VanEck Yarımkeçirici ETF-si (NASDAQ: SMH) 2026-cı ilin ilk yarısında 82,1 faiz dəyər artımı göstərib. Bu barədə məlumatı S&P Global Market Intelligence yayıb. Nəticə ümumi yarımkeçirici sektorunun yüksəlişi kimi başa düşülməməlidir. İnvvestorlar üçün 2026-cı ilin ikinci yarısına dair qərar vermələrinə yardım edəcək bir neçə vacib məqam var.

VanEck Yarımkeçirici ETF-si

Bu passiv idarə olunan fond, MarketVector ABŞ Siyahılanmış Yarımkeçirici 10% Limitli İndeksin (MVIS) performansını izləyir. MVIS indeksi ABŞ-da uğurlu olan yarımkeçirici şirkətlərinin ən yaxşı 25 faiz hissəsinin səhmlərini əhatə edir. Buraya avadanlıq istehsalçıları da daxildir və şirkətlər gəlirlərinin ən azı yarısını yarımkeçirici və avadanlıqlarından qazanmalıdırlar. İndeksdəki səhmlərin 10 faizdən çoxu mövqelər üçün limit qoyulub.

Bu yanaşma MVIS-ə və nəticə etibarilə VanEck ETF-sinə bazar kapitalizasiyasına görə daha geniş diversifikasiya təklif edir. Bu il ETF investorlara yaxşı qazanc verib, çünki Nvidianın payı 10 faiz limitlə məhdudlaşdırılıb və hər rüb yenidən balanslaşdırılır.

Nvidia bu ilin ilk yarısında ETF-dən geri qalsa da, onun bazar kapitalı Micron Technology və Advanced Micro Devices kimi iri şirkətlərin bazar kapitalından müvafiq olaraq 3,7 və 5,1 dəfə çoxdur. Bu böyük kapitalizasiyanın təsiri MVIS bazar indeksində və ETF-də əks olunur.

Nvidia-nın zəif performansının VanEck ETF investorlara təsiri

Bu vəziyyət 2026-cı ildə yarımkeçirici bazarında bəzi dinamikalara işarə edir. Avadanlıq istehsalçılarının sektoru kəskin üstünlük qazanıb.

2026-cı ilin iki əsas investisiya mövzusu

Avadanlıq istehsalçıları bazarın iki əsas xüsusiyyəti səbəbindən yaxşı nəticələr əldə edib. Birincisi, ilin əvvəlində gözləniləndən sürətlə artan süni intellektə (AI) xərclərdir. AI xərcləri yarımkeçiricilərə olan tələbi artırdığı üçün şirkətlər hiperskalerlərin AI xərclərinə uyğun kapital xərclərini yüksəltməli olurlar.

İkincisi, AI ilə bağlı xərclərin təbiəti zamanla dəyişir. Daha əvvəl müzakirə edildiyi kimi, Intel mərkəzi emal vahidləri (CPU-lar) qrafik emal vahidlərinə (GPU-lara) nisbətən daha çox tələb olunub. CPU-lar əsasən modellərin işə salınmasında (agentlər modelləri işlədəndə) istifadə olunur, GPU-lar isə AI modellərinin təlimi və hazırlanması üçündür. AI infrastrukturunun ilkin quruluşundan sonra isə model işlətmə xərclərinin üstünlük qazanacağı gözlənilir.