Od pewnego czasu rynki zmagają się z kilkoma czynnikami przeciwdziałającymi dynamice, w tym ze starciem byków z niedźwiedziami, współzależnością między bodźcami a inflacją oraz delikatną równowagą między wzrostem a podwyżkami stóp. Do tej mieszanki w maju dodano zagadkę pułapu zadłużenia USA i oczywiście „pojawienie się” sztucznej inteligencji.

Pomimo sporadycznych przebłysków jednej ze stron, która ciągnie mocniej w każdym przeciąganiu liny, uderzające jest, jak bardzo spolaryzowane pozostają te debaty – w tym różne poglądy na temat perspektyw rozwoju robotyki i sztucznej inteligencji. Moim zdaniem przeciwnicy już przegrali bitwę pod tym względem. Ogromny rozwój robotów i sztucznej inteligencji nie jest kwestią sporną, ale czystą nieuchronnością. Może brzmię jak zdarta płyta, ale to jest przesłanie, które nadaję od 8 lat.

Oczywiście bycza narracja wykracza daleko poza trajektorię sztucznej inteligencji, mocno wspierana przez amerykańskie oczekiwania dotyczące miękkiego lądowania, które są wspierane przez silny rynek pracy, lepsze trendy w dochodach i słabnące napięcia w bankach regionalnych. Jednak utrzymująca się globalna inflacja, zaostrzające się standardy udzielania kredytów, wąskie przywództwo na rynku amerykańskim i rozczarowujące ożywienie w Chinach nadal dodają do tej mieszanki nieco niedźwiedziego niepokoju. Nawet po rozwiązaniu problemu pułapu zadłużenia dopiero okaże się, w jakim kierunku będą kursować akcje – przynajmniej w najbliższym czasie.

W maju, gdy sztuczna inteligencja znajduje się obecnie w centrum uwagi większości inwestorów, The Globalny ETF sztucznej inteligencji ROBO (THNQ) zaawansowany +11,84%, podczas gdy ROBO Global Robotics and Automation Index ETF (ROBO) zyskał +2,10%, a ROBO Global Healthcare Technology and Innovation ETF (HTEC) spadła o -4,47%.¹

To niezwykłe, że tylko 6 akcji—Jabłko (AAPL), Microsoft (MSFT), Nvidia (NVDA), Alfabet (GOOGL)I Facebook (META)— odpowiadały za prawie cały zwrot z indeksu S&P 500 (SPX) od początku roku. Ale przy bliższym przyjrzeniu się, ta wiadomość nie powinna być zaskoczeniem. Nvidia, która przekroczyła konsensus o 50%, była niczym historycznym, ponieważ producent chipów jest u progu klubu wartego biliony dolarów, podczas gdy inne, wszystkie silne firmy technologiczne o stosunkowo długiej historii sukcesu, nadal rosną wraz z przypływem. Podczas gdy boom na sztuczną inteligencję wyraźnie stał się świeckim wiatrem wzrostu, warto zauważyć, że nadal istnieją obszary słabości, nawet w technologii.

W ciągu ostatnich kilku lat omawialiśmy wpływ wszystkich form sztucznej inteligencji w obszarach takich jak pojazdy autonomiczne, wizja komputerowa i roboty współpracujące. Obecnie rynek jest bardziej skoncentrowany na generatywnej sztucznej inteligencji, której prawdopodobnie najbardziej znanym przykładem jest ChatGPT. Generatywna sztuczna inteligencja jest w stanie tworzyć, klasyfikować i kondensować treści, w tym tekst, obraz i dźwięk. Jest również używany do generowania „danych syntetycznych” — nowych sztucznych danych opartych na kluczowych aspektach w ramach mniejszej próbki rzeczywistych danych, które są zwykle używane do przyspieszenia szkolenia innych programów sztucznej inteligencji i uniknięcia potencjalnych problemów związanych z prywatnością, które pojawiają się podczas korzystania z danych pierwotnych . Możliwości generatywnej sztucznej inteligencji rozwijają się w niezwykłym tempie. Koszty opracowywania i szkolenia modeli sięgają dziś zwykle wielu milionów dolarów, ale modele open-source zyskują na popularności i oczekuje się, że spowodują szybkie przyjęcie tej kluczowej technologii. Jednocześnie dane syntetyczne mogą umożliwić start-upom rzucenie wyzwania obecnym operatorom, których repozytoria danych historycznych są teraz być może mniej fosą, niż kiedyś się wydawało. Może to oznaczać, że niektóre z przewidywanych powyżej oszczędności kosztowych będą musiały zostać ponownie zainwestowane.

Biorąc pod uwagę rosnące znaczenie sztucznej inteligencji, wezwanie inwestorów do skorzystania z tego megatrendu staje się szczególnie pilne. Zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do usprawniania podstawowych procesów w modelach sztucznej inteligencji będzie miała bezpośredni wpływ na branże farmaceutyczną, produkcyjną, medialną, architektoniczną, projektowania wnętrz, inżynieryjną, motoryzacyjną, lotniczą, obronną, medyczną, elektroniczną i energetyczną. A jego zdolność do usprawniania procesów biznesowych w organizacjach będzie miała wpływ na marketing, projektowanie, komunikację korporacyjną, szkolenia i inżynierię oprogramowania. Gartner Research (między innymi) wyraźnie widzi napis na ścianie. Jego prognozy krótkoterminowe² namalować jasny obraz ogromnego wpływu, który jest tuż przed nami:

• Do 2025 roku ponad 30% nowych leków i materiałów będzie systematycznie odkrywanych za pomocą generatywnych technik sztucznej inteligencji, wykorzystanie danych syntetycznych zmniejszy ilość rzeczywistych danych potrzebnych do uczenia maszynowego o 70%, a 30% wychodzących komunikatów marketingowych z dużych organizacje będą generowane syntetycznie, co oznacza wzrost z mniej niż 2% w 2022 r. Zauważamy, że firma Salesforce niedawno ogłosiła wprowadzenie swojego Einstein GPT do generowania spersonalizowanych wiadomości e-mail do klientów w imieniu sprzedawców, konkretnych odpowiedzi na zapytania w imieniu specjalistów ds. obsługi klienta oraz ukierunkowanych treści dla marketerów.
• Do 2026 roku ponad 100 milionów ludzi zaangażuje robo-współpracowników (syntetycznych wirtualnych współpracowników) do pracy w przedsiębiorstwach.
• Do 2027 r. prawie 15% nowych aplikacji będzie generowanych automatycznie przez sztuczną inteligencję bez udziału człowieka, w porównaniu z 0% obecnie.

Naszym zdaniem zakres prognoz firmy Gartner stawia status technologii ogólnego przeznaczenia (GPT) na generatywnej sztucznej inteligencji na równi z wpływem prasy drukarskiej, elektryczności, kolei, a nawet Internetu. Podobnie jak w przypadku tych wcześniejszych innowacji, generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie miała znaczący wpływ na rynek pracy. Inwestorom gotowym w pełni wykorzystać tę niesamowitą zmianę, nasz fundusz ETF THNQ oferuje zróżnicowany dostęp w całym łańcuchu wartości sztucznej inteligencji.

Osiem lat temu ROBO Global było wyjątkiem. My również zobaczyliśmy napis na ścianie – choć wcześniej niż wielu, którym brakowało głębokiej wiedzy i wglądu w świat automatyki, robotyki i sztucznej inteligencji. Dziś, nawet w burzliwym środowisku gospodarczym i rynkowym, nasze strategie są gotowe pomóc inwestorom w wykorzystaniu tego, co „nagle” stało się niezaprzeczalną i doniosłą zmianą paradygmatu napędzaną przez te kluczowe technologie.

Dziesięć najlepszych holdingów ROBO, Dziesięć największych holdingów HTEC, THNQ Dziesięć największych holdingów

Autor: Bill Studebaker, CIO i prezes ROBO Global

ŹRÓDŁA:

¹ Źródło: ROBO Global®, S&P CapitalIQ

² „Beyond ChatGPT: przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw”, Gartner, 26 stycznia 2023 r.

Aby uzyskać więcej wiadomości, informacji i analiz, odwiedź stronę Przełomowy kanał technologiczny.

Zasoby funduszy i standardowe wyniki można znaleźć w linkach do ETF podanych w czwartym akapicie. Podane dane dotyczące wydajności reprezentują wyniki osiągnięte w przeszłości i nie stanowią gwarancji przyszłych wyników. Zwrot z inwestycji i wartość główna inwestycji będą się zmieniać, tak że akcje inwestora w przypadku sprzedaży lub umorzenia mogą być warte więcej lub mniej niż pierwotny koszt. Bieżąca wydajność może być niższa lub wyższa niż podane dane dotyczące wydajności. Gospodarstwa mogą ulec zmianie. Indeksy są niezarządzane i nie uwzględniają wpływu opłat. Nie można inwestować bezpośrednio w indeks.

Niniejszy materiał stanowi ocenę otoczenia rynkowego w określonym czasie i nie stanowi prognozy przyszłych wydarzeń ani gwarancji przyszłych wyników. Czytelnik nie powinien traktować tych informacji jako badań lub porad inwestycyjnych dotyczących funduszu lub w szczególności jakichkolwiek papierów wartościowych. W celu uzyskania dalszych informacji skonsultuj się ze swoim doradcą finansowym.