W poszukiwaniu kolejnego „Marvela”? Jensen Huang zdradził już pewne wskazówki na jednym slajdzie

Poniższy wpis gościnny pochodzi z serwisu Ziven.io, platformy analitycznej poświęconej rynkom publicznym, dostarczającej dane na temat firm związanych z wydobywaniem bitcoinów, sztuczną inteligencją oraz strategiami zarządzania aktywami kryptowalutowymi. Pierwotnie opublikowany 18 czerwca 2026 r. przez Cindy Feng.

Odkąd Jensen Huang stanął na scenie targów Computex i nazwał Marvell „kolejną firmą wartą bilion dolarów”, kurs akcji MRVL nieustannie rośnie. Akcje, które jeszcze w kwietniu notowano w przedziale 50–100 dolarów, obecnie kosztują około 300 dolarów, a ich historyczne maksimum wynosi około 316 dolarów, co oznacza wzrost o około 241% od początku roku. Jedno zdanie Jensena sprawiło, że wycena firmy wzrosła o ćwierć biliona dolarów.

Nic dziwnego, że rozpoczęła się nowa moda: przeczesywanie wszystkiego, co mówi Jensen, szukanie kolejnej firmy, którą „pobłogosławi”, i wzbogacanie się.

Rozumiem ten impuls, ale po wysłuchaniu całego przemówienia Jensena jasne staje się, że większość ludzi skupia się na niewłaściwej rzeczy. Jensen nie tylko podał gorącą nazwę, ale przedstawił pełną mapę tego, jak faktycznie buduje się fabrykę sztucznej inteligencji – warstwa po warstwie, firma po firmie. Właśnie ta mapa jest tym, co warto znać, ponieważ będzie działać jeszcze długo po tym, jak szum wokół tematu ucichnie. Omówię z wami ten konkretny slajd, ale najpierw zacznijmy od części, która wprawiła wielu w zakłopotanie.

RTX, DGX, DSX: pracownik, zespół, fabryka

Jensen podzielił marki NVIDIA na trzy warstwy, z których każda jest większą jednostką niż poprzednia:

• RTX to procesor graficzny, czyli pracownik. Układ, który faktycznie wykonuje obliczenia. Jedna para rąk.
• DGX to system, czyli zespół. Połącz wiele takich układów w jedną maszynę, a otrzymasz DGX. Ekipa działająca jako jedna całość.
• DSX to infrastruktura, czyli fabryka. Budynek, w którym pracują te zespoły, a także zasilanie, chłodzenie, sieć i oprogramowanie, które pozwalają tysiącom z nich działać przez całą dobę.

Prawdopodobnie słyszałeś już o RTX i DGX. DSX to nowość i warto ją zrozumieć, ponieważ właśnie w tym momencie NVIDIA przestaje sprzedawać ci sam układ, a zaczyna oferować sposób na zbudowanie całego zakładu.

Czym właściwie jest DSX

Według słów Jensena, DSX to „plan, projekt referencyjny służący do budowy i eksploatacji fabryk sztucznej inteligencji przy maksymalnej wydajności i rentowności”.

Mówiąc prościej, jest to przepis i zestaw narzędzi pozwalający uruchomić gigawat mocy obliczeniowej i zapewnić jej rentowność. Firma NVIDIA nadała nawet nazwy poszczególnym elementom zestawu narzędzi: cyfrowy bliźniak służący do projektowania i testowania całej fabryki przed wysłaniem choćby jednej szafy (DSXSim), system operacyjny do jej obsługi po uruchomieniu (DSX OS) oraz narzędzia pozwalające zmieścić więcej procesorów graficznych w ramach tego samego budżetu energetycznego i elastycznie dostosowywać się do sieci energetycznej (DSX Max LPS, DSX FLEX). Głównym założeniem jest uruchomienie 100 gigawatów takich fabryk przed końcem dekady oraz zapewnienie, że te zbudowane w oparciu o DSX będą działać taniej i mniej obciążać sieć energetyczną.

Brzmi to jak coś, co firma NVIDIA mogłaby sprzedać samodzielnie. W rzeczywistości tak nie jest.

Żadna pojedyncza firma nie jest w stanie zbudować całej fabryki AI

Według Jensena fabryka AI o mocy jednego gigawata to obecnie projekt o wartości od 30 do 100 miliardów dolarów. W tej skali przestaje to być zwykła serwerownia, a staje się infrastrukturą na miarę rafinerii lub elektrowni.

NVIDIA nie jest w stanie zbudować tego samodzielnie. Nie zajmuje się wylewaniem betonu, układaniem linii wysokiego napięcia, produkcją agregatów chłodniczych ani negocjacjami z lokalnym dostawcą energii. Nie da się też montować tych elementów pojedynczo, ponieważ układy scalone, szafy serwerowe, sieć, zasilanie i system chłodzenia muszą być projektowane wspólnie od samego początku. Każda godzina przestoju fabryki to utracone przychody, więc tak kosztowna inwestycja musi zadziałać za pierwszym razem.

Dlatego firma NVIDIA postąpiła rozsądnie: opublikowała plan i zgromadziła koalicję partnerów, aby pokryć każdy obszar, którym sama się nie zajmuje. Koalicja ta nosi nazwę AI Factory Ecosystem, a Jensen umieścił pełną listę partnerów na jednym slajdzie. Ten slajd stanowi mapę.

Mapa: kto faktycznie buduje fabrykę AI

Większość z tych firm to przedsiębiorstwa prywatne lub notowane na giełdach zagranicznych, ale jest też sporo spółek notowanych w Stanach Zjednoczonych. Sporządziłem tabelę zawierającą wszystkie spółki notowane na giełdzie, które znalazły się na mapie. Ostatnia kolumna przedstawia moje przybliżone oszacowanie, w jakim stopniu działalność każdej z tych firm faktycznie opiera się na rozwoju sztucznej inteligencji, ponieważ obecność na slajdzie (która może wynikać z celów marketingowych) a rzeczywisty wpływ tej technologii to dwie zupełnie różne rzeczy.

Należy pamiętać, że z tabeli wykluczono spółki notowane na rynku pozagiełdowym (OTC) lub na giełdach zagranicznych. Jeśli chcesz otrzymać pełną listę w formacie CSV, po prostu napisz do mnie, a prześlę Ci ją. Ponadto kilka firm jest nadal prywatnych, ale planuje wkrótce wejść na giełdę, np. Lambda (USA), Nscale (Wielka Brytania), Firmus (Australia) i Yotta (Indie).

Ważna uwaga

Należy zdawać sobie sprawę, że obecność logo wskazuje jedynie na zaangażowanie danej firmy, ale nie mówi nic o tym, czy zaangażowanie to ma istotne znaczenie. W przypadku CoreWeave czy Vertiv popyt ze strony fabryk AI stanowi zasadniczo całość działalności. W przypadku Caterpillar czy National Grid jest to zaledwie ułamek znacznie większej działalności, który praktycznie nie wpłynie na kurs akcji. Wiersze oznaczone jako „Wysokie” charakteryzują się zarówno dużym potencjałem, jak i zmiennością. Wiersze oznaczone jako „Niskie” przedstawiają bardziej stabilne firmy, których powiązania z sektorem rozwoju sztucznej inteligencji są jedynie bardzo słabe.

Końcowe przemyślenia

Być może jedna z tych spółek stanie się kolejnym Marvellem, a może żadna. Nie jestem w stanie tego przewidzieć na podstawie slajdu, a podążanie za logo, które, jak masz nadzieję, Jensen wkrótce obdarzy swoją łaską, przypomina bardziej zgadywankę niż strategię.

Trwałą wartością jest tutaj mapa oraz bardziej precyzyjne pytanie, które należy w niej uwzględnić. W przypadku każdej spółki z tego wykresu należy zadać sobie pytanie: w jakim stopniu jej działalność faktycznie opiera się na rozwoju sztucznej inteligencji? Jaką siłę cenową posiada jej warstwa? Spółki specjalizujące się wyłącznie w tej dziedzinie, zdywersyfikowani gracze o ugruntowanej pozycji oraz dostawcy surowców z pewnością mają różne dźwignie finansowe i profile ryzyka.

Oto, co się nie zmienia: każda transakcja z udziałem hiper-skalera, o której przeczytasz, każdy nagłówek o „centrum danych o mocy X gigawatów” – wszystko to po cichu zależy od tego, czy cała ta infrastruktura zostanie zrealizowana. Ktoś to projektuje, ktoś buduje, ktoś zasila, ktoś chłodzi, ktoś montuje serwery w szafach, ktoś to obsługuje. Ten wykres to lista uczestników. Wybierz warstwę, która Cię interesuje, i porównaj jej ekspozycję z poziomem siły cenowej, jaką posiada. To właśnie tam zaczyna się prawdziwa praca. Mapa nie podpowie Ci, co kupić, ale stanowi ramy, do których możesz się odwołać.