מניות ה- AI שנמצאות מאחורי הקלעים

כשאנשים מדברים על השקעה במרכזי נתונים, כמעט כולם מתמקדים בצד של ה"מיחשוב" כלומר, ביצרניות השבבים שמספקות את המוחות של הבינה המלאכותית. אבל ההתפתחות של התחום הזה לא חדש וכבר מתנהל זמן לא מבוטל. דוגמה לכך יכולה להיות מניית אנבידיה וחברותיה שמחירי המניות שלהן זינק, הערכות השווי שלהן גבוהות, ויחס הסיכון-תגמול שלהן בשלב זה נראה דיי מסוכן.

הזדמנות ההשקעה הבאה בבינה מלאכותית נמצאת גם במקומות אחרים. כדאי לחפש את החברות הפחות בולטות שבונות את השלב הבא של הטכנולוגיה. אולי יש סביבן פחות הייפ, אבל הן חיוניות באותה מידה.

מערכות קירור 

שרתי בינה מלאכותית עובדים מהר וזה גורם להם להתחמם מאד. מרכזי הנתונים מתמודדים עם יותר שבבים שצורכים אנרגיה, ולכן מניעת התחממות יתר הפכה לעניין קריטי. כאן מדובר במערכות שמקפיאות ומקררות, מחליפי חום לדלת האחורית, מערכות אוויר לחדרי מחשבים וקירור נוזלי ישיר לשבב.

מערכות מיזוג רגילות כבר לא מספיקות לבינה המלאכותית שמייצרת חום אדיר. לכן יש מעבר למערכות קירור נוזלי, שכיום משתמשים בהם ברוב אולמות הנתונים החדשים של בינה מלאכותית ובמילים פשוטות, הן מותקנות כמעט בכל מרכזי הנתונים החדשים. וזה לא מפתיע כי קירור נוזלי יעיל יותר ומסלק חום בצורה טובה יותר. אגב, זו גם הסיבה שמרכזי הנתונים כמעט אף פעם לא מעזים להסתכן ולהחליף ספק חדש כי עצירה של השירות פשוט לא אפשרית.  השחקניות המרכזיות כאן הן Vertiv, TraneTechnologies, Carrier Global, Johnson Controls  ו-SPX Technologies.

שכבת המחשוב והתקשורת

מרכזי נתונים של בינה מלאכותית משתמשים בחשמל רב והם צריכים שהחשמל יהיה נקי, יציב וללא הפסקה. לכן מערכות החשמל הפנימיות שלהם צריכות להיות ברמה הגבוהה ביותר. אנחנו מדברים על כל הציוד שמקבל חשמל (כגון שנאים/ טרנספורמטורים וכו') מהרשת למדפי השרתים באופן קבוע, ללא יוצא מן הכלל.

הביקוש לציוד חשמלי כבד זינק, וההיצע לא עמד בקצב, במיוחד עם אשכולות בינה מלאכותית שצורכים עשרות מגה-וואט כל אחד. רכיבים שפעם לקח שבועות להשיג אותם, לוקחים עכשיו שנה או יותר. במיוחד טרנספורמטורים גדולים שנמצאים במחסור רציני, דבר שיוצר צוואר בקבוק שספקים יכולים להשתמש בו לטובתם. כתוצאה מכך, הרווחים במגזר הזה עולים. כשיש זמני אספקה ארוכים וביקוש שהולך וגובר, יצרנים יכולים לשחק עם זה כלומר, להעלות מחירים ולתעדף הזמנות שיש להן ערך יותר גבוה מבחינתם. בנוסף, מדובר בציוד מורכב שחייב לעמוד בתקני אמינות מחמירים. אמון ומערכות יחסים ארוכות טווח שמאד חשובים כאן. וזה נותן לחברות שיש להן מיתוג טוב ומבוסס יתרון תחרותי.

רוב הציוד הזה מוזמן כמה שיותר מוקדם, אך ההכנסות נוטות להגיע רק מאוחר יותר עם השלמת המשלוחים. עם זמן הזמנות ארוך וביקוש שרק הולך וגדל, נראה שמגזר זה יישאר חזק לאורך כל פריחת תשתית הבינה המלאכותית. וחברות מפתח חשובות כאן הן Vertiv, Eaton, Powell Industries, Schneider Electric, GE Vernova, Cummins  ו- Caterpillar .

חברות אנרגיה ותשתיות (עקיפות, אך חיוניות) 

מאחורי כל מרכז נתונים של בינה מלאכותית נמצאת רשת חשמל עצומה ולעתים קרובות בלתי נראית שעובדת בלי הפסקה. מדובר במתקנים שזקוקים לכמויות אדירות של חשמל, אספקה אמינה שאפשר לסמוך עליה. זה הופך את הרחבת הרשת והתשתיות לאחד החלקים החשובים (והיקרים) ביותר בבניית הבינה המלאכותית.

חברות התשתיות נהנות ישירות מפריחת הבינה המלאכותית, במיוחד באזורים שיש בהם מגבלת חשמל כמו צפון וירג'יניה או אזורים מסובסדים באנרגיה כמו המפרץ הפרסי. גם מפתחי אנרגיה מתחדשת רואים עלייה בביקוש להסכמי רכישת חשמל ומתחייבים לחוזים ארוכי טווח. וזה הופך שחקניות כמו Quanta Services, MasTec, MYR Group  ו- Dominion Energy  שוות לבדיקה.
 

גרפי מניות AI באינטרוול יומיJCI, POWL, EME, CMI, VRT, URI, STRL, EVSD  מקור TradingView

בנייה והכשרה מוקדמת של הקרקע

כל מרכז נתונים מתחיל כמו כל פרויקט בנייה אחר. לפני שמחברים את החשמל והשרתים, צריך לפנות את הקרקע, לצקת יסודות ולהקים את המבנה. בשלב הזה נכנסים לתמונה היזמים, מפעילי הציוד הכבד, ספקי החומרים והקבלנים. יש לציין שהרווחיות פה לא גבוהה במיוחד, והזמנים קצרים ... פעילות הבנייה מתחילה בדרך כלל תוך כמה חודשים לאחר ההתחייבות להשקעות הון. לכן זה אחד התחומים הראשונים שמרגישים את הגל של ההשקעות בבינה מלאכותית. השמות הגדולים בתחום הזה הם: Sterling Infrastructure ,United Rentals ,Caterpillar  ו- Vulcan Materials  .

לסיום, חלק מהמניות האלה אולי נראות יקרות במבט ראשון, אבל צריך להסתכל על התמונה הגדולה. יצרניות השבבים כבר ספגו את רוב ה"הייפ" של הבינה המלאכותית גם אם יש להן עדיין לאן לעלות. לעומת זאת, חברות התעשייה והתשתיות רק מתחילות את הגל שלהן והן רוכבות על אותה מגמה של בינה מלאכותית, אבל בדרך שקטה יותר ועם פוטנציאל יציב לטווח ארוך. וכעת כל שנותר הוא לבחון את המניות לעומק ולבנות תיק מאוזן ומגוון

ולבסוף, מה עלול להשתבש?

בהשקעות, גם ההייפ הכי מבטיח מגיע עם סיכונים. לחברות הללו אולי יש המון הזמנות בקנה ורווחיות נאה, אבל יש גם סיכונים שחשוב לבדוק כגון: עצירה בהשקעות של ענקיות מחשוב הענן, או עיכובים בפרויקטים גדולים... כל אלה עלולים לגרום להאטה. כשיש ירידה בהזמנות, יש ירידה גם בריווחיות. רגולציה -  חברות רבות תלויות בשדרוגי רשת החשמל, באישורי אנרגיה ובאישורים מקומיים שיכולים לקחת שנים. שינוי במדיניות, לחץ פוליטי בנושא AI ועוד... עלולים לעכב פרויקטים ולפגוע בצמיחה בטווח הקצר, גם אם התמונה לטווח ארוך נשארת חיובית.

לסיום, חשוב להיות סלקטיביים ולהתמקד בחברות עם מאזנים חזקים, הכנסות קבועות, ויתרון אמיתי (כמו טרנספורמטורים, קירור..).

אין בכתוב כל המלצה לביצוע פעולה כלשהי, כולל רכישה/קנייה/החזקה של ניירות הערך המוזכרים בכתבה והכותב אינו מחזיק בניירות הערך המוזכרים בכתבה. כמו כן, התוכן אינו מהווה תחליף לייעוץ השקעות המותאם לנתונים ולצרכים האישיים של הקורא.