Inwestorzy detaliczni masowo kupują nowy ETF tematyczny na AI

Krajobraz przemysłu półprzewodników przechodzi strukturalną zmianę w alokacji kapitału detalicznego, gdy ETF na układy pamięci DRAM staje się głównym instrumentem dla inwestycji w infrastrukturę AI.

Utworzony przez Roundhill Investments 2 kwietnia, fundusz w szybkim tempie zyskał status ulubieńca inwestorów detalicznych szukających ukierunkowanej ekspozycji na łańcuch dostaw układów pamięci.

Podczas gdy początkowe cykle inwestycji w AI faworyzowały GPU, ostatnia aktywność rynkowa sygnalizuje zawężenie uwagi na wąskich gardłach pamięci, które obecnie ograniczają hiperskalowe centra danych na świecie.

Wpływy do DRAM biją rekordy w 2026 r.

Zgodnie z Vanda Research, traderzy detaliczni masowo wchodzą w DRAM w błyskawicznym tempie, z dziennymi zakupami przekraczającymi 200 mln USD (ok. 748,2 mln zł) już w pierwszym miesiącu – szybszy wzrost przepływów dolarowych niż w przypadku wcześniejszych faworytów, takich jak TSLL i BITO.

Co ważniejsze, „nie widać oznak spowolnienia tej gorączki zakupowej” w krótkim terminie, napisali badacze Vanda w swoim najnowszym raporcie.

Koncentracja funduszu odzwierciedla oligopolistyczny charakter branży. Trzy największe pozycje: Samsung, SK Hynix i Micron, stanowią około 75% aktywów całego portfela 6 mld USD (ok. 22,4 mld zł).

Fundamentalny byczy argument dla tych pozycji jest prosty: w miarę jak hyperskalowi dostawcy AI ścigają się w rozbudowie mocy, pamięć stała się krytycznym wąskim gardłem, co prowadzi do gwałtownego wzrostu cen składników i obaw o długoterminowe niedobory.

Nierównowaga popytu i podaży może podnieść marże zysku, a wielu analityków prognozuje, że wskaźnik ten przekroczy w tym roku 70%.

Innymi istotnymi uczestnikami w segmencie DRAM są wyspecjalizowane firmy z obszaru przechowywania danych i układów, takie jak Kioxia, Western Digital i Seagate, co sugeruje, że inwestorzy detaliczni coraz częściej postrzegają pamięć HBM i urządzenia pamięci masowej SSD jako kluczowe „narzędzia” rozwoju infrastruktury AI.

Dlaczego inwestorzy detaliczni wybierają układy pamięci zamiast GPU

Entuzjazm detalistów wobec DRAM to nie tylko historia momentum – odzwierciedla głębszą zmianę architektoniczną zachodzącą w systemach AI.

Eksperci uważają, że następna fala sztucznej inteligencji zmierza w kierunku agentowych obciążeń, w których modele nie tylko generują wyniki, ale zarządzają wieloetapowymi zadaniami, wywołują zewnętrzne narzędzia i koordynują rozproszone przepływy pracy.

Ta zmiana przesuwa wąskie gardła wydajności z inferencji skoncentrowanej na GPU w stronę warstw koordynacyjnych obciążających w dużym stopniu CPU.

Jak pisał Daniel Nenni dla SemiWiki w kwietniu: „Pojawiające się systemy AI agentowe przekształcają inferencję w rozproszony, wieloetapowy proces. Ta zmiana architektury wprowadza znaczne zapotrzebowanie na CPU,” zasadniczo zmieniając sposób alokacji mocy obliczeniowej w centrach danych.

Starszy analityk Morgan Stanley, Shawn Kim, zgodził się z tą opinią, podnosząc prognozę TAM dla CPU na 2030 r. o 25% i opisując przyszłe systemy AI jako architektury hybrydowe – gęste „szafy GPU” do obliczeń modelu w parze ze „szafami CPU” do orkiestracji, przetwarzania danych i uruchamiania narzędzi.

Dla inwestorów detalicznych ewoluujący stos technologiczny czyni pamięć, w szczególności HBM i wysokogęstościowe pamięci masowe, bardziej bezpośrednią ekspozycją na wąskie gardła infrastruktury wynikające zarówno z rozbudowy GPU, jak i CPU, stawiając fundusz DRAM jako czystszy i bardziej skalowalny zakład w rozbudowie AI.