Glem Nvidia: Philippe Laffont forklarer hvordan han får AI-eksponering

Selskaper som Nvidia (NVDA) og Micron (MU) er fortsatt i sentrum for alle AI-relaterte debatter i 2026, men milliardærinvestor Philippe Laffont nærmer seg bølgen fra en annen vinkel.

I et nylig intervju med CNBC, avslørte grunnleggeren av Coatue Management at hans $90 billion hedgefond foretrekker en klassisk «picks-and-shovels»-tilnærming heller enn å satse på individuelle chipprodusenter som NVDA.

Hans foretrukne måter å få AI-eksponering på inkluderer TSMC, Lam Research og Applied Materials Inc – de grunnleggende silisiumfabrikkene som alle halvlederbedrifter er avhengige av.  

Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC)

Laffont eier TSMC-aksjer av én enkel grunn: uansett hvem som designer neste gjennombrudds-AI-brikke, må de gå gjennom Taiwan Semiconductor Manufacturing.

For eksempel ruller Amazon ut sitt egenutviklede Trainium-silisium, Alphabet Inc satser på sine Tensor Processing Units (TPU-er), og en bølge av smidige startups går inn i GPU-markedet.

Likevel, som Laffont påpeker, "Alle vil til syvende og sist trenge de samme maskinene" – og nesten alle er avhengige av TSMCs banebrytende foundry-noder for å produsere sitt silisium.

Å sitte med en betydelig eierandel i TSMC lar Coatue forbli nøytrale i den knallharde chipkonkurransen samtidig som de jevnt høster fordelene av en capex-syklus som ikke viser tegn til å avta.

Lam Research (LRCX)

For å bygge de mikroskopiske, svært tettpakkede arkitekturene som kreves for moderne AI-arbeidsbelastninger, er spesialisert maskinvare nødvendig.

Denne realiteten leder Philippe Laffont direkte til Lam Research Corp – en industriell gigant som dominerer innen etse- og avsetningsteknologi.

Moderne kunstig intelligens-infrastruktur er i ferd med å gå inn i det Laffont kaller «agentisk æra», der autonome programvareagenter utfører lange, flerlagede arbeidsflyter.

Dette teknologiske skiftet krever store mengder high-bandwidth memory (HBM) og spesialisert avansert pakking – og LRCX produserer det nøyaktige kapitalutstyret som trengs for å etsa dype, feilfrie vertikale kanaler i avanserte minnebrikker.

For Laffont gir eierskap i Lam Research-aksjer et direkte innblikk i den fysiske lagdelen av AI-økosystemet, og sikrer pålitelig inntekt fra alle teknologiselskaper som bygger ut datasentre.

Applied Materials (AMAT)

Som avslutning på Laffonts topp-trio innen halvlederkapitalutstyr står Applied Materials, verdens største leverandør av verktøy som brukes til å fabrikere avanserte mikrobrikker.

Ettersom global elektronikkproduksjon blir stadig mer lokalisert, AMAT-aksjene drar nytte av massive strukturelle motvinder og statlige subsidier.

Laffont – en MIT-grad og profilert alumn fra Julian Robertsons Tiger Management – verdsetter selskapets nær-monopol på materialtekniske løsninger.

"Hvis jeg er leverandør til fabs, trenger jeg ikke å satse nøyaktig på hvilken brikke som kommer til å vinne," forklarte han.

Denne strategiske diversifiseringen beskytter Coatue Managements portefølje mot raske foreldelsessykluser samtidig som den gir investorer eksponering mot hyperveksten i global utbygging av AI-fabrikker.

Merk at alle tre navnene på Philippe Laffonts liste også betaler utbytte.