Dirbtinis intelektas ir toliau keičia pasaulines finansų rinkas, tačiau jį supantis naratyvas keičiasi. Tai, kas kadaise buvo beribio augimo istorija, vis dažniau lydima susirūpinimo dėl vertinimo spragų, koncentracijos rizikos ir didėjančio finansinio trapumo.
Dirbtinis intelektas kaip rinkos nuotaikų variklis
Per pastaruosius metus DI buvo viena stipriausių investuotojų nuotaikas formuojančių jėgų. Rinkos svyravo tarp optimizmo ir atsargumo, dažnai staigiai reaguodamos į su technologijomis ir geopolitine veikla susijusius pokyčius.
Pasak investicijų strategų, šiuos nuotaikų svyravimus sustiprino lūkesčiai dėl DI diegimo, produktyvumo augimo ir ilgalaikio pelningumo.
Kylančios rinkos, kurios lenkia ekonominius fundamentinius rodiklius
Vienas aiškiausių įspėjamųjų ženklų yra didėjantis atotrūkis tarp turto kainų ir pagrindinių fundamentinių rodiklių. Akcijų kainos, ypač JAV, kilo sparčiau nei įmonių pelnas.
Šis skirtumas buvo ypač pastebimas su dirbtiniu intelektu susijusių akcijų rinkoje, kur būsimo augimo lūkesčiai dažnai nusvėrė dabartinius finansinius rezultatus.
Rinkos koncentracija pasiekė precedento neturintį lygį
Maža technologijų bendrovių grupė tapo pagrindiniu rinkos grąžos varikliu. Vadinamasis „Didysis septynetas“ generavo maždaug pusę pastarojo meto JAV akcijų rinkų pelno.
Šiandien šios bendrovės sudaro daugiau nei trečdalį visos JAV akcijų rinkos kapitalizacijos, todėl šiuolaikinėje finansų istorijoje retai matomas koncentracijos lygis.
Kodėl koncentracija didina sisteminę riziką
Toks dominavimas reiškia, kad rinkos stabilumas vis labiau susijęs su kelių įmonių veiklos rezultatais. Jei lūkesčiai nebus patenkinti, dėl to atsiradusi korekcija greičiausiai paveiktų visą rinką, o ne vieną sektorių.
Ši koncentracija taip pat sumažina diversifikacijos naudą investuotojams, kurie remiasi plačiais rinkos indeksais.
Augantis skolos vaidmuo investicijose į dirbtinį intelektą
Pirmaisiais dirbtinio intelekto plėtros etapais investicijos daugiausia buvo finansuojamos iš veiklos pinigų srautų ir akcininkų kapitalo. Ši dinamika keičiasi.
Dabar daugiau projektų finansuojama iš skolos, įskaitant specialiosios paskirties subjektus, naudojamus duomenų centrams ir infrastruktūrai finansuoti. Tai į sistemą įvedė paslėptų sverto sluoksnių.
Finansinis trapumas technologinės pažangos fone
Augant investicijoms iš skolos, didėja ir sisteminis pažeidžiamumas. Didesnis svertas padidina jautrumą palūkanų normoms, paklausos svyravimams ir veiklos nesėkmėms.
Nors augimo laikotarpiais ši rizika gali likti nematoma, ji linkusi greitai išryškėti, kai rinkos sąlygos blogėja.
Ar dirbtinio intelekto ciklas artėja prie brandos etapo?
Analitikai vis dažniau atkreipia dėmesį į signalus, kad dirbtinio intelekto investicijų ciklas pereina į brandesnę fazę. Tai apima agresyvią apskaitos praktiką, ankstyvą pajamų pripažinimą ir mažėjančias pelno maržas kai kuriuose segmentuose.
Tuo pačiu metu atsiranda naujų kliūčių, kurios nukreipia investuotojų dėmesį į atminties lustų gamintojus ir įmones, teikiančias paslaugas duomenų centrams.
Technologijų pokyčiai keičia konkurencinę dinamiką
Struktūriniai sektoriaus pokyčiai taip pat keičia ilgalaikes perspektyvas. Naujausi didelių technologijų įmonių sukurti dirbtinio intelekto modeliai mažiau remiasi tradiciniais aukščiausios klasės grafikos procesoriais, todėl keičiasi paklausos modeliai visoje tiekimo grandinėje.
Ši evoliucija pabrėžia, kaip greitai konkurenciniai pranašumai gali pasikeisti pramonėje, kurią skatina sparčios inovacijos.
Į efektyvumą orientuotos alternatyvos įgauna pagreitį
Rinkose, kuriose ribota prieiga prie pažangiausios įrangos, efektyvumas tapo strateginiu prioritetu. Kuriami mažesni, labiau specializuoti dirbtinio intelekto modeliai, kuriems reikia mažiau skaičiavimo galios ir energijos.
Šie metodai rodo, kad būsimas augimas gali priklausyti ne tik nuo masto, bet ir nuo išmanesnio išteklių paskirstymo.
Dirbtinis intelektas kaip rinkos atsparumo išbandymas
DI tapo ne tik technologiniu eksperimentu, bet ir struktūriniu finansų rinkų komponentu. Kartu su šiuo pokyčiu atsiranda ir naujų rizikų, ir neginčijamų galimybių.
Pagrindinis investuotojų iššūkis – atskirti tvarias inovacijas nuo impulsu pagrįsto kainodaros vis sudėtingesnėje rinkos aplinkoje.
Kaip investuotojai turėtų suderinti optimizmą dėl dirbtinio intelekto su augančiais finansinio pažeidžiamumo požymiais?
