводу данных из ИИ-центров обработки данных не оправдали ожиданий, что привело к падению акций примерно на 7% после часов и 9.3% к следующему закрытию.

Goldman Sachs оценил эту среду в их исследовании "Волатильность акций США вокруг прибыли – Игровая книга событий 2025" (опубликован в августе – ноябре 2025 года): в течение сезона отчетности 2025 года акции крупных технологических и полупроводниковых компаний показали средний абсолютный разрыв в доходах за ночь 4.1%, при этом разрыв на 90-м процентиле достигал 8.5%.

Стратегический вывод, как заявил Питер Оппенгеймер, главный глобальный стратег акций компании Goldman Sachs:

> "День отчетности по полупроводникам, связанным с ИИ, теперь превращается в проблему определения размера позиций, а не информирования. Мы в целом знаем, что CapEx гиперклаудеров растет; вопрос в том, каким образом вы определяетесь на разрыв в 3% или 10–15%. Наша работа говорит о том, что следует готовиться ко второму варианту." > — Питер Оппенгеймер, главный глобальный стратег акций Goldman Sachs (Goldman Sachs, "Волатильность акций США вокруг прибыли – Игровая книга событий 2025," 2025)

Структура рынка CoinUnited 24/7 имеет здесь непосредственное значение: телефонные конференции по доходам гиперклаудеров обычно проводятся после закрытия NYSE в 16:00 ET. Трейдеры на традиционных платформах должны ожидать открытия на следующий день — часто через 17 часов или более — к тому времени разрыв уже полностью учтен.

На CoinUnited акционные CFD торгуются непрерывно, что означает, что трейдер может открыть позицию в момент выхода заголовков прогноза Nvidia, зафиксировав начальный импульс в 7–8% после часов, вместо того, чтобы гнаться за открытием.

Расчет кредитного плеча: Сценарий превосходства по CapEx Nvidia

Следующие расчеты используют конкретный сценарий превосходства по AI CapEx — 4% движение после часов по аналогичной акции Nvidia — чтобы проиллюстрировать, как разные уровни кредитного плеча соотносятся с результатами P&L и рисками ликвидации.

Основные допущения: $1,000 капитала, вход по цене $1,000 за акцию (1 единица), 4% благоприятное движение по поводу анонса превосходства CapEx.

*Строка 2000x иллюстрирует максимальное теоретическое плечо; на практике, 2000x используется только для скальпирования микродвижений 0.1–0.2% на начальную реакцию заголовка. Движение на 0.2% по номинальной позиции $2,000,000 дает $4,000 валовой P&L на $1,000 капитала — 400% доход за считанные секунды.

Однако расстояние до ликвидации при 2000x измеряется в долях процента, что делает его уместным только для первых 30–60 секунд реакции на заголовок, а не для удержания во время всей телефонной конференции по отчетности.

Поэтапный расчет при 50x кредитном плече:

• -Задействованный капитал: $1,000
• -Номинальный размер: $1,000 × 50 = $50,000
• -Цена на вход: $1,000 за акцию → контролируется 50 единиц
• -4% движение цены: $1,000 × 1.04 = $1,040 за акцию
• -Валовой P&L: 50 единиц × $40 прибыль = $2,000
• -Доход на капитал: $2,000 / $1,000 = 200%
• -Ликвидация при 50x: примерно 1/50 = 2% неблагоприятное движение → цена падает до ~$980

Эта ликвидационная математика критична: данные Goldman Sachs показывают, что даже *средний* разрыв в доходах у полупроводников, связанных с ИИ, составляет 4.1%. Трейдер, держаший длинную позицию 50x *до* объявления, которое не оправдывает ожидания CapEx — как снижение акций AMD на 9.3% на следующий день, сообщенное Reuters в январе 2026 года — был бы ликвидирован множество раз прежде, чем все

уляжется.

Расчеты ликвидационной цены: Определение размера риска разрыва по AI CapEx

Ликвидационная цена — это уровень цены, при котором биржа принудительно закрывает позицию, потому что маржа падает ниже требуемого уровня. Для сделок в области событий CapEx в области ИИ ключевая дисциплина заключается в том, чтобы гарантировать, что нормальная волатильность до объявления — а не сам катализатор — не вызывает преждевременную ликвидацию.

Как сообщило IG Group в своем "Заявлении о марже CFD и механизмах ликвидации" (сентябрь 2025), длинный акционный CFD с кредитным плечом 5x и 50% маржой на поддержание может быть принудительно ликвидирован после примерно 10% неблагоприятного движения, если не будет добавлено дополнительное обеспечение. При более высоких уровнях кредитного плеча этот буфер сжимается пропорционально.

Расстояние до ликвидации по уровням кредитного плеча (длинная позиция, изолированная маржа):

Практическое правило: 90-й процентиль внутридневного диапазона перед объявлением для полупроводников, связанных с ИИ, может достигать 3–5% в дни, предшествующие отчетам по мере расширения подразумеваемой волатильности. Трейдер с 50x позицией и всего 1.8% буфером ликвидации может быть ликвидирован обычным шумом перед событием до того, как фактический катализатор CapEx разрешится.

Решение заключается не в том, чтобы избегать кредитного плеча — это входить *после* выхода прогноза, используя круглосуточный доступ CoinUnited к внебиржевым сессиям, а не удерживать через окно неопределенности перед объявлением.

Как заявил Джун Феликс, генеральный директор IG Group, в Презентации результатов FY2025 и вопросах и ответах (октябрь 2025):

> "Кредитные продукты увеличивают не только направление, но и риск разрыва и проскальзывания при исполнении вокруг событий. Для розничных клиентов, использующих акционные и индексные CFD, мы подчеркиваем, что лосси-стопы не гарантируют сохранности во время быстрого рынка, и закрытие маржи может произойти до того, как цена, видимая на экране клиента, будет исполнена." > — Джун Феликс, генеральный директор IG Group

Это предостережение особенно актуально для анонсов CapEx в области ИИ, где цена после часов может разорвать уровни лосси-стопа без исполнения по промежуточным ценам.

Изолированная маржа против кросс-маржи для игральных мероприятий

Изолированная маржа выделяет фиксированную, заранее определенную сумму обеспечения для одной позиции.

Если эта позиция будет ликвидирована, потеряется только выделенная маржа — остальная часть портфеля не пострадает. Кросс-маржа (также называемая портфельной маржой) объединяет всю доступную акцию в качестве обеспечения, что может увеличить доходность, но также означает, что одно неблагоприятное движение в одной позиции может вызвать вызовы маржи по независимым сделкам.

Для сделок в области событий CapEx в области ИИ необходимость использования изолированной маржи неоспорима. Трейдер, одновременно держащий акции Nvidia (экспозиция в полупроводниках), фьючерсы на индекс Nasdaq-100 (экспозиция в индексной концентрации) и медь (спрос на строительство центров обработки данных), работает с тремя коррелированными, но различными темами CapEx в области ИИ.

Неблагоприятное несоответствие в отчетности, подобное AMD — снижение на 9.3% на следующий день, сообщенное Reuters в январе 2026 года — в кросс-маржированном аккаунте может вынудить ликвидацию позиций по меди и индексу для покрытия потерь по полупроводникам, даже если эти позиции были по направлению корректны.

Савита Субраманиан, руководитель стратегии акций и количественной стратегии в Bank of America, прямо заявила в "ИИ, Capex и новый режим волатильности" (цитируется в Financial Times, февраль 2026 года):

> "Вокруг отчетности и анонсов CapEx, связанных с ИИ, мы рекомендуем клиентам использовать изолированный риск события, а не кросс-маржировать все вместе. Один плохой отчет по ИИ не должен тянуть вниз остальную часть портфеля через общее обеспечение." > — Савита Субраманиан, глава стратегии по акциям и количественной стратегии в Bank of America

На CoinUnited трейдеры могут управлять позициями с изолированной маржой по всем пяти рынкам — криптовалюта, акции, форекс, индексы и товары — из одного кошелька, что делает структурно простым оградить сделку по отчетности Nvidia от одновременной длинной позиции по меди или по индексу Nasdaq.

Игровая книга пересмотра прогнозов по CapEx: Пятиступенчатая схема

Следующее — это конкретная операционная игровая книга для торговли пересмотрами прогнозов по CapEx в области ИИ на телефонных конференциях гиперклаудеров, откалиброванная по состоянию на июнь 2026 года.

Шаг 1 — Запланируйте ключевые даты отчётности. События прогнозов CapEx с наибольшим воздействием приходят от Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta и Oracle. По данным Goldman Sachs и Futurum Group на июнь 2026 года, их совместный прогноз по CapEx на 2026 год составляет от $635 до $690 миллиардов. Квартальные звонки Q4 и Q1 (окно с октября по февраль) производят наибольшие годовые обновления прогнозов; звонки Q2 и Q3 предоставляют квартальное

отслеживание по этим данным.

Шаг 2 — Отслеживайте консенсус-прогнозы по CapEx. Следите за прогнозами по CapEx с точки зрения консенсуса на стороне продавца через Bloomberg и FactSet. Трейдовая сигнализация — это не абсолютное число по CapEx, а именно *пересмотр* относительно консенсуса. Прогноз TSMC за январь 2025 года на сумму $28–32 миллиарда, опубликованный Financial Times, превысил оценки рынка и вызвал приблизительное ралли ADR на 8% с внутридневным диапазоном в

10%.

Снижение прогноза схожей величины в противоположную сторону, как ожидается, приведёт к сопоставимому неблагоприятному движению.

Шаг 3 — Направьтесь на позицию за 48 часов до объявления. При 10x кредитном плече (буфер ликвидации 9.5%) можно поддерживать основную тематическую позицию, пережившую расширение подразумеваемой волатильности до объявления без получения лосси. Избегайте кредитного плеча 50x или выше в течение 48-часового окна перед звонком — средний разрыв в 4.1% за ночь, задокументированный Goldman Sachs, означает, что позиция 50x (буфер ликвидации 1.8%) может быть

уничтожена обычными движениями перед событием.

Шаг 4 — Увеличивайте основную позицию на момент объявления. После выхода прогноза — обычно после закрытия NYSE в 16:00 ET — используйте круглосуточный доступ CoinUnited, чтобы добавить более высокую часть позиции в момент выхода информации. Это сосредотачивает максимальное кредитное плечо в окно с наивысшей вероятностью (подтвержденное направление прогноза), а не в окне неопределенности перед событием.

Шаг 5 — Установите трейлинг-стоп на уровне 1.5× среднем истинном диапазоне после объявления. После изменения, установите трейлинг-стоп на уровне 1.5× ATR после объявления. Внутридневной диапазон на 13.4%, документированный Bloomberg после отчётности Nvidia за май 2025 года, демонстрирует, что волатильность после объявления сохраняется на протяжении всей следующей сессии — фиксированный строгий стоп будет устранен шумом; динамический трейлинг на основе ATR позволяет позиции дышать,

ограничивая максимальные потери.

Ассиметрия риска по уровням плеча: Соответствие плеча сроку

Не каждое кредитное плечо уместно для каждой фазы события CapEx в области ИИ. Следующая структура соответствует плечо сроку и профилю риска:

Случай AMD из Reuters (январь 2026) предоставляет полезное стресс-тест: неблагоприятное движение на 9.3% на следующий день ликвидировало бы позицию 10x только в том случае, если бы оно превысило примерно 9.5% буфер — оно находилось в пределах достижения принудительного закрытия даже при самом консервативном представленном выше уровне плеча.

Это подтверждает рекомендацию Goldman Sachs "планировать идеи с низким двузначным риском разрыва" для полупроводников, связанных с ИИ.

Кросс-рынковая экспозиция AI CapEx: Один аккаунт, пять рынков

Одно структурное преимущество платформы CoinUnited для торговли событиями CapEx в области ИИ — это возможность выражать одну и ту же макро-тему одновременно по нескольким классам активов из одного кошелька, без торговых сборов на акционные CFD и постоянного доступа 24/7. Пересмотры прогнозов CapEx не влияют только на запасы полупроводников в изоляции — передача затрагивает всю рынковую структуру:

Для трейдера, работающего с изолированной маржей по всем пяти из этих позиций одновременно, превосходство по CapEx гиперклаудеров создает возможность для многоступенчатой торговли: позиция по полупроводникам захватывает самую высокую бету, индексная позиция предоставляет более широкое участие с меньшим риском по отдельным акциям, медь добавляет элемент товаров по нарративу расширения

инфраструктуры, а валютная позиция добавляет макро-выражение через цепочку поставок TSMC. Каждая нога защищена от других за счет изолированной маржи — в соответствии с рекомендациями Савиты Субраманиан о том, что один плохой отчет не должен вызывать каскад в портфеле.

Для более глубокого контекста по более широкому Монетизации доходов от ИИ и всплеску спроса на чипы и тому, как изменения в доходности полупроводников формируют позиционирование сектора в 2026 году, этот раздел предоставляет дополнительный макро- и акционерный контекст, дополняющий механики кредитного плеча, рассмотренные здесь.

Регуляторный контекст: Устранение правила PDT и его значение для торговли событиями AI

На 4 июня 2026 года FINRA устранила правило Походного Дитя Дня — заменив минимальное требование капитала в $25,000 и запуска торгов четырех раз за пять дней на реальную систему Intraday Margin Level (IML), как сообщается TradeStation в мае 2026 года ("Прощай, лимит дневной торговли $25,000. Что дальше?").

Это структурное изменение облегчает малым базированным в США аккаунтам выполнение высокочастотных, задействованных внутридневных стратегий, связанных с заголовками CapEx в области ИИ — но это также повышает важность формальных рамок предторгового риска, поскольку авто-ликвидация под мониторингом IML может происходить быстрее и менее прощать, чем старый режим PDT.

Для трейдеров CoinUnited практическое значение заключается в том, что внутридневная дисциплина плеча — особенно использование изолированной маржи, заранее определенный размер позиции и трейлинг-стопы на основе ATR — теперь более важна, а не менее, так как регулирующие параметры для внутридневных трейдеров сдвинулись с порогового капитала на систему мониторинга маржи в реальном времени, которая

может динамически инициировать авто-ликвидацию.

Цифры за суперцикл капитальных затрат на ИИ

Создание инфраструктуры для ИИ — это не просто качественный нарратив — это измеримо, накапливается и непосредственно доступно для торговли. Этот раздел собирает самые важные количественные таблицы, выполненные расчеты и сценарии P&L в одном месте, чтобы трейдеры могли переходить от макроэкономических сигналов к размеру позиций, не переключаясь между источниками.

Траектория роста капитальных затрат гипермасштабируемых компаний: Три последовательных года роста на ~60%

Согласно данным, собранным компанией Goldman Sachs и резюмированным Джоном Роте, CMT, Главным инвестиционным директором в Riverbend Investment Management, совокупные капитальные затраты гипермасштабируемых компаний ускорились на близкой к линейной наклонной основе на протяжении трех последовательных лет — шаблон, который определяет суперцикл расходов, а не обычный циклический рост.

Иными словами: пять крупнейших инвесторов в инфраструктуру для ИИ, как ожидается, выделят примерно в 2.65 раза больше капитала в 2026 году, чем в 2024 — двухлетний накопленный темп, который исторически является аномальным для крупных зрелых технологических компаний.

В качестве отдельной подтверждающей точки данных компания Trustnet сообщила в апреле 2026 года, что пять крупнейших инвесторов в инфраструктуру для ИИ планируют $658 миллиардов общих капитальных затрат в 2026 году, что приблизительно на 20% выше, чем в 2025 году — при этом около 60% этих бюджетов сейчас напрямую связано с инфраструктурой и услугами по ИИ, включая ускоренные вычисления,

центры обработки данных и сети.

> "Пять крупнейших инвесторов в инфраструктуру для ИИ планируют капитальные расходы в размере $658 миллиардов в 2026 году, что является увеличением по сравнению с предыдущим годом примерно на 20%, причем около 60% этого бюджета теперь напрямую связано с инфраструктурой и услугами, связанными с ИИ." > — Бен Сигер-Скотт, Руководитель многопрофильных фондов, Evelyn Partners (комментируя данные сектора, через Trustnet, апрель 2026)

Распределение капитальных затрат: Почему возможность вне чипов больше

По данным Goldman Sachs, приведенным Джоном Роте, CMT в Riverbend Investment Management, только около 25% капитальных затрат гипермасштабируемых компаний поступает непосредственно на чипы. Оставшиеся 75% финансируют инфраструктуру электроснабжения, здания, сети, охлаждение и программное обеспечение. Используя $662.5B как среднее значение на 2026 год, распределение выглядит следующим образом:

Для трейдеров это имеет прямое значение: доля в инфраструктуре энергетики и мощности ($198.8B) превышает долю, относящуюся к чипам ($165.6B) — и это менее переполненная сделка. Как отметил Джон Роте в своем анализе 2026 года: "Вот что большинство инвесторов в полупроводники не учитывают: только около 25% этих расходов идет на чипы."

Совокупные инвестиции в центры обработки данных ИИ: Многолетний горизонт

Согласно отчету Omdia "Рынок фабрик ИИ вступает в эпоху индустриализации" (по данным Business Wire, май 2026), ожидается, что совокупные глобальные инвестиции в центры обработки данных достигнут $1.6 триллиона к 2030 году. Эта цифра подчеркивает, почему институциональные инвесторы рассматривают тему капитальных затрат на ИИ как многолетнюю структурную позицию, а не как квартальную сделку.

> "Прогнозируется, что совокупные глобальные инвестиции в центры обработки данных достигнут $1.6 триллиона к 2030 году, в то время как ведущие технологические компании в 2026 году выделят более $600 миллиардов на капитальные затраты на инфраструктуру ИИ." > — Алекс Уэст, Старший аналитик, Центры обработки данных и ИИ, Omdia (Business Wire / Omdia, май 2026)

Omdia характеризует 2026–2027 годы как "критическое окно для разработки фабрики ИИ" — период, когда региональные и промышленно-масштабные фабрики ИИ строятся с наибольшей гарантией завершения, прежде чем цикл изменится в сторону оптимизации вывода и эффективности кастомных кремниев.

Для трейдеров этот горизонт оправдывает устойчивое тематическое позиционирование в акциях инфраструктуры ИИ, а не рассматривать каждое квартальное превышение доходов как сигнал о пиковом цикле.

Таблица P&L с кредитным плечом: CFD на акции полупроводников с капиталом $1,000

Следующая таблица показывает, как различные уровни кредитного плеча трансформируют 2% изменения цены акций полупроводникового CFD в реализованную P&L, используя $1,000 в качестве стартового капитала. Расстояние ликвидации рассчитывается с предположением о раздельной марже без дополнительных вложений.

Рабочий пример на 50x кредитном плече:

1. Капитал: $1,000. Номинал: $1,000 × 50 = $50,000.
2. Акции полупроводников растут на 2% после превышения капитальных затрат гипермасштабируемых компаний. P&L = $50,000 × 0.02 = $1,000 валовой прибыли — 100% доходность на маржу в $1,000.
3. Ликвидация срабатывает при примерно 2% неблагоприятном движении: $50,000 × 0.02 = убыток в $1,000 уничтожает полную маржу.
4. Стоп-лосс, установленный на -1.5% (убыток в $750), сохраняет $250 капитала, если сделка отклонится против позиции до разрешения катализатора.

Контекст риска: При 500x кредитном плече неблагоприятное движение в 0.2% — происходящее в рамках нормального шума цен до объявления, даже для самых ликвидных названий в полупроводниках — вызывает полную ликвидацию. Очень высокие кредитные плечи структурно подходят только для скальпирования немедленной реакции в 30–60 секунд на падение заголовков капзатрат, а не для удержания через всю сессию

после объявления о доходах.

Таблица точки безубыточности по уровню кредитного плеча

Каждая кредитная сделка должна сначала покрыть стоимость спреда, прежде чем она станет прибыльной. Таблица ниже показывает минимальное изменение цены, необходимое для достижения безубыточности на каждом уровне кредитного плеча, при условии типичного спреда 0.1% на ликвидных акциях крупных компаний ИИ.

Ключевой вывод: ультравысокие плечи структурно подходят для акций крупных компаний ИИ с высокой ликвидностью (где спреды измеряются долями цента), а не для микрокомпаний-поставщиков полупроводников, где спреды 0.3–0.5% могут съесть всю маржу при 500x плеча до того, как позиция получит возможность получить прибыль.

Влияние ставки финансирования: Скрытая стоимость удержания плечевых позиций в ночь

Ставки финансирования — это периодические выплаты между лонгами и шортами на рынках бессрочных CFD и фьючерсов, предназначенные для удержания цен контрактов привязанными к спотовым. Для трейдеров, удерживающих тематические позиции в капитальных затратах на ИИ в течение нескольких дней, затраты на финансирование становятся реальной и рассчитываемой ценой.

Выполненный расчет — удержание в течение 30 дней при 50x плечах:

1. Капитал: $1,000. Номинал: $50,000 (50x плечо).
2. Предположенная дневная ставка финансирования: 0.01% от номинала.
3. Дневные затраты на финансирование: $50,000 × 0.0001 = $5.00 в день.
4. Период удержания 30 дней: $5.00 × 30 = $150 общие затраты на финансирование.
5. Ожидаемая цель P&L: 10% изменение на номинальной позиции = $50,000 × 0.10 = $5,000 валовой P&L.
6. Затраты на финансирование в процентах от ожидаемой доходности: $150 / $5,000 = 3.0%.

Интерпретация: Затраты на финансирование в 3% для свинг-торговли на 30 дней управляемы — но не тривиальны. Для высокоплечевых позиций в капитальных затратах на ИИ, удерживаемых более одной недели, трейдерам следует учитывать затраты на финансирование в их расчетах ожидаемой доходности и убедиться, что ожидаемое изменение цены достаточно велико, чтобы оправдать период удержания.

К 90 дням затраты на финансирование составляют около 9% ожидаемой доходности, значительно сжимая соотношение риск-возврат тематической позиции, которая еще не активировалась.

Макроумножитель: Капитальные затраты на ИИ как вклад в рост ВВП

Капитальные затраты на ИИ больше не являются просто историей сектора — это стало макроэкономической переменной. Согласно Обзору экономической ситуации в середине 2026 года от Morgan Stanley, ожидается, что деловые расходы в США вырастут на +7% в 4 квартале 2026 года по сравнению с 4 кварталом 2025 года, чему во многом способствует инвестиции, связанные с ИИ.

> "Расходы, связанные с ИИ, являются доминирующей силой в текущем инвестиционном цикле — и критически важны для устойчивого прогноза роста в США." > — Эллен Зентнер, Главный экономист США, Morgan Stanley (Обзор экономической ситуации в середине года, 2026)

С учетом того, что рост ВВП США составляет примерно 2–2.5% в год, а капитальные затраты на ИИ вносят около 2–3 процентных пункта дополнительного роста деловых инвестиций, макроэкономический след сектора теперь достаточен, чтобы повлиять на совокупный спрос. Для макроориентированных трейдеров это создает случай второго порядка для данных о капитальных затратах на ИИ:

Как отметил главный экономист Morgan Stanley Сет Карпентер: "Хотя энергия является ключевой переменной, характеристики капитальных затрат, управляемые ИИ, а также фискальные расходы на безопасность энергии и оборону обеспечивают надежный фундамент для продолжения роста на поздних стадиях цикла."

Эта интерпретация означает, что данные о капитальных затратах на ИИ — обновления квартальных рекомендаций, месячные раскрытия выручки от полупроводников и годовые планы капитальных затрат — должны отслеживаться не только трейдерами в технологическом секторе, но и любым трейдером, у которого есть позиции в ставках, индексах или инфраструктуре энергоснабжения.

Источники данных и примечание по методологии

Все цифры капитальных затрат в этом разделе основаны на указанных общедоступных источниках: оценки Goldman Sachs, приведенные Джоном Роте, CMT (Riverbend Investment Management, 2026); синтез институциональных исследований Trustnet за апрель 2026 года, в котором ссылаются на Бена Сигера-Скотта, Главного многопрофильных фондов, Evelyn Partners; и отчет Omdia за май 2026 года "Рынок фабрик ИИ

вступает в эпоху индустриализации" (по данным Business Wire), как цитирует Алекс Уэст, старший аналитик, Центры обработки данных и ИИ. Процентное распределение капитальных затрат (чипы 25%, энергия 30%, здания 20%, сети/охлаждение 15%, программное обеспечение/услуги 10%) основывается на общедоступной оценке доли чипов Goldman Sachs в сочетании с отраслевыми стандартами распределения затрат на

инфраструктуру.

Расчеты P&L с кредитным плечом используют стандартную финансовую математику и не являются финансовым советом. Расчеты ставки финансирования используют иллюстративную дневную ставку 0.01% для демонстрационных целей; фактические ставки различаются в зависимости от инструмента и рыночных условий.

AI CapEx в масштабе, зафиксированном в 2026 году — более $600 миллиардов от ведущих технологических компаний по данным Omdia, и рекомендации гиперскейлеров в размере $635–$690 миллиардов по данным Goldman Sachs и Futurum Group — это не просто история о акциях. Это многоактивное макро событие, которое передаётся на валютные пары, товарные рынки и экосистемы крипто через различные, отслеживаемые

каналы.

Трейдеры, которые понимают эти механизмы передачи, могут занимать позиции одновременно по пяти классам активов с одного счёта — захватывая альфа в момент выхода новостей о CapEx, независимо от того, 2 часа ночи в Токио или 4 часа вечера в Нью-Йорке.

Передача Forex: USD/TWD и USD/KRW — Канал экспорта полупроводников

USD/TWD и USD/KRW являются двумя валютными парами, которые наиболее непосредственно связаны с циклами AI CapEx через канал экспорта полупроводников.

Тайвань (дом для TSMC) и Южная Корея (дом для Samsung) являются двумя ведущими производителями продвинутых полупроводников в мире — физических чипов, которые поглощают примерно 25% общего CapEx гиперскейлеров, что на середине 2026 года в размере $662.5 миллиардов подразумевает примерно $165 миллиардов прямых закупок чипов ежегодно.

Как отмечает Morgan Stanley в своём среднегодовом экономическом прогнозе: AI способствует устойчивому росту (июнь 2026 года), около 20% импорта США теперь связано с AI — цифра, которая в основном проходит через азиатских экспортеров полупроводников и их цепочки поставок оборудования.

Когда руководство по CapEx гиперскейлеров пересматривается резко вверх (как это было в начале 2026 года, когда Westwood Group сообщил о 30%-ном повышении прогнозов до более чем $650 миллиардов за первые два месяца года), ожидания экспортной выручки для Тайваня и Южной Кореи значительно улучшаются.

Это улучшение в прогнозах баланса торговли создаёт восходящее давление на TWD и KRW по сравнению с USD, так как валютные рынки начинают учитывать более сильные притоки и потенциальное накопление резервов центрального банка.

Наоборот, сценарий разочарования по CapEx — когда major гиперскейлер сокращает руководство — сжмёт ожидаемую экспортную выручку от чипов и ослабит TWD и KRW, поскольку трейдеры переоценивают прогнозы торговых потоков и центральные банки могут изменить свою позицию вмешательства.

Практическое торговое следствие: месячная отчетность TSMC о доходах и квартальные отчёты Samsung являются опережающими индикаторами как для движений акций полупроводников, так и для динамики валютных пар TWD/KRW. Превышение доходов от TSMC, которое подразумевает более сильный спрос на AI чипы, является двойным сигналом — бычьим для акций полупроводников и поддерживающим для силы TWD (или слабости

USD/TWD с точки зрения USD).

Передача Forex: пары JPY — Канал производителей оборудования

Роль Японии в цикле AI CapEx менее прямая, чем у Тайваня или Южной Кореи, но также реальная. Японские компании доминируют в критически важных сегментах цепочки поставок оборудования для полупроводников — и по мере масштабирования производства AI чипов спрос на инструменты, которые производят эти чипы, масштабируется параллельно.

Этот спрос на оборудование создаёт оптимизм по экспортной выручке, который взаимодействует со сложностью политики Центрального банка Японии (BoJ), создавая торговые динамики в USD/JPY и EUR/JPY.

Когда основные объявления гиперскейлеров о CapEx сигнализируют о растущих требованиях к производству чипов, японские производители оборудования для полупроводников получают выгоду от ожиданий по потоку заказов.

Этот оптимизм по экспортной выручке, как правило, ослабляет аргументы в пользу жесткой политики BoJ (так как сильная JPY от повышения ставок сожмёт экспортные доходы, которые создаёт AI CapEx), создавая склонность к ослаблению иены в краткосрочной перспективе вокруг крупных объявлений по CapEx.

Торговая сессия в Токио — это окно, где эта динамика наиболее выражена — пары JPY переоцениваются в ночное время, когда открываются японские фондовые рынки, а внутренние потоки капитала реагируют на глобальные заголовки CapEx. Круглосуточный доступ CoinUnited к forex здесь имеет структурное преимущество: традиционные брокеры с ограниченной торговлей forex не могут захватить начальную переоценку

JPY, которая происходит между 11 вечера и 3 утра.

ET (время работы Токио), когда рынок переваривает руководство по CapEx из предыдущего дня в американо-европейских звонках о доходах.

Экспозиция товара: Медь как физический прокси AI CapEx

Медь стала макро-согласованным физическим прокси для динамики инфраструктуры AI.

Это не метафорично — строительство дата-центров является одной из самых медноемких форм промышленного строительства, требующей тяжелых силовых кабелей от точек подключения к сети до серверных стоек, систем охлаждения на основе меди (водяные теплообменники и контуры охлажденной воды) и обычной структурной электрической проводки по всему помещению.

На уровне CapEx в 2026 году, где Omdia фиксирует более $600 миллиардов ежегодных расходов на инфраструктуру AI и прогнозируемые совокупные инвестиции в глобальные дата-центры приближаются к $1.6 триллионов к 2030 году, последствия спроса на физические товары становятся значительными.

Среднегодовой прогноз Morgan Stanley от июня 2026 года явно классифицирует энергетическую инфраструктуру как основную составляющую AI CapEx — и энергетическая инфраструктура на уровне дата-центров является медноемкой на протяжении всего своего существования.

Для трейдеров фьючерсы на медь, таким образом, несут двойной сигнал: они отражают как обычный промышленный спрос (строительство, автомобилестроение, производственное производство), так и премию спроса на AI CapEx, которая стала все более учтенной по мере ускорения строительства.

Резкое повышение прогноза CapEx от звонка о доходах гиперскейлера теперь является надежным бычьим катализатором для меди — и разочарование по CapEx будет представлять собой противодействие помимо традиционных индустриальных факторов спроса.

Тема Волна перераспределения капитала в инфраструктуре AI предоставляет больше контекста о том, как капитал распределяется по всей инфраструктуре, включая товарные компоненты, которые требуют постройки дата-центров в таком масштабе.

Экспозиция товара: Электричество и природный газ — Канал энергетического спроса

Возможно, наиболее структурно значимая передача товара от AI CapEx происходит на энергетических рынках.

Как заявил Morgan Stanley в своём среднегодовом прогнозе за июнь 2026 года, AI CapEx явно включает "энергетическую инфраструктуру" в качестве основной категории — и Сет Картнер, главный глобальный экономист и глава макро стратегии в Morgan Stanley, прямо отметил, что "хотя энергия является ключевой переменной, AI-ориентированный capex, а также фискальные расходы на энергообеспечение и оборону,

обеспечивают прочный фундамент для продления позднеграмотного роста."

Это формулирование показывает двойную природу отношений между энергией и AI CapEx: дата-центры AI одновременно являются основным источником дополнительного спроса на электричество и фактором инвестиций в инфраструктуру безопасности энергетики.

Последствие для товарных трейдеров состоит в том, что цены на электричество, спотовые ставки на сжиженный природный газ и фьючерсы на природный газ теперь несут чувствительность к AI CapEx, которая была незначительной три года назад, но стала основным фактором спроса на энергетических рынках.

Дата-центры работают 24/7 при высокой плотности мощности — один крупный кластер AI-обучения может потреблять столько же электричества, сколько маленький город. Умноженные на тысячи мегаватт, подразумеваемых расходами на инфраструктуру AI в размере более $600 миллиардов в год, агрегированный сигнал о спросе на мощность становится значительным.

Цены на энергоносители и акции коммунальных служб теперь реагируют не только на погоду, промышленное производство или геополитические шоковые поставки, но и на пересмотры прогнозов по AI CapEx — новый канал передачи, который требует осознания межрынковых аспектов от любого трейдера, активно работающего в области энергетических товаров.

Связь криптовалютного рынка — AI токены и экономика GPU-майнинга

Нарративы о AI CapEx создают явные побочные эффекты на крипторынки через два отдельных механизма: AI-integrated проекты крипто и GPU-ориентированную экономику proof-of-work майнинга.

Когда сигналы CapEx от гиперскейлеров указывают на дефицит GPU — как это произошло в начале 2026 года, когда Westwood Group сообщила о пересмотренных ожиданиях CapEx, увеличенных на 30% до более чем $650 миллиардов — подразумеваемый дефицит высококлассных GPU сжимает экономику операций на GPU-майнинге.

Майнеры сталкиваются с более высокими затратами на приобретение оборудования и длинными очередями на поставки, сжимая маржинальность и потенциально снижая рост хешрейта сети. Это создаёт мгновенную связь между объявлениями CapEx гиперскейлеров и экономикой сети майнинга proof-of-work.

С точки зрения нарратива, крипто-проекты на основе AI, которые включают децентрализованный вычислительный процесс, рыночную аренду GPU или вывод модели AI на блокчейн, имеют тенденцию переоцениваться по мере того, как заголовки CapEx AI усиливают более широкий нарратив о дефиците и demanda инфраструктуры AI.

Тема Бум интеграции AI-агента и крипто охватывает этот пересечённый аспект — проекты, расположенные на пересечении вычислений AI и децентрализованной инфраструктуры, привлекают капитал, когда цикл CapEx гиперскейлеров явно ускоряется, как это происходит в 2026 году.

Важно отметить, что Контекст Исследования не предоставляет подтверждённых данных о корреляции цен для конкретных AI-крипто токенов — трейдерам следует рассматривать нарративные связи как направленную тенденцию, а не как количественные бета-отношения, и применять соответствующую дисциплину размерности позиций соответственно.

Индексы межрынка: Полная цепочка распространения

Канал индексов — это место, где распространение CapEx AI наиболее механически наблюдаемо. Nasdaq-100, S&P 500, Филадельфийский полупроводниковый индекс (SOX) и Тайваньский взвешенный индекс (TAIEX) все имеют прямой бета-коэффициент AI CapEx — и они реагируют последовательно, а не одновременно, когда происходит значительное событие руководства.

Типичная последовательность распространения после звонка о доходах от американского гиперскейлера (который обычно проходит после закрытия NYSE в 4 часа вечера по ET):

1. Немедленно (4–6 вечера по ET): Фьючерсы Nasdaq-100 и SOX переоцениваются на внебиржевой торговле, когда проходится руководство по CapEx
2. Европейское открытие (3–4 утра по ET): Технологические и полупроводниковые компании в евро начинают учитывать сигнал из США
3. Сессия в Токио (7–11 вечера по ET на предыдущий вечер): Фьючерсы Nikkei и отдельные японские компании по оборудованию полупроводников переоцениваются в зависимости от влияния CapEx на спрос на экспорт
4. Открытие KOSPI (8 вечера по ET): Индекс Кореи, взвешенный Samsung и SK Hynix, отвечает на сигнал о спросе на чипы
5. Открытие TAIEX (9 вечера по ET): Тайваньский индекс, доминируемый TSMC, является последней крупной ссылкой в цепочке
6. Открытие американского рынка (9:30 утра по ET на следующий день): Все сигналы конвергируются в основную сессию

Эта цепочка распространения представляет собой непрерывную 17-часовую торговую возможность после единственного объявления о CapEx — но доступна только трейдерам с круглосуточным доступом к индексным CFD.

Круглосуточная торговля индексами CoinUnited захватывает каждый этап этой цепочки с одного счёта, позволяя трейдеру занимать позиции в Nasdaq-100 CFD на момент объявления, а затем переключаться на инструменты, связанные с TAIEX и KOSPI, по мере открытия Азии, без разрывов.

Риск инверсии безопасного актива: Сценарий разочарования CapEx

Последняя динамика межрынка является самой опасной для лонгов с кредитным плечом: сценарий разочарования по CapEx, когда руководство по расходам AI пересматривается существенно вниз.

Поскольку AI и технологические мега-компании теперь представляют собой непропорциональную долю веса акций бенчмарков — и поскольку среднегодовой прогноз Morgan Stanley за июнь 2026 года позиционирует AI-ориентированный CapEx в качестве ключевой поддержки для устойчивости глобального роста — резкое снижение прогноза не приведёт к обычной ротации секторов. Это спровоцирует многогранное

коррелированное снижение риска.

Ожидаемая передача:

• -Акции: Акции мегакап компаний AI падают, таща Nasdaq-100 и S&P 500 значительно ниже из-за концентрации в индексах
• -Полупроводники (SOX): Падают более резко, чем широкие индексы, так как сигнал о спросе здесь наиболее негативен
• -TAIEX/KOSPI/Nikkei: Индексы Азии следуют за ими в своих сессиях, усиливая глобальные потери акций
• -USD: Укрепляется по мере роста спроса на валюту-резерв в условиях снижения риска
• -JPY: Укрепляется (классический безопасный актив), разворачивая любое ослабление иены, вызванное оптимизмом к экспорту
• -Золото: Запросы растут, поскольку волатильность акций возрастает, и ожидания реальных ставок падают, если также ухудшается макро-прогноз
• -Медь: Падает, так как ожидания спроса на строительство, связанное с AI, сжимаются
• -AI токены крипто: Переоцениваются вниз, поскольку нарратив инфраструктуры ослабляется

Этот коррелированный переход между акциями, валютами и товарами означает, что трейдеры, управляющие многократным риском AI CapEx, должны провести стресс-тест своих портфелей на случай единственного шока по CapEx — а не просто оптимизировать случай повышения. Изолированная дисциплина по марже в отдельных позициях предотвращает то, чтобы единственное разочарование по CapEx не привело к каскаду

потерь по всему множеству активов.

Как заявил Сет Картнер, главный глобальный экономист и глава макро стратегии Morgan Stanley в своём среднегодовом прогнозе за июнь 2026 года: "AI-ориентированный capex, а также фискальные расходы на энергетическую безопасность и оборону, обеспечивают прочный фундамент для продления позднего цикла роста" — что неявно означает, что если этот фундамент рассыпется, макроэкономические последствия

распространятся далеко за пределы любого отдельного сектора акций.

Чтение цикла цепочки поставок полупроводников — это разница между торговым шумом и торговым сигналом в эпоху капиталовложений в ИИ.

В отличие от нехватки потребительских чипов 2020–2022 годов — которая была вызвана фрагментированным спросом в автомобильной, игровой и потребительской электронике — нехватка AI GPU 2024–2026 годов имеет структурные отличия, которые создают более надежные и ранние сигналы для трейдеров, готовых отслеживать правильные данные.

Почему нехватка чипов для AI отличается от предыдущих циклов

Нехватка чипов 2020–2022 годов характеризовалась широким спросом от тысяч покупателей в десятках конечных рынков, что делало прогнозирование inherently difficult.

Текущая нехватка чипов для AI сосредоточена среди небольшого числа гипермасштабных покупателей — Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta и Oracle — которые подписывают многолетние обязательства по закупкам и предоставляют необычно четкие прогнозы по своим потребностям в чипах.

Эта концентрация создает как более предсказуемый сигнал спроса, так и более острую проблему с поставками: все эти покупатели конкурируют за мощности на одних и тех же передовых узлах (процессы TSMC на 3 нм и скоро на 2 нм) и за ту же продвинутую упаковочную инфраструктуру.

Как сообщалось Goldman Sachs в их "Глобальном прогнозе полупроводников на 2026 год" (март 2026 года), чипы, связанные с AI, теперь составляют приблизительно 20% от общего дохода TSMC, а мощность передовой упаковки CoWoS ожидается, увеличится примерно на 150% с 2023 по 2026 год, чтобы освободить узкие места GPU.

Между тем, согласно отчету Bloomberg "Траектория доходов Nvidia от AI" (ноябрь 2025 года), сегмент центров обработки данных Nvidia работает с годовым доходом, превышающим $100 миллиардов, почти полностью благодаря спросу на ускорители AI от этих же гипермасштаберов.

Для трейдеров эта концентрация означает, что небольшое количество отчетов о доходах и ориентиров от нескольких компаний составляют весь сигнал спроса для цикла. Соотношение шум/сигнал намного ниже, чем в 2020–2022 годах.

Ведущие индикаторы ужесточения нехватки

Четыре показателя часто предшествуют неожиданным показателям доходов в секторе полупроводников на 4–8 недель, давая трейдерам значительное время предупреждения, если их систематически отслеживать:

1. Ежемесячные раскрытия доходов TSMC: TSMC публикует консолидированные данные о ежемесячной выручке, и ускорение в этих цифрах по сравнению с прошлым годом является одним из наиболее чистых показателей спроса на чипы AI в реальном времени. Ускорение выше консенсусных прогнозов обычно сигнализирует о предстоящем увеличении доходов Nvidia или AMD в сегменте центров обработки данных.

1. Повышение прогнозов сегмента центров обработки данных Nvidia: Как заявил Дженсен Хуанг, президент и CEO Nvidia, на конференц-звонке по доходам Q4 FY2025 (февраль 2025 года): *"Разработка инфраструктуры для AI находится в много летнем инвестиционном цикле, и у нас есть видимость, которая охватывает вплоть до календарного 2026 года для наших продуктов в центрах обработки данных."* Повышение

прогнозов от Nvidia является ведущим индикатором для ускорения объема TSMC в последующих кварталах.

1. Загрузка мощностей CoWoS: CoWoS (Chip on Wafer on Substrate) — это технология продвинутой упаковки, которая интегрирует стеки HBM-памяти на GPU. C.C. Wei, генеральный директор TSMC, отметил на конференц-звонке по доходам Q1 2025: *"Мы продолжаем видеть очень сильный спрос на наши передовые и продвинутые технологии упаковки, особенно CoWoS, что обусловлено усиливающимися потребностями в AI.

Поставки остаются ограниченными, но мы делаем значительные инвестиции в мощности, которые постепенно снимут эти ограничения до 2026 года."* Когда линии CoWoS находятся на полной загрузке, отгрузки AI GPU находятся в ограничении независимо от поставок подложки — это узкое место, которое нужно контролировать.

1. Спотовые цены HBM и сроки поставки: Согласно "Memory & HBM Deep Dive 2026" от Morgan Stanley (февраль 2026 года), ожидается, что рынок HBM останется в структурном недостатке по крайней мере до 2026 года, поскольку спрос на AI-ускорители опережает новые мощности. Устойчивость цен или увеличение сроков поставки от Samsung и SK Hynix является прямым сигналом о том, что сборка AI-серверов

ускоряется.

Ведущие индикаторы риска избытка

Цикл может развернуться, и история показывает, что избытки, как правило, застигнут трейдеров врасплох, именно потому, что ведущие индикаторы легко игнорировать как единичные комментарии. Обращайте внимание на:

• -Комментарии по запасам гипермасштаберов: Язык на отчетах о доходах, такой как *"у нас достаточно вычислительных мощностей на следующие два-три квартала"* или *"мы обрабатываем существующие запасы перед размещением новых заказов"* сигнализирует о том, что произошел форсированный спрос, и краткосрочные заказы на чипы замедлятся. Этот вид языка предшествовал корректировкам запасов

полупроводников в 2022–2023 годах.

• -Снижение спотовых цен DRAM и HBM: Samsung и SK Hynix являются определяющими производителями памяти. Снижение спотовых цен DRAM — особенно в HBM и серверной DRAM — исторически предшествует более широким пересмотрам спроса на GPU AI на один-два квартала, так как закупка памяти, как правило, является первой связью в цепочке поставок, отражающей изменения в графиках сборки.

• -Шаблоны заказов оборудования в ASML и Tokyo Electron: Когда производители чипов замедляют заказы на капитальное оборудование — особенно на инструменты EUV литографии от ASML или системы гравировки и осаждения от Tokyo Electron — они сигнализируют о том, что планы расширения фабрики откладываются. Отмена заказов на оборудование, как правило, предшествует признанию о перепроизводстве мощностей

на два-четыре квартала.

Смещение смешанной загрузки на обучение и вывод как сигнал цепочки поставок

Одним из самых значительных структурных изменений, происходящих сейчас, является миграция рабочих нагрузок AI от обучения больших моделей (интенсивно использует GPU, требует последних узлов TSMC на 3 нм и максимальной пропускной способности HBM) к выводу (меньше вычислений на запрос, больше пропускной способности памяти относительно вычислений, подходит для более старых узлов и

пользовательского кремния).

Это смешение не только технологическая история — это переориентация цепочки поставок, создающая возможности для ротации секторов в полупроводниках.

Рабочие нагрузки на обучение доминируют в производительности GPU серий H от Nvidia и Blackwell (серия B), которые требуют самых передовых узлов TSMC и наибольшей мощности упаковки CoWoS. Поскольку отношение вывода к обучению растет, спрос смещается к:

• -Пользовательским ASIC, оптимизированным для эффективности вывода (меньше потребления энергии, меньшая стоимость на запрос)
• -Граничному кремнию и специально созданным ускорителям вывода
• -Старым узлам процесса (5 нм, 7 нм), у которых есть доступные мощности и более низкая стоимость

Для цепочки поставок это означает, что давление на использование передового оборудования TSMC может ослабиться на много лет вперед, даже несмотря на общий рост спроса на вычисления AI, в то время как поставщики пользовательского кремния и упаковочные компании для узлов среднего диапазона могут столкнуться с ускоряющимся спросом.

Трейдеры, которые распознают этот поворот — вероятно, впервые видимый в комментариях на звонках капитальных расходов гипермасштаберов, отличающих "CapEx на обучение" от "CapEx на вывод" — могут занять позиции для ротации внутри сектора полупроводников до того, как это будет отображено в отчетах о доходах.

Пользовательский кремний как риск структурного смещения спроса для Nvidia

Согласно "Облачная и AI-инфраструктура: Восход пользовательского кремния" от Goldman Sachs (декабрь 2025 года), пользовательские AI-ускорители от гипермасштаберов — включая TPU от Google, Trainium и Inferentia от Amazon, Maia и Cobalt от Microsoft и MTIA от Meta — теперь составляют приблизительно 40–50% вычислений AI у крупных гипермасштаберов, увеличившись с примерно 20% в 2023 году.

Это самый четкий количественный сигнал о том, как быстро пользовательский кремний вытесняет покупки торговых GPU.

Как отметил Тошия Хари, управляющий директор исследовательского подразделения полупроводников Goldman Sachs, в вебинаре "Суперцикл аппаратного обеспечения AI и цепочка поставок" (декабрь 2025 года): *"Пользовательские ускорители от гипермасштаберов не заменяют торговые GPU в одночасье, но они меняют баланс экономики вычислений AI и изменяют цепочку поставок, особенно для HBM и передовой

упаковки."*

Для быков Nvidia смягчающим фактором является то, что общий спрос на вычисления AI растет быстрее, чем уровень проникаемости ASIC — больше бюджетов на вычисления не означает автоматически меньше GPU от Nvidia, если общий объем расширяется.

Для медведей Nvidia уровень проникаемости ASIC является основной тезис: если гипермасштаберы могут использовать внутренние чипы для 50–60% рабочих нагрузок к 2027–2028 годам, адресный рынок Nvidia в фиксированном бюджете на CapEx значительно сжимается. Мониторинг комментариев по внедрению ASIC на отчетах о доходах гипермасштаберов — особенно вокруг процентов рабочих нагрузок вывода — является

наиболее качественным сигналом для этого медвежьего сценария.

TSMC и Samsung как узкое место: Видимость графика мощностей

Для трейдеров, стремящихся к многоквартальной видимости, когда ограничение поставок ослабится, график строительства фабрики TSMC является наиболее надежным индикатором вперед. Новые мощные фабрики требуют 18–36 месяцев от начала строительства до серийного производства. Это означает, что объявления о мощностях, сделанные сегодня, переводятся в облегчение поставок чипов с известной, ограниченной

задержкой.

Расширение мощностей по продвинутой упаковке CoWoS особенно критично: прогноз полупроводников Goldman Sachs на март 2026 года предполагает увеличение мощностей CoWoS примерно на ~150% с 2023 по 2026 год, что подразумевает, что значительное облегчение поставок для AI GPU будет являться явлением 2026 года, а не уже доступным.

Этот график создает структурный пол верхней ценовой способности Nvidia и коэффициенты загрузки TSMC как минимум до середины 2026 года, с постепенным ослаблением после этого.

Индекс мониторинга цепочки поставок AI Hardware от Goldman Sachs (октябрь 2025 года) подтвердил, что ожидается рост глобальных поставок AI серверов примерно на 70% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года в 2025 году, в то время как рост поставок по продвинутой упаковке и HBM шёл медленнее — количественное подтверждение того, что рынок ограничен предложением, а не спросом.

Пока это различие сохраняется, ценовая сила остаётся за поставщиками, а не покупателями.

Геополитический риск цепочки поставок: Хвост, обусловленный событиями

Цепочка поставок чипов AI имеет географическую концентрацию, что создает асимметричные риски для трейдеров. Передовые мощности TSMC расположены почти полностью на Тайване. Передовые мощности упаковки и HBM от Samsung находятся в Южной Корее. Самые современные литографические инструменты (системы EUV от ASML) производятся в Нидерландах и подлежат контролю экспортного режима США.

Контроль экспорта полупроводников США и Китая уже значительно ограничил продажу передовых чипов AI — включая H100 и последующие продукты от Nvidia — в Китай, изменяя географию спроса и создавая риски соблюдения для любой компании, имеющей exposure в Китае.

Программа промышленной политики США через закон CHIPS and Science Act выделяет $39 миллиардов на стимулы для производства и $11 миллиардов на НИОКР в рамках CHIPS for America, согласно обзору программы NIST (июнь 2025 года), явно нацеливаясь на передовую логику и продвинутую упаковку, чтобы уменьшить эту географическую концентрацию.

Согласно "Глобальным полупроводникам: Политика, Мощности и Риск" от Citi (сентябрь 2025 года), ожидается, что США достигнут примерно 20% глобальной мощности для передовых узлов (≤7 нм) к 2030 году, увеличившись с низких единиц до законопроекта CHIPS.

Для трейдеров геополитические события в этой цепочке поставок, как правило, происходят без предупреждения и часто вне обычных рыночных часов — развитие в Тайваньском проливе, объявления о политике США и Китая в отношении чипов и изменения в торговой политике Южной Кореи и Японии исторически вызывали резкие движения акций полупроводников до открытия азиатских рынков.

Аргумент для круглосуточного доступа к CFD на акции, связанные с полупроводниками является особенно убедительным в этом контексте: инцидент в Тайваньском проливе в 2 часа ночи по восточному времени США повлияет на TSMC, Nvidia и ETF на полупроводники до открытия NYSE, а трейдеры, ограниченные обычными рыночными часами, столкнутся с разрывом, который они не могут

управлять.

Тема Монетизация доходов AI и Взрыв спроса на чипы точно захватывает этот геополитический хвост — сбои в цепочке поставок и эскалации контроля экспорта являются одними из событий с высокой величиной и низкой предсказуемостью в торговле AI CapEx, и размер позиций должен учитывать риск разрывов на ночь соответственно.

Рамки позиционирования цикла: Где мы на июнь 2026 года?

Синтезируя вышеупомянутые ведущие индикаторы, текущий баланс спроса и предложения по состоянию на июнь 2026 года отражает:

• -Фаза нехватки пока еще сохраняется для AI GPU в упаковке CoWoS и HBM, с полной загрузкой TSMC по передовым упаковочным технологиям согласно комментариям за Q1 2025, и Morgan Stanley отмечает структурный недостаток HBM как минимум до 2026 года
• -Ранние признаки изменения смешивания видны в проникаемости ASIC у гипермасштаберов, достигающей 40–50% вычислений AI, что подразумевает, что спрос в цепочке поставок, ориентированной на вывод, растет быстрее, чем спрос на чипы для обучения
• -Видимость графика облегчения поставок: Расширение CoWoS на ~150% с 2023 по 2026 год подразумевает постепенное ослабление, начавшееся в конце 2026 года, что создает условия для возможных избытков в 2027 году, если прогнозы капитальных расходов гипермасштаберов будут одновременно пересмотрены вниз
• -Геополитический риск не оценен: Эскалация контроля экспорта и напряжение в Тайваньском проливе остаются рисками, которые не отражены в текущих оценках полупроводников

Устойчивость капитальных затрат на ИИ — это центральный вопрос, который сейчас стоит перед каждым трейдером, имеющим экспозицию к полупроводникам, облачной инфраструктуре или высокотехнологичным фондовым индексам: могут ли ежегодные расходы на инфраструктуру ИИ в размере $600 миллиардов и более — почти утроившиеся по сравнению с уровнями 2024 года всего за два года — быть оправданы доходами и

ростом производительности, которые на самом деле принесет ИИ, и что произойдет с рынками, если это

не сможет произойти?

На июнь 2026 года ответ ещё не ясен.

Ясно одно: распределение рисков асимметрично и высоко коррелировано по секторам: изменение ожиданий по капитальным затратам не затронет одну акцию или отрасль изолированно — оно одновременно сожмет оценки по полупроводникам, REIT центров обработки данных, энергетическому оборудованию, производственным компаниям и индексоемким мегакапам, которые составляют основу портфелей пассивных фондов.

Пробел в монетизации: основной системный риск

Самый важный структурный риск в суперклассе капитальных затрат на ИИ заключается не в том, что ИИ технология потерпит неудачу, а в том, что монетизация отстает от капитального развертывания достаточно долго, чтобы заставить сократить расходы до того, как доходы начнут поступать.

По прогнозам Goldman Sachs, капитальные затраты, связанные с центрами обработки данных и вычислениями ИИ, должны почти удвоиться с примерно 100 миллиардов долларов в 2024 году до около 300 миллиардов долларов в год к 2027 году (Goldman Sachs, "Сценарий капитальных затрат на ИИ: от GPU до электроэнергии и сетей," январь 2026).

Тем временем, Morgan Stanley отмечает, что инфраструктура ИИ на пути к тому, чтобы составить около 8–10% от мировых капитальных затрат бизнеса в 2026 году, по сравнению с приблизительно 3% в 2023 году — масштаб перераспределения, не имеющий современного прецедента за пределами военных закупок (Morgan Stanley, "Экономический прогноз на середину года 2026: Регулирование инвестиций в ИИ," май 2026).

Для того чтобы этот уровень расходов поддерживался или рос, приложения ИИ должны генерировать измеримые приросты производительности и новые источники доходов для предприятий в рамках 2–4 лет.

Обновление Morgan Stanley к своему покрытию инфраструктуры ИИ отметило, что маржа свободного денежного потока у нескольких гипермасштебных компаний сжалась на 150–250 базисных пунктов в год в начале 2026 года, главным образом из-за увеличенных капитальных затрат на ИИ — что поднимает вопросы о долгосрочном профиле доходности, если монетизация продолжает отставать (Morgan Stanley, "Экономический

прогноз на середину года 2026," май 2026).

Как предупредила Кэти Хуберти, руководитель глобальных исследований технологий в Morgan Stanley:

> "Риск в этом цикле капитальных затрат на ИИ заключается не в том, что спрос исчезает, а в том, что мощности создаются быстрее, чем монетизация на конечных рынках, что давит на доходность и подвергает инвесторов риску, подобному похмелью в сфере телекоммуникаций." > — Кэти Хуберти, руководитель глобальных исследований технологий, Morgan Stanley (Morgan Stanley, "Экономический прогноз на середину года 2026: Регулирование инвестиций в ИИ," май 2026)

Задержка в монетизации — это не случайная медвежья ситуация — это базовый сценарий стресса для любого трейдера, который открывает многомесячные позиции в акциях с повышенным кредитным плечом в ИИ.

Сценарий перепроизводства: Коррелированные продажи по секторам

Риск перепроизводства возникает, когда инфраструктура строится для прогнозов спроса, которые оказываются слишком оптимистичными, оставляя капитальные средства без дела и снижая коэффициенты использования.

Структурная опасность в 2026 году заключается в том, что капитальные затраты на ИИ соединили вместе прогнозы прибыли из нескольких секторов, которые обычно не коррелируют: дизайнеры чипов, фабрики, производители энергетического оборудования, REIT центров обработки данных и компании в области промышленного строительства теперь все разделяют общий драйвер спроса.

Если два или более гипермасштабных компаний одновременно сократят прогнозы капитальных затрат — независимо от того, вызвано ли это медленным принятием ИИ предприятиями, менее ожидаемыми доходами от продуктов ИИ или восстановлением внутренней дисциплины в капитальных вложениях — эффект будет одновременным и сильным:

• -Заказы на чипы будут отложены, затрагивая поставщиков GPU и коэффициенты использования фабрик
• -Задержки в строительстве центров обработки данных будут отменены или отложены, что повлияет на промышленные и REIT компании
• -Заказы на энергетическое оборудование (трансформаторы, распределительные устройства, подстанции) резко замедлятся после многих лет рекордного спроса
• -Прогнозы по заполняемости REIT будут пересмотрены в сторону понижения, сжимая ожидания роста дивидендов

Эта коррелированная структура означает, что разочарование в капитальных затратах не является событием одной отрасли. Это снижение по многим секторам с усиленным эффектом для индекса, поскольку компании, участвующие в этом процессе, являются одними из крупнейших составных частей S&P 500 и Nasdaq-100.

Бен Снайдер, старший стратег по глобальным акциям в Goldman Sachs, обозначил историческую аналогию напрямую:

> "Расходы на инфраструктуру ИИ могут оставаться высокими в течение многих лет, но история показывает, что суперклассы капитальных затрат обычно заканчиваются, когда капитал становится дешевым, а дисциплина разрушается — как это было в период телекоммуникационной застройки 1999–2001 годов." > — Бен Снайдер, старший стратег по глобальным акциям, Goldman Sachs (Goldman Sachs, "Сценарий капитальных затрат на ИИ: от GPU до электроэнергии и сетей," январь 2026)

Риск концентрации индекса и заполняемости

Риск концентрации индекса — это механизм, с помощью которого падение в секторе с фундаментальными драйверами становится системным событием на фондовом рынке. Согласно данным о индексах, собранным Nuveen, пять крупнейших мегакап, связанных с ИИ, теперь представляют около 23–25% веса индекса MSCI ACWI в начале 2026 года, увеличившись с примерно 15% в 2019 году (Nuveen, "Инвестирование на фоне

суперцикла ИИ," ноябрь 2025).

В рамках S&P 500 и Nasdaq-100 концентрация в одних и тех же именах еще выше.

Эта концентрация создает обратную связь, которая усиливает любое снижение:

1. Ошибка в прогнозах капитальных затрат от одного крупного гипермасштабного игрока влечет за собой общее ухудшение настроений по ИИ
2. Пассивные индексные фонды, которые держат эти имена в полном объеме, испытывают автоматические убытки при оценке рынка
3. Активные фонды с перевесом в ИИ сталкиваются с давлением на выкуп и вынуждены одновременно снижать заимствования
4. Совокупное давление продажи со стороны пассивных и активных фондов затрагивает одни и те же имена одновременно, усиливая движение значительно больше, чем это оправдывают только фундаментальные показатели

Как отметила Сайра Малик, главный инвестиционный директор в Nuveen:

> "В нашем базовом сценарии ИИ — это долговременная многослойная инвестиционная тема; в нашем медвежьем сценарии узкое лидерство, узкие места в сетях и высокие реальные процентные ставки могут превратить сегодняшние возможности в завтрашние источники системного риска на фондовом рынке." > — Сайра Малик, главный инвестиционный директор, Nuveen (Nuveen, "Инвестирование на фоне суперцикла ИИ," ноябрь 2025)

Для трейдеров с повышенным кредитным плечом этот динамический параметр концентрации является двусторонним фактором: он усиливает прибыль, когда динамика положительная, но также означает, что каскады ликвидации во время изменения настроений по капитальным затратам будут быстрее и глубже, чем это предполагают исторические коррекции по секторам.

Узкие места в энергии и электроэнергии: жесткий потолок капитальных затрат

Ограничение энергетической сети — это наименее консенсусный риск в дебатах о капитальных затратах на ИИ, но он может оказаться самым жестким краткосрочным потолком для исполнения расходов.

Согласно Morgan Stanley, доступность электроэнергии может ограничить эффективный рост мощностей центров обработки данных ИИ примерно на 20% в год в Северной Америке, по сравнению с текущими планами роста спроса в 30–35% — структурный разрыв, который не закроется быстро (Morgan Stanley, "Экономический прогноз на середину года 2026: Регулирование инвестиций в ИИ," май 2026).

В июле 2025 года несколько коммунальных служб США и региональных операторов сетей — включая PJM и ERCOT — пересмотрели свои 10-летние прогнозы нагрузок вверх на несколько процентов, явно указывая на спрос центров обработки данных ИИ как на серьезную проблему для планирования (Morgan Stanley, "Экономический прогноз на середину года 2026," май 2026). Очереди на подключение к сети в США, Европе и

Азии измеряются в годах, а не в кварталах.

Анализ VanEck добавляет дополнительный контекст: электроэнергия, охлаждение и физическая инфраструктура центров обработки данных могут составить до 35–40% от общей экономики стека ИИ к 2027 году, увеличившись с приблизительно 20–25% в 2023 году, смещая основной узкий фактор от чипов к энергии и реальным активам (VanEck, "Инфраструктура ИИ: почему сооружение важнее, чем приложения," декабрь 2025).

Противоречивый вывод для трейдеров: даже в рамках оптимистичного нарратива ИИ, ограничения в электросетях создают специфические риски для поставщиков энергетического оборудования и строительных компаний, чьи заказы формируются на предположении о том, что развертывание капитальных затрат будет осуществляться по графику.

Любое замедление в одобрении подключений к сетям прямо влияет на отложенные доходы для производителей трансформаторов, строителей подстанций и REIT центров обработки данных — независимо от того, остается ли спрос на ИИ сильным.

Замещение кастомных полупроводников: Консенсусно-долгий трейд на полупроводники под угрозой

Временная шкала замещения кастомных ASIC — самый конкретный и измеримый медвежий сценарий для одной из самых переполненных длинных позиций в тематическом инвестировании в ИИ: поставщиков GPU, особенно Nvidia.

Goldman Sachs оценивает, что рост единиц GPU замедлится до середины диапазона 20% позже в десятилетии, поскольку гипермасштабные компании начнут увеличивать количество внутренних ускорителей и адаптируют ASIC для задач вывода (Goldman Sachs, "Сценарий капитальных затрат на ИИ: от GPU до электроэнергии и сетей," январь 2026).

Nuveen прогнозирует, что кастомные и полукостомные ускорители — включая ASIC и нейросетевые процессоры — могут составить 25–30% от общего объема расходов на ускорители ИИ к 2028 году, увеличившись менее чем с 5% в 2023 году (Nuveen, "Инвестирование на фоне суперцикла ИИ," ноябрь 2025).

Ключевой риск заключается не в том, что кастомные полупроводники в конечном итоге заменят GPU — эта траектория теперь широко понимается. Риск заключается в скорости замещения.

Если Amazon Trainium 3 или Google TPU v6 достигнут паритета цен с аппаратным обеспечением Nvidia быстрее, чем ожидает консенсус — особенно для задач вывода — ценовая сила и валовая прибыль, которые поддерживают текущий коэффициент оценки Nvidia, могут резко сократиться и без предупреждения.

Это создает асимметричный риск-профиль: возможность Nvidia сохранить свою долю рынка в значительной степени учтена в ценах; возможность более быстрого принятия ASIC, чем ожидалось, — нет.

Для трейдеров с повышенным кредитным плечом это означает, что длинные позиции в поставщиках GPU несут встроенную опциональность на временной шкале замещения ASIC — и что любой достоверный публичный сигнал о том, что кастомные полупроводники гипермасштаберов превосходят ориентиры, следует рассматривать как потенциальный триггер для уменьшения размера позиции, а не как заголовок, который можно

игнорировать.

Взаимодействие денежно-кредитной политики: Двойное противодействие при высоком кредитном плече

Долгосрочные высокие процентные ставки взаимодействуют с экспозицией капитальных затрат на ИИ через два различных канала, которые усиливают друг друга на повышенных уровнях кредитного плеча.

Во-первых, канал дисконтирования: инвестиции в инфраструктуру ИИ — это активы долгосрочного срока — потоки доходов, которые они предполагают генерировать, находятся на расстоянии 3–10 лет.

Согласно анализу чувствительности к ставкам Morgan Stanley, рост доходности 10-летних облигаций США на 100 базисных пунктов может сжать оценки акций роста длительного срока на 12–18% в среднем, причем лидеры в области ИИ находятся на верхнем пределе этого диапазона из-за высоких стартовых коэффициентов (Morgan Stanley, "Экономический прогноз на середину года 2026: Регулирование инвестиций в ИИ,"

май 2026).

При текущих уровнях оценки мегакапы ИИ являются одними из самых чувствительных к ставкам акций в основных индексах.

Во-вторых, канал стоимости переноски: трейдеры, держащие позиции в ИИ с повышенным кредитным плечом, несут ежедневные затраты на финансирование своих номинальных экспозиций. При высоком кредитном плече эта нагрузка становится значительной за многонедельные инвестиционные периоды. В качестве конкретного примера:

Если центральные банки сохранят высокие ставки на долгое время в период 2026–2027 годов, этот двойной противодействующий фактор — растущие дисконтные ставки сжимающие коэффициенты оценки акций ИИ, в то время как затраты на финансирование подрывают экономику позиционирования с увеличенным кредитным плечом — исторически предшествует резкому сжатию коэффициентов в секторах роста.

Комбинация не требует фундаментального ухудшения спроса на ИИ; достаточно, чтобы ставки оставались высокими дольше, чем ожидает рынок.

Для трейдеров, управляющих позициями в тематических акциях ИИ на платформах с высоким кредитным плечом, выводы очевидны: в среде высоких ставок оптимальная стратегия — это более короткие сроки удержания, более жесткие уровни срабатывания стоп-лосса и размер позиций, учитывающий ежедневную нагрузку на финансирование как реальную цену, а не округляемую ошибку.

Изучите подробнее, как динамика ставок взаимодействует с циклами инвестиций в инфраструктуру ИИ на странице темы Волна перераспределения капитала в инфраструктуру ИИ.

Исторический прецедент: Суперцикл капитальных затрат доткома (1999–2001)

Строительство инфраструктуры связи 1999–2001 годов является наиболее актуальным историческим аналогом для текущих дебатов о капитальных затратах на ИИ — не потому, что ситуации идентичны, а потому, что структурный шаблон узнаваем.

В конце 1990-х годов операторы связи и поставщики оборудования инвестировали сотни миллиардов долларов в волоконно-оптические сети, переключающую инфраструктуру и подключение последней мили с предпосылкой, что трафик интернета будет расти бесконечно и что мощности, созданные заранее, будут потреблены в течение нескольких лет.

Логика «построить и они придут» была не совсем неверной — трафик интернета действительно рос — но рос он намного медленнее, чем необходимо, чтобы оправдать вложенный капитал. Результатом стало серьезное восстановление избыточной емкости, волна корпоративных банкротств и многолетний медвежий рынок акций связи и технологий, который стер триллионы долларов рыночной капитализации.

Тематика исследований VanEck, опубликованная в апреле 2026 года, провела явные параллели между текущим строительством инфраструктуры ИИ и перепроизводством темного волокна 1999–2001 годов, отметив, что схема концентрации индексных затрат, за которой следует резкая ротация, является актуальным рисковым фактором — даже если фундаментальные факторы ИИ сильнее спекулятивного спроса, который

характеризовал эпоху доткома (VanEck, "Инфраструктура ИИ: почему сооружение важнее, чем приложения," декабрь 2025).

Критические различия, которые делают ситуацию с ИИ в 2026 году менее уязвимой, чем в 1999 году в секторе телекоммуникаций:

• -Спрос на ИИ определяется фактическим использованием развернутых моделей, а не спекулятивными трафиковыми прогнозами
• -Гипермасштаберы, финансирующие строительство, имеют более сильные балансовые отчеты, чем заимствованные телекоммуникационные операторы
• -Капитальные затраты распределены по более диверсифицированному стеку (чипы, энергия, здания), чем единственный продукт волоконного перепроизводства

Критические сходства, которые остаются в качестве сигналов тревоги:

• -Капитальные затраты развертываются ранее, чем доказанная монетизация на уровне предприятий
• -Концентрация в индексах по ведущим именам достигла исторически высоких уровней
• -Консенсусное позиционирование сильно длинное, что снижает пул маргинальных покупателей
• -Наратив сместился от «если ИИ генерирует доход» к «когда» — психологическому маркеру, исторически связанному с поведением капитальных затрат в позднем цикле

Прецедент доткома не предсказывает, что суперкласс капитальных затрат на ИИ закончится катастрофическим перепроизводством. Однако он предполагает, что трейдеры должны поддерживать дисциплину в размере позиций, следить за пересмотром прогнозов капитальных затрат в качестве индикаторов, и рассматривать текущее долгое позиционирование согласия как фактор риска само по себе — а не только как источник

импульса.

Резюме сценариев стресса для трейдеров

Ниже приведена таблица, в которой обобщены ключевые триггеры медвежьего случая, их первичный рыночный эффект и сектора, наиболее непосредственно подверженные рискам:

Понимание этих сценариев — это не причина быть постоянно коротким на темах капитальных затрат на ИИ — бычий сценарий продолжает оставаться структурно поддерживаемым.

Тем не менее, это структура для калибровки размера позиции, выбора уровней кредитного плеча, соответствующих срокам удержания, и определения конкретных данных (прогнозы капитальных затрат, маржи свободного денежного потока, вехи производства ASIC, уровни доходности), которые могут сигнализировать о смене режима до того, как она полностью перерастет в цены.

AI CapEx трейдинг требует больше, чем макро-тезис — он требует точной операционной книги, которая сопоставляет конкретные типы катализаторов с окнами входа, уровнями кредитного плеча и правилами выхода.

Пять стратегий ниже синтезируют динамику, рассмотренную в этом анализе, в исполнимые конструкции, основанные на реальном статистическом поведении акций полупроводниковых компаний и гипермасштабируемых компаний вокруг событий, управляемых CapEx.

Стратегия 1 — Игра на превышение прибыли CapEx

Когда гипермасштабируемая компания приближается к отчету о прибыли, и консенсус аналитиков ожидает сильных рекомендаций по инфраструктуре AI, самая мощная сделка — это заранее установленный лонг на CFD на акции полупроводниковых компаний (Nvidia, TSMC) или на CFDs на индекс Nasdaq-100, входящий за 24–48 часов до объявления, пока предполагаемая волатильность все еще увеличивается.

Статистическая ситуация убедительна. Согласно отчёту Goldman Sachs "US Semis: Trading the AI CapEx Cycle Around Earnings" (ноябрь 2025 года), в кварталах, когда Nvidia существенно повышает рекомендации по CapEx, связанные с GPU AI, однодневное движение цен акций в среднем составляет около 10.4%, в то время как в других кварталах — около 7.1%.

Критически важно, что опционы постоянно недооценивали эти большие движения — как заявил Кристофер Эберли, руководитель стратегии производных финансовых инструментов в Goldman Sachs:

> "Суперцикл AI CapEx фактически превратил дни отчета о прибыли для флагманов полупроводников в макро-события; рынки опционов постоянно недооценивают риск хвоста, когда руководство повышает прогнозы расходов." > — Кристофер Эберли, руководитель стратегии производных финансовых инструментов в Goldman Sachs, "US Semis: Trading the AI CapEx Cycle Around Earnings", 2025

Это недооценка создает структурное преимущество для направленных трейдеров CFD, которым не нужно платить премию за опционы. В качестве реальной калибровки: перед отчетом Nvidia за Q4-2024 однодневное предполагаемое движение составило примерно 11% по данным Bloomberg — фактически акция увеличилась на +16% в течение двух сессий после отчета, согласно материалам Bloomberg за январь 2025 года.

Аналогично, отчет Goldman Sachs "Vol Radar: AI Leaders into Earnings" (август 2025 года) документирует, что 5-дневная реализованная волатильность Nvidia вокруг тяжелых комментариев по CapEx AI составляет примерно 1.7× её 3-месячной реализованной волатильности — что означает, что событие расширяет окно риска/вознаграждения на несколько дней, а не только на часы.

Исполнительная структура:

• -Вход: 24–48 часов до объявления; используйте лимитные заявки вместо рыночных, чтобы избежать широких спредов в окне перед отчетом о прибыли
• -Закрытие позиции: Закройте 50–70% позиции в течение 2 часов после объявления прогноза CapEx, чтобы зафиксировать первоначальный всплеск
• -Остаток: Установите стоп на уровне 1.5× среднего истинного диапазона по остаточной позиции, чтобы участвовать в многодневном движении
• -Уровень кредитного плеча: 10–20x для многодневного заранее установленного подхода; 50–100x подходит только для немедленного скальпа после объявления, когда направленный сигнал подтвержден

Обратите внимание, что при кредитном плечо 100x движение на 0.9% приводит к ликвидации — предобъявленная волатильность в акциях крупных полупроводниковых компаний часто превышает это внутридневное значение, что делает 100x неподходящим до того, как направление прогноза CapEx будет подтверждено.

Стратегия 2 — Реверсия пропуска CapEx

Когда гипермасштабируемая компания предоставляет прогноз CapEx ниже консенсусных ожиданий, акции полупроводников и фьючерсы на Nasdaq-100 часто перекрывают движение вниз, особенно когда это происходит вне обычных часов торгов (так как большинство отчетов о прибыли гипермасштабируемых компаний публикуются после закрытия NYSE в 4 часа вечера по восточному времени).

Отчет о прибыли AMD за Q2-2025 предоставляет полезную калибровку: акция упала примерно на 9% в то время как прогноз по CapEx AI серверных GPU от ключевых клиентов был более сдержанным, близко к ~9.2% предполагаемому движению, закладываемому в опционы на ближайшие месяцы, согласно отчёту JPMorgan "US Equity Volatility: Harvesting AI Event Risk" (декабрь 2025 года).

Та же запись JPMorgan документирует, что в течение 2024–2025 годов опционы на день отчета AMD предусматривали в среднем 8.9% движение, в то время как реализованные движения в среднем составляли 7.3% — что означает, что инвесторы немного переплачивают за волатильность вниз, а возврат к среднему после перепроданного состояния является статистически обоснованной ожиданием.

Исполнительная структура:

• -Период ожидания: Позволить 30–60 минут после начальной распродажи перед входом. Первая волна распродажи часто является алгоритмической и основанной на импульсе; окно стабилизации можно распознать, когда ценовые действия замедляются и спреды между ставками и предложениями начинают сужаться
• -Вход: Лонговые позиции CFD по затронутым полупроводниковым наименованиям или CFDs на индекс Nasdaq-100, нацеливаясь на возврат к среднему до уровней перед объявлением
• -Дисциплина по марже: Используйте изолированную маржу для этой сделки, чтобы предотвратить заражение. Ситуация с пропуском CapEx может повлиять на несколько позиций, если активна кросс-маржа — изолирование обратной сделки сохраняет риск в рамках определенного капитального распределения
• -Кредитное плечо: 20–50x подходит здесь; направленный сигнал (стабилизация после перепроданного состояния) предоставляет более близкую ссылку для стоп-лосса, чем предобъявленная установка
• -Выход: На уровне или около цен перед объявлением или по целям риск/вознаграждение 1:2

Доступность индексов и CFD на акции 24/7 является особенно критической для этой стратегии — перепроданное состояние и стабилизация могут происходить полностью между 4 часами вечера и 9:30 утра по восточному времени, окно, полностью недоступное для трейдеров, использующих платформы только в традиционные часы торгов.

Стратегия 3 — Торговля по расширению инфраструктуры

Данные Goldman Sachs показывают, что только примерно 25% потока CapEx гипермасштабируемых компаний идет на чипы, оставшиеся ~75% направляются на энергетическую инфраструктуру, охлаждение, сети и недвижимость, как описано в предыдущих разделах.

Поскольку рынки все больше учитывают эту реальность — особенно когда акции чипов AI торгуются по высоким множителям — ротация в утилиты, промышленные конгломераты и CFDs на медь предлагает низковолатильное, с низким риском ликвидации выражение той же темы CapEx AI.

Эта стратегия тематическая, а не основанная на событиях и лучше всего подходит для более широкой Волны перераспределения капитала в AI-инфраструктуру, которая уже меняет сектора в 2026 году.

Исполнительная структура:

• -Сигнал для входа: Когда акции полупроводников торгуются по исторически высоким множителям по сравнению с промышленными и коммунальными услугами, а прогнозы CapEx гипермасштабируемых компаний только что были подтверждены на высоких уровнях (подтверждая спрос в нижнем течении)
• -Инструменты: CFDs сектора утилит (строительство энергетической инфраструктуры), CFDs акций промышленных конгломератов (производители трансформаторов, строители подстанций) и CFDs на медь (медь очень необходима для центров обработки данных из-за требований к электропроводке и охлаждению)
• -Кредитное плечо: 5–20x — более низкий бета этих инструментов по сравнению с акциями полупроводников подразумевает необходимость в более широких стопах, а низкое кредитное плечо снижает риски ликвидации в периоды волатильности AI
• -Период удержания: Дни до недели — это ротационная сделка, а не скальпинг на события
• -Риск: Если гипермасштабируемая компания опубликует пересмотр прогнозов CapEx вниз, расширительная сделка может быстро развернуться, поскольку вся нарратив инфраструктуры AI пересматривается

Стратегия 4 — Сжатие нехватки чипов (Ежемесячная игра по доходам TSMC)

TSMC публикует ежемесячные данные о доходах примерно 10 числа каждого месяца, по времени Тайваня, что делает эти данные доступными во время азиатской сессии — за несколько часов до того, как большинство американских аналитиков разошлют свои заметки и до открытия рынка в Нью-Йорке.

Согласно отчету Morgan Stanley "TSMC: CapEx как новый сигнал спроса" (июль 2025 года), ADR TSMC показали медицинские движения цен в день отчета примерно 6.8% когда руководство повышает прогнозы CapEx как минимум на $4 миллиарда, и в трех из последних четырех таких событий реализованное движение превысило предполагаемое движение по опционам.

Печать ежемесячных доходов является ведущим индикатором этой квартальной динамики. Когда месячный рост доходов TSMC по сравнению с предыдущим месяцем и годом показывает значительное увеличение, это сигнализирует о том, что заказы на чипы гипермасштабируемых компаний идут впереди графика — информация которой требуется 8–12 часов, чтобы полностью проникнуть в заметки аналитиков США и

позиционирование акций.

В качестве конкретной исторической точки данных: в апреле 2025 года результаты TSMC за Q1-2025 включали увеличение прогноза CapEx примерно на $5 миллиардов, что вызвало +7% движение ADR в тот день против предполагаемого движения примерно 4.5%, согласно отчетам Bloomberg за апрель 2025 года и последующим заметкам Morgan Stanley.

Исполнительная структура:

• -Мониторинг данных: Проверяйте ежемесячный релиз доходов TSMC 10 числа каждого месяца в азиатскую сессию (доступен через финансовые сервисы данных)
• -Сигнал для входа: Ежемесячный доход показывает увеличение (года к году растет темп роста, или доход существенно превышает консенсусный прогноз)
• -Время входа: Перед открытием американского рынка, через CFD акций TSMC — окно 8–12 часов между выпуском тайваньских данных и распространением заметок аналитиков США является преимуществом
• -Выход: В течение утренней сессии США, как только заметки аналитиков были опубликованы и первоначальное ценообразование произошло
• -Кредитное плечо: 20–50x подходит; направленный сигнал подтвержден (данные были опубликованы), но позиция должна быть размерена так, чтобы пережить любые риски разрыва на открытии в США

Стратегия 5 — Страховка от геополитического риска

Для любого трейдера, который держит длинные позиции на полупроводники или Nasdaq-100 в качестве тематических игр CapEx AI, поддержание структурной защиты от хвоста является обязательным — это предусловие для уверенного размера позиции. Как заявил Эндрю Шитс, главный стратег по кросс-активам в Morgan Stanley, в заметках Morgan Stanley "Геополитика и премия за риск полупроводников" (сентябрь

2025 года):

> "Для акций полупроводников, связанных с Тайванем, геополитический риск стал вторым циклом прибылей, наложенным на основной. Мы видим стабильный спрос на защитные инструменты на фоне как дат отчетов о прибылях, так и ключевых политических событий США и Китая." > — Эндрю Шитс, главный стратег по кросс-активам в Morgan Stanley, 2025

Это было подтверждено на практике: в октябре 2025 года США объявили о tightening advanced chip export controls to China, индекс полупроводников упал на 3–5% за день, согласно отчетам Financial Times за октябрь 2025 года.

В марте 2026 года возросшие военные учения в Тайваньском проливе вызвали заметное увеличение implied vol по опционам на TSMC и ETF на тайваньские акции, согласно отчету Bloomberg за март 2026 года.

Эти события обычно происходят вне обычных часов торговли — делая доступ на рынки 24/7 структурной необходимостью, а не удобством.

Исполнительная структура:

• -Инструмент: Небольшая короткая позиция на CFD по индексу полупроводников Филадельфии (SOX), ИЛИ длинная позиция по JPY (короткая по USD/JPY) в качестве защитного актива
• -Размер: 5–10% от номинальной стоимости длинных позиций на полупроводники/AI — достаточно, чтобы обеспечить значительное сокращение без создания чисто короткой позиции
• -Кредитное плечо: 5–15x — хедж должен быть определён по номинальному размеру, а не на основе максимизации P&L
• -Триггеры для увеличения размера хеджа: Подходящие объявления по политике США и Китая, заголовки по геополитической напряженности в Тайване, комментарии по цепочке поставок TSMC или запланированные даты пересмотра экспортных контролей на полупроводники
• -Обоснование JPY: Во время рисковых эпизодов, вызванных эскалацией в Тайваньском проливе или контролем за экспортом чипов, JPY обычно укрепляется как валюта-убежище, в то время как акции полупроводников снижаются — создавая естественный хедж между активами, который можно управлять на одной платформе как и с основными длинными позициями по полупроводникам

Календарь катализаторов: ключевые даты для мониторинга

Решения Федеральной резервной системы требуют особого внимания в контексте плеча: как обсуждалось в предыдущих разделах, более высокие ставки в течение длительного времени создают двойное затруднение для длинных позиций с плечом AI — увеличивая ежедневные расходы на финансирование позиции, одновременно сжимая множители, применяемые к потокам доходов AI с длительным сроком действия.

Правило размера позиции: Ограничение риска 2% от капитала при высоком плечи

Это один из самых критических параметров управления рисками для торговых сделок на события CapEx AI, и математические аспекты требуют явного внимания.

Никогда не рискуйте более 2% от общего капитала счета на одной сделке в связи с катализатором прибыли.

При плечах 50x расчёт выглядит следующим образом:

• -Капитал счета: $10,000
• -Максимальный риск на сделку: $200 (2% от $10,000)
• -При плечах 50x, $200 маржи контролирует номинальную позицию $10,000
• -0.04% неблагоприятное движение в этой $10,000 номинальной позиции = $4 убытка на каждую $200 маржи — но если весь $200 находится под риском, позиция может выдержать 2% неблагоприятное движение по марже в $200 = 0.04% по полной номинальной стоимости перед достижением лимита риска

На практике это означает, что позиция должна устанавливаться через лимитные заявки по определенной цене входа — а не рыночными заказами во время высоких спредов в вечерние часы, когда спреды между ставками и предложениями по CFD на полупроводники могут временно расширяться до 0.1–0.3% сразу после объявления. Рыночный ордер с учетом спреда 0.2% при 50x плеча поглощает **50% буфера

безубыточности** еще до того, как позиция будет открыта.

При 100x плеча, обычная предобъявленная внутридневная волатильность в акциях Nvidia — что документирует записка Goldman Sachs за август 2025 года, составила примерно 1.7× отслеживаемой 3-месячной реализованной волатильности перед основными прибылями — может представлять собой 2–4% ежедневные колебания, потенциально вызывая лимит риска до того, как катализатор вообще разрешится.

Вот почему уровень 50–100x зарезервирован для скальпа после объявления, когда направление подтверждено, а не для предварительной установки.

Фрейминг Анастасии Аморозо из iCapital (апрель 2026 года) добавляет еще один уровень дисциплины:

> "Инвесторы начинают вести себя как 'AI CapEx блюстители': они готовы вознаграждать агрессивные расходы только в том случае, если экономика единицы и монетизация четко обозначены. Звонки о прибылях, где руководство не может связать CapEx с доходами, показали некоторые из резких пост-событийных падений." > — Анастасия Аморозо, главный инвестиционный стратег в iCapital, "Рынок: Выросли ли AI CapEx блюстители?", 2026

Это означает, что направленная ставка не является механически бычьей на каждой печати CapEx — она требует прочтения того, объясняет ли руководство достоверную доходность инвестиций. Повышение CapEx в паре с слабыми комментариями о монетизации может произвести реакцию