KoR #1 - AI wygrywa nawet z inflacją

Dziś wyszedł drugi odcinek „KRUPA o Rynkach": AI w 2026: sześć warstw.
Nie tylko NVIDIA.

Link do odcinka: https://bit.ly/4txClry

To wydanie jest wyjątkowe. Zgodnie z tym, co napisałem na LinkedIn - pierwszy newsletter zostawiam prawie w całości otwarty. Za paywallem jest tylko Portfel Krupy. Od kolejnych wydań większość treści będzie dostępna tylko dla subskrybentów premium.

Chciałem, żeby było jasne, czym ma być premium. Nie listą tipów ani sugestią kopiowania decyzji. Pełniejszym zapisem mojego procesu myślenia o rynku - i mojego własnego portfela, z każdą zmianą i każdym błędem.

Szum tygodnia jest prosty: inflacja w USA znów przestraszyła rynek.

Amerykański CPI za kwiecień wzrósł o 3,8% rok do roku. Inflacja bazowa, czyli po wyłączeniu cen żywności i energii, przyspieszyła do 2,8% r/r. Dzień później przyszły dane PPI - ceny producentów wzrosły o 1,4% miesiąc do miesiąca i 6,0% r/r. To był najmocniejszy miesięczny wzrost PPI od marca 2022 roku.

Normalna reakcja rynku powinna być podręcznikowa: wyższa inflacja → mniej miejsca na obniżki stóp → wyższe rentowności obligacji → presja na spółki wzrostowe.

W praktyce rynek zachował się mniej mechanicznie. Nasdaq nie rozsypał się pod ciężarem danych inflacyjnych. S&P 500 zamknął sesję 13 maja 2026 na nowym rekordzie (7 444 punktów). Spółki półprzewodnikowe i szeroko rozumiany koszyk AI wciąż niosły dużą część rynku - od końca marca do zamknięcia 12 maja PHLX Semiconductor Index (^SOX) zyskał około 64%, a S&P 500 około 17%.

To jest dla mnie właściwy sygnał tygodnia.

Nie to, że inflacja jest wyżej - to wiemy. Nie to, że Fed ma trudniej - to też wiemy. Sygnałem jest to, że rynek zaczyna traktować AI nie jak zwykły sektor technologiczny, tylko jak osobny cykl inwestycyjny.

W zwykłym cyklu technologicznym wyższe stopy uderzają mocno w wyceny. W cyklu infrastrukturalnym działa inny mechanizm: kto ma produkt, moc, pamięć, sieć albo fizyczny zasób, którego realnie brakuje?

Pytanie tego tygodnia nie brzmi: „czy gorąca inflacja kończy AI trade?".

Brzmi raczej: które części AI trade są tylko narracją, a które są fizycznym wąskim gardłem?

To drugie nie znika dlatego, że CPI wyszedł o dziesiątą powyżej oczekiwań.

Konsensus mówi dziś mniej więcej tak: dane inflacyjne w USA znów są zbyt gorące, Fed nie ma przestrzeni do szybkich obniżek, a to powinno uderzyć w najbardziej wycenione spółki wzrostowe. Ten argument ma sens.

CPI za kwiecień wzrósł do 3,8% r/r, a PPI do 6,0% r/r. Energia znów stała się źródłem presji cenowej. To komplikuje ścieżkę Fedu i podnosi ryzyko, że rentowności zostaną wyżej na dłużej.

W normalnym cyklu rynkowym byłoby to proste. Wyższa inflacja oznacza wyższe rentowności. Wyższe rentowności obniżają dzisiejszą wartość przyszłych zysków. Spółki technologiczne, szczególnie te z wysokimi oczekiwaniami wzrostu, powinny być pod presją.

Tyle że rynek nie zachował się aż tak podręcznikowo.

S&P 500 i Nasdaq pozostały blisko rekordów, a jednym z głównych motorów były spółki półprzewodnikowe i szeroko rozumiany AI trade. To nie wygląda jak drobna rotacja sektorowa. To wygląda jak rynek, który mówi: „inflacja jest problemem, ale AI capex jest osobnym cyklem".

Moja interpretacja jest taka: rynek nie ignoruje inflacji. Rynek rozdziela dwa typy wzrostu.

Pierwszy typ to klasyczny wzrost oparty na narracji. Tam wyższe stopy nadal bolą. Wyceny aplikacji AI, części software'u i spółek, które sprzedają bardziej obietnicę niż przepływy pieniężne, są wrażliwe na każdy ruch rentowności.

Drugi typ to wzrost oparty na fizycznym wąskim gardle. Energia. Pamięć HBM. Systemy serwerowe. Sieć. Centra danych. Tam pytanie o stopy jest ważne, ale nie najważniejsze. Najważniejsze pytanie brzmi: kto ma produkt albo zasób, którego realnie brakuje?

Dlatego nie kupuję prostej tezy: „gorąca inflacja kończy AI trade". Ona może zakończyć najbardziej spekulacyjne fragmenty AI trade. Ale jednocześnie może wzmocnić znaczenie tych spółek, które rozwiązują realne ograniczenia infrastrukturalne.

Poniższe prawdopodobieństwa to moje subiektywne oceny, nie wynik modelu statystycznego.

Scenariusz bazowy - 55%

AI pozostaje liderem rynku, ale przywództwo dalej się zawęża. Wygrywają spółki z realnym popytem, marżą i pozycją w fizycznym łańcuchu wartości. Przegrywają te, które żyją z opowieści „jesteśmy następną NVIDIĄ".

Scenariusz alternatywny - 30%

Rentowności idą wyżej, Fed brzmi bardziej restrykcyjnie, a rynek przez jakiś czas sprzedaje cały koszyk AI bez rozróżniania. Wtedy razem spadają spółki dobre, przeciętne i słabe. To są momenty nieprzyjemne, ale analitycznie ciekawe - pokazują, kto trzyma się dzięki zyskom, a kto tylko dzięki narracji.

Scenariusz ogonowy - 15%

Rynek zaczyna kwestionować finansowanie całego boomu infrastrukturalnego. Bank Rozrachunków Międzynarodowych, czyli BIS - instytucja często nazywana bankiem centralnym banków centralnych - zwraca uwagę, że wraz ze wzrostem wydatków na centra danych rośnie znaczenie długu i struktur poza bilansem. Jeśli inwestorzy uznają, że AI capex zaczyna przypominać nadmiernie lewarowany cykl infrastrukturalny, przecena może dotknąć nawet najlepsze spółki.

Najbliższy test jest bardzo konkretny: wyniki NVIDII 20 maja, po sesji w USA.

Nie będę patrzył tylko na sam wynik. Ważniejsze będą trzy rzeczy: guidance, czyli prognoza zarządu na kolejne kwartały; komentarz o popycie poza największymi hyperscalerami; oraz marża brutto.

Jeśli te trzy elementy pozostaną mocne, teza „AI to osobny cykl inwestycyjny" dostanie kolejne potwierdzenie. Jeśli guidance rozczaruje albo marże zaczną pękać, moja teza będzie słabsza.

Wtedy zmienię zdanie.

Poniżej rzeczy, które w tym tygodniu najlepiej porządkują rynek. Nie wszystkie są łatwe. Nie wszystkie są krótkie. Każda dokłada coś do głównego pytania tego wydania: czy AI jest jeszcze zwykłą narracją technologiczną, czy już osobnym cyklem inwestycyjnym?

1. Reuters - półprzewodniki niosą rynek Lewis Krauskopf w analizie z 13 maja 2026 („Analysis-Sizzling semiconductor trade at risk of cooling - and stalling US stocks rally") pokazuje, jak bardzo wąska zrobiła się ta hossa. Co zmienia w myśleniu: AI trade nie jest dodatkiem do rynku - jest jednym z głównych mechanizmów rynku. To zwiększa potencjał dalszych wzrostów, ale też zwiększa ryzyko, że jeden słaby raport uderzy szerzej niż w jedną spółkę.

2. NVIDIA - wyniki 20 maja To jeszcze nie jest lektura po wynikach, tylko wydarzenie, do którego trzeba się przygotować. NVIDIA opublikuje wyniki za pierwszy kwartał roku fiskalnego 2027 w środę 20 maja po sesji w USA. Trzy pytania: czy popyt wychodzi poza największych hyperscalerów, czy marża brutto pozostaje odporna, czy guidance dalej pokazuje popyt większy niż podaż. Co zmienia w myśleniu: test, czy AI capex jest nadal realnym zamówieniem, czy rynek zaczyna wyceniać przyszłość szybciej, niż spółki są w stanie ją dowieźć.

3. S&P Global - flash PMI w przyszłym tygodniu PMI to szybki odczyt koniunktury w przemyśle i usługach, publikowany przed wieloma twardymi danymi. Co zmienia w myśleniu: jeśli PMI pokażą jednocześnie mocniejszy popyt i presję kosztową, rynek dostanie trudniejszy układ: wzrost zostaje, ale inflacja też zostaje. W takim środowisku selekcja w AI trade robi się ważniejsza niż sama ekspozycja na AI.

4. BIS - finansowanie infrastruktury AI BIS, czyli Bank Rozrachunków Międzynarodowych, opublikował w Quarterly Review z marca 2026 ramkę „Financing the AI infrastructure boom: on- and off-balance sheet borrowing", a obok niej osobny BIS Bulletin No. 120 autorstwa Aldasoro, Doerra i Reesa - „Financing the AI boom: from cash flows to debt". Najciekawszy punkt: hyperscalerzy coraz częściej nie finansują centrów danych wyłącznie z bieżących przepływów pieniężnych. W grę wchodzą dług, finansowanie poza bilansem, spółki celowe i partnerstwa z private credit. Co zmienia w myśleniu: AI przestaje być tylko historią technologiczną. Zaczyna być historią finansowania. Każdy cykl finansowany długiem ma inną strukturę ryzyka niż cykl finansowany wyłącznie z gotówki.

5. Howard Marks - „AI Hurtles Ahead" Marks wraca do tematu AI w memo opublikowanym 26 lutego 2026 - to addendum do jego grudniowego memo „Is It a Bubble?". Najważniejszy punkt jest bardzo trzeźwy: technologia może być prawdziwa, a ceny aktywów mogą być jednocześnie problematyczne. Oaktree podsumowuje to w jednym zdaniu: „proceed with caution, not fear". To dokładnie ten rozdział, w którym jesteśmy. Co zmienia w myśleniu: trzeba rozdzielać prawdziwość technologii od atrakcyjności ceny. Inwestorzy zbyt często wrzucają te dwie rzeczy do jednego worka.

W przyszłym tygodniu obserwuję trzy rzeczy. Każda mówi o czymś innym, ale razem tworzą ten sam test: czy rynek utrzyma narrację „AI jest osobnym cyklem", jeśli makro przestaje pomagać?

Najważniejsze wydarzenie tygodnia dla całego AI trade. Nie dlatego, że jedna spółka ma decydować o całej gospodarce - dlatego, że NVIDIA stała się papierkiem lakmusowym popytu na infrastrukturę AI.

Moje trzy pytania są proste. Po pierwsze: czy guidance dalej pokazuje popyt większy niż podaż? Po drugie: czy marża brutto pozostaje odporna mimo kosztów komponentów i presji konkurencji? Po trzecie: czy popyt wychodzi poza kilku największych klientów?

Jeśli odpowiedź na te pytania będzie pozytywna, rynek dostanie argument, że AI capex nie jest tylko historią o wycenach - jest historią o realnych zamówieniach. Jeśli nie, słabsze ogniwa AI trade mogą zostać szybko przecenione.

Tego samego dnia Fed opublikuje minutes z posiedzenia 28-29 kwietnia.

Po danych CPI i PPI rynek będzie szukał odpowiedzi, czy Fed traktuje inflację jako przejściowy szok energetyczny, czy jako problem, który może wymagać dłuższej restrykcyjności.

Dla AI trade to nie jest drugorzędne. Jeśli rentowności pójdą wyżej, rynek może przez jakiś czas sprzedawać wszystkie spółki wzrostowe jednym koszykiem. Ale jeśli wyniki NVIDII będą mocne, dostaniemy bardzo ciekawy konflikt: makro mówi „ostrożnie", mikro mówi „popyt wciąż jest ogromny".

Teza. AI nie kończy się na chipie. Kończy się na megawacie, którego nie ma w sieci. Centra danych zoptymalizowane pod AI potrzebują dziś od stu do pięciuset megawatów mocy. To poziom porównywalny z zapotrzebowaniem całego miasta. Sieć energetyczna USA fizycznie nie nadąża. Na transformator do nowego centrum danych czeka się dziś latami. W przypadku największych jednostek mówimy o czasie, którego nie da się skrócić samym kapitałem.

Spółki. GE Vernova - turbiny gazowe i sieć. Eaton i Vertiv - zasilanie oraz chłodzenie centrów danych. Talen Energy i Constellation Energy - niezależni producenci prądu z ekspozycją na umowy bezpośrednie z hyperscalerami.

Co rynek może wyceniać źle. Rynek historycznie wyceniał spółki energetyczne jak stabilne przepływy. Ale przepływy nie są już wyłącznie stabilne - są coraz bardziej związane ze strukturalnym wzrostem popytu na moc pod AI. Moja interpretacja: to wąskie gardło może zostać z nami co najmniej do końca dekady.

Warunek zmiany zdania. Dwa kolejne kwartały, w których aukcje mocy nie rosną r/r albo zaczynają spadać. Drugi sygnał: hyperscalerzy renegocjują kontrakty na dostawy mocy w dół, nie w górę. Trzeci: skalowalne rozwiązania off-grid, np. małe reaktory modułowe, pojawiają się w komercyjnej skali szybciej niż w horyzoncie 2030.

Teza. Pamięć HBM, czyli high bandwidth memory - pamięć o wysokiej przepustowości - to wąskie gardło drugiego rzędu po energii. Bez niej najmocniejsze chipy AI nie pracują z pełną wydajnością. Popyt z AI jest jakościowo inny niż popyt konsumencki. Kontrakty są długoterminowe, elastyczność niska, a klienci nie kupują pamięci dlatego, że „jest tanio". Kupują, bo bez niej nie uruchomią kolejnej generacji infrastruktury.

Spółki. Micron jako notowana w USA ekspozycja na HBM. SK Hynix w Korei. Samsung jako gracz mniej czysty przez skalę innych biznesów.

Co rynek może wyceniać źle. Rynek wycenia pamięć jak klasyczny cykl półprzewodników, który historycznie odwracał się co kilka lat. Ale jeśli popyt z AI jest strukturalny, a nie konsumencki, cykl może wyglądać inaczej. Dlatego Micron jest dla mnie jednym z ciekawszych przykładów paradoksu wyceny: spółka może mieć profil wzrostu zbliżony do zwycięzców AI, ale mnożnik bliższy klasycznemu cyklowi pamięci.

Warunek zmiany zdania. Kontrakty long-term hyperscalerów na HBM zaczynają być negocjowane w dół. Drugi sygnał: jeden z trzech graczy ogłasza moce produkcyjne wyraźnie wykraczające poza zakontraktowany popyt. Trzeci, najmocniejszy: nowa generacja chipów AI okazuje się mniej zależna od pamięci.

Teza. NVIDIA dalej dominuje. Ale teza zmieniła się jakościowo od 2023 roku. Wcześniej spółka sprzedawała przede wszystkim chipy. Teraz sprzedaje całe systemy: szafy serwerowe, sieć, oprogramowanie i architekturę, która łączy dziesiątki chipów w jeden działający superkomputer. To produkt, którego konkurencja nie odtworzy szybko. Dlatego proste zdanie „wszyscy używają NVIDII" trzeba dziś zastąpić czymś dokładniejszym: NVIDIA jest dominującym graczem w systemach AI największej skali.

Spółka. NVIDIA.

Co rynek może wyceniać źle. Paradoks wyceny. Rynek często zachowuje się tak, jakby wzrost NVIDII miał gwałtownie zwolnić. Tymczasem jej pozycja nie polega już wyłącznie na tym, że ma najlepszy chip. Polega na tym, że kontroluje system: chip, sieć, software i wdrożenie.

To nie znaczy, że spółka nie może spaść. Każda spółka może spaść. Ale argument „to jest drugie Cisco z 2000 roku" jest zbyt prosty, jeśli nie uwzględnia różnicy w marżach, zwrocie z kapitału i realnym popycie.

Warunek zmiany zdania. Duży gigant chmury realnie odchodzi od NVIDII w skali, która zmienia mix przychodowy spółki. Nie testuje. Nie zapowiada. Realnie odchodzi.

Częściowo ten scenariusz już się dzieje, ale w sposób ostrożny. Ale moat NVIDII przesunął się z samego CUDA na systemy szafowe i sieć - Anthropic i OpenAI równolegle utrzymują ogromne zamówienia na GPU NVIDII. Teza się nie załamała - zmieniła się.

Teza. Chipy projektowane na zamówienie konkretnego klienta, czyli custom ASIC, są tezą komplementarną do NVIDII, nie czystą konkurencją. Najwięksi hyperscalerzy nie chcą być zależni od jednego dostawcy. Dlatego budują własne układy albo zlecają ich projektowanie partnerom. To nie oznacza końca NVIDII. Oznacza dojrzewanie rynku: z monopolu narracyjnego w stronę oligopolu infrastrukturalnego.

Spółki. Broadcom jako główny gracz w custom silicon dla AI. Marvell jako mniejszy, ale ważny drugi gracz.

Co rynek może wyceniać źle. Wyceny są tu dziś bliżej fair value niż w energii czy HBM. Rynek widzi tezę i częściowo ją wycenił. Ryzyko jest inne: koncentracja klientów. Jeśli kilku największych klientów odpowiada za większość przychodów AI w tej warstwie, każda zmiana strategii jednego z nich może zrobić dziurę w prognozach.

Warunek zmiany zdania. Jeden z głównych klientów Broadcoma renegocjuje albo zrywa umowę. Drugi sygnał: pojawia się czwarty, równie silny dostawca projektów ASIC. Trzeci: marża w segmencie AI spada na tyle mocno, że widać przejęcie siły negocjacyjnej przez klientów.

Teza. Światłowody, łączniki optyczne i sprzęt sieciowy to fizyczne wąskie gardło. Bez tej warstwy szafa serwerowa z dziesiątkami chipów NVIDII nie działa jako superkomputer. Ale rynek już to wie.

Spółki. Lumentum, Coherent, Fabrinet, Arista.

Co rynek może wyceniać źle. Tu trudno argumentować, że rynek tego nie widzi. Wyceny wielu spółek optycznych urosły szybciej niż mój komfort z nimi. Lumentum jest tu krańcowym przykładem: z około 70 dolarów w maju 2025 do około 1 050 dolarów w maju 2026 - czyli wzrost rzędu piętnastokrotnego w dwanaście miesięcy. Katalizatorem był między innymi marzec 2026, kiedy NVIDIA ogłosiła wieloletnią umowę strategiczną z Lumentum z inwestycją kapitałową 2 miliardów dolarów (w obszarze co-packaged optics). To może być świetny sektor i jednocześnie trudna inwestycja przy obecnych cenach. To nie jest sprzeczność - to normalna różnica między jakością tezy a atrakcyjnością ceny.

Warunek zmiany zdania. Korekta o 30-40% na największych graczach optycznych przy utrzymanym wzroście przychodów. Wtedy asymetria może wrócić. Dziś ta warstwa jest dla mnie bardziej obserwacyjna niż aktywna.

Teza. Tu trwa wojna cenowa, o której rynek nadal mówi zbyt cicho. Koszty użycia modeli AI spadają bardzo szybko. To świetna wiadomość dla użytkowników i dla adopcji AI. Ale to trudna wiadomość dla części producentów modeli - spadająca cena jednostkowa może zjadać marże szybciej, niż rośnie wolumen.

Spółki. Palantir jako najbardziej widoczny notowany przykład narracji AI. OpenAI, Anthropic, SSI - nienotowane, ale obecne w narracji wyceniowej hyperscalerów.

Co rynek może wyceniać źle. Rynek wycenia tę warstwę narracyjnie, nie operacyjnie. Jeśli spółka ma wielokrotność zysku, która zakłada wiele lat idealnego wzrostu, każdy makro-szok i każdy dowód presji marżowej staje się problemem.

To nie znaczy, że aplikacje AI nie będą ważne. Będą. Ale ważna technologia nie zawsze oznacza atrakcyjną ekonomię dla akcjonariusza.

Warunek zmiany zdania. Stabilizacja kosztów inferencji modeli, czyli koniec wojny cenowej. Drugi sygnał: jedna ze spółek z tej warstwy pokazuje trwałą marżę operacyjną typową dla dojrzałej spółki technologicznej. Trzeci: konsolidacja rynku i wycofanie się któregoś z dużych graczy.