06. 01. 2025

Ta članek je del publikacije Analitski pregled, letnik 17, št. 1, januar 2025.

Verjamemo, da bodo naložbe, povezane z umetno inteligenco, ena izmed večjih naložbenih priložnosti v naslednjem desetletju. Mednje štejemo tudi podjetja, ki bodo zagotovila ključne energetske vire, potrebne za nemoteno in hitro delovanje širšega področja razvoja in uporabe umetne inteligence.

Kaj je umetna inteligenca?

Obstaja več definicij in opredelitev umetne inteligence (angl. Artificial intelligence – AI). Evropski parlament jo je definiral na sledeč način: »Umetna inteligenca je sposobnost stroja, da posnema človeške sposobnosti, kot sta logično razmišljanje, učenje, načrtovanje in ustvarjalnost.«

Revolucija umetne inteligence

Decembra 2023 smo v analitskem pregledu zapisali, da nas čaka eksponenta rast področja razvoja umetne inteligence. Še vedno vztrajamo pri tej napovedi.

Že dobri dve leti bo od tega, ko je novembra 2022 Chat GPT postal dostopen širši javnosti. Brez pretiravanj lahko rečemo, da se je začela revolucija umetne inteligence.

Največja podjetja, ki ponujajo storitve v oblaku (Google, Microsoft, Meta, Amazon in Oracle), znatno investirajo v vzpostavitev infrastrukture, potrebne za treniranje in delovanje jezikovnih modelov ter strojno učenje. Do konca leta 2024 naj bi te investicije presegle 220 milijard USD.

Vsem viden uspeh običajnega Googlovega iskalnika kaže, da se splača investirati zajetne vsote denarja, če si s tem zagotoviš vodilno vlogo na trgu pri uporabi nove tehnologije.

Zato verjamemo, da se bodo iz podobnega vzroka investicije v AI infrastrukturo nadaljevale tudi v naslednjih letih, kar bo pozitivno za podjetja, ki zagotavljajo vso potrebno infrastrukturo. Večino teh podjetij lahko najdemo v panožni skupini polprevodnikov. Sem štejemo predvsem podjetja, ki zagotavljajo grafične procesorje (NVIDIA, AMD itd.), specifične procesorje (Marvell, Broadcom itd.) in tudi vse druge komponente (npr. Arista), ki so potrebne, da so procesorji ustrezno povezani v serverjih (npr. Dell), ti pa nadalje v podatkovnih centrih.

Vpliv investicij na ostale

Ogromne investicije največjih podjetij se bodo pozitivno odražale na kopici različnih področij (nepremičnine za podatkovne centre, inženirstvo, jedrska energija, električna omrežja, proizvodnja elektrike iz obnovljivih virov, tehnologije za ohlajanje, različni izdelki in polizdelki, ki različne sklope povezujejo v celoto itd.).

ZDA so vodilna velesila

Levji delež AI razvoja poteka v ZDA. Nikakršnih indicev trenutno ni, ki bi kazali, da bi ZDA lahko v prihodnjih nekaj letih izgubile primat svetovne velesile v razvoju tega področja. Različne omejitve ameriške vlade pri izvozu visokotehnoloških izdelkov na Kitajsko še dodatno krepijo prevlado ZDA. To pa seveda ne pomeni, da se dobre naložbene možnosti pojavljajo izključno v ZDA.

Tudi evropska podjetja so zelo pomembna v AI dobaviteljski verigi polprevodnikov, infrastrukturi nasploh, vesoljski in obrambni industriji. Nekatera podjetja imajo pri visokotehnoloških proizvodih skoraj monopolni položaj, kot denimo nizozemsko podjetje ASML, ki v letu 2024 zaradi ameriških omejitev izvoza ni moglo povsem nadomestiti izpada prihodkov s Kitajske. Kupcev izdelkov tega podjetja ni veliko, saj najnaprednejši proizvodi (tehnologija ekstremne ultravijolične litografije) dosegajo vrtoglave cene (do 380 milijonov USD).

Enako ima skoraj monopolni položaj uporabnik oziroma glavni kupec proizvodov podjetja ASML, tajvansko podjetje TSMC, ki lahko edino v večjih količinah proizvede najnaprednejše procesorje za podjetja, kot so: AMD, NVIDIA ali Apple (npr. A18 Pro procesor v iPhonih 16 Pro, izdelan v 3nm tehnologiji). V letu 2025 lahko pričakujemo že uporabo 2nm tehnologije pri proizvodnji najnovejših procesorjev. ZDA se zavedajo superiornosti tajvanskega podjetja, zato so subvencionirale izgradnjo tovarn tega podjetja v Arizonski puščavi, severno od Phoenixa. Prva postavljena enota je že najmodernejša tovarna (t.i. fab) za proizvodnjo procesorjev, ki je kadarkoli stala v ZDA. Ameriški Intel je kljub zajetnim subvencijam namreč še vedno precej oddaljen od masovne proizvodnje najnaprednejših procesorjev.

Čeprav so ZDA vodilne pri razvoju in uporabi umetne inteligence, to še ne pomeni, da dobre naložbene priložnosti na tem področju obstajajo izključno v največjem gospodarstvu na svetu.

NVIDIA Blackwell GB200 GPU

Blackwell je najbolj pričakovana grafično procesna enota za postavljanje in uporabo modelov umetne inteligence, ki se bo masovno proizvajala v letu 2025. Mimogrede, grafično procesne enote so že dolga desetletja poznane zagrizenim igralcem računalniških 3D iger in v kasnejših obdobjih tudi t.i. rudarjem kripto valut. Vodilna tehnološka podjetja so že pohitela s prednaročili, saj naj bi bil Blackwell 25-krat bolj energijsko učinkovit in 30-krat hitrejši kot njegov predhodnik - H100 GPU.

Nekatere ocene kažejo, da bodo do leta 2030 AI modeli za treniranje zahtevali do 10.000-krat večjo računsko moč kot današnji modeli.

V letu 2025 veliko pričakujemo tudi od nadgradenj obstoječih modelov umetne inteligence, ki jih uporabniki že dlje časa uporabljamo v praksi. Predsednik podjetja OpenAI, Sam Altman, nam za leto 2025 obljublja model GPT-5, ki naj bi omogočal napredno razmišljanje, večjo zanesljivost in avtonomne t.i. AI agente, ki bodo kos realnim problemom brez nadzora oziroma usmerjanja ljudi.

Če se bodo napovedi izkazale za točne, GPT-5 ne bo samo "pametnejši," ampak bo omogočil prehod iz pasivnega pomočnika (odgovarjanje na vprašanja, predlogi) v aktivnega sodelavca, ki lahko prevzame kompleksne naloge in jih opravi avtonomno. To bi močno povečalo učinkovitost v podjetjih, hkrati pa sprožilo etična vprašanja o zaupanju, odgovornosti in vplivu na delovna mesta.

SLM, odprtokodni sistemi, kvantno računalništvo in ostalo

Modeli ne postajajo samo pametnejši, hitrejši in bolj kompleksni. Razvoj hkrati poteka tudi v smeri manjših modelov (Small Language Model – SLM), ki so veliko cenejši in zahtevajo manj podatkov ter bistveno manj energije. Dodatna prednost je, da manjši modeli lahko delujejo lokalno na različnih napravah (pametni telefon, PC, itd.), torej se ne zanašajo na podatke iz oblaka.

Zelo aktivno na tem področju je denimo podjetje Qualcomm z najnovejšimi procesorji serije Snapdragon, ki se zaenkrat še lahko prodajo tudi na Kitajskem (zaradi sankcij je izvzeta prodaja podjetju Huawei, ne pa tudi podjetju Xiaomi).

Pri izdelavi modelov seveda prednjačijo največja tehnološka podjetja z najvišjimi denarnimi tokovi, ki jih lahko namenijo izdatnim naložbam, razpolagajo pa tudi z največjo računsko močjo. Na drugi strani smo priča hitremu razvoju manjših odprtokodnih modelov. Spletna stran Hugging Face, ki je nekakšno omrežje entuziastov, je gostila v času pisanja tega prispevka že 900.000 različnih modelov, kar kaže na hitro rastočo konkurenco.

Odprtokodni modeli niso značilnost samo malih razvijalcev, saj nanj stavi tudi Meta (model LLaMA), ki na ta način želi izničiti začetno prednost podjetja OpenAI (kljub imenu »open« gre tu za zaprt sistem). Da je področje umetne inteligence zares hitro rastoče, kaže tudi globalni trend registriranih patentov. V letu 2010 je bilo registriranih 2.000 patentov, v letu 2022 pa že preko 60.000.

Google je decembra 2024 razkril kvantni procesor Willow, ki naj bi po besedah proizvajalca določene probleme rešil v 5 minutah, za kar naj bi obstoječi super računalniki potrebovali več časa, kot obstaja vesolje (1025 let). Teh trditev seveda ni možno ravno preveriti, postaja pa vedno bolj jasno, da so kvantni računalniki svojo pot našli tudi pri gradnji AI modelov (Google Quantum AI, IBM Quantum Machine Learning – QML).

Največja uporabnost kvantnih sistemov je pričakovana na področjih, kot so odkrivanje novih zdravil, optimizacija naložbenih portfeljev, odkrivanje novih surovin, jedrska fuzija, optimizacija baterij (tudi za daljše vožnje z električnimi vozili).

                                   

Velika tehnološka podjetja ponujajo storitve kvantnih platform v oblaku (Amazon Braket, IBM Quatum Experience itd.), tako da na tem področju svoj prostor pod soncem lahko najdejo zagonska podjetja.

Posebno poglavje so modeli, ki so grajeni na omrežju za veriženje blokov (blockchain), kjer nekateri projekti skušajo odpraviti pomembno kritiko največjih obstoječih AI modelov – centralizacijo. To je tudi eden izmed očitkov (poleg profitnega motiva in povezave z Microsoftom) Elona Muska Samu Altmanu, predsedniku podjetja OpenAI.

Zakaj poteka razvoj AI modelov tudi na blockchain omrežju?

• Decentralizacija: noben posameznik ali organizacija ni ekskluzivni lastnik takšnega modela.
• Spodbude: razvijalci tekmujejo med sabo pri ustvarjanju najboljših možnih rešitev in so nagrajeni s kripto žetoni, ki jih lahko prodajo tudi na prostem trgu.
• Dobro nastavljen model razvoja in nagrad lahko pritegne razvijalce s celega sveta, brez zamudne birokracije pri zaposlovanju.
• Špekulacije: rast cen kripto žetonov pritegne dodatne nove razvijalce.
• Celovitost podatkov: blockchain zagotavlja, da podatki, ki jih uporabljajo modeli umetne inteligence, ostanejo varni in nespremenljivi.
• Lastništvo in izvor: blockchain lahko sledi uporabi modela in vzdržuje zgodovino sprememb.
• Tudi odprtokodni sistemi, kot je LLaMA podjetja Meta, nimajo vseh prednosti decentraliziranega blockchain modela.

Vpliv AI na geopolitične razmere

Uporabnost umetne inteligence ima vedno večji geostrateški pomen, saj lahko predstavlja ključno prednost v primeru različnih svetovnih konfliktov. Na eni strani lahko pričakujemo še več protekcionističnih ukrepov, po drugi strani pa celo hitrejši napredek, saj bodoča Trumpova administracija teži k nižji stopnji regulacije na različnih področjih.

Zaradi izvoznih omejitev so ameriška podjetja, ki ustvarijo pomemben del prihodkov izven ZDA, poslovno v zahtevnejšem položaju v primerjavi s tistimi, ki večinoma poslujejo v ZDA oziroma z njenimi tesnimi zaveznicami.

Razporeditev AI naložb na področja

Naložbe, ki so povezane z AI, lahko razdelimo na več osnovnih področjih ali faz: infrastrukturno področje oziroma faza gradnje, faza uporabe in transformacijska faza. Menimo, da je z naložbenega vidika še vedno med bolj privlačnimi infrastrukturno področje, ki lahko ustvarja največ prostega denarnega toka, medtem ko se podjetja iz faze uporabe (predvsem podjetja iz širše panožne skupine programske opreme) s široko odprtimi denarnicami borijo za prve pošiljke novih polprevodnikov (denimo za že omenjeni Blackwell GB200 GPU). Kot rečeno, lahko na infrastrukturnem področju najdemo podjetja, ki so vodilna tudi v Evropi in Aziji, zato ponuja ta segment odlično geografsko razpršitev.

V naslednje področje sodijo podjetja, ki zagotavljajo uporabnikom različna AI orodja za osebno in poslovno rabo (generiranje besedil, video posnetkov, slik, pripomočkov za kodiranje oziroma programiranje, govor itd.).

Podjetja iz te faze zaenkrat enormno povprašujejo po izdelkih z infrastrukturnega področja, sam denarni tok, ki ga generirajo, pa pri večini podjetij še ne opravičuje velikih investicij. Ta trenutek ni možno z veliko stopnjo verjetnosti izbrati bodočega zmagovalca med temi podjetji, zato je nujno potrebna še večja stopnja razpršitve kot pri naložbah v delnice podjetij z infrastrukturnega področja. Microsoft ima preko kapitalske naložbe v podjetje OpenAI in uporabe nekaterih rešitev v MS Copilotu do neke mere vodilni položaj na trgu, vendar mu drugi hitro sledijo. 

Na tretjem področju so podjetja (npr. iz panog zdravstvene oskrbe in biotehnologije), ki bodo z uporabo AI rešitev iz druge faze lahko opazno preoblikovala obstoječe poslovne modele.

Nekatera izmed teh področjih nekoliko bolj podrobno predstavljamo v nadaljevanju.

Zdravstvena oskrba in biotehnologija

Panogi zdravstvene oskrbe in biotehnologije sta, morda nekoliko neupravičeno, v zadnjih letih znatno zaostajali za velikimi ameriškimi tehnološkimi podjetji. Panogi namreč nimata zanemarljivega potenciala v dobi umetne inteligence, predvsem v smislu sposobnosti analiziranja velikih podatkovnih nizov.

Stroški sekvenciranja DNK so v zadnjih desetletjih drastično upadli – s 100 milijonov USD leta 2001 na zgolj 50 USD leta 2022 za sekvenciranje enega človeškega genoma. Ta napredek prinaša izjemne možnosti za izboljšanje učinkovitosti in znižanje stroškov razvoja novih zdravil ter odkritij na področju terapij. Pomembno vlogo pri novih odkritij imajo modeli umetne inteligence in izračuni s pomočjo kvantnih računalnikov.

Banke in finančne storitve

V finančni industriji vidimo več področij, kjer lahko umetna inteligenca bistveno izboljša delovanje bank in finančnih institucij:

• Večja učinkovitost kodiranja.
• Napredno pridobivanje podatkov.
• Uporaba virtualnih asistentov in pogovornih botov.
• Avtomatizacija procesov.
• Posamezniku prilagojeni finančni nasveti.
• Preventivno zaznavanje tveganj.
• Povečanje konkurenčnosti: tiste institucije, ki uspešno vključujejo AI v svoje poslovanje, lahko pridobijo strateško prednost pred konkurenco.

Robotika in kibernetska varnost

Kibernetski kriminal postaja ena največjih groženj sodobni družbi. V takem okolju je umetna inteligenca ključna za avtomatizacijo procesov, od zaznave groženj do analize njihove nevarnosti.

Sistemi, podprti z umetno inteligenco, omogočajo zelo hitro odzivanje.

V prihodnje lahko pričakujemo, da bo varnost postala še večji delež proračunov podjetij, pri čemer bodo največ pridobili ponudniki rešitev za zaščito infrastrukture in podatkov.

                                     

Področje robotike prav tako odpira nove, vznemirljive možnosti. Napredne tehnologije, kot so avtonomna vozila in humanoidni roboti, ki jih poganja umetna inteligenca, postajajo resničnost. Ne preseneča, da je nedavno predstavljeni robot Optimus podjetja Tesla, požel veliko zanimanja. Hkrati pa je, vsaj kar se tiče vrednotenj v očeh vlagateljev, Teslo v še večji meri prestavil iz avtomobilske industrije v tehnološki sektor.

»Stara« ekonomija

Veliki apetiti tehnoloških podjetij postajajo vse bolj povezani z razpoložljivostjo električne energije in ustrezne infrastrukture. Razveseljivo je, da bodo od te rasti imela koristi tudi podjetja iz t. i. "stare ekonomije", ki so v preteklosti pogosto stagnirala (denimo iz sektorja javne oskrbe).
Za podjetja, ki delujejo na področju infrastrukture, obnovljivih virov energije in proizvodnje surovin, se odpira veliko priložnosti. Rast povpraševanja po bakru, aluminiju in drugih ključnih materialih bo poganjala vlaganja v rudarsko industrijo in reciklažo surovin.

Ocenjuje se, da bo povpraševanje po energiji s strani podatkovnih centrov do leta 2030 naraslo za kar 160 %, kar bo povzročilo rast porabe električne energije v ZDA in Evropi na ravni, kakršne nismo videli že več desetletij. Pričakuje se, da bodo podatkovni centri do leta 2030 predstavljali približno 8 % celotne porabe električne energije v ZDA, kar je precejšen skok v primerjavi s trenutnimi 3 %.

Kakšno vlogo bi pri zagotavljanju potrebne energije za podatkovne centre lahko imeli mali modularni jedrski reaktorji (SMR) in obnovljivi viri s sistemi za shranjevanje energije, podrobneje pišemo v ločenih prispevkih.

Tveganja

Na kratek rok so kakršnekoli naložbe v delnice tvegane, še posebno v tiste, ki kotirajo pri visokih kazalnikih vrednotenja zaradi (pre)optimističnih prihodnjih pričakovanj. To nedvomno drži za delnice podjetij, kjer so vključena optimistična pričakovanja glede nadaljnjega razvoja umetne inteligence. Dodatno bi radi opozorili na koncept tematskega vlaganja pri obetajočih novih tehnologijah.

Splošne »resnice« pri novih tehnologijah

Prihod nove tehnologije tipično prinese veliko zanimanje javnosti, uporabnikov in pritegne veliko svežega kapitala. Pričakovanja so velika, vrednosti delnic pionirskih podjetij letijo v nebo. Mamljive marže privabljajo nove konkurenčne družbe, ki ogrožajo dobičke obstoječih podjetij, s tem pa ustvarjajo tudi pritisk na tržno vrednost kapitala prvotnih zmagovalcev.

Veliko takih primerov smo že videli v zgodovini, kot na primer izum in komercializacija telefona, radia, osebnih računalnikov in interneta. Marsikdo se še spomni vzpona osebnih računalnikov, ki ga je v osemdesetih letih vodilo podjetje IBM.

Hitro večanje konkurence je nekatere takratne vzpenjajoče se zvezde spravilo ob posel, med drugimi tudi ameriški Commodore in britanski Sinclair Research, ki sta bila zelo priljubljena tudi v Sloveniji z modeli Commodore 64 in ZX Spectrum 48K. Nekaj preživelih podjetij si je še dolga leta lizalo bojne rane, industrija pa je sčasoma postala zrelejša z zgolj peščico zmagovalcev.

                                   

Empirične analize sicer kažejo, da večje tehnološke inovacije (v vzorec je bilo vzeto obdobje med 1825 in 2000) pri skoraj treh četrtinah primerov vodijo v nastanek balona na delniških trgih.

To pa ne pomeni, da nova tehnologija ne bo uspela. Iz tovrstnih zgodb vedno izstopijo tudi zmagovalna podjetja, seveda tudi na račun zatona ostalih, ki se jih potem spominjamo z nostalgijo in občudujemo v muzejih zaradi njihove pionirske vloge.

Dobra stran je, da na račun povečane konkurence največ pridobi potrošnik, ki lahko uživa v novih izdelkih in storitvah po nižjih cenah. Bo denimo OpenAI brez uvedbe novih funkcionalnosti še dolgo lahko zaračunaval 20 USD mesečne naročnine, ko pa je ravnokar postal širše dostopen Muskov Grok 2.0, ki je brezplačno na voljo uporabnikom znotraj platforme X? Po prvih vtisih lahko Grok opravi okoli 90 % stvari običajnih uporabnikov enako dobro kot plačljiva različica ChatGPT.

Zaključna misel

Menimo, da kljub nadpovprečni pretekli rasti tehnološki sektor še ni šel preko vseh razumnih mej vrednotenj. Nenazadnje je od vrha, doseženega tik pred veliko finančno krizo (2007–2009), povprečni dobiček na delnico globalnega tehnološkega sektorja kumulativno zrasel za 400 %, medtem ko so vsi ostali sektorji dosegli relativno skromno 25 % rast.

Nedvomno so trenutna vrednotenja delnic visoka, ne gre pa za ekscesne nivoje kot v 70-ih (t.i. Nifty Fifty balon), v 80-ih (japonski balon) ali kot na prelomu tisočletja, ko je prišlo do poka tehnološkega balona (.com).

Po donosnosti v zadnjih letih prednjači ozka skupina največjih podjetij po tržni kapitalizaciji. Pomembno je, da poleg osnovne razpršitve premoženja tudi znotraj vlaganja v podjetja na področju AI zares dobro razpršimo premoženje.

Poleg klasičnih velikanov tehnološkega razvoja vidimo priložnost v dodatni razpršitvi in vključitvi manjših, manj znanih podjetij. Čeprav je v tem segmentu težje prepoznati bodoče zmagovalce, so potencialne nagrade za uspešno izbiro toliko večje.

Celoten trg je močno odvisen od nekaj visoko donosnih zmagovalnih podjetij. Če ta izpustimo, lahko pride do nadpovprečno visoke kolateralne škode v portfelju. Pri tem moramo upoštevati tudi občasne cenovne popravke vrednosti delnic, ki so običajen pojav na kapitalskih trgih, tudi v bikovskih trendih.