15 מניות הבינה המלאכותית הטובות ביותר עם צמיחה של פי 10-100 עד 2030

במאמר זה, אנו יוצאים למסע כדי לחקור "15 מניות בינה מלאכותית שיכולות להיות פי 100 עד 2030." חברות אלו נבחרו בקפידה על סמך קריטריונים קפדניים, כולל ביקוש בשוק, חדשנות טכנולוגית, מנהיגות ומימון. כל אחד מהם מתהדר בסיפור ייחודי, בפורטפוליו של מוצרים ושירותים מתקדמים, ובפוטנציאל לשבש את התעשיות שלהם.

Pro עצות
1. גלה את 20 הסטארט-אפים המובילים בינה מלאכותית ששווה לשקול להשקעה.
2. בין אם אתה יזם או חובב טכנולוגיה, רשימה זו מספקת מגוון הזדמנויות חדשניות להרוויח כסף בזמן שאתה ישן.
3. הישאר לפני משחק ההשקעות וחקור את הרשימה האוצרת שלנו של 10 המניות המובילות של חברות בינה מלאכותית לפי תשואה שנתית ב 2023.

הבנת AI 

AI, או בינה מלאכותית, מתייחסת לסימולציה של בינה אנושית במכונות. זה כרוך ביצירת תוכנות מחשב ומערכות שיכולות לבצע משימות שדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית, כמו למידה מניסיון, זיהוי דפוסים, פתרון בעיות וקבלת החלטות.

תעשיית הבינה המלאכותית (AI) צפויה לצמוח באופן אקספוננציאלי במהלך העשור הבא. ככל שה-AI הופך לאמץ נרחב יותר במגזרים, לחברות הממנפות בינה מלאכותית יש פוטנציאל לראות צמיחה אדירה. במאמר זה, אנו מנתחים 15 חברות בינה מלאכותית ציבוריות שיכולות פוטנציאל פי 100 בשווי עד שנת 2030 בהתבסס על הטכנולוגיה שלהם, הזדמנויות בשוק, מנהיגות ועוד.

קריטריונים לבחירה

בחירת חברות בעלות פוטנציאל לצמוח פי מאה תוך עשור בלבד היא משימה לא קטנה. הקריטריונים שלנו לבחירת 15 חברות הבינה המלאכותית הללו היו קפדניים, כולל גורמים כמו ביקוש בשוק, חדשנות טכנולוגית, מנהיגות והשקעה. בואו נסתכל מקרוב על מה מייחד את החברות הללו.

1. Nvidia (NVDA)

Nvidia (NVDA) היא אחת החברות המובילות בחזית תעשיית הבינה המלאכותית (AI). בעוד שהחברה זוכה להכרה רחבה בזכות ה-GPUs שלה והתרומות שלה למשחקים, ה-GPUs שלה הפכו גם לכלי בסיסי עבור יישומי AI ולמידה עמוקה. ה-GPUs של Nvidia נמצאים בשימוש נרחב במרכזי נתונים ובמחשבי-על לעומסי עבודה של AI, מה שהופך אותו לשחקן מפתח בתחום תשתית ה-AI.

המוצרים הקשורים לבינה מלאכותית של Nvidia כוללים את ה-Nvidia טסלה GPUs, אשר תוכננו במיוחד עבור AI ומחשוב בעל ביצועים גבוהים, ופלטפורמת Nvidia Deep Learning AI, המספקת תוכנות וכלים לפיתוח AI. החידושים של החברה סייעו לאפשר פריצות דרך בתחומים כמו עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת וכלי רכב אוטונומיים.

עם התמקדות חזקה ב-AI, Nvidia ממוקמת היטב כדי לנצל את המשך הצמיחה של תעשיית ה-AI. ככל שאימוץ בינה מלאכותית ממשיך להתרחב על פני מגזרים שונים, כולל שירותי בריאות, כלי רכב אוטונומיים ועוד לממן, טכנולוגיות ה-AI של Nvidia עשויות למלא תפקיד מכריע בעיצוב העתיד של יישומים המונעים בינה מלאכותית.

במבט קדימה לשנת 2030, מניית NVIDIA עשויה להגיע ל-1,000 דולר למניה, המהווה עלייה משמעותית בהשוואה לשווי השוק הנוכחי שלה של 500 מיליארד דולר. תחזית אופטימית זו מבוססת על מספר גורמים, כולל ההובלה המתמשכת של NVIDIA בשווקי צמיחה מרכזיים כמו בינה מלאכותית, מחשוב בעל ביצועים גבוהים, רכבים אוטונומיים ו-metaverse. סקטורים אלה צפויים להסתמך במידה רבה על כוח GPU, שהוא אחד מנקודות החוזק המרכזיות של NVIDIA.

יתרונות:

• נתח שוק דומיננטי של 90%+ במעבדי GPU עבור AI/ML שבהם מעבדי GPU מצטיינים בעומסי עבודה של עיבוד מקביל.
• השקעות מסיביות במחקר ופיתוח ושותפויות התמקדו בבינה מלאכותית, כולל רכישת סטארט-אפים מובילים בבינה מלאכותית.
• רקורד חזק של חדשנות עם פלטפורמות כמו ארכיטקטורת ה-GPU העדכנית של Hopper.
• שבב כחול בסיס לקוחות על פני מחשוב ענן, רכב, שירותי בריאות, שירותים פיננסיים וכו'.
• צוות מנהיגות מעולה תחת המנכ"ל ג'נסן הואנג.

חסרונות:

• תחרות פוטנציאלית מצד אינטל ו-AMD במעבדי GPU ומאיצי AI.
• אתגרים רגולטוריים ככל שהחברה צומחת.
• דרישה להמשך הוצאות מו"פ משמעותיות המוערכות ב-3-4 מיליארד דולר בשנה.

2. יבמ

יבמ היא חלוצה מוקדמת בחקר בינה מלאכותית ומיישמת בינה מלאכותית בכל עסקי התוכנה הארגוניים והייעוץ שלה. עם עשרות שנות ניסיון במחקר בינה מלאכותית, יבמ פיתחה את פלטפורמת ה-Watson AI אשר ניצחה את אלופי האדם ב-Jeopardy! בשנת 2011. כיום, IBM ממנפת בינה מלאכותית בתחומים כמו הצ'אטבוט של Watson Assistant, אופטימיזציות של שרשרת אספקה ​​והצעות ניתוח חזוי.

כמותג ארגוני מהימן, ל-IBM יש מומחיות עמוקה במקרים של שימוש בבינה מלאכותית ספציפית לתעשייה במגזרים בפיקוח גבוה כמו פיננסים, בריאות, ממשלה ועוד. רכישת Red Hat גם מחזקת את יכולות הענן ההיברידי ופתרונות AI שלה. אם יבמ תוכל לחדש את תפיסת המותג שלה מעבר לשירותי חומרה/IT מדור קודם באמצעות מובילה ביישומי AI ארגוניים, המניות שלה עשויות להכפיל את שווי השוק של היום משווי השוק של 140 מיליארד דולר עד 2030. אבל עדיין נותרו אתגרים בירידה בעסקים מדור קודם ובתרגום המחקר החלוצי שלה להצלחה מסחרית.

יתרונות:

• חלוץ במחקר בינה מלאכותית החל משנות החמישים. פורטפוליו עצום של פטנטים בינה מלאכותית.
• ספק מהימן של פתרונות ארגוניים בינה מלאכותית באמצעות ווטסון המיושמת בכל תעשיות.
• פתרונות ענן היברידיים המותאמים למגזרים בפיקוח גבוה שבהם יש ל-IBM קשרים.
• רכישת Red Hat מספקת יכולות מיכל ו-Kubernetes כדי לאפשר AI ארגוני.

חסרונות:

• ירידה בהכנסות של עסקים מדור קודם וממיינפריים.
• מבנה ארגוני מורכב.
• מאתגר את המודרניזציה של זיהוי המותג מעבר לשורשי תשתית החומרה.

3. אמזון (AMZN)

אמזון בעברית () שולט בשוק הענן הציבורי עם AWS, ומספק את כוח המחשוב הניתן להרחבה הדרוש לעומסי עבודה של AI. היא גם מיישמת בינה מלאכותית על פעולות המסחר האלקטרוני המאסיביות שלה.

Amazon Web Services (AWS) מציעה שירותי AI וכלים מהמובילים בתעשייה המאפשרים לארגונים לבנות יישומי AI בענן. זה כולל שירותים כמו SageMaker לפיתוח מודלים ללימוד מכונה, Lex לבניית ממשקי שיחה, הכרה להוספת ניתוח תמונה ווידאו, ו-Forecast ליצירת מודלים אנליטיים חזויים.

AWS מקלה על חברות למנף יכולות AI מתקדמות מבלי להשקיע הרבה בתשתית מקומית. לאור הצמיחה המתמשכת והביקוש של אמזון לשירותי ענן ציבוריים, AWS עומדת להפיק תועלת עצומה מהמעבר של עומסי AI לענן בעתיד. המאגר הגדול של נתוני מסחר אלקטרוני וקניות מספק גם יתרון לאמזון בפיתוח AI ממוקד קמעונאות.

הצורך הנרחב בתשתית ענן ניתנת להרחבה כדי להפעיל עומסי עבודה של בינה מלאכותית אינטנסיבית מבחינה חישובית, מציב את AWS כראש מוביל לשלוט בתחום הענן בינה מלאכותית בעשור הבא. עד 2030, תחזית אחת מעריכה שמניית אמזון עשויה להגיע ל-5,000 דולר למניה, המונעת מהתפקיד המרכזי של AWS באימוץ AI בארגונים.

יתרונות:

• כבר למעלה מ-30% נתח שוק בתשתיות ענן וצומח ביותר מ-30% מדי שנה.
• הצעות ענן מובילות של AI כמו SageMaker, Lex, Rekognition ויכולות מחשוב AI חזקות.
• משאבים עצומים להשקעה במו"פ ובכישרונות בינה מלאכותית, עם אלפי עובדים המתמקדים בבינה מלאכותית.
• נתוני מסחר אלקטרוני מספקים יתרון בבינה מלאכותית של קמעונאות ושרשרת אספקה.
• מערכת אקולוגית רחבה הכוללת מכשירים חכמים לצרכנים כמו אלקסה.

חסרונות:

• הגברת התחרות במחשוב ענן מ מיקרוסופט וגוגל.
• נדרשת המשך הוצאה כבדה על CapEx במרכז הנתונים.

4. C3.ai (AI)

C3.ai מספק חבילה מקיפה של תוכנות AI ארגוניות, כולל כלים לפיתוח יישומי AI, למידת מכונה וניהול פרויקטים של AI.

C3 AI Suite מאפשרת לארגונים לבנות, לפרוס ולהפעיל במהירות יישומי AI בקנה מידה ארגוני על ידי טיפול במשימות כמו עיבוד מוקדם של נתונים, הנדסת תכונות, אימון מודל, וניטור. זה עוזר להתגבר על אתגרים רבים העומדים בפני יישום AI בקנה מידה.

ל-C3.ai מומחיות עמוקה ביישום בינה מלאכותית למקרי שימוש בתעשייה כמו תחזוקה חזויה על פני 100+ לקוחותיה בנפט/גז, תעופה וחלל, כימיקלים ומגזרים מורכבים אחרים. הארכיטקטורה מונעת המודלים שלה מייעלת גם את הפיתוח והתחזוקה של מודלים של AI.

בעוד ש-C3.ai מתמודדת עם סיכונים כתוצאה מהגברת התחרות, היתרון הראשון שלה בהצעת פלטפורמת תוכנה משולבת בינה מלאכותית ארגונית מספקת מסלול צמיחה ככל שחברות נוספות מאיצות את אימוץ הבינה המלאכותית. יש פוטנציאל שהמניה תגיע ל-250 דולר עד 2030, עלייה של כמעט פי 10 משווי השוק הנוכחי של 3 מיליארד דולר.

יתרונות:

• מוביל ראשון המספק חבילת תוכנות AI משולבת ארגונית.
• מומחיות ב-AI ארגוני עבור תחזוקה חזויה, שרשרת אספקה, מקרי שימוש במעורבות לקוחות.
• קשרים חזקים עם ספקי ענן גדולים כמו Microsoft Azure.
• בסיס לקוחות גדול על פני נפט/גז, כימיקלים, תעופה וחלל ומגזרים מורכבים אחרים.

חסרונות:

• סיכון גבוה לנטישה של לקוחות עם השלמת פרויקטים בודדים.
• משיכה לא מוכחת מתרחבת לתחומי מוצר חדשים כמו CRM.
• תחרות מוגברת מצד ענקיות טכנולוגיה המפתחות פלטפורמות AI מקצה לקצה.

5. טכנולוגיית מיקרון (MU)

מיקרון טכנולוגיות מייצרת פתרונות זיכרון ואחסון מתקדמים קריטיים לגישה המהירה לנתונים הדרושה לאימון והסקת מודל AI. מיקרון מייצרת שבבי DRAM ואחסון פלאש שהם חלק בלתי נפרד מהפעלת עומסי עבודה בינה מלאכותית שצריכים לעבד כמויות אדירות של נתונים במהירות רבה. פתרונות הזיכרון והאחסון שלו בנויים במיוחד כדי להתמודד עם עומסי עבודה עתירי מידע ב-AI/ML.

החברה הקימה שותפויות עם שחקנים מרכזיים בכל רחבי מערכת ה-AI, כולל NVIDIA, Intel, IBM, Google, Microsoft ואמזון. הוא ממוקם היטב לצמוח כאשר הביקוש לזיכרון ואחסון נתונים מתגבר עם אימוץ AI.

מיקרון שואפת להמשיך ולהציג חידושי זיכרון ואחסון מהירים וקיבולת גבוהה יותר המותאמים ליישומי בינה מלאכותית. אם יצליח, המקרה הוא שמניית מיקרון יכולה להגיע ל-350 דולר עד 2030, עלייה של פי 4-5 מהיום המונעת מהתפקיד המרכזי של תשתית הנתונים בבינה מלאכותית.

יתרונות:

• ספק מוביל של אחסון DRAM ו-Flash בעל ביצועים גבוהים המותאמים לעומסי עבודה עתירי נתונים בינה מלאכותית.
• שותפויות אסטרטגיות עם מובילי בינה מלאכותית כמו NVIDIA, Intel, IBM, AWS כדי לספק פתרונות מרכזי נתונים אופטימליים.
• תחזית ביקוש חזקה כצורך AI/ML, מערכות אוטונומיות, כונן IoT לניתוח נתונים בזמן אמת.
• IP נרחב וחידושים בטכנולוגיות זיכרון ואחסון.

חסרונות:

• מתמודד עם מחסור חריף בשבבים, אתגרי לוגיסטיקה/שרשרת אספקה ​​כיום.
• ירידות מחזוריות בתמחור שבבי זיכרון צפויות להימשך.
• לחצים תחרותיים מ דרום קוריאה וחברות סיניות.

6. אלפבית (GOOGL)

אלפבית, חברת האם של גוגל ו-DeepMind, ממוקמת באופן ייחודי כחלוצה במחקר בינה מלאכותית וביישום בינה מלאכותית על פני המוצרים והשירותים שלה. אלפבית מוציאה מיליארדים על מחקר AI בסיסי ויישומי באמצעות Google Research, Google Brain, DeepMind, Waymo וחטיבות אחרות. מעבדות אלו מפרסמות עבודות חלוציות בעיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת, רובוטיקה ועוד.

לחברה יש גם משאבי נתונים ללא תחרות ממיליארדי משתמשי Google ומוצרים כמו חיפוש, מפות, YouTube וכו' כדי לשפר את אלגוריתמי הבינה המלאכותית שלה. חיפוש Google במיוחד אמור להפיק תועלת ממנועי NLP והמלצות מתקדמים יותר.

באמצעות מינוף יכולות ה-AI שלה, ל-Alphabet יש הזדמנויות צמיחה בתחומים כמו פרסום, מחשוב ענן, רכבים אוטונומיים ומכשירי בית חכם. עם זאת, משיכת ושימור כישרון AI נגד ביג טק יריבים יהיו מאתגרים. ביקורת רגולטורית מוגברת סביב נהלי פרטיות והגבלים עסקיים טומנת בחובה סיכונים.

יתרונות:

• מובילה עולמית במחקר בינה מלאכותית באמצעות Deepmind, Google Brain, Waymo ומעבדות אלפבית אחרות.
• אוסף עצום של נתונים משירותי צרכנים כמו חיפוש, מפות, יוטיוב וכו'.
• עסקי פרסום בחיפוש ייהנו מ-NLP והמלצות מתקדמים יותר.
• Waymo מובילה את התחום בטכנולוגיה ושירותים לרכב אוטונומי.
• מותג צרכנים מהימן מספק גישה להרחבת AI בית חכם.

חסרונות:

• מאתגר בגיוס ושימור של כישרונות מחקר AI המובילים בעולם.
• פוטנציאל לצעדים שגויים ביישום AI בצורה לא אתית או ללא בקרות מתאימות.
• פיקוח רגולטורי מוגבר על חששות פרטיות וכוח שוק.

7. מטא פלטפורמות (META)

מטא פלטפורמות, לשעבר פייסבוק, ממנפת בינה מלאכותית מובילה לפרסום ממוקד במדיה חברתית ואת החזון שלה לעולם הוירטואלי המטאוורס. Meta השקיעה רבות במחקר AI לשפר את מיקוד המודעה, לפתח עיבוד שפה טבעית, לקדם את טכנולוגיית הראייה הממוחשבת ולהניע את השאיפות העתידיות שלה.

יוזמות כמו מעבדת מחקר הבינה המלאכותית של Facebook פורצות את הגבולות של יכולות למידת מכונה. בצד המדיה החברתית, meta יכול למנף את יתרון נתוני המשתמש המאסיבי שלו מפלטפורמות כמו פייסבוק, אינסטגרם, WhatsApp ומסנג'ר כדי לאמן ולחדד אלגוריתמי AI. העבודה על טכנולוגיות VR/AR עבור metaverse המוצע מסתמכת גם על יישומי AI חדשניים.

אם מטה יכולה להשיג את החזון שלה של an metaverse סוחף פלטפורמה המונעת על ידי אווטרים דמויי חיים, סביבות מדומה ריאליסטיות וחומרת VR/AR חלקה, היא יכולה לראות צמיחה משמעותית בשווי השוק שלה כיום של 800+ מיליארד דולר. אבל Meta מתמודדת עם אתגרי מוניטין המותג, חששות פוטנציאליים של AI וסיכון ביצוע לא ודאי בתוכניות העתידניות שלה.

יתרונות:

• השקעות מסיביות בהימורים ארוכי טווח של "ירחון" AI כמו AI כללי וממשקי מחשבה לטקסט.
• מחקר חדשני בעיבוד שפה טבעית ופריצות דרך באווטרים ועולמות דיגיטליים מציאותיים.
• המון נתוני משתמש ללא תחרות מפייסבוק, אינסטגרם, WhatsApp, Messenger ו-Oculus לאימון אלגוריתמי AI.
• יישום חדשני של בינה מלאכותית לפרסום ממוקד ומאמצים מטא-וורסיים.

חסרונות:

• חששות פרטיות סביב שימוש בנתונים אישיים ונהלי AI אתיים.
• הביקורת הרגולטורית נותרה גבוהה על רקע האשמות להגבלים עסקיים.
• אתגרי הביצוע לממש את החזון המטאוורס על לוחות זמנים צפויים.

8. אפל (AAPL)

תפוח עץ ידועה בכושר העיצוב שלה בשילוב AI בצורה חלקה בין מוצרי החומרה, התוכנה והשירותים שלה. אפל משתמשת בבינה מלאכותית כדי לשפר חוויות במוצרים כמו Siri, תמונות, אפליקציית המצלמה, המלצות ספארי, חנות האפליקציות ועוד. אינטגרציה הדוקה של סיליקון קנייני כמו המנוע העצבי עם תוכנה נותן לאפל יתרון ב-AI לצרכנים.

לחברה יש גם בסיס עצום של משתמשים אמידים שמוכנים לשלם פרמיה עבור מכשירים אינטואיטיביים וקלים לשימוש המופעלים על ידי AI. אפל שומרת על פרטיות המשתמש על ידי ביצוע רוב עיבוד הבינה המלאכותית במכשיר ולא בענן.

שמירה על תנופת החדשנות במערך ההולך וגדל של מכשירים ושירותים לצרכן תהיה קריטית עבור אפל כדי לשמור על דומיננטיות כמותג צרכני פרימיום מונע בינה מלאכותית עד 2030 ואילך.

יתרונות:

• רקורד חזק באמצעות AI כדי לשפר את חווית המשתמש האינטואיטיבית במוצרים/שירותים.
• השקעות מובילות בתעשייה בסיליקון AI עם אינטגרציה של מנוע עצבי.
• בסיס משתמשים נאמן שמוכן לשלם עבורם מחירי פרימיום מערכת אקולוגית של אפל המופעלת על ידי בינה מלאכותית.
• מגן על הפרטיות על ידי עיבוד AI במכשיר ולא בענן.

חסרונות:

• ציפיות גבוהות מאוד להמשיך ולשמח את הצרכנים עם חידושי בינה מלאכותית.
• תקנות פוטנציאליות המגבילות התאמה אישית ושירותים ממוקדים המבוססים על נתוני משתמשים.
• מחזורי מוצר קצרים לוחצים על צוותים לספק התקדמות מתמדת של AI.

9. סימבולית (SYM)

סימבולי מספקת מערכת אוטומציה רובוטית התומכת בבינה מלאכותית לאופטימיזציה של פעולות שרשרת האספקה ​​כמו מילוי מחסנים. Symbotic היא חלוצה בגישה חדשה לאוטומציה של שרשרת האספקה ​​באמצעות תוכנת בינה מלאכותית ורובוטיקה. המערכת המשולבת שלהם מקדימה למעלה מ-10 שנים את המתחרים המבוססים על מו"פ.

לקוחות עיקריים כוללים את Walmart, המפעילה את המערכות של Symbotic על פני עשרות מרכזי הפצה. עם שוק שניתן להתייחס אליו ב-9 מיליארד דולר במודרניזציה של תשתיות מחסנים, Symbotic שואפת לשבש את הסטטוס קוו המיושן.

אם Symbotic תוכל להגדיל את הייצור והתפעול כדי לממש את ההזדמנות האדירה הזו, מנייתה עשויה לעלות פי 8 מהשווי של 3 מיליארד דולר היום. אבל הוצאה להורג נותרו סיכונים בהרחבה על פני גיאוגרפיות.

יתרונות:

• הזדמנות שוק מוערכת בהיקף ענק של 9 מיליארד דולר באוטומציה של שרשרת האספקה.
• תוכנת AI משולבת קניינית ומערכת רובוטיקה.
• למעלה מ-10 שנים של מו"פ קנייני בפיתוח הטכנולוגיה.
• זכיות גדולות של לקוחות, כולל השקה על פני מחסני Walmart.

חסרונות:

• אילוצי ייצור עשויים להאט את ההשקה ולהגביל את ההכנסות.
• קנה המידה של מכירות, שירות ותמיכה הוא מאתגר.
• תחרות מתעוררת מצד סטארטאפים שונים של רובוטיקה ואוטומציה של מחסנים.

10. ברודקום (AVGO)

ברודקום היא מובילה בפתרונות מוליכים למחצה עבור רשתות, פס רחב, תקשורת אלחוטית ותשתיות מרכזי נתונים קריטיות לקידום יכולות AI. ברודקום מייצרת מאיצי בינה מלאכותית ושבבים מיוחדים למרכזי נתונים המפעילים עומסי עבודה בינה מלאכותית בקנה מידה. פתרונות הקישוריות והרשת שלה מאפשרים גם העברת נתונים במהירות גבוהה עבור מחשוב ענן ורשתות 5G המטפלות בשירותי AI.

באמצעות רכישות, ברודקום צברה סל פטנטים נרחב על פני מוליכים למחצה המניעים טכנולוגיות כמו מרכזי נתונים, רשתות, פס רחב ותקשורת אלחוטית. השבבים שלה משולבים במוצרים של יצרני OEM מובילים.

אם זרזי צמיחה נוכחיים כמו השקת תשתית 5G, הרחבת IoT והביקוש הגואה לענן יימשכו, התפקיד המרכזי של ברודקום במתן מוליכים למחצה מפתח יכול להצדיק פי 2-3 את השווי הנוכחי של 250+ מיליארד דולר עד 2030.

יתרונות:

• תפקיד קריטי למשימה באספקת שבבים המאפשרים מרכזי נתונים בקנה מידה גדול ליכולות בינה מלאכותית.
• ממוקם אסטרטגית בשווקי צמיחה חילוניים כמו מרכז נתונים, 5G אלחוטי ומחשוב ענן.
• רקורד מוכח של מיזוגים ורכישות מוצלחים.
• צוות מנהיגות ותיק מכובד.
• מרווחים גבוהים ויצירת תזרים מזומנים חופשי משמעותי.

חסרונות:

• אתגרי האינטגרציה בקליטה של ​​חברות נרכשות גדולות.
• תנודות ביקוש מחזוריות בתעשיית המוליכים למחצה.
• סיכון ריכוז לקוחות גבוה עם אפל.

11. Accenture (ACN)

אקסנצ'ר הוא ייעוץ טכנולוגי מוביל המנחה ארגונים בטרנספורמציות דיגיטליות - כולל יישום AI לשיפור תהליכים עסקיים וקבלת החלטות.

Accenture ממנפת את מעמד היועץ המהימן שלה עם 80%+ מ-Fortune Global 500 כדי להדריך לקוחות דרך טרנספורמציות טכנולוגיות גדולות ואימוץ בינה מלאכותית. היא מתאימה את המומחיות שלה באמצעות רכישות ושותפויות כדי לנצל את גלי הטכנולוגיה האחרונים.

לחברה ניסיון מעמיק ספציפי לתעשייה בהטמעת פתרונות בינה מלאכותית במגזרים כמו פיננסים, בריאות, קמעונאות, תקשורת, תוכנה ועוד. Accenture גם משתפת פעולה עם שחקני AI מובילים כמו Microsoft, AWS, Google Cloud, ו-NVIDIA.

אם אקסנצ'ר תוכל להמשיך לבדל את ההיצע שלה ולצבור נתח שוק בשירותי ייעוץ ופתרונות בינה מלאכותית, מנייתה עשויה לשלש את עצמה מהשווי של 200+ מיליארד דולר כיום עד 2030.

יתרונות:

• יועץ מהימן ל-80%+ מ-Fortune Global 500 בנושא טרנספורמציה דיגיטלית ואסטרטגיות AI.
• מומחיות בתעשייה ביישום פתרונות AI ארגוניים במגזרים מגוונים.
• שותפויות חזקות עם חברות AI מובילות.
• רקורד מוכח תוך שימוש בטכנולוגיות ארגוניות מתפתחות.
• מודל מסירה גלובלי מספק גישה לכמעט 700,000 אנשי מקצוע.

חסרונות:

• אתגרים בשמירה על כישרונות יצירתיים מובילים מול חברות טכנולוגיה.
• הגברת התחרות בעלות נמוכה.
• שוק ייעוץ תחרותי ביותר.

12. ServiceNow (עכשיו)

ServiceNow היא המובילה בפלטפורמות זרימת עבודה דיגיטלית מבוססות ענן, המשלבת יכולות כמו צ'אטבוטים של AI ולמידת מכונה כדי להפוך ארגונים ליעילים, זריזים ומגיבים יותר. ServiceNow מספקת פלטפורמות אוטומציה קריטיות של זרימת עבודה לניהול אספקת שירות, תפעול IT, משאבי אנוש ועוד. החברה התרחבה לניהול שירות לקוחות ושירות עצמי לעובדים גם כן.

הפלטפורמה משלבת יכולות בינה מלאכותית שונות כולל צ'אטבוטים חכמים, עיבוד שפה טבעית ותעדוף על בסיס אלגוריתמים של למידת מכונה. בהתחשב בשיעורי שימור לקוחות והתרחבות גבוהים, ServiceNow נהנה מהכנסות חוזרות חזקות.

התפקיד הקריטי למשימה של ServiceNow, האוטומציה של זרימות עבודה חיוניות, מציב אותה היטב כדי לרכוב על גל אימוץ הבינה המלאכותית המשמרת את הפעילות הארגונית. אנליסטים מעריכים שהשווי הנוכחי של 70 מיליארד דולר עשוי להגיע ל-400 מיליארד דולר עד 2030.

יתרונות:

• ספק מוביל של פלטפורמות זרימת עבודה חיוניות מבוססות ענן הסתמכו על ידי 80% מ-Fortune 500.
• פלטפורמות כמו IT Service Management משלבות צ'אטבוטים של AI, NLP ולמידת מכונה.
• ציוני שימור לקוחות ושביעות רצון גבוהים מאוד.
• אדמה טבעית והרחבת המודל העסקי.
• פרופיל פיננסי חזק עם 90%+ הכנסות חוזרות ומרווחי תזרים מזומנים חופשיים של 25%+.

חסרונות:

• מתמודד עם תחרות מצד ספקי אוטומציה קטנים יותר של זרימת עבודה.
• קנה המידה של המכירות והשיווק הוא יקר בהתחשב במיקוד הארגוני.
• אינטגרציה מאתגרת את אופטימיזציית הטכנולוגיה הנרכשת.

13. אלטריקס (AYX)

אלטריקס מספקת פלטפורמת אוטומציה מובילה ברמת קוד נמוכה לניתוח נתונים, מדעי נתונים ואוטומציה של תהליכים המתמקדת במשתמשים עסקיים.Alteryx מעניקה ללקוחות למנף יכולות אוטומציה וניתוח ללא צורך בהתקדמות מדע נתונים כישורים. התמקדות זו ב"מדעי הנתונים של האזרח" בשילוב עם כלים אינטואיטיביים ובעלי קוד נמוך מספקים מסלול ארוך לצמיחה.

החברה הפגינה ביצוע חזק ומשכה למעלה מ-7,000 לקוחות ברחבי העולם. מודל הקרקע וההרחבה שלה הביא לשיעורי שימור נטו גבוהים מאוד על בסיס דולר.

אם Alteryx תוכל לשמור על ההובלה שלה באוטומציה של תהליכים אנליטיים, כאשר יותר עסקים שואפים להיות מונעי נתונים, מסלול הצמיחה שלה יכול להצדיק פי 6 או יותר את השווי הנוכחי שלה ב-5 מיליארד דולר עד 2030.

יתרונות:

• פלטפורמת אוטומציה בקוד נמוך דורשת כישורי מדעי נתונים מינימליים.
• כלים ידידותיים למשתמש מעצימים את האזרח מדעני נתונים.
• צמיחה חזקה ונחת והרחבת מומנטום עם למעלה מ-7,000 לקוחות.
• שותפויות אסטרטגיות מרחיבות את טווח ההגעה של הפלטפורמה באופן משמעותי.
• מודל פריסה גמיש בענן או מקומי.

חסרונות:

• הופעת כלי אוטומציה של בינה מלאכותית מתחרה נמוכה/ללא קוד.
• סיכון נטישה כאשר נוהלי הנתונים מבשילים בארגונים.
• מוצר נישה יחסית התמקד רק בניתוח ובהכנת נתונים.

14. UiPath (PATH)

UiPath הוא חדשן המספק תוכנת אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA) לאוטומציה של תהליכים עסקיים וזרימות עבודה חוזרות ונשנות באמצעות בוטים המונעים בינה מלאכותית. UiPath היא מובילה בשוק תוכנות ה-RPA הגלובלי הצומח במהירות, שצפוי לחרוג מ-20 מיליארד דולר עד 2025. הפלטפורמה המתוחכמת שלה משלבת AI ולמידת מכונה כדי לשפר את אוטומציית התהליכים.

לחברה יש כבר בסיס לקוחות מרשים של 8,000+ ארגונים בתחומי בנקאות, שירותים פיננסיים, שירותי בריאות, קמעונאות וענפים אחרים. שיעור שימור ההכנסות נטו שלה עולה באופן עקבי על 90% הודות להרחבת מקרי השימוש של לקוחות.

אם UiPath תוכל לשמור על מעמדה המנהיגותי ככל שחברות נוספות יאמצו את RPA כדי לשנות את הפעילות באופן דיגיטלי, המניה שלה עשויה לגדול פי 4 מהשווי של 17 מיליארד דולר היום עד 2030.

יתרונות:

• יצרנית תוכנת RPA מובילה עם מלא-featured פלטפורמת אוטומציה.
• משלב טכנולוגיית AI ו-ML לשיפור והגדלת האוטומציה.
• 8,000+ לקוחות בתעשיות הגדולות.
• שיעור שימור הכנסה נטו של 90%+.
• המייסדים מביאים מומחיות בתחום RPA.

חסרונות:

• מתמודד עם תחרות מוגברת מצד ספקי ענק כמו מיקרוסופט שנכנסים לשוק ה-RPA.
• העסק תלוי מאוד בשותפים לשירותי הטמעה.
• הרחבת המכירות הבינלאומית מוסיפה מורכבות.

15. DataRobot (DATAR)

DataRobot מספקת פלטפורמת AI ארגונית מקצה לקצה המאפשרת לארגונים לבנות, לפרוס ולנהל מודלים של למידת מכונה. DataRobot שואף להוביל את הצמיחה המהירה שוק עבור פלטפורמות AI ארגוניות עם הפתרון שלה מקצה לקצה המותאם למשתמשים עסקיים. האוטומציה של למידת מכונה, MLOps וניהול המודלים מבדילים אותו לעומת חלופות.

החברה צברה אחיזה חזקה בקרב לקוחות גדולים, כולל למעלה מ-20% מה-Fortune 50. השותפויות שלה עם Snowflake, AWS ו-NVIDIA מרחיבות את הגישה לתשתית נתונים מהדור הבא. 

אם DataRobot תצליח לשמור על המומנטום שלו עם התפשטות אימוץ הבינה המלאכותית, השווי הפרטי האחרון שלה בסך 6 מיליארד דולר עשוי להגיע ל-30 מיליארד דולר+ עד 2030 - עלייה פי 5. אבל החברה חייבת לשמר את הצמיחה והרווחיות.

יתרונות:

• פלטפורמת AI ארגונית מקצה לקצה המשתרעת על פני מחזור החיים של הדגם.
• MLOps ויכולות אוטומציה מפחיתות הרמה כבדה של מדעי הנתונים.
• 20%+ מ-Fortune 50 הם לקוחות יחד עם שותפויות גדולות.
• מודל SaaS מקורי בענן תומך בשיתוף פעולה ובקנה מידה.
• כיום גידול בהכנסות בקצב צמיחה של 30%+.

חסרונות:

• תחרות עזה מצד ספקי ענק כמו AWS, GCP ו-Microsoft.
• לחץ לשמר צמיחה גבוהה בהכנסות ושולי רווח לאחר ההנפקה.
• רוב ההכנסות מגיעות מאמריקה כיום.

השוואה בין 15 חברות הבינה המלאכותית

להלן טבלת השוואה המסכמת מידע מרכזי על 15 החברות הציבוריות שנותחו שנראות ממוקמות לפי פוטנציאל של פי 100 בשווי עד שנת 2030 מונעות על ידי בינה מלאכותית:

חברה	טלפרינטר	מחיר 2022	שווי שוק 2022	מחיר פוטנציאלי לשנת 2030	שווי שוק פוטנציאלי לשנת 2030	עסק ליבה
Nvidia	NVDA	$455	$ 1.14T	$1000	$ 2.5T	GPUs עבור AI ו-metaverse
יבמ	יבמ	$148	$ 134B	$250	$ 250B	תוכנת AI ארגונית וייעוץ
אמזון בעברית	AMZN	$138	$ 1.4T	$5000	$ 5T	AI בענן ציבורי ומסחר אלקטרוני
C3.ai	AI	$28	$ 3B	$250	$ 25B	תוכנת בינה מלאכותית ארגונית
מיקרון	MU	$70	$ 77B	$350	$ 350B	זיכרון ו אחסון נתונים עבור AI
אלפבית	GOOGL	$136	$ 1.7T	$450	$ 4.5T	מחקר בינה מלאכותית ושירותי אינטרנט
meta	META	$298	$ 769B	$850	$ 2.25T	Metaverse ומודעות דיגיטליות התומכות ב-AI
תפוח עץ	AAPL	$178	$ 2.8T	$500	$ 5T	מוצרי אלקטרוניקה ושירותים עם AI
סימבולי	SYM	$36	$ 3B	$200	$ 25B	אוטומציה התומכת ב-AI
ברודקום	AVGO	$858	$ 354B	$2000	$ 800B	מוליכים למחצה לתשתית AI
אקסנצ'ר	ACN	$325	$ 218B	$850	$ 600B	שירותי ייעוץ ופתרונות AI
ServiceNow	עכשיו	$600	$ 122B	$2000	$ 400B	תוכנת אוטומציה של זרימת עבודה המופעלת על ידי בינה מלאכותית
אלטריקס	אייקס	$35	$ 2B	$200	$ 15B	פלטפורמת ניתוח נתונים אוטומטית ואוטומציית תהליכים
UiPath	נתיב	$16	$ 9B	$100	$ 50B	תוכנה לאוטומציה רובוטית של תהליכים
DataRobot	DATAR	$ 32 *	6 מיליארד דולר *	$150	$ 30B	פלטפורמת בינה מלאכותית ארגונית ולמידת מכונה

שאלות נפוצות

הסיכונים כוללים צמיחה ספקולטיבית, תחרות, אימוץ איטי של AI, תקנות, תנאים כלכליים ושינויים במחשוב.

חברות עם מעבדות מחקר, נתונים ייחודיים, שבבי בינה מלאכותית, תשתית ושילוב חומרה-תוכנה מצטיינות.

התמקד בצמיחה, כספים וביצועי בינה מלאכותית כמו נפח נתונים, דיוק, מהירות ואימוץ לקוחות.

השתמש בגישה מלמטה למעלה, מודל גודל שוק, תחרות, כלכלה, חסמי כניסה ותרחישי סיכון.

תערובת היא הטובה ביותר. סטארט-אפים מציעים צמיחה, בעוד שענקיות מספקות יציבות ומשאבים לצמיחת בינה מלאכותית.

תעטוף את זה

עבור משקיעים, גיבוי לחברות המפתחות יתרונות תחרותיים עמידים בינה מלאכותית כיום עשוי להניב תשואות אקספוננציאליות בהמשך הדרך, כאשר בינה מלאכותית משנה את אופן ההתנהלות העסקית ויצירת ערך ברחבי הכלכלה העולמית. עם זאת, מימוש הפוך קיצוני הדומה להחזר של פי 100 נותר מאתגר מאוד אפילו עבור משחקי AI מבטיחים. בניית תיק השקעות מאוזן העמיד בפני תנודתיות יחד עם שכנוע ארוך טווח בפלטפורמות המניעות את עתיד הבינה המלאכותית מספקת את האסטרטגיה האופטימלית.

קרא עוד על AI:

• 10 המניות המובילות של חברות בינה מלאכותית לרכישה מתחת ל-$50 בשנת 2023
• 10 אסטרטגיות ואלגוריתמים למסחר בינה מלאכותית לשנת 2023
• 5 מניות AI המובילות המועדפות על ידי מיליארדרים ומנהלי קרנות