Interview: 'De AI-capex van Big Tech groeit veel sneller dan de omzet', waarschuwt Kate Leaman van AvaTrade

Big Tech steekt op dit moment enorme hoeveelheden geld in AI en we zien nu al een mix van snelle overwinningen en weddenschappen op langere termijn.

Neem Microsoft, Meta en Amazon, hun uitgaven aan AI-infrastructuur rijzen de pan uit.

Een deel daarvan werpt snel zijn vruchten af, vooral in cloudservices en AI-aangedreven advertenties. Maar over het algemeen investeren ze in dit stadium nog steeds veel meer dan ze rechtstreeks met AI verdienen.

Alfabet is een ander voorbeeld. Het heeft een recordachterstand van $ 155 miljard in zijn AI-cloudactiviteiten, wat wijst op een sterke vraag van bedrijven.

De uitdaging? Die vraag omzetten in echte winst, niet alleen in toekomstig potentieel.

Apple kiest voor een langzamere, meer op privacy gerichte AI-aanpak. Hoewel dat bij zijn merk past, kan het achterop raken als het niet sneller gaat en een breder AI-ecosysteem opbouwt.

Ondertussen profiteert Meta van AI-gestuurde advertentieverbeteringen, maar strengere wereldwijde privacyregels kunnen voor wat tegenwind zorgen.

In een exclusief interview met Invezz ontcijferde Kate Leaman, hoofdmarktanalist bij AvaTrade, hoe de investeringen van Big Tech in AI zich momenteel ontvouwen in termen van operationele winsten en toekomstige uitbetalingen.

Uittreksels:

Invezz: Big Tech (Microsoft, Meta, Amazon) steekt geld in AI: worden die capex-dollars vandaag daadwerkelijk omgezet in operationele winsten en nieuwe inkomsten, of vooral in weddenschappen op een toekomstige uitbetaling?

Kate Leaman: Er is een duidelijke mix van zowel operationele overwinningen als toekomstige weddenschappen. Aan de ene kant zien de grote spelers al een stijging van de inkomsten in verband met hun AI-infrastructuur en -aanbod.

Hun cloud- en advertentiebedrijven maken bijvoorbeeld gebruik van AI-mogelijkheden om groei te stimuleren.

Maar aan de andere kant groeien hun kapitaaluitgaven (capex) veel sneller dan de inkomsten, dus een groot deel van de uitgaven vindt nog steeds zijn weg naar het toekomstige uitbetalingsgebied.

De geaggregeerde capex van grote 'hyperscaler'-technologiebedrijven nadert recordniveaus in verhouding tot hun operationele cashflow, volgens een schatting bedragen de totale capex bijvoorbeeld ongeveer 60% van de operationele cashflow voor Amazon, Google/Alphabet, Microsoft en Meta.

Analisten geven aan dat, tenzij de inkomsten uit de AI-investeringen aanzienlijk stijgen, veel van deze bedrijven binnen een paar jaar bijna al hun vrije kasstroom zullen herinvesteren in infrastructuur.

Aan de winkant zien we incrementele inkomsten uit AI-gestuurde cloudservices, generatieve AI-functies in producten en verbeterde operationele efficiëntie; sommige kleinere cloud-/AI-leveranciers laten bijvoorbeeld zien dat AI-capex al zijn vruchten afwerpt.

Invezz: Alphabet zegt dat het een recordachterstand van $ 155 miljard in de cloud heeft, aangedreven door AI. Wijst dat op een duurzame acceptatie door bedrijven of op het risico dat de groei op korte termijn wordt overschat?

Kate Leaman: Dit is een genuanceerde. De achterstand van $ 155 miljard voor de cloudactiviteiten van Alphabet Inc. (via Google Cloud) is een bemoedigend signaal van een sterke vraag van bedrijven, maar het brengt ook kanttekeningen met zich mee.

De stelling over duurzame adoptie wordt ondersteund door dat de gerapporteerde achterstand aanzienlijk is toegenomen, en analisten bij UBS beschreven dit als een 'sterk groei'-signaal.

Het commentaar van Alphabet benadrukt dat deze achterstand verband houdt met zijn 'full-stack' AI-aanpak (infrastructuur, AI-modellen, bedrijfsoplossingen), waardoor het differentiatie krijgt en meer suggereert dan alleen een hype.

De achterstand is dus veelbelovend voor duurzame acceptatie door bedrijven.

Maar aan de risicokant is een achterstand niet hetzelfde als inkomsten die vandaag worden erkend; De weg van backlog naar gerealiseerde omzet en marge is niet altijd soepel of gegarandeerd.

Invezz: Apple wordt vaak een late nieuwkomer op het gebied van AI genoemd: welke concrete stappen moet het zetten om de kloof te dichten, en hoe erg kan een trage AI-strategie zijn concurrentievoordeel schaden?

Kate Leaman: Voor Apple is de situatie tweeledig: de strategie is verschillend (privacy-first, intelligentie op het apparaat), wat het enkele voordelen geeft, maar het langzamere tempo brengt ook risico's met zich mee.

Concrete stappen die Apple zou moeten zetten, zijn onder meer:

• Betere integratie van AI in het hele ecosysteem die verder gaat dan alleen privacy en functies op het apparaat.
• Het versnellen van de ontwikkeling van zijn AI-assistenten (bijv. verbeteringen aan Siri) en ze concurrerender maken met generatieve AI-aanbiedingen van rivalen.
• Het nastreven van strategische overnames of partnerschappen om generatieve AI en multimodale mogelijkheden sneller in te voeren.

Als Apple achterblijft op het gebied van AI-momentum, loopt het het risico de mindshare te verliezen onder early adopters en ontwikkelaars die zich aangetrokken voelen tot concurrenten met meer zichtbaar AI-leiderschap.

Dit is ook de zorg dat de groei van de serviceactiviteiten zal vertragen als concurrerende platforms (cloudgericht, AI-centrisch) het ecosysteem van apps en tools veroveren, evenals zorgen over een verminderde margegroei in de loop van de tijd als de hardware sterk blijft, maar de groei van software/services achterblijft.

Invezz: Meta's AI-aangedreven advertentieplatform zorgt weer voor groei. Hoe veerkrachtig is dat model als regelgevers de regels rond gebruikersgegevens en privacy aanscherpen?

Kate Leaman: Voor Meta toont de heropleving via zijn AI-gestuurde advertentieplatform een sterk potentieel: het gebruik van generatieve AI en verbeterde advertentiepersonalisatie geven het een boost.

Maar het model is blootgesteld aan aanzienlijke regelgevings- en privacyrisico's.

Veerkrachtfactoren zijn onder meer het inbedden van AI door Meta in aanbevelingsengines en advertentietargeting; het kondigde bijvoorbeeld aan dat gebruikersinteracties met zijn AI-assistent zullen helpen bij het personaliseren van inhoud en advertenties.

Het heeft ook een enorm gebruikersbestand en gegevensactiva, waardoor het schaalvoordelen heeft.

Risicofactoren zijn onder meer dat nieuwe privacyregelgeving wereldwijd (bijvoorbeeld in de EU, sommige Amerikaanse staten) steeds meer toezicht houdt op de manier waarop platforms persoonsgegevens gebruiken en hoe transparant ze zijn.

Invezz: De Magnificent Seven zijn nu goed voor 37% van de SandP 500. Hoe moeten beleggers het opwaartse potentieel van AI najagen zonder het concentratierisico in hun portefeuilles te vergroten?

Kate Leaman: Het feit dat de 'SandP 500 large-cap tech group' (vaak aangeduid als de 'Magnificent Seven') nu zo'n groot marktaandeel in handen heeft, betekent dat het najagen van AI-opwaarts potentieel via alleen de grote tech-namen concentratierisico met zich meebrengt.

Hier zijn evenwichtige manieren waarop beleggers dit kunnen beheren:

• Met behulp van tactisch portfoliorisicobeheer. Dit kan inhouden dat u regelmatig herbalanceert of opties/hedges gebruikt, als een belegger denkt dat de waarderingen worden verlengd."
• Diversificatiestrategieën omvatten het koppelen van blootstelling aan grote AI-geleide technologiebedrijven aan geselecteerde begunstigden buiten megacaps, bijvoorbeeld industriële bedrijven die AI toepassen, bedrijven in de gezondheidszorg die AI inzetten en leveranciers van bedrijfssoftware. Dit spreidt het risico van een tegenslag in één groot bedrijf.
• Gebruik van thematische fondsen of ETF's die gericht zijn op AI, maar met een bredere blootstelling aan sectoren of bedrijven (niet alleen megacaps)
• Inclusief waarde- of dividendgroeiaandelen die indirect profiteren van AI. Bijvoorbeeld bedrijven waarvan de activiteiten efficiënter worden via AI, maar minder blootgesteld zijn aan high-multiple waarderingen

Invezz: Nu AI verschuift van trend naar noodzaak, wat zijn dan de handvol factoren die bedrijven die groei en marges behouden zullen scheiden van bedrijven die dat niet doen?

Kate Leaman: De belangrijkste onderscheidende factoren zijn:

• Talent, ecosysteem en partnerschappen: succes zal in het voordeel zijn van bedrijven die AI-toptalent opbouwen of aantrekken, ontwikkelaarsecosystemen creëren, partners integreren en snel itereren.
• Discipline op het gebied van kapitaalallocatie: bedrijven die verstandig investeren in AI-infrastructuur met het oog op het rendement op kapitaal (en niet alleen de 'AI-buzz' najagen) zullen een sterkere positie innemen.
• Adoptie door bedrijven en diversificatie van inkomsten: het is niet genoeg om modellen te bouwen; bedrijven moeten zakelijke klanten winnen, AI inbedden in bedrijfsprocessen en diversifiëren over consumenten-, bedrijfs- en platformlagen.
• Privacybewuste en schaalbare AI-modellen: naarmate de regelgeving en het publieke toezicht toenemen, zullen bedrijven die AI bouwen met het oog op vertrouwen, naleving, schaalbaarheid en efficiëntie, beter presteren dan bedrijven die AI alleen als marketing behandelen.
• Regelgeving: nieuwe en evoluerende regelgeving (gegevensprivacy, AI-governance, antitrustimplicaties) betekent dat bedrijven die proactief vorm geven aan en zich aanpassen aan compliance en governance, in plaats van te reageren, een concurrentievoordeel zullen hebben.
• Kosten-/margebeheer: de kosten voor infrastructuur, rekenkracht en hardware stijgen snel. Bedrijven die marges kunnen behouden terwijl ze AI opschalen, zullen slagen - bedrijven waarvan de AI de omzet verhoogt maar geld verbrandt, zullen haperen.
• Productdifferentiatie en -integratie: AI is nu een kwestie van orde; De winnaars zullen het diep verankeren in gedifferentieerde producten of diensten, in plaats van aanvullende oppervlakkige functies.