Inwestowanie w AI: sztuczna inteligencja i najciekawsze spółki AI

Sztuczna inteligencja to technologia, która od dziesięcioleci działa na ludzką wyobraźnię. Od robotów zdolnych do towarzyszenia ludziom w codziennych czynnościach produkowanych przez Boston Dynamics, po autonomiczne samochody Tesli - możliwości nowoczesnych technologii i sztucznej inteligencji zdają się być niemal nieograniczone. Na obecnym etapie swojego rozwoju, ludzkość jest jednak wciąż daleko od osiągnięcia przełomu w postaci tzw. silnej sztucznej inteligencji (AGI). Rozwój w tym kierunku wyraźnie jednak przyspiesza, napędzany spadającymi kosztami uczenia maszynowego czy specjalistycznego sprzętu. Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją są silnie zaangażowane w rozwój tej technologii, a Microsoft, Alphabet (Google) czy Nvidia prowadzą obecnie w tym wyścigu, generując ogromne zyski dla swoich akcjonariuszy.

Do zaawansowanych algorytmów obsługujących setki tysięcy transakcji na rynku finansowym, takich jak wykorzystywany przez BlackRock Aladdin, dołączył niedawno popularny ChatGPT, co daje nadzieję na “demokratyzację” sztucznej inteligencji. „Inwestowanie w AI” to nowy i niezwykle interesujący trend, niektórzy jednak zwracają uwagę na podobieństwo obecnej popularności spółek AI do ery “dot-comów”, czy wcześniej - akcji spółek kolejowych w XIX wieku. Czy rzeczywiście porównania te są zasadne? Które spółki AI mogą przyciągnąć uwagę inwestorów w najbliższym czasie i kto może stać się nieoczywistym beneficjentem trwającego wyścigu? W tym artykule przyglądamy się najciekawszym spółkom AI oraz podpowiadamy jak uzyskać ekspozycję na trwający trend inwestowania w sztuczną inteligencję.

Kluczowe wnioski

1. Dzięki modelom LLM i wszystkim generatywnym narzędziom AI, firmy mogą w dłuższej perspektywie zwiększyć marże oraz efektywność, rozwijając zupełnie nowe modele biznesowe.
2. Niektóre firmy, takie jak Nvidia, Arista Networks czy Super Micro Computer (spółka dołączyła do indeksu S&P 500 w 2024 r.), osiągają dodatkowe przepływy pieniężne ze względu na wysoki popyt na technologię AI. Próba rozpoznania i zainwestowania w „przyszłych zwycięzców” może być kluczowa na obecnym etapie trendu inwestowania w 
3. Inwestowanie w spółki zajmujące się sztuczną inteligencją może oferować wysokie zwroty, ale wiąże się z wysokim ryzykiem, kosztami początkowymi i badaniami. Postaraj się zrozumieć ten sektor, a także podstawy technologii przed rozważeniem jakichkolwiek inwestycji spółki AI.
4. Rozważając inwestycję w spółki AI warto pomyśleć o funduszach ETF - zwłaszcza tych, które posiadają w portfelu akcje spółek technologicznych. Takie fundusze nie tylko zapewniają ekspozycję na dynamicznie rozwijający się rynek, ale również pozwalają obniżyć ryzyko inwestycji. W przypadku inwestycji w ETF zyskujesz bowiem szansę na osiągnięcie “rynkowej stopy zwrotu” bez konieczności poświęcania czasu na analizę i wybór indywidualnych spółek.
5. Warto zrozumieć obecne innowacje technologiczne, aby dogłębnie rozpoznać trend i spróbować go wykorzystać. Jednocześnie należy pamiętać nie tylko o potencjalnych zyskach, ale również o ryzyku i zmienności. Nie inwestuj w spółki AI więcej, niż możesz stracić.
6. Sztuczna inteligencja może doprowadzić do prawdziwej rewolucji w takich sektorach jak: półprzewodniki (układy GPU ze specjalną architekturą zaprojektowaną pod centra danych i rozwiązania AI), telekomunikacja (sieci dla centrów danych czy usługi przetwarzania w chmurze), analiza danych, handel (analiza zmian w poziomie popytu i zachowań klientów), przemysł (skuteczniejsza automatyzacja) czy obronność (pojazdy bezzałogowe, dane wywiadowcze). Sztuczna inteligencja i inwestowanie w spółki AI mogą być bardzo silnym trendem w dekadzie 2020-2030.

Powyższy wykres pokazuje liczbę wspomnień o sztucznej inteligencji w raportach firm Big Tech za 4 kwartał 2022 roku. W tamtym czasie obserwowaliśmy ponad 6-krotny wzrost w ujęciu rok do roku dla Microsoftu, prawie 2-krotny wzrost dla Meta Platforms czy Alphabet (Google), który wspomniał o sztucznej inteligencji rekordowe 32 razy (wzrost o 78% r/r). Firma odpowiedzialna za najpopularniejszą wyszukiwarkę internetową na świecie znana jest z tego, że jest bardzo zainteresowana sztuczną inteligencją. Obecnie inni giganci technologiczni zaczynają nadrabiać zaległości.  Ostatni  kwartał 2022 r. był również kwartałem, w którym Open AI udostępniło publicznie swój model ChatGPT. Możemy uznać ten moment za początek szerszego trendu inwestowania w spółki AI wspieranego przez chipy produkowane przez Nvidia. Źródło : ArkInvest, XTB Research

Przyszłość AI

Wiele firm przez lata angażowało się w rozwój sztucznej inteligencji, ale dopiero rok 2023 przyniósł nową falę zainteresowania AI, napędzaną ogromnym sukcesem chatbota ChatGPT i rosnącym apetytem na ryzyko na światowych rynkach. ChatGPT, stworzony przez OpenAI we współpracy z Microsoft, według Reuters stał się najszybciej rozwijaną aplikacją w historii.   

OpenAI rozwija kolejne modele językowe, a dzięki ogromnej bazie danych, firma wyrobiła sobie markę nawet wśród osób słabo zorientowanych w nowoczesnych technologiach. Żadna aplikacja nie odniosła wcześniej tak spektakularnego sukcesu jak ChatGPT, co doskonale obrazuje to poniższy wykres.

ChatGPT potrzebował zaledwie 2 miesięcy, aby osiągnąć pułap 100 milionów użytkowników miesięcznie, co obrazuje skalę popularności rozwiązań AI, co przełożyło się również na zainteresowanie ze strony inwestorów. To tempo ponad 4 razy szybsze niż TikTok i 15 razy szybsze niż Instagram. Źródło: UBS, XTB Research

Finansowanie spółek AI i projektów zajmujących się sztuczną inteligencją przez fundusze inwestycyjne w 2022 r. pozostało na stabilnym poziomie pomimo, że NASDAQ stracił w tym samym czasie przeszło 30% swojej ówczesnej wyceny. Może to być optymistyczna prognoza dla inwestorów oczekujących dalszego rozwoju tej branży. Jeśli bowiem “złe czasy” nie przeszkodziły największym w dalszych inwestycjach w spółki AI, świadczy to o ogromnym potencjale sztucznej inteligencji jako jednego z wiodących trendów inwestycyjnych w kolejnych latach.

Zewnętrzne transakcje i finansowanie projektów związanych ze sztuczną inteligencją gwałtownie spadło w 2022 r., chociaż pozostało na poziomie wyższym niż średnia historyczna. Nawet w okresie wyższych stóp procentowych, gdy Rezerwa Federalna prowadziła jastrzębią politykę monetarną,  instytucje finansowe nadal inwestowały w startupy AI. Źródło: CBInsights, XTB Research

Zgodnie z ideą zawartą w prawie Wrighta, spadek kosztów szkolenia sztucznej inteligencji powinien napędzać jej dalszy rozwój w nadchodzących latach.  Co to może oznaczać dla rynków? Chociaż ChatGPT jest interesującym oprogramowaniem, w dłuższej perspektywie może nie być wystarczająco przełomowy. 

Ponieważ szkolenie chatbota o podobnej mocy staje się coraz tańsze, uwaga rynków i inwestorów prawdopodobnie zwróci się w stronę jeszcze bardziej zaawansowanych narzędzi, które dostarczą ich twórcom przewagę konkurencyjną. Może to potencjalnie doprowadzić do gwałtownego wzrostu liczby firm zajmujących się sztuczną inteligencją oraz popytu na chipy i pamięć masową (za sprawą przetwarzania w chmurze).

Koszt wyszkolenia sztucznej inteligencji o mocy podobnej do ChatGPT-3 według wyliczeń ArkInvest spadł z 4,65 miliona dolarów w 2020 roku do 450 000 dolarów w 2022 roku. Źródło: ArkInvest, XTB Research

Generatywna sztuczna inteligencja

Generatywna sztuczna inteligencja to kolejny wyłaniający się trend w krajobrazie nowoczesnych technologii i AI. Oto kilka kluczowych punktów do odnotowania:

• Szacuje się, że wydatki na programowanie generatywnej sztucznej inteligencji wzrosną z 1 mld USD w 2022 r. do 81 mld USD w 2027 r., co wskazuje na ogromne zainteresowanie rynku tą technologią.
• Największe firmy technologiczne, takie jak Meta, Google i OpenAI pozostają liderami rozwoju sztucznej inteligencji.
• Powstają kolejne modele językowe - Meta opracowała LLaMA 2, Google stworzyło Gemini AI, a OpenAI wprowadziło GPT-4.

Pomimo potencjału jaki drzemie w generatywnej sztucznej inteligencji, zastosowania tej technologii napotykają wyzwania, takie jak dezinformacja i uprzedzenia. Niemniej jednak sukces dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT firmy OpenAI, który przyciągnął 100 milionów użytkowników w ciągu dwóch miesięcy od uruchomienia, odzwierciedla znaczne zainteresowanie opinii publicznej nową technologią. Inwestowanie w akcje spółek AI, które przodują w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji zapewnia ekspozycję na ten szybko rozwijający się segment rynku.

Starcie tytanów?

Dzięki gigantycznej kwocie 10 miliardów dolarów przeznaczonych na finansowanie OpenAI, Microsoft chce wzmocnić pozycję swojej własnej przeglądarki Bing, która jak na razie przegrywa w konkurencji z wiodącą wyszukiwarką internetową stworzoną przez Google (Alphabet). Zaangażowanie Microsoft w rozwój AI może potencjalnie stać się katalizatorem walki konkurencyjnej między dwoma gigantami technologicznymi, a to zawsze oznaczało zwiększone wydatki na badania oraz rozwój branży - podobnie jak swojego czasu zimna wojna doprowadziła do znacznego rozwoju technologii wojskowej i kosmicznej.

Inwestorzy pozostają przekonani, że rozwój AI przyspieszy, ponieważ Microsoft (MSFT.US) zamierza wydać fortunę na rozwój AI pomimo fali zwolnień i cięć kosztów ogłoszonych jeszcze w 2022 roku. Nie trzeba było długo czekać, aby Alphabet (GOOGL.US) zaprezentował własnego chatbota Gemini opartego na silniku językowym LaMDA.

Do wyścigu o prymat w branży AI dołączył również chiński gigant technologiczny Baidu (BIDU.US). Model generatywnej sztucznej inteligencji firmy fachowo odpowiada na pytania przy użyciu ogromnych baz danych, podczas gdy modele graficzne, takie jak DALL-E, tworzą kreatywne obrazy na żądanie w ciągu kilku chwil. To nie wszystko, „make-a-video” dostarczane przez firmę Zuckerberga może również tworzyć krótkie filmy. Trudno się dziwić, że zainteresowanie generatywną sztuczną inteligencją rośnie. Pozwala ona firmom i indywidualnym użytkownikom kreować wartościowe treści w krótkim czasie. Najczęściej po znacznie niższych kosztach niż wyceny oferowane przez specjalistów czy artystów.

Fundusze venture capital nie zmniejszyły poziomu finansowania dla firm zajmujących się generatywną sztuczną inteligencją pomimo trudnych okoliczności makroekonomicznych. Liczba transakcji spadła o około 10%, podczas gdy ich łączna wartość w dolarach wzrosła. Dla porównania, według CoinDesk, inwestycje Venture Capital w branży kryptowalut w styczniu 2023 r. spadły o prawie 91% r/r. Źródło: PitchBook, XTB Research

Sztuczna inteligencja szansą dla producentów półprzewodników?

Korzyści (ale także potencjalne czynniki ryzyka) związane z technologią sztucznej inteligencji mogą w znaczący sposób wpłynąć na wycenę akcji największych firm technologicznych, takich jak Microsoft czy Alphabet (Google). Na trendzie AI mogą zyskać również producenci półprzewodników budujący chipy w technologii 5 nm i mniejszych, tacy jak Nvidia (NVDA.US), AMD (AMD.US) czy Taiwan Semiconductors (TSM.US). Dzięki ogromnej zasobożerności generatywnej sztucznej inteligencji oraz związanym z tym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową, spółki dostarczające chipy mogą być ciekawą alternatywą do “głównego nurtu” spółek sektora AI. Podobnie rzecz ma się w przypadku wyspecjalizowanych producentów układów scalonych (IC) i fotomasek, tacy jak Lam Research (LRCX.US), ASML (ASML.NL), Synopsys (SNPS.US) czy Photronics (PLAB.US).

Średnia cena sprzedaży procesora graficznego A100 firmy Nvidia w dniu 16 lutego 2023 r. wynosiła około 10 000 USD, a procesora H100, zaprezentowanego w marcu 2022 r. sięgała w tym samym czasie około 25 000 USD. Zakładając, że moc obliczeniowa potrzebna do wyszkolenia modelu językowego na poziomie GPT-3 wynosi 5000 procesorów graficznych A100, daje to około 50 milionów dolarów przychodu dla Nvidii (przy założeniu średniej ceny 10 000 dolarów za superwydajny procesor). Możliwe jest jednak, że firmy będą starały się utrzymać koszty rozwoju modelu na jak najniższym poziomie, wykorzystując inne układy, takie jak np. AMD MI300 (AMD.US).

Klientami producentów półprzewodników może być nie tylko Microsoft. Na przykład Google może zdecydować się na wykorzystanie procesorów z rdzeniami Tensor do trenowania własnych modeli sztucznej inteligencji. Wciąż jednak istnieją obawy co do kosztów utrzymania chatbotów. Według szacunków, koszt jednego zapytania w przypadku ChatGPT waha się między 0,3 a 1 USD, znacznie przekraczając koszt uruchomienia tradycyjnego zapytania w wyszukiwarce Google, który analitycy szacują między 0,00001 a 0,002 USD. Wysokie koszty nie powstrzymały jednak inwestycji Venture Capital.

Podczas gdy popyt korporacyjny na chipy ARM może nadal rosnąć (między innymi dzięki wykorzystaniu ARM przez Amazon) w świetle spowalniającej gospodarki, zwolnień w branży technologicznej i wyższych stóp procentowych, wielu producentów w środowisku presji na obniżenie kosztów związanych z trenowaniem modeli AI może skłaniać się ku tańszym rozwiązaniom, potencjalnie stwarzając nowe możliwości dla producentów chipów.

Szersze zainteresowanie inwestorów generatywną sztuczną inteligencją w 2022 r. zwiększyło liczbę transakcji, a także wartość inwestycji denominowanych w dolarach amerykańskich. Źródło: CBInsights, XTB Research

Sztuczna inteligencja - najciekawsze spółki i fundusze ETF

Aby uzyskać ekspozycję na branżę sztucznej inteligencji, inwestorzy powinni zainteresować się akcjami spółek AI (spółek giełdowych, które rozwijają własne modele sztucznej inteligencji lub bezpośrednio związane są z ich rozwojem), akcjami spółek technologicznych (np. producentów półprzewodników, dostawcami rozwiązań opartych na chmurze etc.) lub funduszami ETF, które skupiają w swoich portfelach właśnie takie spółki. 

Poniżej znajdziesz subiektywną listę najciekawszych spółek i ETF-ów, które pozwalają uzyskać ekspozycję na branżę AI:

• Sztuczna inteligencja: C3.ai (AI.US), SoundHound (SOUN.US), BigBear AI Holdings (BBAI.US), Artificial (AI.ES), PROS Holdings (PRO.UU) WisdomTree Artificial Intelligence UCITS ETF (WTAI.UK)
• Półprzewodniki: Nvidia (NVDA.US), Advanced Micro Devices (AMD.US), Micron Technology (MU.US), Intel (INTC.US), Texas Instruments (TX.US) Taiwan Semiconductors (TSM.US), Broadcom (AVGO), Marvell Technologies (MRVL), Photronics (PHTR.US)
• Centra danych: Super Micro Computers (SMCI.US), Arista Networks (ANET.US), Juniper (JNPR.US), Cisco Systems (CSCO.US), IBM (IBM.US)
• Przetwarzanie w chmurze: Microsoft (MSFT.US), Alphabet (GOOGL.US), Amazon (AMZN.US), Cloudflare (NET.US), Snowflake (SNOW.US), DataDog (DDOG.US), Fastly (FSLY.US), Wisdom Tree Cloud Computing ETF (WCLD.UK)
• Inne: Tesla (TSLA.US), Adobe (ADBE.US), Apple (AAPL.US), Baidu (BIDU.US), Alibaba Holdings (BABA.US) JD.com (JD.US), Palantir (PLTR.US), Snowflake (SNOW.US)
• Popularne instrumenty CFD związane ze sztuczną inteligencją: C3.ai (AI.US), US100 (CFD dający ekspozycję na indeks Nasdaq 100) lub CFD na kryptowaluty takie jak GRAPH czy FILECOIN.

Warto jednak pamiętać, że handel kontraktami CFD może prowadzić do utraty kapitału i przed jego rozpoczęciem konieczne jest zdobycie odpowiedniej wiedzy, którą inwestorzy mogą znaleźć bezpośrednio w aplikacji XTB.

Ryzyko związane z inwestowaniem w AI

Inwestowanie w akcje spółek giełdowych wiąże się z ryzykiem, nawet w przypadku dywersyfikacji portfela. Przed zainwestowaniem w jakiekolwiek akcje należy zdobyć odpowiednią wiedzę oraz zebrać jak najwięcej informacji na temat spółek, których akcje zamierzamy kupić. Ponieważ inwestowanie w sztuczną inteligencję staje się coraz bardziej popularne, wielu spekulantów i analityków interesuje się akcjami spółek technologicznych. Sztuczna inteligencja jak na razie jest podstawową działalnością niewielu firm. Najbardziej rozpoznawalnymi spółkami powiązanymi z AI są producenci chipów tacy jak Nvidia i AMD (GPU), Microsoft (OpenAI, Copilot i Bing AI), Google (Gemini AI) czy Arista Networks (infrastruktura centrów danych). Sektor AI jest ogromny, a sztuczna inteligencja 

W poprzednim akapicie wymieniliśmy spółki AI dostępne w ofercie XTB, a także ETF-y, które dają ekspozycję na akcje spółek AI. Wśród wymienionych spółek można znaleźć również producentów najwydajniejszych półprzewodników, ponieważ pośrednio firmy te mogą odnotować wyższe przychody dzięki rosnącemu zapotrzebowaniu na moc obliczeniową. Również firmy programistyczne zajmujące się produktami AI mogą stać się gigantami technologicznymi. Należy jednak pamiętać, że wyniki osiągane w przeszłości nie gwarantują przyszłych zwrotów, a eksperci rynkowi mogą się mylić, nie doceniając mniejszych firm. Jak na razie giganci tacy jak Taiwan Semiconductor Manufacturing czy Nvidia są znacznie bardziej rozpoznawalni, a przez to również popularniejsi niż inne spółki AI. Nikt jednak nie wie, w które spółki AI najlepiej inwestować.