Röportaj: AvaTrade'den Kate Leaman, 'Big Tech'in yapay zeka yatırım harcamaları gelirden çok daha hızlı büyüyor' diye uyarıyor

Big Tech şu anda yapay zekaya büyük miktarlarda para akıtıyor ve şimdiden hızlı kazançlar ile uzun vadeli bahislerin bir karışımının gerçekleştiğini görüyoruz.

Microsoft, Meta ve Amazon'u ele alalım, yapay zeka altyapısına yaptıkları harcamalar hızla artıyor.

Bunların bir kısmı, özellikle bulut hizmetlerinde ve yapay zeka destekli reklamcılıkta hızla karşılığını veriyor. Ancak genel olarak, bu aşamada doğrudan yapay zekadan kazandıklarından çok daha fazla yatırım yapıyorlar.

Alfabe başka bir örnektir. Yapay zeka bulut işinde 155 milyar dolarlık rekor bir birikmiş iş yükü var ve bu da şirketlerden gelen güçlü talebi gösteriyor.

Meydan okuma? Bu talebi sadece gelecekteki potansiyele değil, gerçek kârlara dönüştürmek.

Apple daha yavaş, daha gizlilik odaklı bir yapay zeka yaklaşımı benimsiyor. Bu, markasına uygun olsa da, daha hızlı hareket etmez ve daha geniş bir yapay zeka ekosistemi oluşturmazsa geride kalabilir.

Bu arada Meta, yapay zeka odaklı reklamcılık iyileştirmelerinden yararlanıyor, ancak daha sıkı küresel gizlilik düzenlemeleri bazı olumsuzluklar yaratabilir.

AvaTrade'in baş piyasa analisti Kate Leaman, Invezz ile yaptığı özel röportajda, Big Tech'in yapay zekaya yaptığı yatırımların operasyonel kazanımlar ve gelecekteki getiriler açısından şu anda nasıl geliştiğini açıkladı.

Alıntılar:

Invezz: Big Tech (Microsoft, Meta, Amazon) yapay zekaya para akıtıyor: Bu yatırım harcamaları bugün gerçekten operasyonel kazançlara ve yeni gelire mi dönüşüyor, yoksa çoğunlukla gelecekteki bir getiriye dair bahislere mi dönüşüyor?

Kate Leaman: Hem operasyonel kazançların hem de gelecekteki bahislerin net bir karışımı var. Bir yandan, büyük oyuncular halihazırda yapay zeka altyapıları ve teklifleriyle bağlantılı gelir artışı görüyor.

Örneğin, bulut ve reklamcılık işletmeleri, büyümeyi desteklemek için yapay zeka yeteneklerinden yararlanıyor.

Ancak öte yandan, sermaye harcamaları (sermaye harcamaları) gelirden çok daha hızlı büyüyor, bu nedenle harcamaların büyük bir kısmı hala gelecekteki getiri bölgesine doğru ilerliyor.

Büyük 'hiper ölçekleyici' teknoloji firmalarının toplam yatırım harcamaları, işletme nakit akışlarına göre rekor seviyelere yaklaşıyor, örneğin bir tahmin, toplam yatırım harcamalarını Amazon, Google/Alphabet, Microsoft ve Meta için işletme nakit akışının kabaca %60'ına koyuyor.

Analistler, yapay zeka yatırımlarından elde edilen gelir önemli ölçüde artmadığı sürece, bu şirketlerin çoğunun sadece birkaç yıl içinde serbest nakit akışlarının neredeyse tamamını altyapıya yeniden yatıracağını belirtiyor.

Kazanan tarafta, yapay zeka odaklı bulut hizmetlerinden, ürünlerdeki üretken yapay zeka özelliklerinden ve gelişmiş işletme verimliliğinden elde edilen gelirin arttığını görüyoruz; örneğin, bazı küçük bulut/yapay zeka satıcıları, yapay zeka yatırım harcamalarının şimdiden karşılığını verdiğini gösteriyor.

Invezz: Alphabet, yapay zeka tarafından yönlendirilen 155 milyar dolarlık rekor bir bulut birikimine sahip olduğunu söylüyor. Bu, kalıcı kurumsal benimsemeye mi yoksa kısa vadeli büyümeyi abartma riskine mi işaret ediyor?

Kate Leaman: Bu incelikli bir soru. Alphabet Inc.'in bulut işi için (Google Cloud aracılığıyla) 155 milyar dolarlık birikmiş iş yükü, güçlü kurumsal talebin cesaret verici bir sinyalidir, ancak aynı zamanda uyarılar da taşır.

Kalıcı benimseme tezini destekleyen şey, rapor edilen birikmiş iş yükünün önemli ölçüde artması ve UBS'deki analistlerin bunu 'güçlü bir büyüme' sinyali olarak tanımlamasıdır.

Alphabet'in yorumu, bu birikmiş iş yükünün 'tam yığın' yapay zeka yaklaşımına (altyapı, yapay zeka modelleri, kurumsal çözümler) bağlı olduğunu vurguluyor, bu da ona farklılaşma sağlıyor ve abartıdan daha fazlasını öneriyor.

Dolayısıyla birikmiş iş yükü, kalıcı kurumsal benimseme vaadini gösteriyor.

Ancak risk tarafında, birikmiş iş yükü bugün muhasebeleştirilen gelirle aynı şey değildir; Birikmiş işlerden gerçekleşen gelir ve marja giden yol her zaman sorunsuz veya garantili değildir.

Invezz: Apple genellikle yapay zekaya geç giren biri olarak anılır: Aradaki farkı kapatmak için hangi somut hamleleri yapmalı ve yavaş bir yapay zeka stratejisi rekabet avantajına ne kadar zarar verebilir?

Kate Leaman: Apple için durum iki yönlüdür: stratejisi farklıdır (önce gizlilik, cihaz içi zeka), bu da ona bazı avantajlar sağlar, ancak daha yavaş tempo aynı zamanda riskleri de artırır.

Apple'ın yapması gereken somut hamleler arasında şunlar yer alıyor:

• Yapay zekanın gizlilik ve cihaz içi özelliklerin ötesinde ekosistemine daha iyi entegrasyonu.
• Yapay zeka asistanlarının gelişimini hızlandırmak (örneğin, Siri'deki iyileştirmeler) ve onları rakiplerin üretken yapay zeka teklifleriyle daha rekabetçi hale getirmek.
• Üretken yapay zeka ve çok modlu yetenekleri daha hızlı hale getirmek için stratejik satın almalar veya ortaklıklar peşinde koşmak.

Apple yapay zeka ivmesinin gerisinde kalırsa, daha görünür yapay zeka liderliğine sahip rakiplere ilgi duyan erken benimseyenler ve geliştiriciler arasındaki zihin payını kaybetme riskiyle karşı karşıya kalır.

Bu aynı zamanda, rakip platformların (bulut merkezli, yapay zeka merkezli) uygulama ve araç ekosistemini ele geçirmesi durumunda hizmet işindeki büyümenin yavaşlayacağı endişesinin yanı sıra, donanımın güçlü kalması ancak yazılım/hizmet büyümesinin gecikmesi durumunda zaman içinde marj artışının azalması endişesidir.

Invezz: Meta'nın yapay zeka destekli reklam platformu büyümeyi yeniden körüklüyor. Düzenleyiciler kullanıcı verileri ve gizliliğiyle ilgili kuralları sıkılaştırırsa bu model ne kadar dayanıklı olur?

Kate Leaman: Meta için yapay zeka odaklı reklam platformu aracılığıyla yeniden diriliş güçlü bir potansiyel gösteriyor: üretken yapay zeka kullanımı ve geliştirilmiş reklam kişiselleştirmesi ona destek veriyor.

Ancak model önemli düzenleme ve gizlilik risklerine maruz kalıyor.

Dayanıklılık faktörleri arasında Meta'nın yapay zekayı öneri motorlarına ve reklam hedeflemeye yerleştirmesi; örneğin, yapay zeka asistanıyla kullanıcı etkileşimlerinin içerik ve reklamların kişiselleştirilmesine yardımcı olacağını duyurdu.

Ayrıca, ölçek avantajları sağlayan geniş bir kullanıcı tabanına ve veri varlıklarına sahiptir.

Risk faktörleri arasında, küresel olarak yeni gizlilik düzenlemelerinin (örneğin, AB'de, bazı ABD eyaletlerinde) platformların kişisel verileri nasıl kullandığı ve ne kadar şeffaf oldukları konusundaki incelemeleri artırması yer alıyor.

Invezz: Muhteşem Yedili şu anda SandP 500'ün %37'sini oluşturuyor. Yatırımcılar portföylerindeki yoğunlaşma riskini artırmadan yapay zekayı nasıl yukarı yönlü takip etmeli?

Kate Leaman: 'SandP 500 büyük sermayeli teknoloji grubunun' (genellikle 'Muhteşem Yedili' olarak etiketlenir) artık pazarda bu kadar büyük bir paya sahip olması, yapay zekayı yalnızca büyük teknoloji isimleri aracılığıyla yukarı yönlü kovalamanın yoğunlaşma riski taşıdığı anlamına geliyor.

Yatırımcıların bunu yönetebileceği dengeli yollar şunlardır:

• Taktiksel portföy risk yönetimini kullanmak. Bu, bir yatırımcı değerlemelerin uzatıldığına inanıyorsa, düzenli olarak yeniden dengelemeyi veya opsiyonlar/riskten korunma araçlarını içerebilir."
• Çeşitlendirme stratejileri arasında, yapay zeka liderliğindeki büyük teknoloji şirketlerine maruz kalmayı, örneğin yapay zeka uygulayan endüstriyel firmalar, yapay zeka kullanan sağlık şirketleri ve kurumsal yazılım satıcıları gibi mega sermayeler dışındaki seçilmiş yararlanıcılarla eşleştirmek yer alıyor. Bu, herhangi bir büyük şirkette bir gerileme riskini yayar.
• Yapay zekaya odaklanan ancak daha geniş sektörel veya şirket boyutunda (yalnızca mega sermayeli değil) tematik fonların veya ETF'lerin kullanılması
• Yapay zekadan dolaylı olarak yararlanan değer veya temettü büyüme hisse senetleri dahil. Örneğin, operasyonları yapay zeka aracılığıyla daha verimli hale gelen ancak yüksek çarpanlı değerlemelere daha az maruz kalan şirketler

Invezz: Yapay zeka trendden zorunluluğa doğru kayarken, büyümeyi ve marjları sürdüren şirketleri sürdürmeyenlerden ayıracak bir avuç faktör nelerdir?

Kate Leaman: Ana farklılaştırıcılar şunları içerir:

• Yetenek, ekosistem ve ortaklıklar: Başarı, en iyi yapay zeka yeteneklerini oluşturan veya çeken, geliştirici ekosistemleri oluşturan, ortakları entegre eden ve hızla yineleyen firmaların lehine olacaktır.
• Sermaye tahsisi disiplini: Sermaye getirisini göz önünde bulundurarak (sadece 'yapay zeka vızıltısını' kovalamak değil) yapay zeka altyapısına mantıklı bir şekilde yatırım yapan firmalar daha güçlü bir duruşa sahip olacaktır.
• Kurumsal benimseme ve gelirin çeşitlendirilmesi: modeller oluşturmak yeterli değildir; şirketler kurumsal müşteriler kazanmalı, yapay zekayı iş süreçlerine dahil etmeli ve tüketici, kurumsal ve platform katmanları arasında çeşitlendirmelidir.
• Gizliliğe duyarlı ve ölçeklenebilir yapay zeka modelleri: Düzenleme ve kamu incelemesi yoğunlaştıkça, yapay zekayı güven, uyumluluk, ölçeklenebilirlik ve verimliliği göz önünde bulundurarak geliştiren şirketler, yapay zekayı yalnızca pazarlama olarak ele alanlardan daha iyi performans gösterecektir.
• Düzenleyici navigasyon: yeni ve gelişen düzenlemeler (veri gizliliği, yapay zeka yönetişimi, antitröst etkileri), şirketlerin tepki vermek yerine uyumluluk ve yönetişimi proaktif olarak şekillendirmesi ve bunlara uyum sağlamasının rekabet avantajına sahip olacağı anlamına gelir.
• Maliyet/marj yönetimi: altyapı, bilgi işlem ve donanım maliyetleri hızla artıyor. Yapay zekayı ölçeklendirirken marjlarını koruyabilen şirketler başarılı olacak - yapay zekası gelir sağlayan ancak nakit yakan şirketler bocalayacak.
• Ürün farklılaştırma ve entegrasyonu: Yapay zeka artık masa kazıkları; Kazananlar, bunu yüzeysel özellikler yerine farklılaştırılmış ürün veya hizmetlere derinlemesine yerleştirecekler.