Еще год назад, если бы кто-то сказал вам, что Dell, Nokia, Cisco, Corning, Western Digital и другие вновь станут популярными инвестиционными идеями в контексте ИИ, вы, скорее всего, решили бы, что он что-то путает...
Ведь в течение долгого времени, когда рынок говорил об ИИ, первой реакцией обычно были Nvidia, память, оптические модули, электроэнергия и центры обработки данных — компании, либо близкие к GPU, либо находящиеся непосредственно в самых горячих звеньях расширения вычислительных мощностей. В сравнении с ними, таким старым технологическим компаниям, как Dell, HP, Nokia, Cisco, Corning, Seagate, чаще всего присваивали ярлыки «медленного роста», «устаревшей истории», «негибкой оценки».
Однако, как раз эти в прошлом недостаточно сексуальные акции старых технологических компаний в последнее время показывают довольно яркие результаты, заставляя рынок вновь задуматься о них.
Рынок также быстро адаптировался и нашел подходящий угол объяснения: когда ИИ переходит от параметров моделей к реальным центрам обработки данных, рынок естественным образом начинает искать компании, обладающие способностью к реализации и инфраструктурными возможностями. Именно поэтому Dell, HP, Nokia и другие вновь оказались в центре внимания.
Так это же настоящая отраслевая переоценка или всего лишь новый нарратив, временно наложенный рынком на старые технологические акции?
I. Смена передачи в тренде ИИ: Почему переоценивают старые технологические акции?
В последние годы основная линия торговли на тему ИИ была очень ясна: сначала смотреть на модели, потом на вычислительные мощности.
Это легко понять: у кого самая сильная модель, кто получит больше всего GPU, тот получит самую прямую премию рынка. На этом этапе инвесторы больше всего готовы покупать потенциал ИИ, дефицит предложения вычислительных мощностей, ключевых бенефициаров вроде Nvidia.
Но проблема в том, что ИИ в конечном итоге не может оставаться только на презентациях и параметрах моделей. Ведь для обучения моделей нужны центры обработки данных; для масштабного внедрения логического вывода нужны серверы, сети, хранение и электроэнергия; предприятиям для реального использования ИИ нужна целостная ИТ-архитектура и возможности реализации.
Другими словами, ИИ — это не проблема, которую можно решить одним GPU, а сложный системный инжиниринг в целом. Это и есть отправная точка для переоценки старых технологических компаний.
Раньше, глядя на Dell, рынок, возможно, думал о ПК и традиционных серверах; глядя на HPE — о корпоративном оборудовании; на Nokia — о старой истории с оборудованием для 5G; на Cisco — о традиционном сетевым оборудовании; на Corning — о стекле и волоконно-оптических материалах; на Western Digital и Seagate — о цикличных акциях производителей жестких дисков.
Эти ярлыки не ошибочны, но в цикле строительства инфраструктуры ИИ их роль изменилась. Для строительства центра обработки данных ИИ нужны серверные стойки, жидкостное охлаждение, хранение, сетевые коммутаторы, волоконно-оптические соединения, управление данными, электроснабжение и возможности корпоративного уровня для реализации. Чем больше кластер ИИ, тем выше требования к системной интеграции, передаче данных по сети, объему хранения и операционным возможностям.
Таким образом, суть этой переоценки не во внезапной ностальгии рынка и не в том, что старые компании массово примазываются к ИИ, а в том, что по мере вхождения ИИ в этап заказов, доходов и реализации, рынок начинает заново искать «кого на самом деле может построить инфраструктуру ИИ».
Такие компании не обязательно самые сексуальные, но у них есть общее преимущество: накопленные за последние десятилетия клиентская база, каналы сбыта, цепочки поставок, опыт реализации и инфраструктурные возможности вновь обретают ценность на этапе масштабного развертывания ИИ.
Другими словами, ИИ помещает ряд «старых активов» в «новый спрос» для их переоценки.
II. От серверов и сетей до хранения: Старые технологические акции помещаются в цепочку инфраструктуры ИИ
В целом, эти старые технологические акции, переоцененные ИИ, можно примерно разделить на три линии: серверы и системная интеграция, сети и соединения, хранение и управление данными.
Первая линия — серверы и системная интеграция.
Dell — самый типичный пример. В последнем квартальном отчете Dell представила очень сильные данные: выручка за 1-й квартал FY27 достигла 43,8 млрд долларов, заказы на ИИ — 24,4 млрд долларов, подтвержден доход от серверов ИИ в размере 16,1 млрд долларов. Компания также повысила прогноз годового дохода от серверов ИИ на FY27 до 60 млрд долларов, а медианный прогноз годовой выручки — до 167 млрд долларов.
Эти данные важны, потому что они меняют взгляд рынка на Dell. Раньше инвесторы смотрели на Dell, в основном, с точки зрения цикла ПК, традиционных серверов и спроса на корпоративное оборудование. Теперь же рынок смотрит на Dell, задаваясь вопросом, сможет ли она стать генеральным подрядчиком в строительстве «фабрик ИИ».
Ее преимущество не в том, чтобы самой производить GPU, а в цепочках поставок, возможностях реализации, корпоративных клиентах, проектировании серверных систем, а также в способности интегрироваться в экосистему Nvidia. Сервер ИИ — это не просто продажа одного GPU, его нужно установить в стойку, подключить к сети, электропитанию и системе жидкостного охлаждения, а затем поставить облачным провайдерам и корпоративным клиентам.
Dell занимается именно этим этапом — от чипа до реализации системы. Логика HPE схожа.
После последнего отчета акции HPE также сильно выросли, и основная причина, опять же, в сильном спросе на инфраструктуру ИИ. Выручка компании во 2-м квартале достигла 10,68 млрд долларов, что на 40% больше, чем годом ранее; доход от бизнеса, связанного с облачными технологиями и ИИ, составил 7,71 млрд долларов, также был повышен прогноз роста на весь FY2026. Что еще важнее, HPE также усилила свои сетевые возможности благодаря Juniper, что заставляет воспринимать ее уже не просто как традиционную серверную компанию, а скорее как платформу «ИИ-сеть + корпоративная инфраструктура».
Таким образом, логика переоценки Dell и HPE заключается не в том, что «они станут как Nvidia», а в том, что они становятся очень важными системными интеграторами в «строительной бригаде» фабрик ИИ.
Вторая линия — сети и соединения.
Одно из наиболее упускаемых из виду звеньев инфраструктуры ИИ — это соединения. Вычислительные мощности не существуют изолированно. Внутри центра обработки данных требуется высокоскоростное соединение, между центрами обработки данных — волоконно-оптические линии связи, а при выходе приложений ИИ на периферию и конечные устройства потребуются еще более мощные телекоммуникационные сети и беспроводная инфраструктура. Чем больше масштаб обучения и логического вывода ИИ, тем больше сеть и соединения перестают быть просто вспомогательными элементами, а становятся ключевой инфраструктурой, определяющей эффективность вычислений.
Это также причина, по которой Corning, Nokia, Cisco вновь обсуждаются рынком. Corning — очень типичный пример: это не традиционная акция, связанная с чипами для ИИ, но ее волоконная оптика, оптические соединения и материалы для оптической связи как раз являются важным дополнением к расширению центров обработки данных ИИ.
Базовая выручка компании в 1-м квартале 2026 года достигла 4,35 млрд долларов, увеличившись на 18% в годовом исчислении; выручка от бизнеса в области оптической связи составила 1,846 млрд долларов, увеличившись на 36%. Компания также отметила, что спрос на продукты Gen AI и новые долгосрочные соглашения с крупными гиперскейлерами являются важными драйверами роста, что указывает на то, что для центров обработки данных ИИ нужны не только GPU, но и базовые материалы, которые действительно соединяют вычислительные мощности.
История Nokia же простирается от традиционного оборудования для 5G до ИИ-RAN, 6G и ИИ-нативных беспроводных сетей. Nvidia ранее объявила о намерении инвестировать в Nokia 10 млрд долларов, и стороны будут сотрудничать в продвижении ИИ-RAN, а также в переходе от 5G к 6G. Этот сигнал очень важен, потому что в будущем трафик ИИ не будет оставаться только внутри центров обработки данных, он также будет проникать в смартфоны, автомобили, роботов, AR/VR и другие конечные сценарии. Пока приложения ИИ продолжают распространяться на периферийные и мобильные сети, компании, занимающиеся телекоммуникационной инфраструктурой, вновь обретут пространство для нарратива.
Логика Cisco более смещена в сторону сетей центров обработки данных. Выручка компании в 3-м квартале FY2026 достигла 15,8 млрд долларов, увеличившись на 12%; заказы на коммутаторы для центров обработки данных выросли более чем на 40%. Важно помнить, что в кластерах ИИ сеть — это не просто кабели для подключения, а ключевое звено, влияющее на эффективность передачи данных, коэффициент использования вычислительных мощностей и стабильность кластера.
Общая логика для этого типа компаний: чем больше масштаб развертывания ИИ, тем ценнее становятся сеть и соединения.
Третья линия — хранение данных.
Эту линию рынок уже хорошо изучил за последние два месяца: ИИ испытывает дефицит не только вычислительных мощностей, но и памяти. Раньше рынок больше всего интересовался HBM, DRAM и NAND, но теперь высокоемкостные HDD вновь оказались в поле зрения, потому что обучение моделей ИИ, логи вывода, видеоданные, корпоративные данные, архивирование холодных данных — все это создает еще больший спрос на емкость хранения.
Western Digital — один из представителей. Выручка компании в последнем квартале выросла на 45% в годовом исчислении до 3,34 млрд долларов, и был дан прогноз по выручке на следующий квартал, превышающий рыночные ожидания. Что еще важнее, рынок обратил внимание на то, что спрос на ее высокоемкостные жесткие диски в основном исходит от центров обработки данных ИИ и облачных провайдеров. С Seagate ситуация схожа, она явно выигрывает от высокоемкостных жестких дисков nearline, доля клиентов из центров обработки данных становится все выше.
Конечно, в эпоху ИИ не все данные нужно хранить в самом дорогом высокоскоростном накопителе. Огромные объемы холодных данных, обучающих данных, логов, видеоданных и архивных данных по-прежнему требуют высокоемкостных жестких дисков с хорошим соотношением цены и качества. Поэтому логика переоценки WDC и STX заключается не в том, что «жесткие диски внезапно возродились», а в том, что взрывной рост данных ИИ вновь делает хранение жесткой необходимостью.
III. Что можно считать настоящей переоценкой?
Однако переоценка старых технологических акций ИИ не означает, что все старые компании заслуживают бездумного оптимизма.
Самое важное различие заключается в том, что некоторые компании действительно входят в цепочку создания стоимости инфраструктуры ИИ. Поэтому для определения того, действительно ли такая компания переоценена, следует обратить внимание как минимум на три критерия:
- Во-первых, есть ли подтверждение заказами и выручкой: Например, заказы на ИИ и доход от серверов ИИ у Dell, бизнес, связанный с облачными технологиями и ИИ, у HPE, выручка от оптической связи у Corning, заказы на коммутаторы для центров обработки данных у Cisco, спрос на высокоемкостные жесткие диски у WDC — все это важнее, чем просто рассказывать истории об ИИ;
- Во-вторых, был ли пересмотрен прогноз в сторону повышения: Если ИИ остается только на презентациях и в описаниях продуктов, цена акций может легко вырасти, а затем откатиться. Но если руководство готово повысить годовой прогноз по выручке, ожидания роста бизнеса или прогнозы по отгрузкам ключевых продуктов, это означает, что спрос на ИИ — это уже не просто краткосрочные настроения, а то, что может изменить кривую роста компании. Именно поэтому рынок переоценивает такие компании, как Dell и HPE;
- В-третьих, может ли качество прибыли соответствовать росту: Самая большая проблема старых аппаратных компаний всегда заключалась в маржинальности и цикличности. Быстрый рост выручки от серверов ИИ не обязательно означает высокую эластичность прибыли; рост цен на память также может быть лишь результатом краткосрочного дисбаланса спроса и предложения; увеличение заказов на сетевое оборудование также должно превратиться в устойчивую прибыль;
По-настоящему хорошая переоценка должна включать одновременное улучшение роста выручки, видимости заказов и качества прибыли.
Если растет только выручка, но маржинальность сильно сжата, или спрос — это всего лишь один короткий цикл пополнения запасов, то переоценка будет ограниченной. В конечном итоге рынок покупает не «старую компанию с новой историей», а «старые активы плюс новый спрос, которые могут превратиться в новую прибыль».
Это также самое важное в этом раунде «цветения старого дерева»: ИИ не превратит все традиционные технологические компании обратно в акции роста, он лишь отберет те из них, которые действительно занимают ключевые звенья инфраструктуры и могут преобразовать спрос на ИИ в заказы, выручку и прибыль.
В заключение
Объективно говоря, тренд ИИ к настоящему моменту — это уже не просто вопрос «у кого модель мощнее» или «у кого больше GPU». Настоящее изменение заключается в том, что ИИ вступает в реальную фазу строительства.
По мере увеличения количества центров обработки данных ИИ, серверные компании будут переоценены; по мере усложнения кластеров вычислительных мощностей, сетевые компании будут переоценены; когда центрам обработки данных потребуется больше волоконно-оптических соединений, компании по производству материалов будут переоценены; по мере продолжения взрывного роста данных ИИ, компании по хранению данных также будут переоценены.
Вот почему старые технологические акции вновь попадают в поле зрения рынка: они не внезапно помолодели, просто в эпоху ИИ вновь востребована инфраструктура, которая у них в руках.
Но это также означает, что эта переоценка не будет распределена равномерно между всеми «старичками».
Только те старые технологические компании, которые действительно смогут войти в цепочку капитальных затрат на развертывание в центрах обработки данных и на предприятиях, смогут перейти от «восстановления оценки» к «логической переоценке».
