Чому Vertiv може перетворити вашу інвестицію в 1000 доларів у серйозне багатство

Бум штучного інтелекту зазвичай привертає увагу через попит на графічні процесори та запуск моделей, але існує тихіша можливість, яка часто залишається поза увагою: інфраструктура, що підтримує роботу всіх цих дата-центрів, забезпечуючи їх охолодження та енергопостачання. Саме тут на сцену виходить Vertiv (NYSE: VRT — Нью-Йоркська фондова біржа), менш відомий гравець у тому, що інвестори називають грою «пік і лопата» у розширенні штучного інтелекту, з потенціалом отримати значний прибуток при інвестиції в 1000 доларів.

Хоча чіпи, такі як Nvidia, привертають увагу новинами, менш приваблива реальність полягає в тому, що сучасні AI-об’єкти потребують складних систем теплового управління та подачі енергії для своєї роботи. Рішення Vertiv для рідинного охолодження створені саме для цього: запобігання перегріву, підтримки продуктивності та уникнення дорогих простоїв у дата-центрах з дедалі щільнішою конфігурацією серверів. Можна сказати, що це — непоказна, але життєво важлива основа, яка робить можливим інфраструктурний аспект AI.

Числа розповідають переконливу історію

Vertiv завершила третій квартал з хорошим настроєм. Компанія повідомила про коефіцієнт замовлень до доходу (book-to-bill) 1,4 — показник, що свідчить про сильний попит у майбутньому, — та про залишки замовлень на рівні 9,5 мільярдів доларів. Для порівняння, така видимість на 2026 рік і далі свідчить про те, що компанія не голодує за бізнесом. Якщо раніше ви інвестували 1000 доларів у компанії, що отримують вигоду від структурних трендів, то історично це приносило значний прибуток.

Компанія активно готує свій портфель систем рідинного охолодження для наступної хвилі ускладнення AI. Більша обчислювальна потужність у тому ж фізичному обсязі означає щільніші теплові вимоги, і модульні, попередньо виготовлені рішення Vertiv можуть бути розгорнуті швидше за традиційні альтернативи. Це не дрібниці, особливо коли гіпермасштабери змагаються за швидке введення потужностей у експлуатацію.

Де формується повторюваний дохід

Що робить історію Vertiv цікавішою за простого постачальника обладнання — це її сервісний підрозділ. Компанія має понад 4400 інженерів по всьому світу, які пропонують передбачувану аналітику, віддалений моніторинг і оптимізацію енергоспоживання. Оскільки навантаження AI стає все складнішим, ці послуги створюють більш міцні стосунки з клієнтами та відкривають потенціал для повторюваних доходів — тих, що зазвичай цінуються інвесторами з більшими мультиплікаторами.

Також планується запуск портфеля систем постачання постійного струму на 800 вольт у другій половині 2026 року, що співпаде з запуском платформи Nvidia Rubin Ultra у 2027 році. Витрати на інженерні розробки та R&D очікується збільшити більш ніж на 20% наступного року, що свідчить про намір компанії залишатися попереду.

Вчимося на історії

Якщо вас цікавить, чи може інвестиція в 1000 доларів сьогодні примножитися до справжнього багатства, згадайте цей історичний контекст: Netflix увійшов до списку «найкращих акцій» Motley Fool у грудні 2004 року. Інвестиція в 1000 доларів тоді зросла б до 432 297 доларів. Nvidia з’явилася в тому ж списку у квітні 2005 року, і 1000 доларів перетворилися б на 1 067 820 доларів.

Це не випадковість. Сервіс Stock Advisor від Motley Fool з моменту запуску показав середню рентабельність 894%, перевершуючи 194% прибутковості S&P 500. Вміння правильно вгадати момент структурних змін у технологіях і інфраструктурі часто відділяє виняткові інвестиції від просто хороших.

Питання оцінки

Звичайно, поточна оцінка Vertiv — 35,2 рази прогнозного прибутку — досить висока. Це преміум-ціна, без сумніву. Однак, якщо розгортання дата-центрів для AI триватиме кілька років — а це цілком ймовірно за поточною траєкторією — Vertiv має потенціал масштабуватися разом із цим трендом. Поєднання високого залишку замовлень, критичної інфраструктури та сервісних можливостей створює переконливу основу для довгострокової позиції, особливо якщо дивитися на кілька років вперед.

Інвестиція в 1000 доларів зараз може здатися скромною, але структурні тренди в інфраструктурі AI зазвичай не змінюються за ніч. Саме цю тезу варто враховувати.