Най-голямата грешка, която инвеститорите могат да направят през втората половина на 2026 г., е да гледат пазара като едно цяло. Индексите са близо до върхове, оценките на големите технологични компании са високи, а AI еуфорията е добавила трилиони долари пазарна капитализация само за няколко години. Оттук лесно се стига до извода, че "всичко е скъпо".
Именно това обаче оспорват участниците в полугодишната кръгла маса на Barron's. Общото послание на десетте професионални инвеститори не е, че рискът е изчезнал, нито че индексите непременно ще продължат нагоре.
Посланието е по-неудобно и по-ценно: докато огромна част от капитала преследва едни и същи AI победители, извънсветлината на прожекторите се натрупват компании с реални парични потоци, ниски оценки, силни баланси и фундаментални катализатори, които пазарът временно пренебрегва.
Това е класическа среда на две скорости. Едната част от пазара се оценява според очакванията за 2029-2030 г., а другата - според страховете от последното тримесечие.
Именно там възниква асиметрията. AI компаниите може да продължат да растат, но вече трябва да оправдават почти съвършено бъдеще. Много по-незабележими бизнеси трябва да направят далеч по-малко, за да изненадат положително.
В това се състои и голямата идея зад 45-те предложения на експертите: пазарът не е останал без стойност. Той просто е преместил почти цялото внимание на едно място.
Хенри Елънбоген започва от най-важната структурна промяна в AI цикъла. Според него инвеститорите досега са били принудени да купуват публични заместители на частните компании, които създават големите езикови модели. Паметта, полупроводниците, центровете за данни и мрежовото оборудване се превърнаха в косвен начин за участие в растежа на Anthropic и OpenAI.
Елънбоген твърди, че когато самите LLM компании започнат да излизат на борсата, капиталът ще стане много по-взискателен към продължителността на паричните потоци по цялата AI верига. Това е съществена промяна.
Докато досега инвеститорите купуваха "инфраструктурата на революцията", утре ще могат да купят самия източник на растеж. Тогава ще стане ясно кои доставчици имат устойчиво конкурентно предимство и кои просто са се възползвали от временен недостиг.
Именно затова Елънбоген вижда по-голяма стойност в компании, които използват AI, за да разширяват маржове и да изграждат по-дълготрайни парични потоци, отколкото в част от доставчиците на еднократна инфраструктура. Неговият пример е DoorDash.
Компанията държи около 65% от американския пазар на доставки на храна, а над 60% от поръчките идват от най-активните 20% абонати. Според него това не е просто приложение за доставка, а физическа мрежа, чиято икономика се подобрява с плътността.
Разходът за доставка е намалял с приблизително 4 долара спрямо 2020 г., а интеграцията на Deliveroo ускорява международния растеж.
Елънбоген очаква печалба над 10 долара на акция през 2028 г., повече от 30% годишен ръст и потенциал за цена близо до 300 долара спрямо около 188 долара към момента на интервюто.
Тезата му е проста: пазарът вижда риск от AI дезинтермедиация, но подценява физическия moat на една логистична мрежа, която AI по-скоро ще оптимизира, отколкото ще унищожи.
Същата философия стои и зад идеята му за Bending Spoons. Компанията купува недобре управлявани софтуерни активи, централизира технологичната им инфраструктура и драматично повишава производителността. При Evernote приходите са нараснали от около 90 млн. долара до 130 млн. долара, а EBITDA маржът е достигнал около 60%.
Още по-впечатляващо е, че EBITDA на служител вече надхвърля 1 млн. долара. Елънбоген очаква свободният паричен поток да расте с около 30% годишно и вижда цена от 45-55 долара при 13-15 пъти очаквания свободен паричен поток за 2028 г.
Това е противоположност на типичната AI история: не обещание за бъдеща ефективност, а вече доказана машина за извличане на стойност от софтуерни активи.
Джон Роджърс насочва вниманието към друга част от пазара - малките и средните компании, които са станали заложници на индексната концентрация. Той предупреждава, че инвеститорите държат големите технологични акции не винаги заради фундаментите, а защото те имат прекалено голяма тежест в индексите.
Според него това създава принудително търсене и изкривява оценките. Неговият подход е да търси компании, чиято частна стойност е значително по-висока от борсовата. Mattel е типичен пример.
При цена около 13 долара Роджърс оценява частната стойност на бизнеса на 25-26 долара. Аргументът не е, че производителят на Barbie и Hot Wheels изведнъж ще се превърне в компания с висок растеж, а че марките, интелектуалната собственост, обратните изкупувания и потенциалната стратегическа сделка не са отразени в цената.
При Jones Lang LaSalle Роджърс вижда около 35% отстъпка спрямо оценената частна стойност от приблизително 450 долара на акция. Пазарът се страхува, че AI ще замени брокерите на недвижими имоти, но според него няма доказателства, че сложните корпоративни сделки могат лесно да бъдат автоматизирани.
По-скоро компанията използва AI, за да повиши собствената си ефективност.
При Zebra Technologies също виждаме сходна логика. Скъпата памет е свила P/E коефициента от над 20 до около 14, въпреки че търсенето на баркод скенери, RFID системи и мобилни корпоративни устройства расте. Роджърс оценява частната стойност на Zebra на 390-400 долара - около 40% над пазарната цена по време на интервюто.
Това е типичен пример за пазар, който наказва временния натиск върху разходите така, сякаш конкурентното предимство е изчезнало.
Дейвид Жиру поставя цялата дискусия в още по-широк контекст. Според неговите изчисления петте подсектора, свързани с AI, са увеличавали печалбите си с около 29% годишно между 2023 и 2026 г., докато останалата част от пазара е растяла с едва 6-7%.
От края на 2022 г. AI и производните му са добавили около 27 трилиона долара глобална пазарна капитализация. Това обяснява защо останалата част от пазара изглежда толкова изостанала. Но Жиру предупреждава, че растежът на AI капиталовите разходи ще се забави заради закона на големите числа, ограниченията на балансите и регулациите.
Според него смесването на изчислителни архитектури ще отслаби монопола на Nvidia, тъй като ASIC и CPU решенията ще заемат по-голям дял при inference натоварванията.
Жиру е особено критичен към компании, чиито оценки вече предполагат пикови печалби след няколко години. Той посочва Caterpillar, която исторически се е търгувала около 16 пъти печалбата, но вече достига 38 пъти заради ентусиазма около захранването на центрове за данни.
Според анализа му пазарът оценява текущия data-center power бизнес на около 230 пъти печалбата и дори очакваните пикови печалби за 2030 г. на около 70 пъти.
Неговото заключение е сурово: когато капацитетът бъде изграден от Caterpillar, Cummins и други конкуренти, свръхпечалбите ще започнат да финансират собственото си унищожение. Това е класическият капиталов цикъл - високи маржове, нови инвестиции, нарастващ капацитет и неизбежно нормализиране.
Затова Жиру търси стойност в биотехнологиите, където големите фармацевтични компании имат патентна дупка от 400-500 млрд. долара през следващото десетилетие. Той очаква множество малки и средни биотехнологични компании да бъдат придобити с премии от 50% до 100%.
Примерите му включват Ascendis Pharma, MoonLake, Dyne Therapeutics, Vaxcyte, Cytokinetics, CG Oncology и Denali Therapeutics. Тук асиметрията идва от две посоки: клиничният успех може да създаде лекарства с приходи от 2, 5 или дори 10 млрд. долара, а нуждата на голямата фармация да попълва портфейлите си може да отключи придобивания.
Аби Джоузеф Коен вижда същия процес на ротация, но го свързва с по-широкия макроикономически риск. Според нея основната опасност е комбинацията от основна инфлация над 3% и значително забавяне на създаването на работни места. Това е труден режим, защото централната банка трябва едновременно да стабилизира цените и да не задуши растежа.
Коен обръща внимание и на средната класа, при която инфлацията изпреварва ръста на заплатите, а използването на кредит нараства. Това означава, че потреблението може да изглежда устойчиво номинално, но да бъде все по-зависимо от дълг.
Нейните идеи отразяват именно търсене на компании, наказани от прекомерен страх. ServiceNow и SAP са поевтинели с около 48% за година, а Monday.com - с около 74%.
Въпреки това 2027 г. P/E коефициентите им са съответно около 20, 14 и 13 пъти. Коен не приема тезата, че корпоративният софтуер неизбежно ще бъде унищожен от AI. Тя вижда обратното - ERP и CRM доставчиците могат да превърнат достъпа до клиентски данни и процеси в предимство.
При SAP например облачните приходи са нараснали с 27%, а backlog-ът с 25%. Това е важен контрапункт на масовия разказ: AI не премахва непременно софтуера. Може да увеличи стойността на компаниите, които вече контролират критичните данни и процеси.
Скот Блек защитава по-класическия value подход. Той подчертава, че S&P 500 се търгува около 22 пъти очакваната печалба за 2026 г., а десетте най-големи компании формират 39.2% от индекса. Вместо да спори дали индексът е балон, той търси компании с висок ROE, ниски P/E коефициенти, силен свободен паричен поток и устойчиви печалби.
Expedia е неговият водещ пример. При цена около 264.54 долара, 29.78 долара нетен кеш на акция и очаквана печалба от 20.04 долара, коригираният P/E е едва 11.7 пъти. Дори след включване на компенсациите с акции коефициентът е около 14.1. Компанията е генерирала 3.11 млрд. долара свободен кеш през предходната година и е изкупила обратно акции за 4.56 млрд. долара за малко над две години.
При очакван ръст на печалбата от 17-18% годишно това е пример за бизнес, който пазарът оценява като зрял, въпреки че финансовата машина продължава да се ускорява.
При Urban Outfitters Блек вижда друга аномалия. Компанията се търгува около 11.5 пъти очакваната печалба, докато той прогнозира над 20% ръст на печалбата, около 17.7% ROE и до 400 млн. долара свободен паричен поток.
Тук пазарът наказва търговията на дребно като категория, но подценява комбинацията от марки, Nuuly, разширяване на магазините и силна ефективност на оборотния капитал. Това е точно типът ситуация, която става възможна, когато капиталът е обсебен от една тема.
Раджив Джейн е сред най-критичните към AI бума. Той вижда счетоводна асиметрия: получателите на капиталови разходи признават приходите веднага, докато купувачите амортизират активите в продължение на пет, шест или седем години. Така краткосрочните печалби в екосистемата изглеждат мощни, но икономическият риск остава скрит в балансите на хиперскейлърите.
Джейн обръща внимание и на факта, че огромна част от търсенето зависи от OpenAI и Anthropic. Ако тези компании не успеят да генерират достатъчно приходи, способността им да привличат нов капитал може да отслабне.
Особено тревожно е, че според посочени от него данни около две трети от потреблението на токени вече идва от open-source модели, спрямо една трета в началото на годината.
Това означава, че ценовата сила на затворените модели може да се окаже далеч по-слаба, отколкото пазарът предполага.
Затова Джейн се обръща към енергетиката. При TotalEnergies той вижда около 10% обща възвръщаемост при петрол от 70 долара за барел, съставена от приблизително 6% дивидентна доходност и 4% обратно изкупуване на акции, при едва осем пъти нетната печалба.
Тезата му е, че най-големите петролни компании разполагат с най-добрите активи, силна капиталова дисциплина и могат да печелят дори ако цената на петрола не се покачи значително. Това е важен контраст спрямо AI: при енергията инвеститорът плаща ниска цена за вече доказани парични потоци, докато при AI често плаща висока цена за бъдещи печалби, които все още трябва да се материализират.
Сонал Десай добавя гледната точка на облигационния инвеститор. Тя смята, че по-ортодоксалният Федерален резерв ще принуди пазарите отново да оценяват фундаментите, а не да разчитат на постоянна подкрепа от централната банка. Десай не очаква непременно увеличение на лихвите, но смята, че подходящият лихвен диапазон е по-близо до 4-4.25%, а десетгодишната доходност може да достигне 4.75% или повече.
В такава среда тя затваря позицията си в GLD, тъй като по-ястребовата парична политика отслабва тезата за обезценяване на долара. Вместо това предпочита доходни инструменти с по-къса дюрация и mortgage REIT-и като Annaly и AGNC с доходност около 13%.
Нейната логика е показателна: стойността не е само в акциите. При високи лихви доходът сам по себе си отново се превръща в конкурентна инвестиционна алтернатива.
Тод Алстен защитава оптимистичен сценарий за индекса, но признава, че маржът на безопасност е по-малък. Той вижда S&P 500 около 8100 пункта при 21 пъти очакваната печалба за 2027 г., но предпочита физически бизнеси с дългосрочни бариери.
Vulcan Materials е неговият "тол пункт върху бетона". Компанията притежава кариери на правилните места, има над 50 години резервен живот и може да повишава цените по-бързо от разходите, защото агрегатите са тежки и скъпи за транспорт.
Брутната печалба на тон е нараснала от около 7 долара през 2021 г. до 11 долара през 2025 г., а Алстен очаква 15 долара до 2028 г. При годишен ръст на цените от 4-6% и среден едноцифрен ръст на обемите той прогнозира около 14% ръст на EBIT през следващите три години.
Linde е друг пример за "скъпо качество", което рядко изглежда евтино. При 28 пъти печалбата оценката не е ниска, но бизнесът разполага с дългосрочни договори, pricing power и критична роля в полупроводниците, здравеопазването, индустрията и космическите полети.
Алстен очаква космическият бизнес да надхвърли 1 млрд. долара до края на десетилетието. При Danaher той вижда вторичен AI ефект - AlphaFold може да увеличи броя на потенциалните лекарствени цели, но всички тези идеи трябва да бъдат потвърдени в лаборатория. Именно там инструментите на Danaher стават незаменими. При около 20 пъти forward earnings и потенциално възстановяване на биотехнологичния цикъл той вижда възможност за преоценка към 25-30 пъти.
Кристофър Росбах е по-благосклонен към AI инфраструктурата, но се концентрира върху компании с ясно измеримо конкурентно предимство. Arista Networks може да расте с около 27% годишно за пет години, а очакваният ръст на печалбата за 2026 г. е над 35%.
Eaton отчита 240% ръст на поръчките от центрове за данни, 44% увеличение на backlog-а в Америка и 73% глобално. Schneider Electric, от своя страна, може да расте с 13.5% годишно за пет години, като едновременно има експозиция към центрове за данни, автоматизация, енергийно управление и индустриален AI.
Разликата спрямо критиките на Жиру е важна: Росбах не отрича капиталовия цикъл, но вярва, че определени компании могат да запазят високите си маржове благодарение на технологична интеграция и дългосрочни бариери.
Мерил Уитмър представя може би най-чистата value теза от всички - компаниите, които произвеждат свободен паричен поток, намаляват дълг и връщат капитал на акционерите, не могат да останат вечно на пет пъти печалбата. Нейният пример Brink"s се търгува около 101.50 долара, но след придобиването на NCR Atleos тя прогнозира 18 долара следданъчен свободен паричен поток при консервативен сценарий и 24 долара при базов сценарий през 2029 г.
При 10-11 пъти свободния паричен поток целевата стойност е 180-250 долара. Тук катализаторът е плътността на мрежата, 200 млн. долара синергии и преходът към по-високомаржови дигитални услуги.
O-I Glass е още по-драматична история. При цена под 10 долара Уитмър очаква печалба над 3 долара до 2029 г. и потенциал за 25-30 долара, ако намаляването на капацитета и по-ниските данъчни плащания ускорят намаляването на дълга.
Общото между всички тези идеи не е секторът, нито размерът на компаниите. Общото е разминаването между това, което пазарът вижда днес, и това, което бизнесът може да изглежда след две или три години. Expedia, TotalEnergies, Brink"s, DoorDash, SAP, Danaher, Vulcan и Cencora нямат нищо общо като индустрии. Но всички те са примери за бизнеси, при които инвеститорът не плаща за съвършенство. Точно това ги отличава от най-претъпканата част на AI търговията.
Най-важният извод от кръглата маса не е, че технологичните акции трябва непременно да бъдат продадени. Някои от експертите остават оптимисти за Arista, Eaton, Microsoft, Amazon, Alphabet, Broadcom и други победители. Разликата е, че капиталът вече започва да прави разграничение между устойчиви платформи и временно облагодетелствани доставчици.
Когато целият пазар говори за една и съща революция, бъдещата доходност рядко е равномерно разпределена по веригата.
Историята показва, че най-добрите възможности често не се появяват там, където растежът е най-висок, а там, където очакванията са най-ниски. В края на 90-те години интернет беше бъдещето, но най-добрите инвестиции след балона невинаги бяха компаниите с най-висока експозиция към интернет.
През 2007 г. енергията изглеждаше недостижима, а няколко години по-късно именно най-пренебрегваните технологични платформи се превърнаха в победители.
Днес AI почти сигурно ще промени икономиката, но това не означава, че всички компании, свързани с изграждането му, ще оправдаят оценките си.
Пазарът не е евтин в индексен план. Но това не означава, че няма евтини компании. Точно обратното - концентрацията на капитал в AI е оставила необичайно широк спектър от качествени бизнеси без внимание. Това е среда, в която изборът на отделни акции отново може да има по-голямо значение от посоката на индекса.
И може би най-ценният урок от експертите е следният: когато всички се състезават да купят бъдещето, понякога най-добрата доходност се крие в настоящето, което пазарът е забравил да оцени.
Материалът е с аналитичен характер и не представлява препоръка за покупка или продажба на финансови активи.
USD
CHF
GBP
