Co się stało – fakty i liczby z ostatnich miesięcy

W pierwszej połowie 2024 r. wydatki małych i średnich przedsiębiorstw w Wielkiej Brytanii na usługi sztucznej inteligencji (AI) wyniosły jedynie 3,2 % wartości transakcji kartowych, a już w drugim kwartale 2026 r. udział ten wzrosnął do 12,8 % (źródło: OilPrice.com). Średnia kwota wydana na AI przez jedno MŚP podskoczyła z £93 do £288, choć mediana wyniosła jedynie £75,60, co świadczy o dużej koncentracji wydatków w rękach kilku wielkich graczy (średnia £3 159 w 99‑percentylu). Globalny roczny wydatek na usługi AI w Wielkiej Brytanii został oszacowany na około £4 miliardy – mniej niż dziesiąta część obrotów Tesco. Szacunki światowe wskazują na całkowite wydatki w przedziale £100‑150 mld rocznie.

Jednocześnie, według danych Mining.com, wartość rynkowa 50 największych firm górniczych wzrosła w sierpniu o $206 miliardów, z $2 169 miliardów do $2 375 miliardów – co oznacza przyrost o 9,5 % w ciągu siedmiu sesji. Z tego wzrostu aż $108 miliardów pochodziło wyłącznie od spółek złota i srebra po tym, jak cena złota przebiła poziom $4 500 za uncję (źródło: Mining.com). Największe zyski wśród metali bazowych przyczyniły się do wzrostu kapitalizacji firm takich jak Glencore (+40,9 %), South32 (+39,3 %) i KGHM (+30,8 %).

Na rynku technologicznym amerykański lider chmury Nebius Group odnotował w Q2 2026 przychód $582,3 mln – wzrost o 454 % rok do roku oraz 46 % względem poprzedniego kwartału (źródło: MarketBeat). Przychody z AI cloud stanowiły 98 % całkowitego obrotu i rosły ponad 500 % w stosunku rocznym. ARR (annualised run‑rate revenue) osiągnął $3 mld, co jest wzrostem o 598 % względem roku poprzedniego. Firma zwiększyła cel zainwestowanej mocy do 5 GW i planuje przychody w latach 2026‑2027 na poziomie $3‑3,4 mld.

Jednocześnie, jak podkreśla kolejny raport MarketBeat, notowania akcji firm technologicznych takich jak NVIDIA, Micron czy Arm bywają gwałtownie obniżane w wyniku tzw. „circuit breakers” (mechanizmy wyłączające handel przy dużych spadkach) na giełdach Korei Południowej i Japonii (źródło: MarketBeat). Algorytmy reagują natychmiast, sprzedając akcje powiązane z łańcuchem dostaw wysokiej klasy pamięci (High Bandwidth Memory) oraz układów krzemowych. Mimo że popyt na AI i zaawansowane półprzewodniki pozostaje silny, lokalne turbulencje walutowe i zadłużenie detaliczne w Korei generują krótkoterminowe wyprzedaże, które tworzą okazje inwestycyjne.

Kontekst i tło – dlaczego wydatki na AI rosną i co napędza rynek surowców

Rozwój sztucznej inteligencji wymaga ogromnych centrów danych, które z kolei potrzebują dużych ilości energii oraz materiałów konstrukcyjnych, w szczególności miedzi, złota (do połączeń elektrycznych) i metali ziem rzadkich wykorzystywanych w chipach. Firmy takie jak Nebius inwestują miliardy dolarów w budowę infrastruktury – prognozuje się wydatki prawie $1 trillion na infrastrukturę AI w 2024 r., a następny rok ma przynieść jeszcze wyższe kwoty, z dużą częścią finansowaną długiem (niepotwierdzone). Wzrost inwestycji w AI wymusza zwiększenie produkcji surowców, co przekłada się na wyższą kapitalizację spółek górniczych. Według Mining.com, podaż miedzi i innych metali bazowych stała się kluczowym czynnikiem napędzającym wzrost wartości rynkowej sektora w sierpniu.

Jednocześnie w Wielkiej Brytanii obserwujemy powolny, ale stabilny przyrost wydatków na AI wśród MŚP. Choć średnia wartość wydatków jest podnoszona przez kilka dużych podmiotów, mediana pozostaje niska, co wskazuje, że technologia dopiero zaczyna penetrować szerszy rynek przedsiębiorstw (źródło: OilPrice.com). Wzrost ten jest częściowo wynikiem rosnącej dostępności chmurowych usług AI oraz obniżenia kosztów licencji – co w połączeniu z potrzebą zwiększenia mocy obliczeniowej generuje większe zapotrzebowanie na energię i materiały budowlane.

Na poziomie makroekonomicznym, rynek azjatycki odgrywa kluczową rolę w dostawach komponentów półprzewodnikowych. Koreanskie fabryki pamięci (HBM) oraz japońskie linie produkcyjne krzemowych wafli i chemikaliów są strategicznie ważne dla globalnego łańcucha wartości AI. Zmienność kursu jenów i wysokie zadłużenie detaliczne w Korei powodują, że krótkoterminowe wyprzedaże mogą wystąpić niezależnie od fundamentalnych prognoz popytu (źródło: MarketBeat). To właśnie te „mechaniczne” czynniki tworzą niestabilność cenową, mimo że długoterminowy trend pozostaje wzrostowy.

Kto na tym zyskuje i kto traci – analiza sektorowa

Największym beneficjentem rosnących wydatków na AI jest sektor technologiczny oraz producenci sprzętu do centrów danych. Nebius Group, jako dostawca infrastruktury chmurowej, wykazał przychody $582 mln w Q2 2026 i zwiększył marżę EBITDA (zysk przed odliczeniem odsetek, podatków, deprecjacji) do 50 % – znak, że skala przynosi wyższą rentowność (źródło: MarketBeat). Wzrost mocy zainstalowanej do 5 GW oraz zdolności sprzedaży pełnej pojemności w 2027 roku wskazuje na silną pozycję rynkową i zdolność do wykorzystania rosnącego popytu.

W sektorze surowcowym, spółki wydobywcze odnotowały znaczące zyski. Glencore (+40,9 %), South32 (+39,3 %) oraz KGHM (+30,8 %) podbiły wartość rynkową w sierpniu dzięki wysokim cenom miedzi i silnemu zapotrzebowaniu na metale bazowe (źródło: Mining.com). Złoto i srebro również przyczyniły się do wzrostu kapitalizacji, zwłaszcza po przełamaniu poziomu $4 500 za uncję – co podniosło wartość firm złotniczych o $108 mld. Dlatego inwestorzy poszukujący ekspozycji na AI mogą rozważać również udziały w spółkach górniczych jako pośredni beneficjent rosnącego zapotrzebowania na materiały.

Z drugiej strony, firmy zależne od krótkoterminowych przepływów kapitałowych i silnie zadłużonych detalistów w Korei mogą doświadczać spadków cen akcji podczas wywołań „circuit breakers”. Przykłady to pamięciowe producenci tacy jak Micron czy Samsung, które notują gwałtowne korekty pomimo stabilnego popytu na ich produkty (źródło: MarketBeat). Również niektóre spółki złotnicze (np. Barrick) wykazywały spadki w roku, co wskazuje na ryzyko związane z niestabilnym otoczeniem makroekonomicznym.

Ryzyka i niepewności – co może pójść inaczej?

Podstawowym ryzykiem dla dalszego wzrostu wydatków na AI jest możliwość, że koszty budowy infrastruktury przekroczą prognozy. Globalne firmy AI planują wydać prawie $1 trillion w 2024 roku, a wiele z tych inwestycji będzie finansowanych długiem (niepotwierdzone). Jeśli przychody nie nadążą za rosnącymi zobowiązaniami, może dojść do zwiększenia kosztów obsługi zadłużenia i spadku wyceny akcji.

Kolejne ryzyko wynika z zależności od surowców. Wzrost cen miedzi i innych metali bazowych jest obecnie napędzany silnym popytem, ale jednocześnie podlega wrażliwości na zmiany polityki handlowej, ograniczenia wydobycia czy napięcia geopolityczne (np. konflikt Iran‑Ukraina). Wcześniej w marcu 2024 roku obserwowano spadek kapitalizacji górniczej o $420 mld po nagłym spadku cen złota – co pokazuje, że sektor jest podatny na krótkoterminowe wahania.

Na rynkach azjatyckich istnieje ryzyko związane z „circuit breakers”. W sytuacji gwałtownych zmian kursu japońskiego jena lub korekty zadłużenia detalicznego w Korei, algorytmy mogą wywołać masowe wyprzedaże akcji spółek zależnych od tych regionów (źródło: MarketBeat). Tego typu mechaniczne szoki nie odzwierciedlają realnej kondycji firm i mogą prowadzić do krótkotrwałych, ale głębokich korekt cenowych.

Ostatnim elementem niepewności jest regulacja. Rządy na całym świecie zaczynają wprowadzać zasady dotyczące wykorzystania danych i sztucznej inteligencji, co może ograniczyć możliwości rozwoju niektórych usług lub zwiększyć koszty zgodności (compliance). Każda zmiana legislacyjna może wpłynąć na rentowność firm takich jak Nebius.

Perspektywa polskiego inwestora – implikacje dla GPW i złotego

Dla inwestorów indywidualnych w Polsce najważniejsze jest zrozumienie, że rosnące wydatki na AI tworzą dwa równoległe strumienie inwestycyjne: bezpośrednie – firmy technologiczne oraz pośrednie – surowcowe. Na GPW istnieje kilka spółek, które mogą skorzystać z tego trendu. Przykładowo, KGHM, będący jednym z liderów w produkcji miedzi, już odnotował wzrost kapitalizacji o 30,8 % dzięki silnemu popytowi na metal bazowy (źródło: Mining.com). Zwiększona cena miedzi może przełożyć się na wyższą dywidendę i potencjalny wzrost kursu akcji w złotych.

W segmencie technologicznym, polskie firmy dostarczające rozwiązania chmurowe lub serwery (np. Asseco) mogą pośrednio korzystać z rosnącego zapotrzebowania na infrastrukturę AI, choć ich ekspozycja jest mniejsza niż w przypadku globalnych gigantów jak Nebius. Warto obserwować ich wyniki finansowe pod kątem przychodów z usług chmurowych oraz udziału w projektach związanych z energią odnawialną – kluczową dla centrów danych.

Ryzyko kursowe jest istotne, ponieważ wiele transakcji AI i surowcowych rozliczane jest w dolarach lub euro. Wzrost wartości dolara może podnieść koszty importu sprzętu oraz surowców, wpływając na marże polskich spółek eksportujących. Z drugiej strony, osłabienie złotego może zwiększyć atrakcyjność dywidend wypłacanych w obcych walutach.

Polscy inwestorzy powinni także zwrócić uwagę na lokalne fundusze ETF lub akcje notowane na GPW, które śledzą indeksy surowcowe (np. WIG-Meta) – mogą one oferować ekspozycję na sektor górniczy bez konieczności zakupu zagranicznych akcji.

Co to oznacza dla Ciebie – praktyczna rekomendacja

Dla początkującego inwestora najważniejszym wnioskiem jest podział kapitału pomiędzy dwa powiązane ze sobą obszary: akcje spółek technologicznych wspierających AI oraz spółki surowcowe, które dostarczają niezbędne materiały. Konkretny krok to rozważenie alokacji 60 % środków w udziały firm górniczych notowanych na GPW (np. KGHM) lub w fundusze ETF eksponujące się na miedź i złoto, a pozostałe 40 % skierować do spółek technologicznych z ekspozycją na chmurę i AI (np. Asseco, ewentualnie międzynarodowe akcje poprzez platformy brokerów). Taka struktura pozwala korzystać ze wzrostu popytu na surowce potrzebne w centrach danych, jednocześnie chroniąc przed krótkoterminową zmiennością wywołaną „circuit breakers” w Azji – ponieważ spółki górnicze są mniej podatne na tego typu nagłe wyprzedaże.

W praktyce inwestor powinien monitorować trzy sygnały: (1) ceny miedzi i złota – ich wzrost potwierdza silny popyt ze strony sektora AI; (2) wyniki finansowe firm technologicznych pod kątem przychodów z usług chmurowych oraz wskaźników zadłużenia – rosnące przychody przy stabilnym długie sugerują zdrowy rozwój; (3) wywołania „circuit breakers” na giełdach Korei i Japonii – nagłe spadki w tych regionach mogą stworzyć okazję do zakupu akcji firm zależnych od ich łańcucha dostaw po niższych cenach. Śledzenie tych trzech elementów pomoże podejmować świadome decyzje, minimalizując ryzyko i maksymalizując potencjalne zyski w dynamicznie rozwijającym się ekosystemie AI.