Ang trend ng pondo sa likod ng malaking pagbawi ng AI computing power: Ang pondo ng JPMorgan ay nagpapakita ng “pagkitid” ng retail na pagbili, pumapasok sa Nvidia, SanDisk at iba pang mga core ng computing power

Ayon sa impormasyon mula sa APP ng Pananalaping Intsik na Tumutuon sa Kaalaman, ibinahagi ng pinakabagong ulat na “Retail Radar” ng higanteng institusyong pampinansyal ng Wall Street na Morgan Stanley na matapos maisakatuparan ng Federal Reserve ang asahan ng pagtaas ng interest rate, hindi tuluyang umalis ang mga retail investor mula sa AI, bagkus ay kitang-kitang bumagal ang kanilang kabuuang ritmo sa pagpasok sa merkado dahil sa macroeconomic pressure, at mas nagfocus ang kanilang indibidwal na pagpili sa mga nangunguna sa AI compute power. Para sa monetary policy committee ng Federal Reserve FOMC na sa oras ng New York noong Miyerkules ay nagpasya nang unanimous na itaas ang rate ng 25 basis points tungo sa 3.75%—4.00%, ang batayang pananaw ng Morgan Stanley ay ganito: kung pag-atras lamang ito ng nakaraang bahagi ng “insurans na rate cut” cycle noong nakaraang taon, saka mananatiling malakas ang kita ng negosyo at hindi lalong lumala ang sitwasyon sa Gitnang Silangan, kayang lunukin ng stock market ang pag-angat ng interest rates at ng kita ng long-term U.S. Treasuries.

Kapag ang presyur ng oil prices at long-end yields sa valuations ay bahagyang humupa, ang mga pangunahing asset sa AI compute power na dati nang suportado ng buying interest ay nagkakaroon ng basehan para makilahok sa pagbangon ng risk appetite, kaya't may kondisyon ang merkado na muling mapokus mula sa gulat na dulot ng rate hike patungo sa orders, kita, at pagkuha ng tubo. Ito rin ang dahilan kung bakit ipinapakita ng pinakabagong compilation ng Morgan Stanley na mula Setyembre 10 hanggang 16, ang pag-agos ng pondo mula sa mga retail investor ay tumulong sa pitong higante na makakuha ng kabuuang $1.601 bilyong net buying, kung saan $1.196 bilyong bahagi dito ay kay Nvidia, malakas din ang pumasok kay Sandisk, Asml, at Oracle bilang mga lider sa AI compute supply chain. Ang ganitong “contraction at core transmission” na estruktura ay mas nakapaliwanag kung bakit may rebound base pa rin ang AI compute power theme matapos ang rate hike ng Federal Reserve, kumpara sa simpleng naratibo ng 'retailers umaalis sa tech.'

Ayon sa historical data analysis ng Morgan Stanley, sa kasalukuyang kondisyon ng patuloy na mataas na paglago ng ekonomiya, kaya ng stock market na tiisin ang 10-year U.S. Treasury yield na dumidikit sa 6%, ngunit ito ay assessment na nakabatay sa premise ng malakas na earnings expansion driven by AI, at hindi ito pagtaya na aakyat ng 6% ang yield.

Gayundin, dalawa pang Wall Street giants, Goldman Sachs at Jefferies, ay naglabas kamakailan ng kaparehang positibong signal. Sa report ng Goldman Sachs noong nakaraang weekend, inilapit nila ang logic na 'Profit ay Lahat' na nagsasabing magpapatuloy ang bull market ng U.S. stock mula nang sumikat ang ChatGPT noong 2022—inaasahan nilang abot sa $340 kada share ang kita ng S&P500 sa 2026, na may potensyal na tumaas ng 24% year-on-year mula sa mataas na base; at 2027 ay maaaring tumama pa sa $385, o dagdag pang 13% taon-taon.

Kabilang dito, ang forward P/E ratio ay bumagsak mula 22x sa simula ng taon patungo sa 19x, palatandaan na naipasa na sa valuation compression ang hamon sa rates. Sa kanilang historical data, sa pitong nakaraang rate hike cycles, sa loob ng 3 buwan ay bumagsak ng average na 2% ang S&P500, ngunit sa loob ng 12 buwan ay tumaas ng average na 9%. Wala pang sapat na datos na supurtahan ang pananaw na 'kapag nagtaas ng rate si Fed, tiyak na matatapos ang bull market'; ngunit hindi rin 100% garantisado na mauulit ang historical returns; nagsaad ang Goldman na ang talagang mahalaga ay matabunan ng earnings trend ang patuloy pang pagbaba ng valuations.

Kamakailan ay ipinahayag ng Jefferies na, dahil sa AI investment craze at mas mataas sa inasahang kita ng AI-related companies, inaasahan nilang aakyat ang S&P500 sa 8000 puntos sa katapusan ng 2026, at 9000 puntos sa 2027. Ang malinaw at matibay na logic ng Jefferies: sa cycle na higit dalawang doble ang AI driver profit growth sa kasaysayan, mapanganib labanan ang profit trend. Ang target nila sa S&P500 na 8000 sa 2026 ay nakabatay sa $373 EPS (taasan ng 35% year-on-year, mas mataas sa consensus ng market na 29%) at P/E na 21.5x.

Natupad ang rate hike ng Fed, lumiliit ang buying ng retail: Naipon ang pondo sa AI compute power core assets

Pinakabagong data ng Morgan Stanley retail capital flow magsasabi na mula Setyembre 10 hanggang 16, ang net inflow ng retail funds ay $2.5 bilyon lang, halos 63.2% mas mababa sa average na $6.8 bilyon kada linggo sa nakaraang 12 buwan; dito, $3.1 bilyon ay papasok sa ETF habang $600 milyon ay net outflow sa indibidwal na stocks. Ipinwesto ng report ang overall inflow strength sa ikalawang percentile sa history, ang ETF inflow ay bumaba sa one-year low, at ang single stock flow ay nasa ika-12 percentile. Kaya pinakamahalagang signal ng market ay “konting dagdag na buying, mas pipiliin ang targets”: pinipigil ng mataas na oil price, long-end rate, at AI safety discussion ang panandaliang risk appetite, pero ang mga core assets tulad ng Nvidia ay kaya pa ring mang-akit ng net buying.

Noong Huwebes (Setyembre 17), matapos ang panandaliang pagbaba ng Philadelphia Semiconductor Index, tumaas ito nang 3.1%, kasabay ng mabilis na pagbagsak ng oil prices at pagbaba ng 10-year US Treasury yields sa 4.93%—ipinapakita ang marhinal na pagluwag ng rate/yield curve pressure at matibay na pagbawi ng kumpiyansa sa AI compute related investments matapos maibalik ng Fed rate hike ang kredibilidad ng central bank na labanan ang inflation.

Kahit itina-timing ng Morgan Stanley ang “Retail Radar” bago pa ang malaking rebound ng teknolohiya sa global market, nagbibigay pa rin ito ng napakahalagang clue sa analysts tungkol sa pinagmumulan ng rebound—kabuuang pagbagal ng entradas, ngunit hindi napuputol ang selective buying sa AI core assets, lalo na ang 'Magnificent Seven' (Nvidia at Google kasama), na nagtamo ng $1.601 bilyon net buying, $1.196 bilyon dito ay kay Nvidia; malaki din ang napunta kina Sandisk, Asml, at Oracle bilang mga lider sa AI compute power supply chain—respectively $202 milyon, $119 milyon, at $102 milyon net buying.

Ang structure na 'total contraction, core conduction' ay mas nagpapaliwanag kung bakit may rebound base ang AI theme: Sa pagbawas sa exposure sa non-Seven technology stocks, pinipili pa rin ang piling kumpanya sa accelerated computing, storage, semiconductor equipment, at cloud infra; malinaw na binanggit din sa report na patuloy na bumibili ang retail ng core infra chain ng AI data centers, electrification, ang mga pangunahing AI beneficiaries, at AI software commercialization themes.

Lalo namang pinatutunayan ng Oracle ang logic na 'kita at orders ang nagsusuporta sa buying on dips'—tumaas ng 30% ang kita taon-taon, cloud infra revenues ay triple-digit ang growth, RPO up ng $26 bilyon quarter-on-quarter, kaya nang Setyembre 11 nakatanggap ng $87 milyon net buying sa isang araw mula retail, malinaw na ang viable business growth ay kayang humikayat ng pondo.

Kasama ang latest view ng Morgan Stanley na “malakas ang kita, kontrolado ang geopolitical risk, kayang tiisin ng stock market ang shallow rate hike cycle at long-term high yields,” maaaring ipalagay na isa sa strategic plays ay—kapag lumuwag ang pressure ng oil price at yield sa valuations, ang core assets sa AI compute power na dati nang nanghihikayat ng buying interest ay may basehang makilahok sa risk preference recovery, nagbibigay ng fund bias foundation sa rebound ng Huwebes, at may chance ang market focus na lumipat mula impact ng rate hike pabalik sa orders, kita, at profit delivery.

Ipinapakita ng trade pace at sectoral flow na sabay na nagsasagawa ng defensive at selective tech investing ang retail investor, hindi basta-bastang salin sa defensive sectors. Sa apat na huling araw, net buyer pa ang retail sa umaga, pero nagiging net seller sa hapon, pinaka-notable sa non-Seven giants tech stocks at industrials. Sa sector statistics na hindi isinama ang Magnificent Seven, tanging consumer staples ang net buying, $11 milyon; industrial, comms, at tech net outflow ng $555 milyon, $493 milyon, at $405 milyon, ang utilities at real estate ay kakaunti lang ang net selling.

Sa ETF side, record third largest weekly net outflow na nakita sa industry ETF, sanhi ng tech-driven funds; pero malalaking broad-based ETF ay may net buys na $1.3 bilyon, precious metals ETF $188 milyon, at mid/long-term bond ETF may konting improvement pa. Kapansin-pansin: umabot na sa three-year high ang siksikan ng high-dividend strategies, pero bumaba ang retail inflow sa dividend ETFs.

Kabay, ipinapakita ng compilation ng Morgan Stanley na nananatiling napakataas, 96.8th percentile historically, ang one-month rolling average ng retail options trading share, ibig sabihin aktibo pa rin ang participation—nabago lang ang willingness to buy spot at market direction.

Mula fund flows papuntang profit delivery: AI compute infrastructure investment mula sa pangkalahatang habulan patungo sa piling super leaders

Ipinapakita ng specific buying list na hindi lang nagtutuloy-tuloy ang suporta sa Magnificent Seven, pati na rin ang storage, semiconductor equipment, at cloud infra, inuuna pa rin. Narito ang summary ng retail capital flow ng Morgan Stanley (week of Sept 10-16):

Lahat ng Magnificent Seven ay may net buying: Nvidia $1.196 bilyon, Tesla $201 milyon, Amazon $87 milyon, Apple $63 milyon, Google $25 milyon, Microsoft $19 milyon, Meta $10 milyon. Kabuuang $1.601 bilyon, nasa 74.7% nito kay Nvidia. Sa labas ng Seven giants, Sandisk (SNDK.US) $202 milyon, ASML (ASML.US) $119 milyon, Oracle (ORCL.US) $102 milyon na net buying—kabuuang Top 5 net buying kasama si Nvidia at Tesla; Top 5 net selling ay SpaceX (SPCX.US) $249 milyon, Marvell (MRVL.US) $95 milyon, Intel (INTC.US) $76 milyon, NuScale Power (SMR.US) $60 milyon, at AMD (AMD.US) $52 milyon.

Ipinunto pa ng report na nagpapatuloy ang retail investors sa pagbili ng AI data center electrification chain, ang pinaka-core at pangunahing nakikinabang na AI/Data Center infra, ang Magnificent Seven, growth stocks, at AI software/commercialization themes—lumilinaw na hindi iniiwan ng retail investors ang AI, kundi iniipon pa lalo ang buying sa Seven Giants at sa pinakacore na storage, device, cloud platform companies; ang non-Seven tech kabilang, net outflow pero hindi ibig sabihin na lahat ng kumpanya doon ay otomatiko nang binenta.

Itinaas ng Morgan Stanley analyst team ang Meta papuntang “Overweight”, positibo sila sa cutting-edge models, Muse agent and model API service, at pinalalawak ang AI commercialization mula ad papunta sa bagong products at revenue; sa cybersercurity higit nilang inendorso ang Okta, Palo Alto Networks, CrowdStrike, Varonis, at Zscaler. Ang pangunahing logic: Ang paglaganap ng AI ay nagpapalawak sa attack surface, kaya ang security companies ay magiging foundational infra partners ng core model companies at magtitindi ang security spend. Kapansin-pansin na net selling pa rin ang retail sa security software basket na ito, palatandaan na hindi tugma ang institution fundamentals at short-term retail trades.

Ang AI cloud compute infra leader na Oracle ay positibong halimbawa ng pondo flow: hinango ng Morgan Stanley report ang Oracle financials, 30% year-on-year revenue growth, triple-digit cloud infra growth at RPO na up ng $26 bilyon qoq, bilang tugon sa order boom, revenue conversion, at financing concerns; noong Setyembre 11, retail net buying kay Oracle ay umabot sa $87 milyon isang araw—buy-on-earnings-dip scenario. Bukod dito, noong Setyembre 15 ay nakatanggap sina Skyworks at Qorvo ng $7.5 milyon at $400,000 net buying, dahil sa balitang maaaring tapusin ngayong taon ang kanilang merger, at hindi direktang AI compute-related buying.

Ang financing, application, at delivery data ng AI industry ay nagbibigay ng basic na background para sa patuloy na pag-attract ng pondo sa core assets, ngunit supplementary evidence lang ito lampas sa fund flows. Ayon sa balita, ang OpenAI ay nagtatalakay ng potensyal na financing na maglilista sa kumpanya ng lagpas $1.2 trilyong valuation; si Anthropic, base sa Reuters, ay naghahanda ng IPO sa halos $2 trilyon valuation at maaaring mangalap ng hanggang $100 bilyon—parehong nasa preparation o usap pa paglulunsad ng capital raising.

Sa AI applications, pinapalakas ng Astra ang programming, browsing, computer operation, at complex workflow capabilities, pinalalawak ang saklaw ng AI functional tasks; kinumpirma din ng OpenAI na simula Setyembre 10 ay pansamantalang hindi muna tatanggap ng bagong registration o upgrades sa kanilang $200/month Pro 20X plan, hindi apektado ang existing subscription. Sa procurement, nireveal na ni Anthropic ang max 5GW agreement nila sa Amazon, 5GW contract kay Google at Broadcom, $30B Azure capacity, at $50B US AI infra investment kasama ang Fluidstack.

Sa delivery side ng AI compute infra resources, umabot ang Nvidia datacenter revenue sa ikalawang quarter ng fiscal 2027 sa $89 bilyon, 117% year-on-year jump; ang export ng South Korea noong Agosto ay umabot ng 68.7% pagtaas sa $98.26B, dito $46.65B ay mula semiconductors, kabuuang accumulative export bilang sa simula ng Setyembre umabot na sa $709.4B, lagpas na mismo sa buong taong record ng 2025. Sa investment logic, pinapasimple ng mga numerong ito ang “expansion ng AI demand” sa konkreto—application usage, capacity procurement, at hardware revenue, nagseserbisyo bilang backbone ng pangmatagalang paglago nina Nvidia, memory at cloud infra companies, kaya nakafocus ang retail capital flow kahit panandalian sa core investments na ito.

Sa technical aspect, pinaka-importanteng incremental development ay ang demand sa AI compute power ay kumakalat mula sa centralized pretraining, papunta sa post-training, continuous inference, at agent execution, paliwanag kung bakit nagre-resort ang pondo na mag-screen uli sa pagitan ng hardware at software.

Ayon sa SemiAnalysis na inirefer ni Morgan Stanley, bumaba na sa below 15% ang training sa compute allocation structure; lumalawak ang terminal token demand, at ang post-training technology ay nagiging primary direction sa model capability expansion. Ang pagbaba ng share ay nagpapakita ng structure change, hindi absolutong drop sa demand. Ayon sa "Jevons paradox", tiyak na lalaki pa ang AI demand habang bumababa ang computing cost. Sa system architecture deduction, sabay-sabay na nakaapekto ang user scale, task frequency, rounds ng invocations, at context length sa total token processing—kailangan ng prefill para sa inputs, decode para tuloy-tuloy na output, at KV Cache para sa memory bandwidth at capacity; kinakailangan din ng multi-tool agents ng CPU para execution, memory chips para sa storage/data reservoir, high-performance ethernet para sa compute network, AI datacenter optical interconnects para sa mabilisang transmission ng data, at ang cloud platform naman ang bahala sa orchestration at delivery sa clients.

Ito na nga ang bumubuo ng full demand chain na “accelerated computing—memory/storage—infra delivery—software commercialization,” at ang Morgan Stanley data sa buying ng Nvidia, Sandisk, ASML, at Oracle, ay kumakatawan sa iba't ibang segments nito. Pinipili pa rin ng retail fund flows ng mga mamumuhunan ang AI compute power at tech themes, pero hindi na ito general AI hype chasing—sa pagbaba ng kabuuang buying trend, mas pinipili na ang core AI compute at sectoral bottleneck companies sa industry chain.