S růstem AI strmě posiluje poptávka po výpočetním výkonu. Proč investovat do infrastruktury?

Je to podobné jako během zlaté horečky. Všichni chtěli rychle vydělat na zlatě, ale stabilněji vydělávali ti, kdo prodávali krumpáče, lopaty a pracovní oblečení. V investicích jde o takzvanou pick-and-shovel strategii: nevsadit všechno na to, kdo najde zlatý důl, ale investovat do těch, kdo dodávají vybavení všem ostatním.

Infrastruktura totiž bude růst bez ohledu na to, kdo vyhraje závod v modelech. Vývoj nejpokročilejších modelů vyžaduje kapitál, přístup k nejrychlejším čipům a obří datové sady – a to jsou zdroje, které mají především Microsoft, Google či Amazon Web Services. Stejně jako u cloudu ale stabilní základna několika gigantů umožňuje vznik širokého ekosystému firem, který na nich staví.

Mnohé dnešní AI aplikace jen budují rozhraní nad hotovými modely někoho jiného, takže jsou závislé na jeho cenách i změnách a působí křehce. Přesto je to motor růstu: když se technologie zlevní a zpřístupní, její využití roste. Jevonsův paradox to na příkladu uhlí popsal už dávno — levnější zdroje vytvářejí další poptávku po těchto zdrojích, a tím pádem i infrastruktuře, která je poskytuje.

Dalším často diskutovaným tématem je rychlé stárnutí čipů. Výrobci nejvýkonnějších GPU uvádějí nové generace téměř každý rok, takže hardware pro trénování modelů zastarává rychle. To ale představuje problém zejména u trénování nových LLM modelů za účelem hledání generální umělé inteligence (AGI). Jenže AI, to není jen nekonečné trénování a hledání nových pomyslných zlatých dolů. Stále víc bude dominovat tzv. inference – tedy běžný provoz již existujících modelů při odpovídání na každodenní dotazy uživatelů, překlady či generování obrázků a videí. Inference využívá jinou architekturu, hardware vydrží déle a tvoří stabilní základ pro dlouhodobé investice. I proto růst AI stojí na infrastruktuře, která je dlouhodobější a stabilnější než samotné modely.

Proč většina kapitálu v AI směřuje do infrastruktury?

1) Infrastruktura kolem AI má dlouhou životnost a už dnes masivně roste

Zatímco softwarová vrstva AI se rychle mění, fyzická vrstva je dlouhodobá. Datová centra, elektrárny, přenosové sítě či optická infrastruktura mají životnost v řádu desetiletí. McKinsey odhaduje, že do roku 2030 si výstavba datacenter vyžádá zhruba 6,7 bilionu dolarů. Zvlášť inference centra budou klíčová – jsou méně volatilní, hardware se obnovuje pomaleji a jejich potřeba poroste napříč ekonomikou.

2) AI infrastruktura má globální charakter a propojuje státy i kapitál

Nejde o izolované projekty, ale o vznikající globální síť. V USA rostou datové kampusy o stovkách megawattů a projekty jako Stargate počítají s kapacitou v řádu gigawattů. Abú Dhabí staví AI kampus až o 5 GW a státní fondy z Perského zálivu financují americká datacentra. Současně se přestavuje internet: Google pokládá nové transoceánské kabely, Meta buduje optický okruh kolem Afriky a Microsoft propojuje GPU clustery vlastními trasami.

3) AI bude vyžadovat obrovské množství energie

Celosvětově datová centra dnes spotřebují zhruba 450 TWh ročně, tedy téměř půl japonské ekonomiky, resp. 1,5 % veškeré elektrické energie. Do roku 2030 se může spotřeba zdvojnásobit na úroveň přes 900 TWh. V USA roste odběr z 21 na zhruba 35 GW. Goldman Sachs odhaduje, že poptávka po energii pro datacentra vzroste o 165 %. Vysoké napětí, transformátory i turbíny tak tvoří novou digitální průmyslovou krajinu – svět AI bude stát na gigawattových kampusech.

Na pozadí softwarového AI boomu tak vzniká nová třída reálných aktiv s vysokými vstupními bariérami, dlouhými kontrakty a globální podporou kapitálu. Dle JP Morgan Chase investice do datové a energetické infrastruktury spojené s umělou inteligencí v první polovině letošního roku přispěly 1,1 % k růstu amerického HDP, tj. víc než spotřeba amerických domácností. O trendu se tak občas mluví jako o moderní průmyslové revoluci.

Jak investovat do boomu AI infrastruktury

Možnosti přístupu k AI infrastruktuře dnes sahají od přímých projektů přes burzovně obchodované instrumenty jako akcie, specializované ETF či nově emitované dluhopisy big tech firem až po profesionálně spravované privátní infrastrukturní fondy. Ty umožňují investorům podílet se na výstavbě datacenter, energetiky či digitálních sítí v bližším kontaktu s reálnou ekonomikou a bez nutnosti vybírat jednotlivé projekty či čelit riziku vysokých a volatilních valuačních násobků veřejných burz, kde jsou již vysoká očekávání budoucího růstu zaceněna.