Wywiad: "Nakłady inwestycyjne Big Tech na sztuczną inteligencję rosną znacznie szybciej niż przychody" – ostrzega Kate Leaman z AvaTrade

Big Tech inwestuje teraz ogromne sumy pieniędzy w sztuczną inteligencję i już teraz obserwujemy mieszankę szybkich wygranych i długoterminowych zakładów.

Weźmy na przykład Microsoft, Meta i Amazon, ich wydatki na infrastrukturę AI rosną w zawrotnym tempie.

Niektóre z nich szybko się zwracają, zwłaszcza w przypadku usług w chmurze i reklam opartych na sztucznej inteligencji. Ale ogólnie rzecz biorąc, na tym etapie nadal inwestują o wiele więcej, niż zarabiają bezpośrednio na sztucznej inteligencji.

Innym przykładem jest alfabet. Ma rekordowy portfel zamówień w wysokości 155 miliardów dolarów w swojej działalności w chmurze AI, co świadczy o dużym popycie ze strony firm.

Wyzwanie? Przekształcenie tego popytu w realne zyski, a nie tylko w przyszły potencjał.

Apple przyjmuje wolniejsze, bardziej skoncentrowane na prywatności podejście do sztucznej inteligencji. Chociaż pasuje to do jego marki, może pozostać w tyle, jeśli nie będzie działać szybciej i nie zbuduje szerszego ekosystemu sztucznej inteligencji.

Tymczasem Meta korzysta z ulepszeń reklamowych opartych na sztucznej inteligencji, ale surowsze globalne przepisy dotyczące prywatności mogą stworzyć pewne przeszkody.

W ekskluzywnym wywiadzie dla Invezz Kate Leaman, główny analityk rynku w AvaTrade, rozszyfrowała, jak obecnie rozwijają się inwestycje Big Tech w sztuczną inteligencję pod względem sukcesów operacyjnych i przyszłych zysków.

Fragmenty:

Invezz: Big Tech (Microsoft, Meta, Amazon) inwestuje pieniądze w sztuczną inteligencję: czy te nakłady inwestycyjne faktycznie zamieniają się dziś w zyski operacyjne i nowe przychody, czy też głównie w zakłady na przyszły zysk?

Kate Leaman: Istnieje wyraźna mieszanka zarówno zwycięstw operacyjnych, jak i przyszłych zakładów. Z jednej strony duzi gracze już teraz odnotowują wzrost przychodów związany z ich infrastrukturą i ofertą AI.

Na przykład ich firmy działające w chmurze i reklamie wykorzystują możliwości sztucznej inteligencji do napędzania wzrostu.

Ale z drugiej strony, ich wydatki kapitałowe (capex) rosną znacznie szybciej niż przychody, więc duża część wydatków nadal trafia na terytorium przyszłych zwrotów.

Zagregowane nakłady inwestycyjne głównych "hiperskalowych" firm technologicznych zbliżają się do rekordowych poziomów w stosunku do ich operacyjnych przepływów pieniężnych, na przykład według szacunków łączne nakłady inwestycyjne wynoszą około 60% przepływów pieniężnych z działalności operacyjnej w przypadku Amazon, Google/Alphabet, Microsoft i Meta.

Analitycy sygnalizują, że jeśli przychody z inwestycji w sztuczną inteligencję nie wzrosną znacząco, wiele z tych firm będzie reinwestować prawie wszystkie swoje wolne przepływy pieniężne w infrastrukturę w ciągu zaledwie kilku lat.

Po stronie korzyści widzimy rosnące przychody z usług w chmurze opartych na sztucznej inteligencji, funkcji generatywnej sztucznej inteligencji w produktach oraz poprawę wydajności operacyjnej; Na przykład niektórzy mniejsi dostawcy chmury/sztucznej inteligencji pokazują, że nakłady inwestycyjne na sztuczną inteligencję już się opłacają.

Invezz: Alphabet twierdzi, że ma rekordowy portfel zamówień w chmurze o wartości 155 miliardów dolarów, napędzany przez sztuczną inteligencję. Czy wskazuje to na trwałe wdrożenie w przedsiębiorstwie, czy też na ryzyko przeszacowania wzrostu w najbliższym czasie?

Kate Leaman: To jest kwestia niuansów. Portfel zamówień w wysokości 155 miliardów dolarów dla działalności Alphabet Inc. w chmurze (za pośrednictwem Google Cloud) jest zachęcającym sygnałem silnego popytu korporacyjnego, ale niesie ze sobą również zastrzeżenia.

Za tezą o trwałej adopcji przemawia fakt, że raportowany portfel zamówień znacznie wzrósł, a analitycy UBS opisali to jako sygnał "silnego wzrostu".

W komentarzu Alphabet podkreślono, że ten backlog jest związany z podejściem do sztucznej inteligencji "full-stack" (infrastruktura, modele AI, rozwiązania dla przedsiębiorstw), co nadaje mu zróżnicowanie i sugeruje coś więcej niż tylko szum.

Tak więc backlog daje nadzieję na trwałe wdrożenie w przedsiębiorstwach.

Jednak z punktu widzenia ryzyka portfel zamówień to nie to samo, co przychody ujmowane obecnie; Droga od backlogu do zrealizowanych przychodów i marży nie zawsze jest gładka i gwarantowana.

Invezz: Apple jest często nazywany spóźnionym graczem w dziedzinie sztucznej inteligencji: jakie konkretne ruchy powinien podjąć, aby wypełnić lukę i jak bardzo powolna strategia AI może zaszkodzić jego przewadze konkurencyjnej?

Kate Leaman: W przypadku Apple sytuacja jest dwojaka: jego strategia jest odrębna (prywatność przede wszystkim, inteligencja na urządzeniu), co daje mu pewne korzyści, ale wolniejsze tempo również zwiększa ryzyko.

Konkretne ruchy, które Apple powinien wykonać, obejmują:

• Lepsza integracja sztucznej inteligencji w całym ekosystemie, wykraczająca poza prywatność i funkcje na urządzeniu.
• Przyspieszenie rozwoju asystentów AI (np. ulepszenia Siri) i uczynienie ich bardziej konkurencyjnymi w stosunku do ofert generatywnej sztucznej inteligencji od rywali.
• Dążenie do strategicznych przejęć lub partnerstw w celu szybszego wprowadzenia generatywnej sztucznej inteligencji i zdolności multimodalnych.

Jeśli Apple pozostanie w tyle pod względem dynamiki AI, ryzykuje utratę udziału w umysłach wśród wczesnych użytkowników i programistów, którzy są przyciągani do konkurentów z bardziej widocznym liderem AI.

Jest to również obawa, że wzrost działalności usługowej spowolni, jeśli konkurencyjne platformy (skoncentrowane na chmurze, skoncentrowane na sztucznej inteligencji) przejmą ekosystem aplikacji i narzędzi, a także obawy o zmniejszony wzrost marży w czasie, jeśli sprzęt pozostanie silny, ale wzrost oprogramowania/usług będzie opóźniony.

Invezz: Platforma reklamowa Meta oparta na sztucznej inteligencji ponownie napędza wzrost. Jak odporny jest ten model, jeśli organy regulacyjne zaostrzą przepisy dotyczące danych użytkowników i prywatności?

Kate Leaman: Dla Meta odrodzenie się platformy reklamowej opartej na sztucznej inteligencji świadczy o dużym potencjale: wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji i ulepszona personalizacja reklam dają jej impuls.

Model ten jest jednak narażony na znaczne ryzyko regulacyjne i związane z prywatnością.

Czynniki odporności obejmują osadzanie sztucznej inteligencji przez Meta w silnikach rekomendacji i kierowaniu reklam; Ogłosił na przykład, że interakcje użytkowników z asystentem AI pomogą w personalizacji treści i reklam.

Ma również ogromną bazę użytkowników i zasoby danych, co daje mu przewagę w skali.

Czynniki ryzyka obejmują to, że nowe przepisy dotyczące prywatności na całym świecie (np. w UE, niektórych stanach USA) zwiększają kontrolę nad tym, w jaki sposób platformy wykorzystują dane osobowe i jak bardzo są przejrzyste.

Invezz: Siedmiu Wspaniałych stanowi obecnie 37% SandP 500. W jaki sposób inwestorzy powinni gonić za wzrostem AI bez zwiększania ryzyka koncentracji w swoich portfelach?

Kate Leaman: Fakt, że "grupa technologiczna SandP 500 o dużej kapitalizacji" (często określana jako "Siedmiu Wspaniałych") ma obecnie tak duży udział w rynku, oznacza, że pogoń za wzrostem AI tylko za pośrednictwem głównych firm technologicznych niesie ze sobą ryzyko koncentracji.

Oto zrównoważone sposoby, w jakie inwestorzy mogą sobie z tym poradzić:

• Korzystanie z taktycznego zarządzania ryzykiem portfela. Może to obejmować regularne równoważenie lub korzystanie z opcji/zabezpieczeń, jeśli inwestor uważa, że wyceny są wydłużone.
• Strategie dywersyfikacji obejmują łączenie ekspozycji na duże firmy technologiczne oparte na sztucznej inteligencji z wybranymi beneficjentami spoza spółek o dużej kapitalizacji, np. firmami przemysłowymi stosującymi sztuczną inteligencję, firmami opieki zdrowotnej wdrażającymi sztuczną inteligencję oraz dostawcami oprogramowania dla przedsiębiorstw. To rozkłada ryzyko niepowodzenia w każdej dużej firmie.
• Korzystanie z funduszy tematycznych lub ETF-ów skoncentrowanych na sztucznej inteligencji, ale z szerszą ekspozycją sektorową lub wielkości przedsiębiorstwa (nie tylko o dużej kapitalizacji)
• W tym akcje wartościowe lub dywidendowe, które pośrednio czerpią korzyści ze sztucznej inteligencji. Na przykład firmy, których działalność staje się bardziej efektywna dzięki sztucznej inteligencji, ale są mniej narażone na wyceny o wysokiej wielokrotności

Invezz: W miarę jak sztuczna inteligencja zmienia się z trendu w konieczność, jakie są czynniki, które oddzielą firmy, które utrzymują wzrost i marże, od tych, które tego nie robią?

Kate Leaman: Do głównych wyróżników należą:

• Talenty, ekosystem i partnerstwa: sukces będzie faworyzował firmy, które budują lub przyciągają największe talenty w dziedzinie sztucznej inteligencji, tworzą ekosystemy programistów, integrują partnerów i szybko wprowadzają zmiany.
• Dyscyplina alokacji kapitału: firmy, które rozsądnie inwestują w infrastrukturę sztucznej inteligencji z myślą o zwrocie z kapitału (a nie tylko w pogoni za "szumem wokół sztucznej inteligencji"), będą miały bardziej zdecydowane stanowisko.
• Adopcja w przedsiębiorstwie i dywersyfikacja przychodów: nie wystarczy budować modele; Firmy muszą pozyskiwać klientów korporacyjnych, osadzać sztuczną inteligencję w procesach biznesowych i dywersyfikować warstwy konsumenckie, korporacyjne i platformowe.
• Skalowalne modele sztucznej inteligencji uwzględniające prywatność: wraz z nasilaniem się regulacji i kontroli publicznej firmy, które budują sztuczną inteligencję z myślą o zaufaniu, zgodności, skalowalności i wydajności, będą osiągać lepsze wyniki niż te, które traktują sztuczną inteligencję wyłącznie jako marketing.
• Nawigacja regulacyjna: nowe i zmieniające się przepisy (prywatność danych, zarządzanie sztuczną inteligencją, implikacje antymonopolowe) oznaczają, że przedsiębiorstwa proaktywnie kształtujące i dostosowujące się do zgodności i ładu korporacyjnego, a nie reagujące, będą miały przewagę konkurencyjną.
• Zarządzanie kosztami/marżą: koszty infrastruktury, mocy obliczeniowej i sprzętu szybko rosną. Firmy, które są w stanie utrzymać marże przy jednoczesnym skalowaniu AI, odniosą sukces – te, których sztuczna inteligencja napędza przychody, ale spala gotówkę, zachwieją się.
• Zróżnicowanie i integracja produktów: Sztuczna inteligencja jest teraz stawką przy stole; Zwycięzcy osadzą go głęboko w zróżnicowanych produktach lub usługach, a nie w powierzchownych funkcjach.