Инвестиции в искусственный интеллект
По всему миру компании начинают использовать технологии искусственного интеллекта. Из-за этого могут произойти изменения в лидерстве на рынке, появится мировой экономический рост и возможности для инвесторов.
Искусственный интеллект все еще развивается, как и связанные с ним правила и бизнес-применения, но скорее всего, он станет повсеместным. Избежать его будет практически невозможно, так же как сейчас нереально остаться в стороне от интернета, который используется в различных отраслях для онлайн продуктов и услуг.
ИИ может радикально изменить рынок труда, ускорить рост производительности и принести выгоду инвесторам. Также мы обсудим риски, которые должны учитывать потенциальные инвесторы, и рекомендуем послушать два подкаста Чарльза Шваба. В них директор по законодательным и регуляторным вопросам Майкл Таунсенд и главный специалист по информационной безопасности Шваба Башар Абусейдо, а также управляющий директор по торговле и деривативам Рэнди Фредерик рассказывают о возможностях и рисках, связанных с ИИ.
ИИ может радикально изменить рынок труда, ускорить рост производительности и принести выгоду инвесторам. Также мы обсудим риски, которые должны учитывать потенциальные инвесторы, и рекомендуем послушать два подкаста Чарльза Шваба. В них директор по законодательным и регуляторным вопросам Майкл Таунсенд и главный специалист по информационной безопасности Шваба Башар Абусейдо, а также управляющий директор по торговле и деривативам Рэнди Фредерик рассказывают о возможностях и рисках, связанных с ИИ.
Преобразование трудоустройства
Искусственный интеллект может серьезно изменить рынок труда: некоторые профессии исчезнут, а новые появятся, трансформируя мировую рабочую силу. Изменение рынка труда под влиянием новых технологий — это характерная черта современной экономики. Хорошим примером таких изменений является Китай за последние 30 лет. В 1991 году 60% рабочей силы Китая работали в сельском хозяйстве, а к 2021 году этот показатель сократился до 24%. Технологии, такие как тракторы, комбайны, оборудование для переработки, системы орошения и инновации в семеноводстве, вытеснили многих работников сельского хозяйства. Люди переехали в города, где стали работать на фабриках, поскольку доля производства в экономике страны увеличилась. Эти изменения способствовали росту доходов работников новых отраслей в Китае, а также тех, кто остался работать в сельском хозяйстве, согласно данным Комиссии по национальному развитию и реформам Китая.
Изменения на рынке труда Китая под влиянием технологий
Экономическое влияние искусственного интеллекта может быть ещё более быстрым и трансформирующим. Когда люди и машины объединяют свои умения, это может принести пользу как работникам, так и бизнесам как в старых, так и в новых отраслях. Увеличение производительности благодаря ИИ может повысить зарплаты и прибыль компаний. Это может даже улучшить бюджеты правительств за счет налогов с повышенных доходов как работников, так и компаний.
ИИ может также стать стимулом для нового типа глобализации. Традиционно глобализация сосредоточивалась на производстве и перемещении товаров, но следующий аспект глобализации может касаться услуг. Например, нехватка рабочих в сферах здравоохранения и образования в местных сообществах по всему миру может быть решена с помощью ИИ-ботов, разработанных конкурирующими многонациональными провайдерами.
ИИ может также стать стимулом для нового типа глобализации. Традиционно глобализация сосредоточивалась на производстве и перемещении товаров, но следующий аспект глобализации может касаться услуг. Например, нехватка рабочих в сферах здравоохранения и образования в местных сообществах по всему миру может быть решена с помощью ИИ-ботов, разработанных конкурирующими многонациональными провайдерами.
Повышение производительности
В странах, таких как США, Канада, Германия и Великобритания, наблюдается самый напряженный рынок труда за многие поколения, с уровнем безработицы, который опустился до минимумов, не виданных за последние 50 лет. Это угрожает повышением затрат на труд и замедлением экономического роста и стало ключевой темой для центральных банкиров в этом году. Искусственный интеллект может помочь контролировать затраты на заработные платы, заполняя пробелы и повышая производительность на одного работника. Какова может быть значимость этого и сколько времени это может занять?
История показывает, что на адаптацию и эффективное использование новых технологий уходит время. Недавние примеры включают интернет и систему глобального позиционирования (GPS). Все начинается с инвестиций бизнеса в ИИ. Анализируя квартальные отчеты о прибылях, мы видим, что руководители компаний все чаще обсуждают ИИ с акционерами, что сигнализирует о потенциале для инвестиций. Наш мониторинг показал, что упоминания об ИИ во время телефонных конференций по итогам второго и третьего кварталов этого года возросли до более чем 3000. Конечно, третий квартал еще не завершен, что предполагает дальнейший рост интереса к обсуждению ИИ в бизнесе.
История показывает, что на адаптацию и эффективное использование новых технологий уходит время. Недавние примеры включают интернет и систему глобального позиционирования (GPS). Все начинается с инвестиций бизнеса в ИИ. Анализируя квартальные отчеты о прибылях, мы видим, что руководители компаний все чаще обсуждают ИИ с акционерами, что сигнализирует о потенциале для инвестиций. Наш мониторинг показал, что упоминания об ИИ во время телефонных конференций по итогам второго и третьего кварталов этого года возросли до более чем 3000. Конечно, третий квартал еще не завершен, что предполагает дальнейший рост интереса к обсуждению ИИ в бизнесе.
Руководители компаний все чаще говорят с акционерами об искусственном интеллекте
На данный момент лишь небольшое количество компаний интегрировало искусственный интеллект в свою деятельность. Последнее исследование Бюро переписи населения США, в котором участвовало 300 000 компаний и которое было опубликовано в ноябре 2022 года (незадолго до взрыва интереса к ChatGPT), показало, что только 4% использовали ИИ в своем бизнесе. Опросы, проведенные Gartner, McKinsey, Accenture и другими, показали более высокие уровни внедрения в определенных отраслях, например, в розничной торговле, где ИИ используется для предложения товаров покупателям. Тем не менее, интеграция ИИ еще находится на начальной стадии во многих отраслях, и предстоит долгий путь для его принятия в таких сферах, как производство, проектирование продуктов, разработка лекарств, транспорт, строительство, обслуживание клиентов, здравоохранение, сельское хозяйство и горнодобывающая промышленность.
В целом, история показывает, что чем больше и быстрее компании инвестируют в новые технологии, тем больше потенциальное влияние на производительность. Мы можем оценить потенциальное воздействие ИИ, отслеживая масштаб инвестиций в капитал, связанный с оборудованием для обработки информации и программным обеспечением. Мы ожидаем увидеть аналогичную картину, как во время последнего бума производительности в 1990-х, связанного с интернетом. Всплеск инвестиций в технологии бизнесом начался около 1993 года, что предшествовало росту производительности через несколько лет в 1996 году. Замедление роста инвестиций началось в 1998 году, достигнув пика в 2000 году. Рост производительности стабилизировался в 2000 году, а затем снизился до 2004 года. Оба изменения в производительности были предвестниками изменений в инвестициях за несколько лет до этого. Почему задержка на несколько лет? Производительность экономики не улучшилась, пока достаточное количество компаний не интегрировало новую технологию в свою деятельность и не смогло воспользоваться новыми возможностями. Искусственный интеллект может быть принят быстрее или медленнее, поэтому следить за темпами инвестиций может быть ключевым.
В целом, история показывает, что чем больше и быстрее компании инвестируют в новые технологии, тем больше потенциальное влияние на производительность. Мы можем оценить потенциальное воздействие ИИ, отслеживая масштаб инвестиций в капитал, связанный с оборудованием для обработки информации и программным обеспечением. Мы ожидаем увидеть аналогичную картину, как во время последнего бума производительности в 1990-х, связанного с интернетом. Всплеск инвестиций в технологии бизнесом начался около 1993 года, что предшествовало росту производительности через несколько лет в 1996 году. Замедление роста инвестиций началось в 1998 году, достигнув пика в 2000 году. Рост производительности стабилизировался в 2000 году, а затем снизился до 2004 года. Оба изменения в производительности были предвестниками изменений в инвестициях за несколько лет до этого. Почему задержка на несколько лет? Производительность экономики не улучшилась, пока достаточное количество компаний не интегрировало новую технологию в свою деятельность и не смогло воспользоваться новыми возможностями. Искусственный интеллект может быть принят быстрее или медленнее, поэтому следить за темпами инвестиций может быть ключевым.
Рост инвестиций опережает рост производительности на несколько лет
Инвестиции в бизнес, вероятно, увеличатся, поскольку станут более очевидны преимущества ИИ для бизнеса, что может принести повышение производительности во второй половине этого десятилетия. Однако сложно оценить воздействие, пока данные не покажут, насколько большие капиталовложения сделают компании. Хотя ИИ обещает многое, есть множество проблем с его внедрением. Не только стоимость капитала выросла из-за повышения процентных ставок, но и множество затрат связано с неопределенностью в регулировании и проблемами конфиденциальности данных, что может сдерживать растущий энтузиазм по инвестициям в ИИ.
Инвестиции в искусственный интеллект
Скорее всего, мы все в конечном итоге станем инвесторами в ИИ, учитывая его возможное широкое распространение среди компаний по всему миру. Но что насчет сегодня? Для тех, кто рассматривает возможность инвестирования в акции ИИ, можно обратить внимание на тему ИИ на сайте Schwab.com, где представлены 25 акций, связанных с ИИ, из разных стран мира. Кроме индивидуальных акций, также стоит рассмотреть несколько ETF и взаимных фондов, ориентированных на инвестиции в ИИ.
Мы часто думаем о производственных компаниях США, когда речь заходит о новых технологиях, как ИИ, но влияние ИИ распространяется за пределы границ и отраслей. Одна из самых известных акций, связанных с ИИ, — американская Nvidia, не производит сама свои графические процессоры (GPU), которые так популярны для приложений ИИ. Вместо этого она полагается на Тайваньскую компанию по производству полупроводников (TSMC), самого передового производителя чипов в мире, для изготовления своих GPU. TSMC, в свою очередь, использует оборудование от нидерландской компании ASML, крупнейшего в мире производителя оборудования для полупроводников, для производства самых передовых полупроводников. По данным отчета Индекса искусственного интеллекта за 2023 год, модели машинного обучения вышли из академической среды в промышленность, предоставляя возможности для глобальных компаний с огромными объемами данных в области финансов, здравоохранения и потребительских товаров для продвижения технологий ИИ
Мы часто думаем о производственных компаниях США, когда речь заходит о новых технологиях, как ИИ, но влияние ИИ распространяется за пределы границ и отраслей. Одна из самых известных акций, связанных с ИИ, — американская Nvidia, не производит сама свои графические процессоры (GPU), которые так популярны для приложений ИИ. Вместо этого она полагается на Тайваньскую компанию по производству полупроводников (TSMC), самого передового производителя чипов в мире, для изготовления своих GPU. TSMC, в свою очередь, использует оборудование от нидерландской компании ASML, крупнейшего в мире производителя оборудования для полупроводников, для производства самых передовых полупроводников. По данным отчета Индекса искусственного интеллекта за 2023 год, модели машинного обучения вышли из академической среды в промышленность, предоставляя возможности для глобальных компаний с огромными объемами данных в области финансов, здравоохранения и потребительских товаров для продвижения технологий ИИ
Глобальное распределение моделей машинного обучения
Выбирать победителей или определить подходящее время для вложений в любую новую технологию довольно сложно, поэтому диверсификация может предложить широкое покрытие темы ИИ с меньшим риском для отдельных компаний. В целом, ищите акции ИИ, которые предоставляют критические компоненты (аппаратное и программное обеспечение) и те, которые используют ИИ для улучшения продуктов или получения стратегического преимущества.
В то же время будьте начеку на плохо проявляющие себя компании, которые вдруг начинают расхваливать планы по продуктам с использованием ИИ. Например, во время бума блокчейна в 2017 году микрокапитализированная компания по производству ледяного чая за 24 миллиона долларов привлекла внимание, объявив о "переориентации" на технологию блокчейна. Long Island Iced Tea Corporation даже сменила свое название на Long Blockchain Corporation. Несмотря на то, что у компании не было реального бизнеса, связанного с блокчейном, и никакого опыта в области криптовалют, ее акции, котируемые на Nasdaq, стремительно поднялись вверх, и объем торгов резко возрос. Акции достигли интрадневного максимума в $9.49 в декабре 2017 года, но спустя год упали ниже $0.09 за акцию. Long Blockchain была исключена с Nasdaq в феврале 2021 года по обвинению в "ряде публичных заявлений, нацеленных на введение инвесторов в заблуждение и использование общего интереса инвесторов к биткоину и технологии блокчейна", согласно Комиссии по ценным бумагам и биржам.
В то же время будьте начеку на плохо проявляющие себя компании, которые вдруг начинают расхваливать планы по продуктам с использованием ИИ. Например, во время бума блокчейна в 2017 году микрокапитализированная компания по производству ледяного чая за 24 миллиона долларов привлекла внимание, объявив о "переориентации" на технологию блокчейна. Long Island Iced Tea Corporation даже сменила свое название на Long Blockchain Corporation. Несмотря на то, что у компании не было реального бизнеса, связанного с блокчейном, и никакого опыта в области криптовалют, ее акции, котируемые на Nasdaq, стремительно поднялись вверх, и объем торгов резко возрос. Акции достигли интрадневного максимума в $9.49 в декабре 2017 года, но спустя год упали ниже $0.09 за акцию. Long Blockchain была исключена с Nasdaq в феврале 2021 года по обвинению в "ряде публичных заявлений, нацеленных на введение инвесторов в заблуждение и использование общего интереса инвесторов к биткоину и технологии блокчейна", согласно Комиссии по ценным бумагам и биржам.
"Бум и крах "блокчейна
Помимо конкретных рисков, связанных с отдельными акциями, акции ИИ в целом сталкиваются с более строгими регулированием и законодательством, так как ведомства и законодательство работают над установлением границ безопасности для разработки и использования ИИ. Федеральная торговая комиссия расследует, нарушают ли модели ИИ законы о защите потребителей. Также возникают проблемы с использованием интеллектуальной собственности для компаний, занимающихся генеративным ИИ.
ИИ-пузырь?
Является ли всплеск акций, связанных с ИИ, еще одним классическим инвестиционным пузырем? Сотни лет истории показывают нам, что инвестиционные пузыри регулярно возникают на финансовых рынках. На протяжении всего времени, когда люди занимаются торговлей инвестициями, будь то товары, недвижимость или акции, случались периоды, когда цены на активы отклонялись от их основной стоимости. Хотя пузыри обычно определяются после их лопания, существует повторяющийся путь, характеризующийся определенным набором условий, которые помогают их предсказать. Инвестиционные пузыри часто начинаются как естественное следствие крайне стимулирующих политик, принятых в результате глобальных рецессий. Они рождаются благодаря доступности денег, разрастаются на спекуляциях, подпитываемых сильной фундаментальной темой и высоким доверием инвесторов, и разваливаются, когда деньги становятся дороже, обычно далеко после отсоединения от внутренней стоимости.
Конкретный набор условий, характеризующий начало классического инвестиционного пузыря, кажется больше не присутствует. Возможно, модный тренд инвестирования в мемы в 2021 году был классическим пузырем 2020-х годов; период легких денег, когда ставки были нулевыми, а количественное смягчение (QE) было в полном разгаре, вместе с обильной помощью правительства потребителям и бизнесам. Но сейчас центральные банки уже более года агрессивно повышают ставки. Денежная масса в большинстве крупных экономик сокращается. Похоже, что легкие деньги не способствуют всплеску акций ИИ. Это не значит, что акции ИИ не могут снизиться или отойти от своих фундаментальных показателей, но это подразумевает, что рост акций ИИ может быть не еще одним из классических пузырей, которые почти всегда заканчивались разочарованием для инвесторов.
Конкретный набор условий, характеризующий начало классического инвестиционного пузыря, кажется больше не присутствует. Возможно, модный тренд инвестирования в мемы в 2021 году был классическим пузырем 2020-х годов; период легких денег, когда ставки были нулевыми, а количественное смягчение (QE) было в полном разгаре, вместе с обильной помощью правительства потребителям и бизнесам. Но сейчас центральные банки уже более года агрессивно повышают ставки. Денежная масса в большинстве крупных экономик сокращается. Похоже, что легкие деньги не способствуют всплеску акций ИИ. Это не значит, что акции ИИ не могут снизиться или отойти от своих фундаментальных показателей, но это подразумевает, что рост акций ИИ может быть не еще одним из классических пузырей, которые почти всегда заканчивались разочарованием для инвесторов.
Трансформационные технологии
Технологические инновации всегда были ключевым фактором экономического роста в мире, улучшая производительность и эффективность работы с тех пор, как в 15 веке печатный станок заменил ручное копирование манускриптов. С ростом очевидности преимуществ ИИ для бизнеса, вероятно, увеличится и бизнес-инвестирование, что может принести увеличение производительности во второй половине этого десятилетия. Акции, связанные с ИИ, могут выиграть от увеличения капитальных вложений и предложить инвесторам новые возможности, поскольку компании будут стремиться улучшить свои бизнес-процессы. Но при этом важно сохранять диверсификацию портфеля, так как новые технологии часто сопровождаются повышенной волатильностью и возможными изменениями в лидерстве по мере развития технологий и их принятия.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи