ЕКСКЛЮЗИВ: "Розрив в інфраструктурі для інференції зростатиме" – перехід Bitcoin Miner Cango до AI сигналізує про можливість для ETF
Темпи переходу секторів до інфраструктури штучного інтелекту вже не є питанням лише алгоритмів і програмного забезпечення, а дедалі більше стосуються електроенергії, обчислювального обладнання та інфраструктури. Цей зсув знову опинився в центрі уваги через останні події у планах Cango Inc. (NYSE:CANG) перейти від майнінгу Bitcoin (BTC) до розподілених AI-обчислень для інференсу, що може бути частиною ширшого тренду в індустрії.
Попит на AI-обчислення: Структурний розрив в інфраструктурі
Juliet Ye, керівниця комунікацій у Cango, розповіла Benzinga, що компанія спостерігає зростаючий розрив між попитом на AI та обчислювальні ресурси. "Ми вважаємо, що дисбаланс попиту та пропозиції на потужності для AI-інференсу стане одним із ключових інфраструктурних викликів найближчих трьох-п’яти років", – зазначила вона.
Вона навела оцінки MarketsandMarkets, згідно з якими ринок AI-інференсу може досягнути приблизно $255 мільярдів до 2030 року, підживлений розвитком застосувань реального часу та потребою у розподілених обчисленнях.
Для інвесторів ETF це означає сталий попутний вітер не лише для AI-компаній, що займаються програмним забезпеченням, а й для постачальників інфраструктури в галузях напівпровідників, енергетики та цифрової інфраструктури.
Розподілений AI: Доповнення, а не заміна гіпермасштабним дата-центрам
Cango очікує гібридної моделі інфраструктури AI. "Гіпермасштабери й надалі домінуватимуть у великих тренуваннях моделей… Ми бачимо майбутнє як гібрид: кампуси гіпермасштабу забезпечують передові тренування, доповнені розподіленими мережами, що забезпечують локалізований, енергоефективний інференс ближче до попиту."
Це підтримує інвестиційні кейси для диверсифікованих AI ETF, таких як:
- Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (NASDAQ:AIQ)
- Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF (NASDAQ:BOTZ)
Ці фонди охоплюють широкий спектр AI-екосистеми, зокрема бенефіціарів інфраструктури.
Електроенергія: Справжня валюта AI-буму
Доступність енергії стає вирішальним фактором у конкурентоспроможності AI. "Електроенергія стала твердою валютою епохи AI. Оцінки галузі свідчать, що попит на електроенергію дата-центрів у США може більше ніж подвоїтися до 2030 року, тому доступ до негайної, надійної потужності стає одним із головних вузьких місць сектора", – зауважила Ye.
Такий зсув фокусу спрямований на енергетичні компанії, мережеву інфраструктуру та рішення чистої енергії. Доречні ETF включають:
- First Trust Clean Edge Smart Grid Infrastructure ETF (NASDAQ:GRID)
- Utilities Select Sector SPDR Fund (NYSE:XLU)
Ці фонди дають змогу інвестувати у компанії, що забезпечують передачу електроенергії, модернізацію енергомережі та енергетичну стабільність – усе це дедалі важливіше для розгортання AI.
ETF напівпровідників залишаються центральними в цій історії
Розширення AI-інференсу й далі підвищує попит на спеціалізовані GPU та серверне обладнання. "Інференс-навантаження потребують високої VRAM, професійних GPU, оптимізованих для стабільної роботи 24/7… ми очікуємо сталого зростання попиту на GPU, оптимізовані під інференс", – сказала Ye.
Такий прогноз підсилює значущість ETF напівпровідників, таких як:
- iShares Semiconductor ETF (NASDAQ:SOXX)
- VanEck Semiconductor ETF (NASDAQ:SMH)
Ці фонди включають основних виробників чипів, таких як Nvidia Corp (NASDAQ:NVDA), що постачають AI-прискорювачі, мережеве обладнання та передові процесори.
Дата-центри та цифрова інфраструктура: Тихий переможець
Стратегія Cango частково спирається на перепрофілювання майнінгових майданчиків, підключених до енергомережі, у AI-обчислювальні хаби, оскільки важливість цифрової інфраструктури продовжує зростати.
ETF, що відповідають цьому тренду, включають:
- Pacer Data and Digital Revolution ETF (NYSE:TRFK)
Такі фонди виграють від зростання будівництва дата-центрів, розширення edge-обчислень і підвищення попиту на підключення.
Криптомайнери переходять до AI — новий інвестиційний наратив
Переорієнтація Cango також відображає ширший тренд серед криптомайнерів, які шукають стабільні доходи поза циклами Bitcoin. "Інституційний капітал переходить до AI-інфраструктури через її передбачувані, регулярні доходи у порівнянні з волатильністю товарного майнінгу криптовалют", – відзначила Ye.
Інвестори, які відстежують цей перехід, часто звертаються до ETF, зосереджених на блокчейні, таких як:
- CoinShares Valkyrie Bitcoin Miners ETF (WGMI)
- Amplify Transformational Data Sharing ETF (NYSE:BLOK)
Ці фонди включають компанії, що досліджують диверсифікацію AI-обчислень.
Інфраструктура може затьмарити програмне забезпечення в AI-наративі
Можливо, найважливіший висновок — це зростаюче усвідомлення того, що зростання AI залежить від фізичних обмежень. За словами Ye, "Енергія та інфраструктура дедалі більше визнаються ключовими драйверами цінності AI, оскільки фізичні обмеження потужності стримують розгортання програмного забезпечення".
Ця точка зору співзвучна ширшому тематичному зсуву:
- Чипи дають змогу AI
- Дата-центри розміщують AI
- Енергомережі підтримують AI
І ETF, що охоплюють усі три сфери, ймовірно, рухатимуться разом у міру зрілості AI-циклу.
Висновки для інвестора
AI-бум еволюціонує від історії про програмне забезпечення до розбудови інфраструктури. Переорієнтація криптомайнерів на AI-обчислення, зростання попиту на електроенергію та триваючі інвестиції в напівпровідники разом вказують на мультисекторну можливість.
Для інвесторів ETF нова тема "AI-енергомережі" передбачає, що диверсифікований доступ до напівпровідників, енергетики, цифрової інфраструктури та AI-платформ може бути стійкішим, ніж ставки лише на програмне забезпечення, у міру масштабування штучного інтелекту в усьому світі.
Відмова від відповідальності: зміст цієї статті відображає виключно думку автора і не представляє платформу в будь-якій якості. Ця стаття не повинна бути орієнтиром під час прийняття інвестиційних рішень.
Вас також може зацікавити
AI не обмежується лише електроенергією — попереду ще рахунки за електроенергію! Коли дата-центри стають об’єктом уваги у виборчій кампанії США, інвестиції в інфраструктуру AI проходять «виборчий стрес-тест»
У 2026 році витрати на центри обробки даних, які є основою індустрії штучного інтелекту, досягли рекордного рівня. Однак разом із бумом будівництва інфраструктури цього року значно зросли заклики проти центрів обробки даних; ця проблема швидко перетворилася з локальної теми на ключове питання проміжних виборів у листопаді.

Від AI до золота та держоблігацій США: майже все зростає до нових висот, ринок переживає “Everything High”
Капітальні витрати на AI та очікування корпоративних прибутків продовжують зростати, водночас зростають ціни на енергоносії, золото, дохідність держоблігацій США та ринкові позиції. Зовні це виглядає як всебічне посилення зростання та ризик-апетиту; однак, коли інфляція, процентні ставки та масові угоди одночасно перебувають на високому рівні, простір для помилок щодо тривалості AI-буму також звужується.
Трамп тисне на Федеральну резервну систему щодо зниження процентних ставок, але Волш може діяти навпаки: наступного тижня на засіданні постане "три варіанти на вибір"
Колумністка Bloomberg Claudia Sahm вважає, що, поки Trump продовжує тиснути на зниження процентних ставок, інфляція все ще значно перевищує цільовий показник у 2%, і підвищення ставок знову розглядається як варіант. Walsh наступного тижня зіткнеться із складним вибором. Федеральна резервна система має три шляхи: підвищити ставки без підтримки Walsh, що може призвести до рідкісних внутрішніх розбіжностей; залишити ставки незмінними, що може викликати сумніви щодо політичного втручання; або Walsh очолить підвищення ставок, тим самим зможе протистояти тиску з боку Білого дому та захистити незалежність політики.
Goldman Sachs: рейтинг "купувати" для Arista Networks (ANET.US), цільова ціна — 225 доларів
Goldman Sachs зазначає, що Arista Networks підтвердила прогнози щодо доходів та рентабельності на 2026 рік, що в основному підтримується покращенням прозорості ланцюга постачання, а також попитом у двох стратегічно важливих напрямках: інфраструктура AI та розгортання в корпоративних кампусах.

