От белобрысого акционера до миллиардного магната фонда, умные люди, которые ставят против NVIDIA, все используют одну и ту же схему для обогащения

Автор：Би Би News AI-гений Леопольд с 200 миллионов до 13 миллиардов, белый гений акций с годовой доходностью 225 раз, Чэнь Ливу инвестировал в 159 IPO, полагаясь на одну и ту же стратегию: искать узкие места.

Леопольд основал фонд с 225 миллионами долларов, за 12 месяцев увеличил его до 5,5 миллиардов долларов, а сейчас расширил до 13 миллиардов долларов. Его ставками являются узкие места в области электроэнергии, вычислительной мощности, памяти и оптической связи для AI.

В его портфеле нет акций NVIDIA, вместо этого он использует пут-опционы на 8,46 миллиарда долларов, чтобы коротить весь сектор чипов.

Белый гений акций, который отказался от предложения, когда цена акций NVIDIA была 6 долларов, выбирает акции малой капитализации по теории фиолетового базилика, утверждая, что его годовая доходность составляет 225 раз. Его ставками являются узкие места в области CPO оптической связи, подложек InP, оптических трансиверов и других компонентов цепочки поставок AI в области оптической связи.

Генеральный директор Intel Чэнь Ливу в интервью на подкасте No Priors 18 июня 2026 года также подчеркнул эту теорию. Чэнь Ливу занимал пост генерального директора Cadence в течение двенадцати лет, прежде чем возглавить Intel, и за этот период акции выросли в 32 раза.

В то же время он также является одним из самых активных венчурных инвесторов в области полупроводников, инвестировав более чем в 200 полупроводниковых компаний, из которых 159 стали IPO. Его ставки охватывают узкие места в области EDA, новых материалах GaN/SiC/InP и оптической связи.

Печатная плата, понимание цепочки поставок аппаратного обеспечения AI

Возьмите любую печатную плату AI-ускорителя.

Перед ее производством дизайнер должен использовать инструменты EDA для проверки расположения сотен миллиардов транзисторов, заменить кремний, который достигает физических пределов, новыми материалами, такими как InP, GaN, SiC, и использовать гелий для защиты каждого этапа точных процессов фотолитографии и травления.

На плате графические процессоры (GPU) и память HBM складываются вместе, завершая передовую упаковку через CoWoS от TSMC или EMIB от Intel. GPU определяет предел вычислительной мощности, HBM определяет, может ли эта мощность быть освобождена, упаковка определяет, могут ли они быть собраны вместе.

Между платами тысячи таких ускорителей должны работать совместно. Медные кабели приближаются к физическому пределу пропускной способности, оптическая связь берет на себя эту роль.

Вокруг плат 48V напряжение должно быть снижено до менее 1V, необходимого для GPU, каждая трансформация генерирует тепло; потребление энергии одного шкафа составляет 120 кВт, традиционное воздушное охлаждение уже не справляется, жидкостное охлаждение становится стандартом.

Кроме того, для всего этого требуется электричество. Потребление электроэнергии одного AI-центра данных сопоставимо с потреблением среднего города, а расширение электросети и строительство новых электростанций требуют нескольких лет.

Вот полное изображение девяти узких мест. Далее мы разберем их по порядку.

Перед платой EDA: одна неудача в производстве стоит десятки миллионов долларов

Все чипы перед производством должны пройти проектирование и верификацию с помощью EDA, причем этап верификации занимает 60%-70% всего цикла разработки чипа.

AI-ускорители интегрируют сотни миллиардов транзисторов, затем добавляются HBM, 3D-стек и передовая упаковка, сложность проектирования продолжает увеличиваться, но вычислительная эффективность инструментов EDA не успевает за этим. Если возникают проблемы с верификацией, необходимо повторное производство, и стоимость неудачи может превысить десятки миллионов долларов.

В 2025 году объем рынка EDA составит около 14,5 миллиарда долларов, в 2026 году ожидается близость к 18 миллиардам долларов. Три компании: Synopsys, Cadence и Siemens занимают более 65% рынка. Чэнь Ливу проработал в Cadence двенадцать лет в качестве генерального директора, он лучше большинства инвесторов понимает ценовую власть этого этапа, он описывает EDA как золотую шахту. Cadence уже может увеличить скорость сходимости проектирования в 5 раз, а AI-система Siemens достигает 10-кратного ускорения в некоторых задачах. Новые материалы: кремний больше не выдерживает, пять материалов на замену

Традиционные кремниевые материалы постепенно достигают предела производительности в области потребления энергии, тепловыделения и оптической связи. Пять новых материалов становятся прорывом: GaN (высокочастотные силовые устройства), SiC (высокое напряжение и большой ток), InP (оптическая связь), искусственный алмаз (теплопроводность), стеклянные подложки (передняя упаковка).

800G и 1.6T оптические модули зависят от материалов InP, текущий дефицит спроса на AI-оптическую связь составляет около 40%-60%. Стеклянные подложки рассматриваются как направление следующего поколения передовой упаковки, Intel и TSMC ускоряют массовое производство. Wolfspeed и Infineon только в 2025-2027 годах инвестируют более 15 миллиардов долларов в мощности SiC. Гелий: невозобновляемый, прекращение поставок приводит к остановке производства

В начале 2026 года произошло событие, на которое большинство инвесторов совершенно не обратили внимания: сбой поставок в Рас Лаффан в Катаре привел к тому, что 27%-30% мировых поставок гелия оказались под угрозой, а цены на спотовом рынке краткосрочно выросли на 40%-100%. Полупроводниковая промышленность Южной Кореи зависит от гелия из Катара примерно на 64,7%, линии HBM Samsung и SK Hynix столкнулись с риском поставок.

Гелий используется в EUV-фотолитографии, травлении, осаждении и охлаждении вафель, он невозобновляемый и не имеет заменителей. Полупроводниковая отрасль составляет около 24% от мирового потребления гелия, и ожидается, что к 2030 году этот показатель вырастет до 30%. Более того, в процессе 2 нм потребление гелия на единицу увеличивается примерно на 20% по сравнению с 3 нм. Чем более продвинутый процесс, тем больше зависит от ресурса, который становится все более дефицитным.

Samsung уже внедрила систему повторного использования гелия, а уровень утилизации на передовых линиях TSMC достигает 80%-90%. Однако утилизация может лишь смягчить проблему, но не решить ее: поставки сосредоточены в нескольких источниках, а строительство новых источников занимает годы.

На плате HBM: нехватка предложения, цена DRAM за два года удвоилась

HBM обеспечивает графическим процессорам высокоскоростную передачу данных, предложение долгое время было напряженным и стало основным узким местом для поставок AI-серверов. Памяти не хватает больше всего.

В 2026 году объем мирового рынка HBM ожидается около 9,2 миллиарда долларов, к 2035 году он может вырасти до почти 70 миллиардов долларов, с годовым темпом роста более 25%. SK Hynix, Samsung и Micron доминируют на рынке, SK Hynix благодаря передовым мощностям стал основным поставщиком для NVIDIA, а Samsung и Micron ускоряют расширение производства HBM3E и HBM4.

GPU определяет предел вычислительной мощности, HBM определяет, может ли эта мощность быть освобождена. Передовая упаковка: GPU создан, упаковка не успевает

Передовая упаковка объединяет GPU и HBM в полноценный AI-ускоритель, CoWoS от TSMC является наиболее распространенным решением. Даже если GPU и HBM уже произведены, если упаковка не завершена, они не могут быть преобразованы в вычислительную мощность.

Генеральный директор TSMC публично заявил, что мощностей CoWoS "крайне не хватает, на 2026 год они уже распроданы". Мощности были увеличены с примерно 35-40 тысяч штук в месяц в конце 2024 года до целевого показателя 120-140 тысяч штук в месяц в 2026 году, но спрос растет быстрее. Ожидается, что в 2026 году мировой спрос на CoWoS достигнет почти 1 миллиона штук, из которых около 60% займет только NVIDIA, которая зафиксировала значительные мощности через долгосрочные контракты.

Интеллектуальные технологии делают ставку на EMIB и стеклянные подложки, пытаясь конкурировать с TSMC в области упаковки, в то время как такие компании, как ASE и Amkor, также увеличивают производство.

Между платами Оптика/фотоника: медные кабели больше не справляются, оптическая связь берет на себя

Обучение больших моделей требует тысяч, а иногда и десятков тысяч GPU для совместных вычислений. Даже если мощность одного GPU велика, если скорость передачи данных между чипами не успевает, фактическая эффективность всего кластера будет снижена. Текущие основные решения на основе медных кабелей приближаются к физическому пределу пропускной способности, высокоскоростные оптические чипы и новые архитектуры связи становятся направлением капитальных вложений.

Оптика является следующим поколением решения для узких мест в связи. Электрические сигналы сталкиваются с проблемами затухания и нагрева при передаче на большие расстояния и в условиях высокой плотности, тогда как оптические сигналы имеют физические преимущества в этих аспектах. Кремниевые фотоники и CPO (совместная упаковка оптики) могут снизить потребление энергии на 30%-50%, но технологии производства, интеграция упаковки и контроль затрат еще не достигли зрелости, существует явный разрыв между мощностями и потребностями AI-кластеров. Ожидается, что рынок оптической связи достигнет 15 миллиардов долларов США в 2025 году и 43 миллиарда долларов США к 2034 году.

Хуан Жэньсюн почти инвестировал во все компании, занимающиеся оптической связью. С 2026 года NVIDIA вложила более 6,5 миллиарда долларов в фотонику: около 2 миллиардов долларов в Lumentum и Coherent, 500 миллионов долларов в Ayar Labs для разработки кремниевых фотоников.

Вокруг плат Потребление энергии: 48V понижается до 1V, традиционные кремниевые устройства не справляются

AI-серверам необходимо понизить напряжение с 48V или даже выше до менее чем 1V, необходимого для работы GPU, через многоступенчатое преобразование. Традиционные кремниевые силовые устройства недостаточно эффективны в условиях высокой мощности, GaN и SiC становятся следующими решениями.

Компания onsemi оценивает, что в следующем поколении AI-стойки мощностью 1 МВт стоимость полупроводниковой энергии увеличится с примерно 50 000 долларов до 100 000 долларов. Ожидается, что рынок силовых устройств GaN/SiC в 2025-2026 годах составит около 2 миллиардов долларов, а к 2030 году превысит 8 миллиардов долларов, с годовым темпом роста более 20%.

Infineon приобрела GaN Systems для завершения продуктовой линейки, Navitas представила решения GaN для AI-центров обработки данных, а onsemi, Wolfspeed и STMicroelectronics также ускоряют расширение мощностей SiC. Жидкостное охлаждение: один шкаф 120 кВт, воздушное охлаждение больше не справляется

Новая генерация AI-серверных шкафов, представленных NVIDIA GB200 NVL72, имеет мощность более 120 кВт. Если эти тепловые потоки будут охлаждаться только вентиляторами, пространство и уровень шума в серверной выйдут из-под контроля. Жидкостное охлаждение становится стандартным решением для следующего поколения AI-центров обработки данных.

Ожидается, что мировой рынок жидкостного охлаждения центров обработки данных достигнет 5 миллиардов долларов в 2025 году и вырастет до 27,1 миллиарда долларов к 2035 году. Применение жидкостного охлаждения в новых AI-центрах обработки данных, по прогнозам, увеличится с примерно 35% в 2025 году до около 55% к концу 2026 года.

NVIDIA продвигает архитектуру жидкостного охлаждения в платформах Blackwell и Rubin, а Microsoft, Google, Amazon и Meta ускоряют внедрение в новых центрах обработки данных. В области теплового управления на уровне чипов Чэнь Ливу разрабатывает решения на основе искусственных алмазов, используя их высокую теплопроводность для решения проблем локального нагрева высокомощных чипов.

Вне плат Электричество: электросеть не справляется, центры обработки данных стоят в очереди за электричеством

В США множество проектов центров обработки данных сталкиваются с задержками из-за недостаточной подключения к электросети.

Общие капитальные расходы Amazon, Microsoft, Google и Meta в 2026 году ожидаются на уровне 700 миллиардов долларов, значительная часть которых пойдет на AI-инфраструктуру и энергетическое обеспечение. Скорость расширения традиционной электросети не успевает за спросом, и технологические компании начинают переходить на долгосрочные соглашения о покупке электроэнергии, газовые электростанции и ядерную энергетику как альтернативные решения.

Леопольд считает, что за кулисами Кремниевой долины разворачивается борьба за все оставшиеся контракты на электричество и каждый трансформатор этого века. Его оценка: настоящим узким местом в эпоху AI является не алгоритм, а электричество.

Williams инвестирует 5,1 миллиарда долларов в строительство модульных газовых электростанций, заказы на газовые турбины GE Vernova достигли 100 ГВт; NVIDIA через NVentures инвестирует в TerraPower для продвижения малых модульных ядерных реакторов, проект Stargate также исследует ядерную энергетику.

В отличие от других технологических узких мест, строительство электричества связано с электросетями, землей и разрешениями, его цикл строительства длиннее и сложнее для быстрого воспроизводства.

Как долго эта структура будет актуальна

Как долго эта структура инвестиций в узкие места будет актуальна? Это зависит от того, когда предложение догонит спрос.

С точки зрения графика строительства мощностей, вторая половина 2027 года является первой точкой освобождения предложения: завод SK Hynix M15X планирует начать производство в середине 2027 года, заводы Micron в Сингапуре и Тайване также нацелены на 2027 год. Уолл-стрит считает, что фотонный суперцикл также начнет набирать объемы в середине 2027 года. 2028 год станет второй волной: заводы Samsung Pyeongtaek P5, завод SK Hynix в Индиане и завод Micron в Хиросиме будут запущены одновременно. Чэнь Ливу считает: "Облегчения не будет до 2028 года."

Но запуск новых мощностей не означает исчезновение узких мест. Каждое новое поколение GPU требует вдвое больше HBM, потребность следующего поколения архитектуры Rubin от NVIDIA в HBM4 будет еще больше; кроме того, гипермасштабные облачные компании уже заблокировали значительные объемы новых мощностей через долгосрочные контракты, доля, доступная на открытом рынке, ограничена.

В 2017-2018 годах цены на DRAM резко возросли, Samsung значительно увеличила производство, капитальные расходы выросли более чем на 50%. После того как новые мощности были сосредоточены и выпущены в 2019 году, цены обрушились, и вся отрасль понесла убытки. Потребовалось 18 месяцев, чтобы перейти от инвестиций в мощности к развороту цен.

Этот цикл гораздо больше предыдущего. Ожидается, что цены на DRAM вырастут на 275%-300% с 2025 по 2027 год, что в три раза больше, чем в 2017-2018 годах, и произойдет на тройной базе доходов. Рыночная капитализация трех производителей памяти SK Hynix, Samsung и Micron уже превысила 1 триллион долларов, а рентабельность HBM достигает 60%-70%, что значительно превышает традиционный DRAM. Если исходить из того же 18-месячного окна, то конец 2028 года и середина 2029 года будут периодом, когда нужно быть особенно внимательным.

Действительно важно обратить внимание на этот сигнал: если к тому времени темпы роста капитальных расходов на AI замедлятся, а новые мощности трех производителей будут одновременно запущены, соотношение спроса и предложения может быстро измениться, узкие места могут превратиться в избыток, а ценовая власть вернется к покупателям.

Операции Леопольда предполагают, что он уже готовится к этому сценарию. Он делает ставку на электроэнергию и инфраструктуру, одновременно используя опционы на продажу на сумму 8,46 миллиарда долларов, чтобы занять короткую позицию в секторе полупроводников. Его оценка заключается в том, что как только цикл строительства AI-инфраструктуры достигнет пика, жесткая конкуренция между производителями чипов будет сжимать маржу, но дефицит электроэнергии и физической инфраструктуры будет более устойчивым и труднее воспроизводимым.

До этого момента дисбаланс спроса и предложения в этой цепочке не показывает признаков облегчения.