Det viktigaste i korthet
- Hyperscalers investerar hundratals miljarder i infrastruktur för artificiell intelligens.
- Datacenter kräver stora mängder energi och vatten, vilket medför genomföranderisker och miljörisker.
- Värderingarna i AI-relaterade sektorer är höga, med pris/försäljningskvoter som närmar sig nivåerna under teknikbubblan.
Kapplöpningen om att bygga AI-infrastruktur har blivit en av vår tids största investeringshistorier, och investerare kan redan vara mer exponerade än de inser.
Detta är bara ett av de ämnen vi behandlar i Morningstars utsikter för 2026.
Meta Platforms META utnyttjar AI för att leverera mer relevant innehåll och reklam på Facebook och Instagram, vilket gör det möjligt att ta ut högre priser av annonsörerna. Inom läkemedelsindustrin bidrar AI-datorkraft till upptäckten av nya molekyler, som nu går vidare till klinisk utveckling.
Att bygga infrastrukturen som krävs för att stödja denna nya teknik är mycket kostsamt. Datacenter byggs över hela världen för att rymma miljontals halvledare – grafikprocessorer – som driver AI-beräkningar. Dessa anläggningar är enorma. Meta planerar till exempel att bygga världens största datacenter i Louisiana, med en yta som motsvarar större delen av Lower Manhattan och Midtown Manhattan tillsammans.
Teknikjättar leder expansionen av AI-datacenter
Meta är en av flera ”hyperscalers”, tillsammans med Alphabet GOOGL, Microsoft MSFT, Amazon.com AMZN och Oracle ORCL. Dessa företag bygger datacenter i stor skala, både för sin egen verksamhet och för att sälja datorkraft till företag, myndigheter och leverantörer av AI-chattbottar.
Sammantaget spenderar hyperscalers hundratals miljarder dollar varje år på investeringar, varav en stor del går till utbyggnad av datacenter.
För att sätta detta i perspektiv kommer deras sammanlagda investeringar 2026 att vara mer än fyra gånger så stora som de börsnoterade amerikanska energibolagens utgifter för borrning av prospekteringshål, utvinning av olja och gas, leverans av bensin till sina stationer och drift av stora kemiska anläggningar. Amazons investeringar är större än hela den amerikanska energisektorns.
Naturligtvis medför det utmaningar att investera hundratals miljarder dollar i hundratals massiva strukturer – särskilt genomföranderisken. För det första är datacenter extremt energikrävande – GPU:er behöver mycket el för att utföra sina beräkningar – och det nuvarande elnätet är inte redo för den ökade efterfrågan. För det andra är kylning ett annat problem. GPU:er blir varma och kräver stora mängder färskvatten för att hålla utrustningen igång. Vissa samhällen motsätter sig redan planerade datacenter på grund av oro för vattenförsörjningen.
Det finns också frågor om hyperscalers affärsmodeller. Kommer privatpersoner och företag att betala tillräckligt för att motivera utbyggnaden? Endast 5% av ChatGPT-användarna betalar för närvarande för tjänsten. Många företag undersöker hur AI kan förbättra deras förmåga att generera intäkter eller minska kostnaderna, men de flesta går långsamt fram och satsar begränsade resurser idag. Under dotcom-eran drev ”klick” och ”ögonpar” upp värderingar som inte backades upp av vinster. Kan vi komma att se något liknande med chatbots? Människor kanske gillar chatbots när de är gratis, men hur mycket är de faktiskt villiga att betala per månad för att använda dem?
Dolda kostnadstryck hotar AI-aktier
En annan risk är kostnaden. Datacenter kan visa sig vara mer kapitalintensiva än hyperscalers för närvarande antar. GPU:er och servrar står för cirka 35% av investeringarna, och hyperscalers antar en livslängd på fem till sex år. Om deras livslängd visar sig vara kortare kommer det att krävas större utgifter, vilket kan leda till att hyperscalers inte når sina planerade avkastningsmål, vilket i sin tur kan bromsa takten på nybyggnationer.
Även om AI fortfarande befinner sig i ett tidigt skede när det gäller användning i verkligheten, är amerikanska aktieinvesterare redan starkt exponerade.
Morningstar Indexes har i samråd med Morningstar Equity Research utvecklat Morningstar Global Next Generation Artificial Intelligence Index, som följer de företag som har störst exponering mot AI. Amerikanska aktier i detta index utgör mer än 30% av värdet i Morningstar US Target Market Exposure Index. Om du äger fonder eller börshandlade fonder som är kopplade till breda amerikanska aktieindex har du redan investerat i AI.
AI-aktier handlas nära toppnivåerna för teknikbubblan
Vi ser också AI:s inverkan på sektorns värderingar. Kommunikationstjänster (hemvist för Alphabet och Meta) och informationsteknik (hemvist för Nvidia NVDA, Microsoft och andra AI-aktörer) handlas till pris/försäljningskvoter nära eller över toppnivåerna under teknikbubblan. Eftersom varje sektor idag tjänar mer vinst på varje dollar i försäljning jämfört med teknikbubblan, är pris/rapportkvoterna höga men har inte nått teknikbubblans nivåer.
Morningstar Equity Research följer priset/verkligt värde på sitt Global Next Generation Artificial Intelligence Index, som omfattar amerikanska och globala aktier kopplade till AI-temat. Indexet ligger för närvarande över sitt verkliga värde, efter att ha varierat mellan 74% och 114% av sitt verkliga värde sedan 2023.
Investera i AI-åldern? Håll balansen
AI är här – men det är fortfarande tidigt i den praktiska tillämpningen. De flesta investerares portföljer är redan i hög grad exponerade mot AI-relaterade aktier, vare sig det gäller hyperscalers, halvledarföretag eller relaterade aktörer. Morningstar Equity Research anser att gruppen som helhet är rätt värderad, samtidigt som den speglar olika upp- och nedgångsscenarier, med många aktier i 3-stjärnigt territorium – mitt i vårt Morningstar Rating-intervall. Detta stämmer överens med Morningstars Global Next Generation Artificial Intelligence Index, som ligger nära verkligt värde.
Under de senaste tio åren har aktiemarknaden blivit alltmer koncentrerad till AI-relaterade företag. För tio år sedan utgjorde Nvidia, Microsoft, Amazon.com, Meta, Broadcom, Alphabet och Oracle 9,7% av Morningstar US Target Market Exposure Index. Idag har deras vikt nästan tredubblats och gruppen står för 28,7%.
Det innebär att även investerare med stor exponering mot ett brett marknadsindex är starkt exponerade mot AI-driven avkastning. För dem som vill minska koncentrationsrisken eller inte är intresserade av sådan exponering rekommenderar vi att diversifiera till amerikanska värdeaktier och småbolagsaktier, som för närvarande handlas med rabatt jämfört med våra uppskattade verkliga värden och har betydligt mindre AI-exponering, eller att flytta portföljer till aktier på utvalda utländska aktiemarknader.
