Sådan ser investorerne på AI-økosystemet

Investorer bør se på investeringer i AI i et bredt perspektiv, skriver finanshuset State Street i en analyse med titlen ‘How to Invest in AI’. Vurderingen har givet erhvervslivets topchefer et indtryk af, hvor investeringsfolkene kigger hen. Finanshuset argumenterer for, at investorerne skal se mere på de erhvervsvirksomheder, der formår at udnytte de nye muligheder bedst.

AI bør forstås som et nyt vigtigt fundament i økonomien. Ikke som en isoleret sektor eller industri. En transformerende kraft, en katalysator. AI fungerer nemlig som en teknologisk hjørnesten, der sætter vækst i gang. Gør det muligt for virksomheder at skabe mere værdi med færre ressourcer. Man kan udrette mere med mindre.

Det kan sammenlignes med tidligere teknologiske gennembrud som elektricitet og internettet. Disse teknologier fungerer også som grundlæggende strukturer i økonomien. Fundamentale lag, som en lang række andre industrier og services bygger ovenpå.

På samme måde forventes AI at blive en central del af den grundlæggende struktur, som samfundet bygger på. Potentialet vurderes derefter: analyser peger på, at AI kan bidrage med omkring 3,7 pct. af det globale BNP i 2030, svarende til cirka 22,3 billioner USD.

The AI stack

For at forstå den fulde sammenhæng i opbygningen introducerer State Street begrebet ‘AI stack’.

Dette begreb beskriver de forskellige lag af teknologier og funktioner, der tilsammen muliggør AI. AIs byggesten, kan man sige. Det kan betragtes som en form for værdikæde eller økosystem, hvor flere lag bygget oven på hinanden samlet skaber værdien. Lagene er som følger:

Lag 1: Det første lag i AI-stacken er infrastrukturen, som udgør det fysiske fundament. Her findes komponenter som halvledere (chips), datacentre, servere og netværk. Disse elementer leverer den enorme computerkraft, som avancerede AI-modeller kræver.

Lag 2: Det næste lag består af cloudbaserede systemer. De sørger for datalagring. Cloudplatforme gør det muligt for virksomheder at anvende AI uden selv at investere massivt i infrastruktur.

Lag 3: Oven på dette ligger forskningslaget. Her arbejder forskere og udviklingsmiljøer med at udvikle selve AI-modellerne. Der skabes algoritmer og systemer, som senere kan integreres i produkter og services.

Lag 4: Det øverste lag i AI-stacken er applikationer – det niveau, hvor teknologien møder slutbrugeren. Her finder man blandt andet chatbots, AI-baseret software og andre digitale løsninger.

Advarer imod en for snæver investeringsstrategi

Ved at se på hele AI-stacken bliver det tydeligt, at infrastrukturen omkring AI-værktøjer er bred. Der er mange flere virksomheder end de såkaldte ‘rene’ AI-virksomheder, der udvikler AI-teknologi, der kommer til at drage fordel af AIs frembrud.

Et centralt budskab fra State Street er derfor, at investorer bør zoome ud, når de ser på AI som investeringscase. Spørgsmålet er ikke blot, hvilke virksomheder der udvikler AI-teknologi, men også hvilke virksomheder der vil drage fordel af hele transformationen som AI medfører.

For at indfange det fulde potentiale bør man derfor se på hele AI-økosystemet. Det omfatter både de virksomheder, der leverer de teknologiske byggesten – såsom hardwareproducenter og cloududbydere – men også de virksomheder, der integrerer AI i deres produkter og forretningsmodeller.

Nogle af de brancher man forventer, at AI vil have størst indvirkning på, er blandt andet virtual reality, wear­ables, robotteknologi, selvkørende biler, sociale medier og cloudbaserede tjenester. I disse sektorer kan AI både forbedre eksisterende løsninger og skabe helt nye typer produkter og services.

Samtidig understreger State Street, at det stadig er tidligt i udviklingen. Det er endnu uklart, præcis hvordan AI vil påvirke økonomisk vækst, produktivitet og profit – især på længere sigt. Man ved ikke, hvem der er bedst positioneret, hvem der bliver frontløber, hvilke virksomheder eller teknologier, der i sidste ende vil dominere markedet.

Netop den usikkerhed er en vigtig del af argumentet for en bred investeringsstrategi. I sidste ende bør man ikke kun fokusere på enkelte aktører, men i stedet søge eksponering mod hele AI-økosystemet.

MAL