Výdaje na AI infrastrukturu nevrcholí. Důkazy přinášejí tři dodavatelé Nvidie

Schneider Electric, francouzský průmyslový gigant dodávající energetickou a chladicí infrastrukturu pro datacentra, zvýšil svůj odhad organického růstu tržeb pro rok 2026 až na 13 % z dřívějších 10 %. Cíl růstu zisku EBITA posunul na 14–19 % z původních 10–15 % . Společnost to přímo přičítá „utrácení poháněnému umělou inteligencí“ a „bezprecedentní“ poptávce datacenter . Schneider už koncem roku 2025 uzavřel zakázky za 2,3 miliardy dolarů na americká datacentra a v prvním čtvrtletí 2026 překonal odhady tržeb .

Seagate, výrobce datových úložišť, překonal očekávání a ve svém hospodaření za čtvrté čtvrtletí fiskálního roku 2026 nasměroval výhled nad konsensus trhu. Klíčový detail: vedení firmy potvrdilo, že kapacita pro tzv. nearline úložiště je v podstatě vyprodána až do konce kalendářního roku 2027 – což je u hardwarové společnosti výjimečná úroveň viditelnosti . Výhled na první čtvrtletí fiskálního roku 2027 počítá s tržbami 4,1 miliardy dolarů, což představuje masivní sekvenční zrychlení .

Jak to vyvrací vyprávění o „vrcholu AI“

1. Šíře dodavatelského řetězce. Nejde jen o to, že Nvidia sama hlásí silnou poptávku. Tři dodavatelé ve zcela odlišných vrstvách – čipové nástroje, energetická infrastruktura a úložiště – nezávisle na sobě zvýšili výhledy v průběhu několika dní. To ukazuje na skutečné objednávky z reálné ekonomiky, nikoli na firemní marketing.

2. Viditelnost do budoucna. Seagate má kapacitu plně alokovanou až do roku 2027 a Schneider zvyšuje celoroční výhled uprostřed roku. To jsou konkrétní předstihové ukazatele toho, že výstavba ze strany velkých technologických firem (hyperscalerů) má před sebou několik let.

3. Časová blízkost. Všechna tři zvýšení výhledů přišla mezi 29. a 30. červencem 2026. Jde o velmi čerstvá data, která nevykazují žádné známky zpomalení .

Kvantifikovaný býčí případ Jensena Huanga

Šéf Nvidie Jensen Huang je nejhlasitějším zastáncem myšlenky, že výdaje na AI mají dlouhou trajektorii. Opakovaně označuje současnou výstavbu za „největší infrastrukturní projekt v dějinách lidstva“ . V květnu 2026 odhadl, že kapitálové výdaje na AI by mohly dosáhnout 3–4 bilionů dolarů . Na konferenci GTC 2026 uvedl, že Nvidia vidí poptávku nejméně za 1 bilion dolarů v příštím roce . V rozhovoru pro CNBC v únoru 2026 Huang řekl, že budování AI kapacit má před sebou „sedm až osm let“ a označil výdaje za „přiměřené“ a „udržitelné“ . Zavrhuje obavy z bubliny jako nepochopení rozsahu příležitosti a tvrdí, že AI představuje „novou průmyslovou revoluci“ .

Huangův rámec je časově ohraničený a kvantifikovaný. Uvádí, že kombinované kapitálové výdaje největších technologických společností dosáhnou v roce 2026 zhruba 660–700 miliard dolarů, a označuje to pouze za začátek .

Potvrzení z širšího dodavatelského řetězce

Nejde jen o tyto tři společnosti. Infineon Technologies, další dodavatel čipů, zvýšil celoroční výhled již v květnu 2026. Šéf firmy Jochen Hanebeck označil AI za klíčový faktor. Infineon nyní očekává, že tržby za fiskální rok 2026 výrazně překročí loňských 14,66 miliardy eur a marže se zlepší na přibližně 20 % z loňských 17,5 % .

Výhrady a medvědí scénář

Medvědí scénář „vrcholu AI“ argumentuje, že návratnost investic do AI pro hyperscalery nemusí naplnit očekávání a že růst kapitálových výdajů začne zpomalovat během 2–3 let. Předložené důkazy se silněji vztahují ke krátkodobé a střednědobé viditelnosti (2026–2027) než k horizontu po roce 2029. Huangův výhled na 7–8 let se opírá o předpoklad, že se AI stane všeobecnou průmyslovou revolucí – to je sice pravděpodobné, ale zatím neprokázané tvrzení.

Závěr

Současné důkazy – tři nezávislá zvýšení výhledů dodavatelů, rekordní čtvrtletní výsledky a Huangovy kvantifikované projekce – podporují pokračující robustní výdaje na infrastrukturu přinejmenším do roku 2027. Šíře signálu z dodavatelského řetězce, kdy firmy z oblasti čipových nástrojů, energetiky a úložišť zvyšují výhledy v témže týdnu, dělá z tohoto argumentu víc než jen sebepropagaci vedení Nvidie. Pro investory i pozorovatele oboru data naznačují, že budování AI infrastruktury je stále v rané až střední fázi.