Nvidia passerte en markedsverdi på rundt 1 billion dollar i 2023, og flere andre store teknologiselskaper har hatt kraftig kursoppgang de siste årene. Det har ført til bekymring blant eksperter for investorer i AI-aksjer, særlig når verdsettelser fremstår som høye. Markedsanalytikere deler AI-investeringer i tre hovedgrupper, utviklere av modeller, infrastrukturleverandører og brukerselskaper, og det gir svært ulik risiko og potensiell avkastning. For mange investorer er rådet nå å være selektiv, stille presise spørsmål og ikke følge temaet ukritisk.

Ekspertene advarer om at investorer bør være forsiktige etter at kapitalstrømmen inn i AI-sektoren har vært kraftig de siste årene. Store navn på børsene, blant dem Nvidia, Microsoft og Amazon, har sett kursene løfte seg betydelig, og høye verdsettelser har skapt uro blant rådgivere og markedskommentatorer. Flere markedsrådgivere sier at denne prisstigningen krever at kjøpere vurderer om prisene reflekterer realistiske fremtidige inntjeningsløp.

Tre typer AI-investeringer, tre ulike risikoer

Markedsanalytikere grupperer AI-investeringer i tre hovedkategorier. Den første er utviklere av modeller, selskaper som bygger selve kunstig intelligens. Den andre er infrastrukturleverandører, selskapene som leverer maskinvare og plattformtjenester. Og den tredje er brukerselskaper, bedrifter som integrerer AI-funksjoner i produkter og tjenester for sluttbrukere.

Dette skillet er viktig fordi det påvirker både risiko og potensiell avkastning. Utviklere av modeller kan ha høy forsknings- og utviklingskostnad, men også eksponentielt oppside hvis teknologien de lager blir standard. Infrastrukturleverandører kan få direkte gevinst av økt etterspørsel etter maskinvare og datasentre. Brukerselskapene gir indirekte eksponering, men avkastningen der avhenger av hvor mye AI faktisk bidrar til bunnlinjen.

Analytikere peker også på konsentrasjonsrisiko. Enkelte store selskaper kan dominere deler av verdikjeden, og det øker risikoen for investorer som har tung eksponering i få titler. Samtidig gir ulike forretningsmodeller ulik sårbarhet for regulatoriske endringer, personvernspørsmål og geopolitisk spenning rundt tilgang til data og chip-produksjon.

Hva ekspertene advarer om

Risikobildet ekspertene trekker fram omfatter flere elementer. For det første er verdivurderingene høye i mange tilfeller. For det andre er det regulatorisk usikkerhet. Myndigheter kan komme med nye krav til datadeling, personvern og ansvar ved feil bruk av AI.

Mastheads

For det tredje peker rådgivere på etikk og personvern som konkrete kilder til omdømmekostnader og rettslig risiko.

Geopolitisk spenning, særlig rundt avansert chip-produksjon og tilgang til store datasett, kan ramme selskaper ulikt avhengig av hvor i verdikjeden de befinner seg og hvilken geografisk eksponering de har. Flere kilder oppfordrer derfor investorer til å spørre hvor mye av et selskaps fremtidige inntjening som faktisk er avhengig av AI, og om selskapet bygger egne modeller eller bare merker eksisterende produkter med AI-navnet.

Akademisk forskning bidrar en annen type advarsel. I en stor undersøkelse av AI-forskere rapporterte nesten 58 prosent at de anså det som sannsynlig at det er en 5 prosent sjanse for svært alvorlige konsekvenser fra AI-utvikling, inkludert ekstreme utfall. Forskerne ga også tidsvurderinger for når AI kan overgå mennesker i alle oppgaver, med et mediananslag om 50 prosent sannsynlighet innen 2047. Disse tallene illustrerer at teknologisk risiko er et tema også for investorer, selv om tidsperspektivet i forskningen ofte er langt.

På praktisk nivå advarer finansforskere mot å stole på dagens generelle AI-chatboter som selvstendige finansielle rådgivere. Andrew Lo, en kjent finansforsker, peker på at slike modeller mangler dømmekraft, empati og innebygd etikk, og derfor kan gi overbevisende, men feilaktige eller skadelige råd. Lo arbeider samtidig med ideen om en spesialisert "fiduciary" AI som kan trenes spesielt på finansetikk og regelverk, for å redusere disse svakhetene.

Rådene fra markedsanalytikere og kommentatorer varierer i detalj. En del guider anbefaler å bygge porteføljer ved å skille klart mellom utviklere, infrastrukturleverandører og brukerselskaper, og å vurdere hvor mye av selskapets fremtidige inntjening som er avhengig av AI. Andre påpeker at temaeksponering alene ikke er en god nok strategi, og at grunnleggende selskapsanalyse bør avgjøre kjøp eller salg.

Det finnes ingen enhetlig liste i kildematerialet over spesifikke aksjer investorer bør unngå eller selge. Flere kommentatorer fraråder likevel å følge AI-temaet ukritisk, og oppfordrer til selektivitet basert på fundamentale data framfor hypen rundt teknologien.

Handels- og kapitalstrømmene inn i sektoren er allerede betydelige. Analytikere anslår at det globale AI-markedet kan vokse til over 826 milliarder dollar innen 2030. Store teknologiselskaper har reallokert investeringer mot AI-infrastruktur og modellutvikling, og dette har gitt noen aktører svært høy markedsverdi. Et eksempel som ofte trekkes fram er at Nvidia oppnådde betydelig markedsverdistigning og passerte en markedsverdi på rundt 1 billion dollar i 2023.

Investorer som vurderer eksponering mot AI, står dermed foran et valg. De kan kjøpe direkte i modellutviklere eller maskinvareleverandører, eller spre risiko gjennom brukerselskaper som implementerer AI i tjenester. Flere markedsrådgivere mener at det viktigste er å være selektiv, stille presise spørsmål om forretningsmodellene, og unngå å prise inn urealistiske vekstforventninger.

Related Articles

Analytikere peker på 2030 som et viktig tidsskille for AI-markedet, og råder investorer til å skille mellom selskaper som faktisk bygger teknologi og dem som i liten grad har AI i sin fremtidige inntjening.

Denne artikkelen er laget med hjelp av AI.