Inwestowanie w sztuczną inteligencję i ze sztuczną inteligencją

Szybki rozwój i potencjał transformacyjny generatywnej sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego sprawia, że ta technologia stanie się symbolem nowoczesnej gospodarki i rynków finansowych.

W 2023 r. generatywna sztuczna inteligencja (AI) weszła do głównego nurtu. Nasilił się entuzjazm związany z jej potencjalnym wpływem na gospodarkę. Rozgorzała debata na temat wpływu sztucznej inteligencji na rentowność przedsiębiorstw. Oczekujemy, że w 2024 r. sztuczna inteligencja zacznie przechodzić z etapu „ekscytacja” do etapu „implementacja” i wierzymy, że możliwości inwestycyjne będą się poszerzać w miarę, jak ta technologia będzie wstrząsać całymi branżami.

Inwestorzy będą potrzebować jasnych strategii w celu identyfikacji kolejnej generacji beneficjentów sztucznej inteligencji oraz w celu jej zrozumienia i samodzielnego zastosowania. Połączenie inwestowania w sztuczną inteligencję z inwestowaniem za jej pomocą – dwie różne, ale powiązane ze sobą kwestie – może zapewnić osiąganie lepszych wyników w długim okresie, ale droga ta będzie prawdopodobnie złożona i ciągle ewoluująca.

Siedmiu Wspaniałych – ciągle szansa?

Wzrost zainteresowania sztuczną inteligencją spowodował znaczny wzrost cen akcji spółek technologicznych w 2023 r., a prym na rynku wiodła skoncentrowana grupa dużych amerykańskich firm. W roku 2023 grupa nazywanych Siedmioma Wspaniałymi (Nvidia, Microsoft, Google, Meta, Tesla, Apple i Amazon) łącznie odpowiadała za 70 proc. całkowitego wyniku indeksu Nasdaq Composite. Stopa zwrotu indeksu S&P 500 w 2023 roku wyniosła 26 proc. Bez Siedmiu Wspaniałych indeks wzrósłby jedynie o 8 proc.

Dominacja tych spółek, głównie ze względu na duży wzrost zysków spowodowany sztuczną inteligencją, utrzymywała się na początku 2024 roku. Inne cechy świadczące o ich wysokiej jakości – w tym solidność bilansów, marże zysku i wielkość – przez ostatnie dwa lata chroniły tę grupę przed wpływem rosnących stóp procentowych.

Często czynnikiem odpychającym inwestorów od Siedmiu Wspaniałych są ich wygórowane wyceny. Łącznie akcje Siedmiu Wspaniałych są notowane przy mnożniku cena/zysk (szacowany w przyszłości) około 30x w porównaniu z około 18x dla pozostałych 493 spółek z indeksu S&P 500.4 Oczekuje się jednak, że przychody tych siedmiu firm w latach 2024 i 2025 będą wzrastać czterokrotnie szybciej niż w przypadku pozostałych 493 firm. Najprawdopodobniej w 2024 roku Siedmiu Wspaniałych nadal będzie dominować w mediach. Znalezienie kolejnych beneficjentów sztucznej inteligencji spoza tego grona będzie wymagało od inwestorów szerszego spojrzenia.

Ponieważ innowacje w zakresie sztucznej inteligencji przyspieszają wraz ze zmieniającymi się warunkami makroekonomicznymi, w 2024 r. korzystne może się okazać inwestowanie w ramach całego spektrum spółek o różnej kapitalizacji rynkowej – zarówno na rynkach rozwiniętych, jak i wschodzących. Na przykład dalszy postęp w zakresie dezinflacji oraz niższe stopy procentowe mogą stanowić wiatr w żagle niedostrzeganych firm technologicznych, w tym spółek o małej kapitalizacji, których wyceny są najniższe od wielu dekad. Bliższe przyjrzenie się wpływowi sztucznej inteligencji na różne obszary, takie jak na przykład tworzenie nowych narzędzi wzmacniających cyberbezpieczeństwo lub opracowywanie, dzięki sztucznej inteligencji, nowych leków w opiece zdrowotnej, może również przynieść wyjątkowe możliwości.

Patrząc szerzej, korzystne może być skupienie uwagi na rynkach narodowych wytyczających własne ścieżki rozwoju AI. Na przykład Indie i Japonia w miarę wchodzenia w świat sztucznej inteligencji mogą odnieść korzyści ze swojej pozycji makroekonomicznej. Różne obszary geograficzne będą miały indywidualne możliwości kształtowania rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji, a tolerancja ryzyka będzie różna w zależności od kraju. Rozwój sztucznej inteligencji będzie podlegał wpływom rosnącego ryzyka geopolitycznego, globalnych łańcuchów dostaw, a także wydarzeń politycznych, wprowadzanych zachęt mających na celu zwiększenie inwestycji w sztuczną inteligencję oraz reakcji regulacyjnych mających na celu ograniczenie postrzeganych czynników ryzyka związanych ze sztuczną inteligencją.

Inwestowanie w sztuczną inteligencję

W miarę jak sztuczna inteligencja będzie zmieniać gospodarki i branże, zakres możliwości i zagrożeń będzie się poszerzał, a dystans pomiędzy zwycięzcami i przegranymi będzie się powiększać. Pomocnym punktem wyjścia dla inwestorów poszukujących ekspozycji na możliwości związane ze sztuczną inteligencją na publicznych rynkach akcji może być podzielenie potencjalnych beneficjentów na trzy szerokie grupy – mając na uwadze, że w każdym obszarze generowanie zwrotu będzie wymagało skupienia się na jakości całościowej analizy fundamentalnej i aktywnego zarządzania.

Beneficjentami sztucznej inteligencji w pierwszym rzędzie są tak zwani aktywatorzy (ang. enablers). Do tej kategorii zaliczają się firmy budujące niezbędną infrastrukturę AI, takie jak producenci półprzewodników oraz urządzeń do produkcji półprzewodników. Pojawienie się dostępnych na rynku dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT, wymaga znacznych mocy obliczeniowych i pamięci. Doprowadziło to do zwiększonego popytu na chipy o dużej mocy, które obecnie może zaprojektować lub wyprodukować tylko kilka firm. Wierzymy, że „aktywatorzy” będą beneficjentami zwiększonych inwestycji pochodzących od dostawców usług chmurowych, którzy chcą zdywersyfikować źródła chipów potrzebnych do sztucznej inteligencji oraz do budowy centrów danych dedykowanych sztucznej inteligencji. W inwestowaniu w tej przestrzeni, gdzie zestaw możliwości ulega szybkim zmianom, tak jak i dynamika relacji ryzyka do zysku, kluczowe znaczenie mieć będzie aktywne zarządzanie.

Beneficjenci AI

W miarę dojrzewania technologii sztucznej inteligencji i rozszerzania się możliwości poza krąg „aktywatorów”, przyszli potencjalni beneficjenci pochodzić będą z obszaru „danych i bezpieczeństwa”. Podstawą złożonych modeli sztucznej inteligencji jest jakość danych bazowych, na podstawie których te modele się uczą. Nie tylko duża ilość danych ma znaczenie. Najbardziej zaawansowane i dokładne modele AI uczą się na podstawie danych zorganizowanych, dokładnych i bezpiecznych. Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji wzbudził poważne obawy dotyczące cyberbezpieczeństwa, zwiększając popyt na najnowocześniejsze rozwiązania w tym zakresie. Wierzymy, że firmy z całego ekosystemu technologicznego, które mogą pomóc innym firmom w skutecznej ochronie swoich danych oraz efektywnym ich wykorzystywaniu, będą odgrywać coraz ważniejszą rolę. Firmy, które skutecznie wykorzystują dane w celu zwiększenia efektywności operacyjnej, lepszego zrozumienia swoich klientów, tworzenia bardziej spersonalizowanych doświadczeń i podejmowania bardziej świadomych decyzji opartych na danych, mogą na tym zyskać.

Wreszcie, wierzymy, że „użytkownicy” – firmy produkujące oprogramowanie i firmy z różnych sektorów wykorzystujące sztuczną inteligencję do doskonalenia swoich produktów i usług – odniosą w nadchodzących latach korzyści, w miarę jak sztuczna inteligencja stawać się będzie bardziej wyspecjalizowana i dostosowana do konkretnej dziedziny. W miarę, jak firmy dążyć będą do wdrażania nowych technologii, korzystać na tym będą producenci oprogramowania, którzy zapewniają swoim klientom lepsze wsparcie w dostosowywaniu się do zmian i maksymalizacji ich wartość. Sztuczna inteligencja zaczyna także przekształcać inne branże niż technologiczna, na przykład opiekę zdrowotną, handel detaliczny i produkcję. Wiele firm zaczęło skupiać się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji, jednak nadal jesteśmy na wczesnym etapie i przed nami jeszcze długa droga rozwoju.

Zdobywanie przewagi na rynkach akcji

Inwestorzy mogą nie tylko chcieć korzystać z najnowszych osiągnięć, lokując kapitał bezpośrednio w przedsięwzięcia związane ze sztuczną inteligencją, lecz również mogą wykorzystać przełomowe rozwiązania sztucznej inteligencji pomagające usprawnić procesy zarządzania aktywami i podejmowania decyzji inwestycyjnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w metodycznym inwestowaniu nie jest niczym nowym, ale dzisiejsze narzędzia są znacznie potężniejsze. Duże modele językowe opierają się na technologii transformacyjnej – T w ChatGPT lub w BERT firmy Google. Technologia ta wprowadza w sposób wysoce wydajny i praktyczny kontekstowe relacje między słowami i dokumentami, umożliwiając inwestorom uczenie modeli inwestycyjnych przy użyciu znacznie większej ilości danych, niż było to historycznie obliczeniowo możliwe. W efekcie mamy do czynienia z postępującym wzrostem możliwości tych modeli.

Biorąc pod uwagę znaczący wzrost skuteczności najnowszych modeli w porównaniu z wcześniejszymi technikami, wierzymy, że sztuczna inteligencja staje się dla inwestorów coraz ważniejszym narzędziem umożliwiającym metodyczne pozyskiwanie informacji z dużych, złożonych i nieustrukturyzowanych zbiorów danych oraz podejmowanie świadomych decyzji inwestycyjnych na publicznych rynkach akcji.

Na przykład artykuły zawierające informacje finansowe, transkrypcje telekonferencji wynikowych, raporty analityczne i ujawnienia regulacyjne są często wykorzystywane jako uzupełnienie sprawozdań finansowych i danych rynkowych. Wykładniczy wzrost ilości tego typu danych będzie wymagał nowych i niezawodnych technik pozwalających na wyselekcjonowanie znaczących informacji i utrzymanie na rynku przewagi informacyjnej. Może to być szczególnie cenne w przypadku inwestowania na szerszych, bardziej rozproszonych rynkach, takich jak rynek spółek o małej kapitalizacji lub rynek wschodzący akcji, na których utrzymuje się nieefektywność informacyjna.

Wraz z wykładniczym wzrostem ilości danych uważamy, że sztuczna inteligencja staje się dla inwestorów coraz ważniejszym narzędziem umożliwiającym metodyczne pozyskiwanie informacji z dużych, złożonych i nieustrukturyzowanych zbiorów danych oraz podejmowanie świadomych decyzji inwestycyjnych na publicznych rynkach akcji.

Przykłady praktycznych zastosowań nowych narzędzi AI obejmują duże modele językowe zaprogramowane do analizy intonacji wypowiedzi podczas telekonferencji wynikowych. Innymi słowy, sygnałów wskazujących nie tylko to „co zarząd mówi”, ale również „w jaki sposób to mówi”. Na przykład zarząd, który wypowiada się z dużą pewnością siebie, może w sposób dorozumiany wyrażać pozytywne perspektywy dla swojej firmy. Stosowanie w wypowiedziach uników może z kolei sugerować zamiar uniknięcia zwracania uwagi na słabe perspektywy firmy. Odszyfrowanie dużej ilości istniejących nieustrukturyzowanych danych może również pomóc w odkryciu niedocenianych obszarów tematycznych i powiązań gospodarczych pomiędzy spółkami, które mogą umknąć innym inwestorom.

Dla skutecznego wdrożenia narzędzi sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, powinno się rozważyć wykorzystanie AI w odniesieniu do takich zbiorów danych podstawowych, które uzasadniają potrzebę zastosowania solidniejszych technik analizy danych. Co najważniejsze, skuteczne wykorzystanie sztucznej inteligencji wymaga intelektualnego kapitału nie tylko w celu wykorzystania technologii, ale także do zrozumienia danych oraz tego, dlaczego i w jaki sposób z nich korzystać. Wreszcie, spodziewamy się, że w nadchodzących latach przewagę konkurencyjną uzyskają ci inwestorzy, którzy będą posiadać dostęp do zasobów i infrastruktury umożliwiającej wykorzystanie danych, w tym do mocy obliczeniowych i możliwości przetwarzania niezbędnych do uczenia dużych modeli językowych.

Poruszanie się w realiach AI

Dynamikę makroekonomiczną i geopolityczną, poza czynnikami będącymi pod bezpośrednią kontrolą zarządów korporacji czy zespołów zarządzających aktywami, kształtować mogą nieprzewidziane zwroty akcji w rozwoju sztucznej inteligencji. Z makroekonomicznego punktu widzenia sztuczna inteligencja ma znaczny potencjał pobudzenia wzrostu gospodarczego i produktywności, ale może powodować też przesunięcia zatrudnienia, wzrost nierówności i bezrobocie strukturalne. Czas i rozmiar takich efektów makro pozostają bardzo niepewne i trwale trudne do przewidzenia.

W obszarze geopolitycznym AI może poprzez poprawę wydajności zrewolucjonizować operacje w łańcuchach dostaw, ale może też pogłębić brak zaufania między narodami i przyspieszyć fragmentację gospodarczą, w tym dotyczącą technologicznych ekosystemów USA i Chin. Państwa konkurują ze sobą w zapewnianiu sobie ekonomicznych i geopolitycznych korzyści wynikających ze sztucznej inteligencji, wierzymy, że firmy, które skutecznie zharmonizują swoje działania z wysiłkami rządów i świata korporacyjnego na rzecz zwiększenia bezpieczeństwa zasobów oraz łańcuchów dostaw, a także bezpieczeństwa narodowego, mogą okazać się długoterminowymi zwycięzcami.

Kluczowym problemem dotyczącym łańcuchów dostaw jest fakt, że większość światowych mocy produkcyjnych w zakresie półprzewodników zlokalizowana jest w Azji. Produkcja wysokiej klasy chipów kluczowych dla technologii sztucznej inteligencji nowej generacji zdominowana jest przez Tajwan. Wysiłki rynków rozwiniętych, w tym Stanów Zjednoczonych, UE i Japonii, mające na celu przeniesienie rozwoju i produkcji półprzewodników na rynek wewnętrzny, do kraju lub w jego sąsiedztwo – możliwe dzięki redukcji kosztów pracy spowodowanych przez sztuczną inteligencję – stworzą możliwości inwestycyjne. W obszarze cyberbezpieczeństwa narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mogą pomóc szybciej przewidywać, identyfikować i reagować na zagrożenia, ale mogą również sprawić, że cyberataki będą łatwiejsze do przeprowadzenia i znacznie bardziej szkodliwe. W nadchodzących latach spodziewamy się znacznych nakładów inwestycyjnych w nowoczesne technologie ochronne i rozwiązania w zakresie cyberbezpieczeństwa.

Potencjalny wpływ sztucznej inteligencji na zakłócanie procesów wyborczych to kolejny obszar, na który inwestorzy powinni zwrócić uwagę. Ponieważ w 2024 r. w rekordowej liczbie krajów wyborcy pójdą do urn, dezinformacja i niewłaściwe wykorzystanie tekstów, treści audio i wideo generatywnej sztucznej inteligencji może wpłynąć na wyniki kluczowych głosowań, manipulując opinią publiczną lub zaostrzając podziały społeczne. A biorąc pod uwagę, że demokracje stoją przed wyzwaniami na wielu frontach – w tym toczącymi się wojnami na Ukrainie i na Bliskim Wschodzie – ten rok prawdopodobnie ujawni, jak sztuczna inteligencja może zmienić charakter wojny i sposoby obrony demokracji.

Rzut oka w przyszłość

Szybki rozwój i potencjał transformacyjny generatywnej sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego sprawia, że technologia ta stanie się znakiem rozpoznawczym nowoczesnej gospodarki i rynków finansowych. Wskazanie przyszłych zwycięzców i przegranych oraz najlepsze wykorzystanie sztucznej inteligencji nie jest proste, szczególnie na tak wczesnym etapie cyklu życia nowej technologii. Istnieje również mnóstwo niewiadomych, w tym ryzyko geopolityczne i możliwość niewłaściwego wykorzystania modeli AI, skomplikowane kwestie regulacyjne, niepewne harmonogramy wdrożenia sztucznej inteligencji i powstające modele monetyzacji, które nie zostały jeszcze sprawdzone. W miarę coraz lepszego zaznajamiania się społeczeństw i gospodarki z tą technologią, oczekujemy, że powiązania między sztuczną inteligencją a procesem inwestowania staną się jeszcze bardziej nierozłączne. Inwestorzy, którzy znajdą sposoby na skuteczne zrównoważenie podwójnej dynamiki inwestowania w sztuczną inteligencję i inwestowania za pomocą sztucznej inteligencji, jednocześnie poruszając się w świecie nieprzewidywalnej przyszłości sztucznej inteligencji, prawdopodobnie znajdą się w gronie długoterminowych zwycięzców.

Jakiekolwiek odniesienia do konkretnej spółki lub papieru wartościowego nie stanowią rekomendacji kupna, sprzedaży lub bezpośredniego inwestowania w spółkę lub jej papiery wartościowe. Tylko w celach ilustracyjnych. Przedstawione w niniejszym dokumencie prognozy gospodarcze i rynkowe mają charakter informacyjny i obowiązują na dzień jego sporządzenia. Nie ma pewności, że prognozy zostaną zrealizowane. To są informacje o charakterze marketingowym.