Trend kapitałowy stojący za wielkim powrotem AI: przepływy kapitałowe JP Morgan ujawniają „kurczenie się” zakupów detalicznych i napływ środków do kluczowych firm obliczeniowych, takich jak Nvidia i SanDisk

Aplikacja Finanse ZhiTong otrzymała informację, że najnowszy raport badawczy „Retail Radar” opublikowany przez giganta finansowego z Wall Street, JPMorgan Chase, wskazuje, iż wraz z zakończeniem cyklu podwyżek stóp procentowych przez Fed, inwestorzy detaliczni nie wycofali się całkowicie z AI, lecz pod presją warunków makroekonomicznych znacznie spowolnili tempo wejścia na rynek i skupili się na liderach mocy obliczeniowej AI. Członkowie Komitetu ds. Polityki Monetarnej Fed (FOMC) jednogłośnie podjęli decyzję o podwyższeniu stóp o 25 punktów bazowych, zwiększając stopę polityczną do 3,75%—4,00%, a głównym założeniem JPMorgan jest to, że jeśli jest to jedynie częściowe wycofanie się z zeszłorocznej „prewencyjnej obniżki” w ramach płytkiego cyklu podwyżek, przy jednoczesnie silnych zyskach przedsiębiorstw i braku eskalacji sytuacji na Bliskim Wschodzie, rynek akcji może jeszcze zaabsorbować wzrost stóp procentowych oraz rentowności obligacji skarbowych USA o długim terminie.

Gdy presja na wycenę wynikająca z rosnących cen ropy i długoterminowych rentowniści obligacji złagodniała, kluczowe aktywa tematyczne AI nadal cieszyły się wsparciem kupujących i mają podstawy do odbudowy ryzyka, a uwaga rynku ma warunki, by przenieść się z wpływu podwyżek stóp z powrotem na realizację zamówień, przychodów i zysków. To tłumaczy, dlaczego najnowsze dane JPMorgan za okres 10–16 września pokazują, że przepływy kapitału inwestorów detalicznych pomogły siedmiu gigantów uzyskać łącznie 1,601 mld USD netto z zakupów, z czego Nvidia zgarnęła 1,196 mld USD. Liderzy łańcucha wartości mocy obliczeniowej AI tacy jak SanDisk, ASML i Oracle również uzyskali silne wpływy kapitałowe. Ta struktura „skurczenia całości, skupienia na rdzeniu” dużo lepiej wyjaśnia, dlaczego tematyka AI zachowuje potencjał odbicia po podwyżce stóp przez Fed, niż ogólne stwierdzenie „detaliści wycofują się z technologii”.

Analiza JPMorgan z wykorzystaniem danych historycznych wskazuje wręcz, że w obecnych warunkach wysokiego tempa wzrostu gospodarczego, rynek akcji może wytrzymać stopniowe zbliżanie się 10-letnich rentowności obligacji USA do 6%, ale wytrzymałość ta opiera się na założeniu o silnej ekspansji zysków napędzanych przez AI, a nie na prognozie rentowności na poziomie 6%.

Podobnie, dwie inne potęgi z Wall Street—Goldman Sachs i Jefferies—również niedawno wysłały pozytywne sygnały. Goldman Sachs w swoim raporcie opublikowanym w ostatni weekend przedstawił optymistyczną logikę „zysk przewyższa wszystko”, według której długotrwała hossa amerykańskiego rynku akcji zapoczątkowana globalną popularnością ChatGPT od 2022 roku będzie się silnie utrzymywać—prognozując, że zysk na akcję S&P 500 osiągnie 340 USD w 2026 roku, co oznacza imponujący wzrost o 24% rok do roku na bazie wysokiego poziomu; w 2027 może wzrosnąć jeszcze bardziej do 385 USD, z rocznym przyrostem o 13%.

Jednocześnie, forwardowy wskaźnik cena/zysk spadł od początku roku z 22x do 19x, co wskazuje, że „przeciwny wiatr stóp” został już odzwierciedlony w wycenach. Ich historyczna próbka pokazuje, że w ciągu trzech miesięcy po rozpoczęciu cyklu podwyżek stóp, S&P 500 spada średnio o 2%, lecz po dwunastu miesiącach wzrasta średnio o 9%. Te dane nie potwierdzają w pełni, że „podwyżka stóp przez Fed kończy hossę”, lecz nie można ich do końca traktować jako dowód na powtórzenie się historycznych zwrotów inwestycyjnych w przyszłości. Goldman Sachs podkreśla, że kluczowe jest, czy tendencja realizacji zysków może zrównoważyć dalszy spadek wycen.

Jefferies niedawno oznajmił, że podwójny napęd boomu inwestycji w AI i zysków firm AI przekraczających oczekiwania, prognozuje, iż S&P 500 na koniec 2026 roku wzrośnie do 8000 punktów i osiągnie 9000 punktów w 2027 roku. Kluczowa logika Jefferies jest klarowna: w cyklu, gdzie wzrost zysków napędzanych przez AI przekracza historyczną średnią dwukrotnie, walka z trendem zysków jest niebezpieczna. Bazowa prognoza Jefferies dla poziomu 8000 w 2026 roku opiera się na EPS wynoszącym 373 USD (wzrost rok do roku o 35%, znacznie powyżej konsensusu rynkowego na poziomie 29%) oraz wskaźniku cena/zysk 21,5x.

Podwyżka stóp przez Fed stała się faktem, środki detaliczne wydają się kurczyć: kapitał skupia się na kluczowych aktywach mocy obliczeniowej AI

Najnowsze dane JPMorgan dotyczące przepływów kapitału inwestorów detalicznych pokazują, że między 10 a 16 września netto napływ kapitału detalicznego wyniósł tylko 2,5 mld USD—około 63,2% poniżej średniej tygodniowej z ostatnich 12 miesięcy na poziomie 6,8 mld USD; z tego napływ ETF wyniósł 3,1 mld USD, a z akcji odnotowano odpływ 0,6 mld USD. Raport ocenia ogólną siłę napływu jako drugi percentyl historyczny, napływ do ETF na najniższym poziomie od roku, a odpływ kapitału z akcji na 12 percentylu. Najważniejszy sygnał rynkowy: „mniej nowych zakupów, kapitał bardziej selektywnie wybiera”: wysokie ceny ropy, długoterminowe oprocentowanie oraz dyskusje o bezpieczeństwie AI tłumią krótkoterminowe apetyty na ryzyko, ale kluczowe aktywa, takie jak Nvidia, nadal przyciągają netto zakupy.

W czwartek (17 września) indeks półprzewodników Philadelphia po krótkiej przecenie wzrósł o 3,1%, jednocześnie z gwałtownym spadkiem cen ropy i obniżeniem 10-letnich rentowności amerykańskich obligacji skarbowych do poziomu 4,93%. Odzwierciedla to łagodzenie presji rentowności, wzrost zaufania do inwestycji związanych z mocą obliczeniową AI po podwyżce stóp przez Fed oraz silne odbudowanie się oczekiwań na skuteczną walkę banku centralnego z inflacją.

Chociaż JPMorgan „Retail Radar” został opublikowany tuż przed dużym odbiciem na globalnych rynkach akcji technologicznych, dostarcza kluczowych wskazówek dotyczących przepływów kapitałowych—ogólny napływ zwolnił, ale selektywne zakupy AI, zwłaszcza siedmiu gigantów z rynku amerykańskiego (Magnificent Seven, w tym Nvidia i Google), nadal osiągnęły netto zakupy 1,601 mld USD, z czego Nvidia zgarnęła 1,196 mld USD. Liderzy branży AI, tacy jak SanDisk, ASML i Oracle, uzyskali odpowiednio 202 mln, 119 mln i 102 mln USD netto.

Ta struktura „skurczenia całości, skupienia na rdzeniu” lepiej wyjaśnia podstawy odbicia tematu AI: kapitał ogranicza ekspozycję na akcje technologiczne spoza siedmiu gigantów, lecz wciąż wybiera firmy związane z przyspieszoną obliczeniami, pamięcią, sprzętem półprzewodnikowym i infrastrukturą chmurową; raport wyraźnie wskazuje też, że tematy dotyczące kluczowej infrastruktury centrów danych AI, elektryfikacji, głównych beneficjentów AI oraz komercjalizacji AI w oprogramowaniu nadal przyciągają zakupy detaliczne.

Oracle szczególnie uwidacznia logikę „wspierania się na zyskach i zamówieniach podczas przeceny”: jego przychody wzrosły o 30% rok do roku, przychody z infrastruktury chmurowej wzrosły trzykrotnie, a zobowiązania z tytułu realizacji zamówień wzrosły o 26 mld USD miesiąc do miesiąca. Potem (11 września) inwestorzy detaliczni kupili Oracle za 87 mln USD netto w jeden dzień, co pokazuje, że potwierdzony wzrost biznesu nadal przyciąga kapitał.

Biorąc pod uwagę najnowsze prognozy JPMorgan, że „silne zyski oraz kontrolowane ryzyko geopolityczne umożliwiają rynkowi akcji absorpcję płytkiego cyklu podwyżek i utrzymujących się wysokich długoterminowych rentowności obligacji USA”, jednym z możliwych strategii inwestycyjnych jest—gdy presja wyceny związana z ceną ropy i długoterminowymi rentownościami złagodnieje, kluczowe aktywa mocy obliczeniowej AI, które już wcześniej cieszyły się wsparciem kupujących, zyskują podstawę do odbudowy apetytu na ryzyko, zapewniając tło kapitałowe dla czwartkowego odbicia i umożliwiając przesunięcie uwagi rynku z szoku podwyżek stóp do realizacji zamówień, przychodów i zysków.

Tempo transakcji i przepływy sektorowe wspólnie wskazują, że inwestorzy detaliczni jednocześnie stosują strategię defensywną i selektywne inwestycje technologiczne, a nie po prostu przełączają się z technologii na branże defensywne. W ostatnich czterech sesjach detaliczni pozostawali netto kupującymi podczas południowej sesji, lecz sprzedającymi po południu, głównie zmieniając pozycje z technologii spoza siedmiu gigantów na sprzedaż oraz przyspieszając sprzedaż akcji przemysłowych. Po wykluczeniu siedmiu gigantów, sektor konsumpcji koniecznej był jedynym z netto zakupem (11 mln USD); przemysł, komunikacja i technologia odnotowały netto odpływy odpowiednio 555 mln, 493 mln i 405 mln USD, zaś użyteczności publiczne i nieruchomości miały stosunkowo niskie odpływy.

Na rynku ETF, sektorowe ETF odnotowały trzeci największy historyczny tygodniowy odpływ netto, głównie napędzany przez produkty technologiczne; jednak ETF szerokiego rynku nadal uzyskały 1,3 mld USD netto, ETF metali szlachetnych 188 mln USD, a popyt na ETF obligacji o średnim i długim terminie nieco się poprawił. Warto odnotować, że strategia wysokiej dywidendy na rynku ogólnym zbliża się do trzyletniego szczytu, ale napływy detaliczne do ETF dywidendowych wręcz spadły.

Jednocześnie, dane JPMorgan pokazują, że miesięczna średnia ruchoma udziału handlu opcjami detalicznymi nadal utrzymuje się na 96,8 percentyla historycznego—dowód na bardzo wysoki udział w handlu, lecz zróżnicowane kierunki inwestycji spot i handlu.

Od przepływów kapitału do realizacji zysków: inwestycje w infrastrukturę mocy obliczeniowej AI przechodzą od szerokiego pościgu do selektywnej konfiguracji „super-liderów”

Lista transakcji pokazuje, że kapitał nadal wspiera siedmiu gigantów, jak również utrzymuje wyraźne preferencje w sektorze pamięci, urządzeń półprzewodnikowych oraz infrastruktury chmurowej. Zestawienie JPMorgan dotyczące przepływów detalicznych za tydzień 10–16 września przedstawia się następująco:

Siedmiu gigantów uzyskało netto zakupy: Nvidia 1,196 mld USD, Tesla 201 mln USD, Amazon 87 mln USD, Apple 63 mln USD, Google 25 mln USD, Microsoft 19 mln USD, Meta 10 mln USD, łącznie 1,601 mld USD, z czego Nvidia stanowi około 74,7%. Poza siedmioma gigantami: SanDisk (SNDK.US) uzyskał netto zakupy 202 mln USD, ASML (ASML.US) 119 mln USD, Oracle (ORCL.US) 102 mln USD—wraz z Nvidia i Tesla tworząc pierwszą piątkę netto zakupów; pięć największych netto sprzedaży: SpaceX (SPCX.US) 249 mln USD, Marvell (MRVL.US) 95 mln USD, Intel (INTC.US) 76 mln USD, NuScale Power (SMR.US) 60 mln USD, AMD (AMD.US) 52 mln USD.

Raport wyraźnie wskazuje, że inwestorzy detaliczni nadal kupują tematy związane z elektryfikacją centrów danych AI, kluczową infrastrukturę centrów danych AI, siedmiu gigantów, wzrostowe akcje, jak również komercjalizację oprogramowania AI i aplikacji AI—co wyraźnie pokazuje, że inwestorzy detaliczni nie porzucili AI, lecz skupiają swoje zakupy na siedmiu gigantach i wybranych firmach z sektorów pamięci, urządzeń i platform chmurowych. Pozostałe technologie poza siedmioma gigantami wykazują netto odpływ, ale nie oznacza to, że każda z tych firm jest sprzedawana.

Zespół analityków JPMorgan podwyższył Meta do „Overweight”, doceniając innowacyjne modele, Muse oraz API modelowe, poszerzając komercjalizację AI z reklam na nowe produkty i źródła dochodów; w obszarze cyberbezpieczeństwa szczególnie doceniono Okta, Palo Alto Networks, CrowdStrike, Varonis i Zscaler, uzasadniając, że rozwój aplikacji AI rozszerza powierzchnię ataku, czyniąc firmy bezpieczeństwa partnerami infrastrukturalnymi spółek budujących podstawowe modele, przez co wydatki na bezpieczeństwo są coraz ważniejsze. Warto podkreślić, że inwestorzy detaliczni netto sprzedają całą tę kombinację oprogramowania bezpieczeństwa, pokazując, że poglądy instytucjonalne na fundamenty nie zawsze są zgodne z krótkoterminowymi strategiami detalicznymi.

Lider infrastruktury chmurowej AI, Oracle, jest pozytywnym przykładem przepływów kapitałowych: raport JPMorgan nawiązuje do wzrostu przychodów o 30% rok do roku, trzykrotnego wzrostu przychodów infrastructure chmurowej oraz wzrostu zobowiązań z tytułu realizacji zamówień (RPO) o 26 mld USD miesiąc do miesiąca, uznając te wyniki za pomoc w odpowiedzi na wątpliwości dotyczące trwałego wzrostu zamówień, konwersji zamówień na przychody i dalszego finansowania; 11 września inwestorzy detaliczni kupili Oracle za 87 mln USD w dzień po publikacji raportu finansowego. Ponadto, 15 września Skyworks i Qorvo uzyskali odpowiednio 7,5 mln i 0,4 mln USD netto zakupów, jako reakcję na informację o planowanej fuzji (do końca roku), by nie przypisywać tego bezpośrednio do tematyki AI.

Finansowanie, zastosowania i dane dostawcze w branży AI zapewniają fundamentalne tło dla ciągłego zainteresowania kluczowymi aktywami, ale są dodatkowymi dowodami oprócz obserwacji przepływów kapitału. Według mediów, OpenAI negocjuje nową rundę finansowania, gdzie wycena ma przekroczyć 1,2 bln USD; Anthropic według Reuters planuje IPO z wyceną do 2 bln USD i możliwą kwotą 100 mld USD—obie są na etapie dyskusji lub przygotowań.

Na konkretnym froncie zastosowań AI, Astra usprawnia programowanie, przeglądanie, obsługę komputera i zaawansowane procesy robocze, poszerzając zakres zadań wykonywanych przez AI; OpenAI potwierdziło, że od 10 września wstrzymuje nowe rejestracje i aktualizacje pakietu Pro 20X (200 USD miesięcznie), obecni subskrybenci nie są dotknięci. Z kolei Anthropic ujawnił umowę z Amazon na maksymalnie 5 GW, z Google i Broadcom również na 5 GW, 30 mld USD pojemności Azure, a z Fluidstack na 50 mld USD inwestycji w infrastrukturę AI w USA.

Na froncie dostaw zasobów infrastruktury AI, Nvidia w Q2 roku fiskalnego 2027 osiągnęła przychody z centrów danych w wysokości 89 mld USD, wzrost o 117% rok do roku; koreański eksport w sierpniu wzrósł o 68,7% do 98,26 mld USD, w tym eksport półprzewodników wyniósł 46,65 mld USD, a do początku września roczny eksport osiągnął 709,4 mld USD, przekraczając rekord roku 2025. W logice inwestycyjnej te dane „rozszerzenie popytu na AI” przekładają na zastosowanie, zamówienia na pojemność i przychody ze sprzętu, wspierając długoterminowy wzrost dla Nvidia, branży pamięci i infrastruktury chmurowej, dlatego krótkoterminowe przepływy detaliczne skoncentrowały się na zakupach wybranych kluczowych aktywów mocy obliczeniowej AI.

Najważniejszy techniczny przyrost polega na tym, że popyt na zasoby mocy obliczeniowej AI rozszerza się od scentralizowanego trenowania wstępnego do trenowania po, stałych dedukcji oraz wykonania przez inteligentne agenty, co tłumaczy, dlaczego kapitał selektywnie wybiera sprzęt i oprogramowanie.

Podając za SemiAnalysis, JPMorgan wskazuje, że trenowanie wstępne w strukturze podziału zasobów obliczeniowych stanowi już mniej niż 15%; końcowe zapotrzebowanie na Tokeny rośnie, techniki po-treningowe stają się kluczowym kierunkiem rozwoju modeli; niższy udział opisuje zmiany strukturalne, nie oznacza bezwzględnego spadku zapotrzebowania na moc obliczeniową, zgodnie z „paradoksem Jevonsa”, ogólny popyt na AI w przyszłości będzie stale rosnąć, gdy koszt mocy obliczeniowej będzie spadał. Z analizy systemowej: ilość użytkowników, częstotliwość zadań, liczba wywołań i długość kontekstu wpływają na łączną liczbę Tokenów; prefill obsługuje wejście, decode generuje wyjście, KV Cache wymaga odpowiedniej pojemności pamięci i szerokości pasma, a agent wielonarzędziowy korzysta z CPU do wykonania programów, systemów pamięci do dostarczania danych i obsługi cache, wysokowydajnych sieci Ethernet do łączenia zasobów obliczeniowych, systemów optycznej łączności danych dla szybkiego przesyłu oraz chmury do zarządzania i dostarczania usług.

To tworzy kompletny łańcuch potrzeb: „przyspieszone obliczenia—pamięć i magazynowanie—realizacja infrastruktury—komercjalizacja oprogramowania”, a raport JPMorgan na temat przepływów kapitału potwierdza zakupy Nvidia, SanDisk, ASML i Oracle, odpowiadające różnym etapom tego łańcucha. Inwestorzy detaliczni nadal selektywnie preferują temat wsparcia technologii obliczeniowej AI, jednak już nie ścigają bez rozróżnienia wszystkich firm z etykietą AI, lecz przy spadku ogólnego popytu decydują się na kluczowe spółki tematu obliczeniowego i butelkowe firmy z branży mocy obliczeniowej AI.