Cyklisk optimism möter geopolitisk osäkerhet – ett resebrev från det amerikanska industribältet

Skrivet av förvaltare Robin Övrebö och analytiker Lins Berglund Österud.

Amerikanska branscher och bolag – mer än bara teknologi
När vi talar om amerikanska bolag är det lätt att dras mot många av de mycket framgångsrika teknikbolagen, men USA har en stor bredd av branscher och det finns väldigt många framgångsrika industribolag. Marknaden för industribolag har länge varit tudelad. Bolag med exponering mot datacenter och försvar/flyg har haft stark efterfrågan och kapacitetsutmaningar, medan den bredare industrin haft det betydligt tyngre. Många av dessa industriaktier utvecklades dock väl i början av året, och det fanns tecken på hopp om att industrin – äntligen – skulle få uppleva en cyklisk uppgång efter flera svaga år.

PMI var svagt under lång tid efter pandemin, men steg över 50 i januari, vilket var den första expansiva nivån på länge. De bolag vi träffade bekräftade bilden. Ett av bolagen vi mötte, Lincoln Electric, nämnde att efterfrågan på konsumentrelaterade varor har stabiliserats, vilket ofta är ett tidigt tecken på att cykeln har bottnat. Flera av bolagen vi talade med delade samma försiktiga optimism – att vi kanske hade sett en botten i den bredare industrikonjunkturen. Samtidigt var de optimistiska med ett viktigt förbehåll – att oljepriset inte förblir varaktigt högt.

Oljepriset som bromskloss
Osäkerhet är kapitalinvesteringarnas stora fiende. Iran-kriget ökar åter osäkerheten för många företag, inte minst genom ett högre oljepris. Ett högt oljepris fungerar i praktiken som en penningpolitisk åtstramning och kan därmed sätta käppar i hjulet för den begynnande cykliska återhämtning vi såg tecken på i början av året. Ju längre oljepriset förblir högt, desto starkare blir den åtstramande effekten, och desto större blir risken för att inflationsförväntningarna stiger igen.

Bostadsmarknaden väntar på lägre räntor
Vi besökte också flera bolag med exponering mot bostadsbyggande. Den avgörande faktorn för dessa är att den 30-åriga bolåneräntan sjunker under 6 procent. I början av året fanns tecken på att räntan var på väg ned mot denna nivå. Efter stigande oljepris och utsikter till högre räntor har dock aktiviteten på bostadsmarknaden åter försvagats, i en marknad som haft det tufft sedan räntorna började stiga efter pandemin. Det finns många bra bolag inom detta segment, och flera använder svagare marknader till att genomföra operativa förbättringar och ta marknadsandelar. Men för att det verkligen ska ta fart krävs att slutmarknaderna förbättras, och det sker inte förrän räntorna kommer ned något. Vi äger flera strukturella vinnare inom detta tema, men valde att minska exponeringen något efter resan, då det ser ut att ta längre tid innan vi ser en förbättring i slutmarknaden. Samtidigt är det värt att påminna om att aktier ofta börjar röra sig innan det syns i siffrorna.

AI-infrastruktur: fortsatt kapacitetsbrist

När vi talar om artificiell intelligens handlar mycket av diskussionen om vilka applikationer som kommer att vinna. Men de som hittills har tjänat mest på AI är de som levererar den fysiska infrastrukturen. Här finns två tydliga läger: de som menar att det byggs ut för mycket kapacitet för snabbt, och de som ser utvecklingen som strukturell och långsiktig. Oavsett synsätt är verkligheten på marken att utbyggnaden av datacenter skapar en massiv efterfrågan på mark, byggnader, el, kylning, kablar, transformatorer, generatorer och hantverkare. Orderböckerna är välfyllda. Datacenter som tidigare dimensionerades för 10–20 megawatt planeras nu i kluster om 150–200 megawatt. Brist på elektriker och annan teknisk kompetens har blivit en av de mest akuta flaskhalsarna.

Optimering av datacenter och början på inference-eran

En annan slutsats från resan är att fokus i allt högre grad flyttas mot att optimera datorkraften och infrastrukturen kopplad till datacenter. Hittills har en betydande del av investeringarna främst gått till att träna stora språkmodeller som Claude, ChatGPT och Gemini. Men två trender påverkar nu hyperscalernas beslut:

1. deras kassaflöden och aktiekurser har varit under press
2. företag och konsumenter integrerar nu på allvar dessa verktyg i sina arbetsflöden, både som effektiviseringsverktyg och genom AI-agenter

Det förändrar kraven på datacenterarkitekturen.

Det som gör inference-fasen betydligt mer krävande än träningen är den inbyggda oförutsägbarheten. Medan träning är en stabil och kontinuerlig process varierar inference-trafiken med den faktiska användningen under dagen. Belastningen svänger beroende på när verktygen används i arbetet, vad som händer i nyhetsflödet eller om en stor andel AI-agenter arbetar samtidigt. Det gör att de som äger modellerna blir allt mer fokuserade på att optimera och få ut mer kapacitet ur datacentren. Kostnad per token blir därför ett centralt nyckeltal, ungefär som bilars bränsleförbrukning eller kostnad per mil.

Det innebär också att helt nya flaskhalsar måste lösas, såsom:

• Mänskligt tålamod och svarstid – hög efterfrågan och samtidig användning i förhållande till kapacitet kan leda till långa svarstider och driftstörningar.
• Minne – inference kräver enklare processorberäkningar, men hämtar kontinuerligt information från minnet.
• Nätverket – nätverket är länken som binder ihop allt. Förseningar här är problematiska, vilket gör effektiv routing avgörande.
• Geografi och elförsörjning – ett datacenter för träning kan byggas mer isolerat, eftersom det fysiska avståndet till användaren är mindre viktigt. Ett datacenter som ska användas till inference måste däremot byggas betydligt närmare användarna, ofta i tätbefolkade områden, för att hålla nere nätverksfördröjningen. Det tvingar datacentren in i hård konkurrens om elkapacitet där den redan är ansträngd.

Vem tjänar på detta?

Det innebär att bolagen som levererar AI-applikationer står inför nästa stora kapplöpning. De behöver bygga systemarkitektur som klarar oförutsägbar trafik utan fördröjningar och driftstörningar, samtidigt som de måste optimera kostnad per token. Användningen av AI är hög och adoptionen har gått snabbt, men i dag subventioneras användningen i stor utsträckning – slutkunden betalar ännu inte den faktiska kostnaden. Antingen måste kostnaderna ned kraftigt, priserna upp, eller en kombination av båda. I den fas vi befinner oss nu är det därför inte nödvändigtvis applikationsleverantörerna eller molnbolagen som tjänar mest pengar, utan snarare de aktörer som adresserar de flaskhalsar som uppstår längs vägen – och dessa flaskhalsar förskjuts över tid.

Ett ögonblicksporträtt av den amerikanska realekonomin

Resan gav oss en värdefull bild av den amerikanska realekonomin. Vi fortsätter att positionera portföljen mot bolag med varaktiga konkurrensfördelar i strukturellt attraktiva marknader. Efter resan har vi minskat vår exponering mot bostadsmarknaden något, samtidigt som vi har ökat exponeringen mot bolag som levererar infrastruktur kopplad till datacenter och AI – bland annat inom testning och optimering av nätverk, där vi ser en växande flaskhals.

Samtidigt är vi medvetna om risken i Nassim Talebs observation: “I've seen gluts not followed by shortages, but I've never seen a shortage not followed by a glut.” Även om det råder brist i dag finns risken att det byggs upp överkapacitet som på sikt påverkar hela värdekedjan. Därför är vi öppna för att detta ögonblicksporträtt snabbt kan förändras.