Nowy rok nie ostudził giełdowych nastrojów. Globalne rynki finansowe wciąż unoszą się na fali euforii, napędzanej przez podwójną siłę: rewolucyjny potencjał sztucznej inteligencji (AI) oraz powszechne oczekiwania na łagodzenie polityki pieniężnej przez banki centralne. Jednak pod skorupą tej optymistycznej narracji pojawiają się pierwsze pęknięcia.
- Teza. Gwałtowny rozwój infrastruktury AI generuje silną presję popytową na ograniczone zasoby, co może stać się nowym motorem globalnej inflacji.
- Dowód. Wydatki na centra danych szacowane na 4 biliony dolarów do 2030 r. powodują drastyczny wzrost cen energii oraz zaawansowanych półprzewodników.
- Efekt. Wyższe stopy procentowe podniosą koszty finansowania projektów z zakresu sztucznej inteligencji, co bezpośrednio uderzy w rentowność nowych wdrożeń. Spadek zysków wymusi rewizję wycen giełdowych i doprowadzi do obniżenia cen akcji grup technologicznych.
Sektor AI przed sprawdzianem. Spis treści
Miniony rok zamknął się rekordowymi zyskami dla inwestorów. Amerykańskie indeksy giełdowe osiągnęły historyczne szczyty, notując dwucyfrowe wzrosty. Ta imponująca hossa była w dużej mierze zasługą entuzjazmu wokół AI. Zaledwie siedem wiodących spółek technologicznych z branży odpowiadało za połowę wszystkich zysków rynkowych w USA.
Optymizm z Wall Street rozlał się na rynki europejskie i azjatyckie, które także osiągnęły rekordowe poziomy. Ważną rolę odegrało oczekiwanie biznesu na dalsze cięcia stóp procentowych Fed.
Jednak paradoksalnie te same siły, które napędzają obecną hossę na giełdach, mogą stać się źródłem nowej fali inflacji. Rozwój branży AI przekłada się na realne, mierzalne presje kosztowe w globalnej gospodarce. Rozpoczynając od fizycznej infrastruktury, a kończąc na polityce fiskalnej. Narastająca fala inwestycji w AI tworzy nowe źródła inflacji, które do tej pory były w dużej mierze nieuwzględniana przez rynki.
AI potrzebuje centrów danych
Punktem zapalnym dla analizowanego zjawiska stała się globalna rywalizacja o dominację w infrastrukturze chmurowej. Obserwujemy obecnie bezprecedensowy wyścig inwestycyjny prowadzony przez technologicznych gigantów określanych mianem hyperscalerów, do których należą Microsoft, Meta i Alphabet. Ich strategicznym celem jest budowa potężnej sieci centrów danych niezbędnej do rozwoju i wdrażania zaawansowanych modeli AI.
Skalę tej rywalizacji obrazują dane Deutsche Bank szacujące wydatki kapitałowe na centra danych AI szacowane na 4 bilionów dolarów do 2030 r. Inwestycje o takim rozmachu generują potężny popyt na zasoby materialne, wykwalifikowaną kadrę inżynierską oraz energię elektryczną. Same tylko USA w ciągu najbliższych pięciu lat planuje się wydawać 30 mld dolarów rocznie tylko na infrastrukturę energetyczną pod AI. Tak gwałtowna akumulacja kapitału w jednym sektorze będzie prowadzić do wzrostu cen w całym łańcuchu dostaw.
Rozwój infrastruktury cyfrowej staje się zatem bezpośrednim katalizatorem dla współczesnych procesów inflacyjnych. Popyt na kluczowe komponenty rośnie w tempie, za którym podaż nie jest w stanie nadążyć.
Tocząca się walka o zasoby
Sztuczna inteligencja postrzegana jako klucz do przyszłej efektywności staje się paradoksalnie źródłem presji kosztowej w teraźniejszości. Gwałtowny rozwój centrów danych wymusza wzrost cen dwóch strategicznych zasobów, tj. energii elektrycznej oraz zaawansowanych półprzewodników. Popyt na te dobra rośnie w tempie przekraczającym możliwości podażowe rynku, co nieuchronnie prowadzi do globalnego wzrostu cen.
Strateg Morgan Stanley Andrew Sheets zauważa, że w kontekście inwestycji w AI koszty rosną zamiast maleć. Wskazuje on bezpośrednio na zjawisko inflacji kosztów chipów oraz energii jako główny hamulec dla marż technologicznych. Ta zmiana paradygmatu uderza w fundamenty dotychczasowego modelu rozwoju cyfrowego, który zakładał stały spadek cen mocy obliczeniowej wraz z postępem technologicznym.
Realny wpływ tego trendu odnotowują już największe podmioty rynkowe. Przykładem jest spółka HP Inc, która spodziewa się presji cenowej i spadku zysków w drugiej połowie 2026 r. Głównym powodem pogorszenia wyników ma być gwałtowny wzrost kosztów pamięci RAM oraz chipów. Analitycy upatrują przyczyn tej drożyzny w nienasyconym zapotrzebowaniu na podzespoły płynącym ze strony budowanych centrów danych.
Dylemat boomu AI
Presja inflacyjna generowana przez sektor AI jest potęgowana przez kolejne rządowe dotacje. Państwa rozwinięte (takie jak USA, czy Japonia) stosują kolejne bodźce stymulacyjne dla branży technologicznej. W efekcie dochodzi do sytuacji, w której firmy i Rządy z różnych państw jednocześnie licytują się o te same, ograniczone zasoby. Pieniądze z budżetów państwowych oraz funduszy inwestycyjnych uderzają w rynek, który już wcześniej był nadwyrężony przez problemy z dostawami i brakiem rąk do pracy.
Ta dwojaka presja popytowa sprawia, że ceny surowców i usług specjalistycznych rosną znacznie szybciej, niż wynikałoby to z naturalnego rozwoju gospodarczego. Gdy o rzadkie komponenty walczy jednocześnie sektor publiczny i prywatny, powstają idealne warunki do ponownego rozgrzania inflacji.
W obliczu tak złożonej presji Fed, posiadajacy podwójny mandat, staje przed dylematem. Jak zrównoważyć potrzebę wspierania transformacji technologicznej ze stabilnością cen. Wybór tej drugiej ścieżki oznaczałby koniec ery taniego pieniądza, która silnie windowała wyceny aktywów w ostatnich latach. Za to brak zdecydowanej reakcji może grozić utratą kontroli nad stabilnością pieniądza w obliczu technologicznego boomu.
Koniec Ery „Taniego Pieniądza”?
Analitycy Aviva Investors wskazują, że kluczowym ryzykiem rynkowym w 2026 r. jest właśnie perspektywa zakończenia cykli obniżek stóp procentowych lub powrotu do podwyżek przez Fed. Taki zwrot, niewyceniany dzisiaj przez rynek, stanowiłby szok dla rynków finansowych. Presja cenowa wynikająca z inwestycji w AI staje się zatem realnym ograniczeniem dla dalszych zwyżek na giełdach amerykańskich.
Trevor Greetham z Royal London Asset Management definiuje to zagrożenie jako nadejście ery ciaśniejszej polityki pieniężnej. W jego opinii może to być szpilka przekłuwająca bańkę na rynkach akcji, szczególnie w segmencie technologicznym, gdzie wyceny akcji osiągnęły historyczne maksima. Zacieśnienie warunków finansowych nieuchronnie ograniczy płynność na rynkach, która dotychczas napędzała spekulacyjne wzrosty oparte na odległych w czasie obietnicach zysków.
Prognozy analityków zdają się potwierdzać ten scenariusz, wskazując na trwałość trendów inflacyjnych. Morgan Stanley przewiduje, że inflacja konsumencka w USA utrzyma się powyżej celu Rezerwy Federalnej aż do końca 2027 r. właśnie z powodu intensywnych nakładów korporacyjnych na sztuczną inteligencję. Zmiana nastawienia w polityce pieniężnej banków centralnych na restrykcyjne będzie miała bezpośrednie konsekwencje dla sektora technologicznego, który znajduje się obecnie w samym centrum rynkowej hossy.
Co to oznacza dla rynków finansowych i sektora technologicznego?
Wysokie wyceny spółek technologicznych w dużym stopniu opierają się na stosunkowo niskich stopach procentowych. Inwestorzy zakładają obecnie, że koszt pieniądza pozostanie niski, co pozwala im optymistycznie wyceniać zyski zaplanowane na odległą przyszłość. Gdy jednak stopy procentowe rosną, obecna wartość przyszłych dochodów spada. Mechanizm ten sprawia, że obecna hossa giełdowa staje się wyjątkowo wrażliwa na wzrost stóp procentowych banków centralnych, głównie Fed-u.
Drogie finansowanie wymusi na korporacjach surową selekcję projektów. Firmy muszą rezygnować wtedy z mniej rentownych wdrożeń, ponieważ obsługa długu staje się zbyt kosztowna. Taka sytuacja prowadzi do ochłodzenia nastrojów na giełdzie i powrotu do ostrożnych metod wyceny aktywów. Inwestorzy przestają płacić za same obietnice wzrostu, zwracając większą uwagę na bieżącą zyskowność firm.
Restrykcyjna polityka pieniężna może uderzyć w branżę AI z kilku stron jednocześnie. W środowisku wysokich stóp bezpieczne obligacje stają się atrakcyjną alternatywą dla ryzykownych akcji technologicznych. Jednocześnie budowa centrów danych staje się znacznie droższa, co ogranicza możliwości rozwojowe gigantów cyfrowych. To podwójne uderzenie w płynność firmy oraz w jej marże operacyjne.
Kevin Thozet z Carmignac wyjaśnia, że wyższe stopy procentowe bezpośrednio obniżają wskaźniki ceny do zysku. Rynek po prostu nie chce już płacić wysokiej ceny za każdą złotówkę dochodu wypracowanego w przyszłości. Oznacza to, że nawet jeśli spółka AI będzie rosła, jej kurs giełdowy może spadać przez samą zmianę warunków makroekonomicznych. W 2026 r. to koszt pieniądza, a nie moc obliczeniowa, może stać się głównym wyzwaniem dla sektora.
Ignacy Zieliński, dziennikarz Biznes Enter
Część odnośników to linki afiliacyjne lub linki do ofert naszych partnerów. Po kliknięciu możesz zapoznać się z ceną i dostępnością wybranego przez nas produktu – nie ponosisz żadnych kosztów, a jednocześnie wspierasz niezależność zespołu redakcyjnego.
Zdjęcie główne: Pixabay / Pexels.com