15 年までに 10 倍から 100 倍の成長を遂げる AI 株ベスト 2030

この記事では、「15 年までに 100 倍になる可能性がある AI 銘柄 2030 銘柄」を探る旅に乗り出します。 これらの企業は、市場の需要、技術革新、リーダーシップ、資金調達などの厳格な基準に基づいて慎重に選択されています。 それぞれが独自のストーリー、最先端の製品とサービスのポートフォリオ、そしてそれぞれの業界を破壊する可能性を誇っています。

プロのヒント
1. 発見する 投資を検討する価値のある AI スタートアップ トップ 20.
2. あなたが起業家であろうとテクノロジー愛好家であろうと、このリストはさまざまな革新的な機会を提供します 寝ている間にお金を稼ぐために.
3. 投資ゲームの先を行き、当社が厳選した投資対象リストを探索してください。 AI企業株の年間利益率トップ10 2023インチ

AIを理解する 

AI、または人工知能は、機械における人間の知能のシミュレーションを指します。 これには、経験からの学習、パターンの認識、問題の解決、意思決定など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピューター プログラムとシステムの作成が含まれます。

人工知能 (AI) 産業は、今後 15 年間で急激に成長すると予想されています。 AI があらゆる分野で広く導入されるようになるにつれ、AI を活用する企業は大きな成長を遂げる可能性があります。 この記事では、AI 上場企業 XNUMX 社を分析します。 潜在的に100倍 テクノロジー、市場機会、リーダーシップなどに基づいて、2030 年までに価値が増加します。

選定基準

わずか 15 年で XNUMX 倍に成長する可能性のある企業を選択するのは簡単な作業ではありません。 これら XNUMX 社の AI 企業を選択するための基準は、市場の需要、技術革新、リーダーシップ、投資などの要素を含む厳格なものでした。 これらの企業の違いを詳しく見てみましょう。

1. Nvidia（NVDA）

Nvidia (NVDA) は、人工知能 (AI) 業界の最前線にある大手企業の XNUMX つです。 同社は GPU とゲームへの貢献で広く知られていますが、その GPU は AI およびディープラーニング アプリケーションの基本的なツールにもなっています。 Nvidia の GPU は、AI ワークロード用のデータセンターやスーパーコンピューターで広く使用されており、AI インフラストラクチャ分野の主要プレーヤーとなっています。

Nvidia の AI 関連製品には、Nvidia が含まれます。 テスラ AI およびハイ パフォーマンス コンピューティング用に特別に設計された GPU、および AI 開発用のソフトウェアとツールを提供する Nvidia Deep Learning AI プラットフォームです。 同社のイノベーションは、自然言語処理、コンピューター ビジョン、自動運転車などの分野での画期的な進歩を可能にするのに役立ちました。

AI に重点を置いている Nvidia は、AI 業界の継続的な成長を最大限に活用できる有利な立場にあります。 AI の導入はヘルスケア、自動運転車、自動車などのさまざまな分野で拡大し続けています。 ファイナンス, Nvidia の AI テクノロジーは、AI を活用したアプリケーションの将来を形作る上で重要な役割を果たす可能性があります。

2030 年を見据えると、NVIDIA の株価は 1,000 株あたり 500 ドルに達する可能性があり、現在の時価総額 XNUMX 億ドルと比較すると大幅な増加となります。 この楽観的な見通しは、AI、ハイパフォーマンス コンピューティング、自動運転車、メタバースなどの主要な成長市場における NVIDIA の継続的なリーダーシップなど、いくつかの要因に基づいています。 これらの分野は、NVIDIA の中核的な強みの XNUMX つである GPU パワーに大きく依存すると予想されます。

長所：

• AI/ML 用 GPU で 90% 以上の圧倒的な市場シェアを誇り、GPU はワークロードの並列処理に優れています。
• トップクラスの AI スタートアップ企業の買収など、AI に焦点を当てた研究開発とパートナーシップへの大規模な投資。
• 最近の Hopper GPU アーキテクチャなどのプラットフォームによるイノベーションの強力な実績。
• ブルーチップ クラウド コンピューティング、自動車、ヘルスケア、金融サービスなどにわたる顧客ベース
• 優れたリーダーシップチームの下で ジェンスンフアンCEO.

短所：

• GPU および AI アクセラレータにおける Intel および AMD との潜在的な競合。
• 会社の成長に伴う規制上の課題。
• 年間 3 ～ 4 億ドルと推定される継続的な多額の研究開発支出の要件。

2。 IBM

IBM は人工知能研究の初期のパイオニアであり、エンタープライズ ソフトウェアおよびコンサルティング ビジネス全体に AI を適用しています。 AI 研究における数十年の経験をもとに、IBM は Jeopardy! で人間のチャンピオンを破った Watson AI プラットフォームを開発しました。 現在、IBM は、ワトソン アシスタント チャットボット、サプライ チェーンの最適化、予測分析製品などの分野にわたって AI を活用しています。

信頼できるエンタープライズ ブランドとして、IBM は金融、医療、政府などの高度に規制されたセクターにおける業界固有の AI ユースケースに関する深い専門知識を持っています。 Red Hat の買収により、ハイブリッド クラウドと AI ソリューションの機能も強化されます。 IBMがエンタープライズAIアプリケーションのリーダーシップを通じて、レガシーなハードウェア/ITサービスを超えて自社のブランド認知を最新化できれば、同社の株価は140年までに現在の時価総額2030億ドルから倍増する可能性がある。しかし、レガシー・ビジネスの衰退と、同社の先駆的研究を商業的成功に結びつけるという課題は依然として残っている。

長所：

• 1950 年代に遡る AI 研究の先駆者。 AI 特許の膨大なポートフォリオ。
• 業界全体に適用される Watson を介した AI エンタープライズ ソリューションの信頼できるプロバイダー。
• IBM が関係する高度に規制されたセクター向けにカスタマイズされたハイブリッド クラウド ソリューション。
• Red Hat の買収により、エンタープライズ AI を可能にするコンテナーと Kubernetes の機能が提供されます。

短所：

• レガシー ビジネスとメインフレームの収益の減少。
• 複雑な組織構造。
• ハードウェア インフラストラクチャのルーツを超えてブランド認知を最新化するという課題。

3. アマゾン (AMZN)

Amazon () は AWS でパブリック クラウド市場を独占し、AI ワークロードに必要なスケーラブルなコンピューティング能力を提供しています。 また、大規模な e コマース業務全体に AI を適用しています。

アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、組織がクラウド上に AI アプリケーションを構築できるようにする、業界をリードする AI サービスとツールを提供します。 これには、開発用の SageMaker などのサービスが含まれます。 機械学習モデル、会話型インターフェイスを構築するための Lex、画像およびビデオ分析を追加するための Rekognition、予測分析モデルを作成するための Forecast。

AWS を使用すると、企業はオンプレミスのインフラストラクチャに多額の投資をすることなく、高度な AI 機能を簡単に活用できます。 Amazon の継続的な成長とパブリック クラウド サービスへの需要を考慮すると、AWS は今後 AI ワークロードのクラウドへの移行から多大な恩恵を受ける態勢が整っています。 e コマースとショッピングのデータの大規模な宝庫は、Amazon が小売業に焦点を当てた AI を開発する際にも有利になります。

計算集約型の AI ワークロードを実行するためのスケーラブルなクラウド インフラストラクチャへのニーズが広まっているため、AWS は今後 2030 年間に AI クラウド領域を支配するフロントランナーとしての地位を確立しています。 ある予測では、エンタープライズ AI 導入における AWS の中心的な役割によって、Amazon の株価は 5,000 年までに XNUMX 株あたり XNUMX ドルに達する可能性があると推定されています。

長所：

• クラウド インフラストラクチャにおける市場シェアはすでに 30% 以上であり、毎年 30% 以上成長しています。
• SageMaker、Lex、Rekognition などの主要な AI クラウド製品と強力な AI コンピューティング機能。
• 研究開発と AI 人材に投資するための膨大なリソースがあり、数千人の従業員が AI に注力しています。
• e コマース データは、小売およびサプライ チェーン AI に利点をもたらします。
• Alexaのような消費者向けスマートデバイスを含む幅広いエコシステム。

短所：

• クラウドコンピューティングにおける競争の激化 Microsoft そしてグーグル。
• データセンターの設備投資には引き続き多額の支出が必要です。

4.C3.ai（AI）

C3.ai は、AI アプリケーション開発、機械学習、AI プロジェクト管理のためのツールを含む、エンタープライズ AI ソフトウェアの包括的なスイートを提供します。

C3 AI Suite を使用すると、組織はデータの前処理、機能エンジニアリング、 モデルトレーニング、そしてモニタリング。 これは、AI を大規模に実装する際に直面する多くの課題を克服するのに役立ちます。

C3.ai は、石油/ガス、航空宇宙、化学、その他の複雑な分野の 100 以上の顧客にわたる予知保全などの業界ユースケースに AI を適用する深い専門知識を持っています。 モデル駆動型アーキテクチャにより、AI モデルの開発と保守も合理化されます。

C3.ai は競争激化によるリスクに直面していますが、統合されたエンタープライズ AI ソフトウェア プラットフォームを提供するという先行者としての利点は、より多くの企業が AI 導入を加速するにつれて成長の滑走路となります。 株価は250年までに2030ドルに達する可能性があり、現在の時価総額10億ドルから3倍近くに増加する。

長所：

• 統合されたエンタープライズ AI ソフトウェア スイートを提供する先行者。
• 予知保全、サプライ チェーン、顧客エンゲージメントのユースケースのためのエンタープライズ AI の専門知識。
• などの大手クラウドプロバイダーとの強力な関係 Microsoft Azure.
• 石油/ガス、化学、航空宇宙、その他の複雑なセクターにわたる大規模な顧客ベース。

短所：

• 個々のプロジェクトが完了するにつれて、顧客離れのリスクが高くなります。
• CRMなどの新製品分野に拡大する実績のない牽引力。
• エンドツーエンドの AI プラットフォームを開発するテクノロジー大手との競争の激化。

5. マイクロンテクノロジー (MU)

ミクロン技術 は、AI モデルのトレーニングと推論に必要な迅速なデータ アクセスに不可欠な高度なメモリおよびストレージ ソリューションを製造しています。 マイクロンは、大量のデータを迅速に処理する必要がある AI ワークロードを強化するために不可欠な DRAM およびフラッシュ ストレージ チップを製造しています。 そのメモリおよびストレージ ソリューションは、AI/ML データ集約型のワークロードを処理するために特別に構築されています。

同社は、NVIDIA、Intel、IBM、Google、Microsoft、Amazon など、AI エコシステム全体の主要企業とパートナーシップを確立しています。 AI の導入に伴ってメモリとデータ ストレージの需要が拡大するにつれて、当社は成長する有利な立場にあります。

マイクロンは、AI アプリケーション向けにカスタマイズされた、より高速で大容量のメモリとストレージのイノベーションを継続的に導入することを目指しています。 成功すれば、強気のケースでは、マイクロンの株価は350年までに2030ドルに達する可能性があり、これはAIにおけるデータインフラストラクチャの中心的な役割によって現在から4～5倍に上昇する可能性がある。

長所：

• データ集約型の AI ワークロードに合わせた高性能 DRAM およびフラッシュ ストレージの大手サプライヤー。
• NVIDIA、Intel、IBM、AWS などの AI リーダーとの戦略的パートナーシップにより、最適化されたデータセンター ソリューションを提供します。
• AI/ML、自律システム、IoT による強力な需要予測により、リアルタイム データ分析のニーズが促進されます。
• メモリおよびストレージ技術における広範な IP とイノベーション。

短所：

• 現在、深刻なチップ不足、物流/サプライチェーンの課題に直面しています。
• メモリチップ価格の周期的な下落は今後も続く可能性がある。
• ～からの競争圧力 韓国の そして中国企業。

6. アルファベット (GOOGL)

アルファベットGoogle と DeepMind の親会社である は、AI 研究の先駆者として、また自社の製品やサービス全体に AI を適用するという独自の立場にあります。 Alphabet は、AI の基礎研究と応用研究に数十億ドルを費やしています。 Google Research、Google Brain、DeepMind、Waymo、その他の部門。 これらのラボでは、自然言語処理、コンピューター ビジョン、ロボット工学などの先駆的な研究成果を公開しています。

同社はまた、AI アルゴリズムを改善するために、数十億人の Google ユーザーや検索、マップ、YouTube などの製品からの比類のないデータ リソースを保有しています。 グーグル検索 特に、より高度な NLP およびレコメンデーション エンジンの恩恵を受けるはずです。

AI 機能を活用することで、Alphabet には広告、クラウド コンピューティング、自動運転車、スマート ホーム デバイスなどの分野で成長の機会があります。 しかし、AI の人材を惹きつけて維持することは、 ビッグテック ライバルも挑戦してくるだろう。 プライバシーや独占禁止法に関する規制の監視が強化されることもリスクをもたらします。

長所：

• AI研究の世界的リーダー ディープマインド、Google Brain、Waymo、その他の Alphabet lab。
• などの消費者向けサービスからの膨大なデータの山 を検索、地図、YouTubeなど。
• 検索広告ビジネスは、より高度な NLP とレコメンデーションの恩恵を受けるでしょう。
• Waymo は自動運転車の技術とサービスの分野をリードしています。
• 信頼できる消費者ブランドは、スマート ホーム AI を拡張するためのアクセスを提供します。

短所：

• 世界的にトップの AI 研究人材を採用し、維持するという課題。
• AI を非倫理的に、または適切な管理なしで適用すると、失敗が発生する可能性があります。
• プライバシーと市場支配力に関する懸念を巡る規制監視の強化。

7. メタプラットフォーム（META）

メタプラットフォーム、旧 Facebook は、ターゲットを絞ったソーシャル メディア広告とメタバース仮想世界のビジョンに最先端の AI を活用しています。 メタは AI 研究に多額の投資を行っている 広告のターゲティングを改善し、自然言語処理を開発し、コンピュータービジョンテクノロジーを進歩させ、将来のメタバースの野望を強化します。

Facebook AI Research lab のような取り組みは、機械学習機能の限界を押し広げます。 ソーシャルメディア側では、 Meta Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger などのプラットフォームから得られる膨大なユーザー データの利点を活用して、AI アルゴリズムをトレーニングおよび改良できます。 提案されているメタバース用の VR/AR テクノロジの取り組みも、革新的な AI アプリケーションに依存しています。

Meta がそのビジョンを達成できれば、 没入型メタバース 本物そっくりのアバター、リアルなシミュレート環境、シームレスな VR/AR ハードウェアを活用したプラットフォームにより、現在 800 億ドルを超える市場評価額が大幅に増加する可能性があります。 しかしメタ社は、ブランドの評判の課題、潜在的なAI倫理上の懸念、そして将来的な計画の不確実な実行リスクに直面している。

長所：

• 一般的な AI や思考からテキストへのインターフェイスなど、長期的な「ムーンショット」AI への巨額投資。
• 最先端の自然言語処理の研究と、リアルなデジタル アバターと世界における画期的な進歩。
• AI アルゴリズムをトレーニングするための、Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger、Oculus からの比類のないユーザー データの宝庫。
• ターゲットを絞った広告とメタバースの取り組みのための AI の革新的なアプリケーション。

短所：

• 個人データの使用と倫理的な AI 実践に関するプライバシーの懸念。
• 独占禁止法違反の申し立てが続く中、規制当局の監視は依然として厳しい状況にある。
• 予想されるタイムラインでメタバースのビジョンを実現する実行の課題。

8. アップル (AAPL)

Apple は、ハードウェア製品、ソフトウェア、サービス全体で AI をシームレスに統合する設計能力で知られています。 Apple は AI を使用して、Siri、写真、カメラ アプリ、Safari のおすすめ、App Store などの製品全体のエクスペリエンスを強化しています。 Neural Engine のような独自のシリコンとソフトウェアの緊密な統合により、Apple は消費者向け AI において優位性を獲得しています。

同社はまた、AI を搭載した直感的で使いやすいデバイスにプレミアムを支払うことをいとわない裕福なユーザーの巨大な基盤を持っています。 Apple は、ほとんどの AI 処理をクラウドではなくデバイス上で実行することでユーザーのプライバシーを保護しています。

Apple が 2030 年以降も AI 主導のプレミアム消費者ブランドとしての優位性を維持するには、成長を続ける消費者向けデバイスやサービス全体でイノベーションの勢いを維持することが重要です。

長所：

• AI を使用して製品/サービス全体で直感的なユーザー エクスペリエンスを向上させる強力な実績。
• Neural Engine を統合した AI シリコンへの業界をリードする投資。
• プレミアム価格を喜んで支払う忠実なユーザーベース AIを活用したAppleエコシステム.
• AI をクラウドではなくデバイス上で処理することでプライバシーを保護します。

短所：

• AI イノベーションで消費者を喜ばせ続けることに非常に大きな期待が寄せられています。
• ユーザーデータに基づくパーソナライゼーションや対象を絞ったサービスを制限する規制の可能性。
• 製品サイクルが短いため、チームは AI を継続的に進歩させる必要があります。

9. シンボティック (SYM)

シンボティック Symbotic は、倉庫フルフィルメントなどのサプライ チェーン業務を最適化するための AI 対応ロボティクス オートメーション システムを提供しています。Symbotic は、AI ソフトウェアとロボティクスを使用したサプライ チェーン オートメーションへの新しいアプローチを開拓しています。 同社の統合システムは、研究開発に基づいて競合他社より 10 年以上先を行っています。

主要顧客にはウォルマートが含まれており、同社は数十の配送センターにシンボティックのシステムを展開している。 Symbotic は、倉庫インフラの最新化において 9 億ドル規模の市場を開拓し、時代遅れの現状を打破することを目指しています。

Symbotic がこの大きな機会を実現するために製造と運営を拡大できれば、同社の株価は現在の 8 億ドルの評価額から 3 倍に上昇する可能性があります。 しかし、実行 リスクは残る 地域を越えたスケーリングにおいて。

長所：

• サプライチェーン自動化における推定市場機会は 9 億ドルと巨額。
• 独自の統合AIソフトウェアとロボットシステム。
• 10年以上にわたる独自の研究開発により技術を開発しました。
• ウォルマートの倉庫全体への展開を含む主要な顧客の獲得。

短所：

• 製造上の制約により展開が遅れ、収益が制限される可能性があります。
• 販売、サービス、サポートを拡大するのは困難です。
• さまざまなロボット工学や倉庫自動化の新興企業による新たな競争。

10. ブロードコム (AVGO)

ブロードコム は、AI 機能の進歩に不可欠なネットワーキング、ブロードバンド、無線通信、およびデータセンター インフラストラクチャ向けの半導体ソリューションのリーダーです。 Broadcom は、大規模な AI ワークロードを強化するデータセンター向けに特化した AI アクセラレータとチップを製造しています。 その接続およびネットワーキング ソリューションは、AI サービスを処理するクラウド コンピューティングおよび 5G ネットワークの高速データ送信も可能にします。

ブロードコムは買収を通じて、データセンター、ネットワーキング、ブロードバンド、無線通信などのテクノロジーを支える半導体にわたる広範な特許ポートフォリオを蓄積しました。 そのチップは大手 OEM の製品に統合されています。

5Gインフラの展開、IoTの拡大、クラウド需要の急増といった現在の成長促進要因が続けば、主要な半導体を提供するブロードコムの極めて重要な役割は、2年までに現在の3億ドル以上の評価額の250～2030倍を正当化する可能性がある。

長所：

• AI 機能のハイパースケール データセンターを可能にするチップを供給するミッションクリティカルな役割。
• データセンター、5G ワイヤレス、クラウド コンピューティングなどの長期成長市場に戦略的に位置付けられています。
• 成功した合併と買収の確かな実績。
• 尊敬されるベテランのリーダーシップチーム。
• 高い利益率と大幅なフリー キャッシュ フローの創出。

短所：

• 買収された大企業を吸収する統合の課題。
• 半導体業界における周期的な需要変動。
• Apple では顧客が集中するリスクが高い。

11. アクセンチュア（ACN）

アクセンチュア は、AI を適用してビジネス プロセスや意思決定を改善するなど、企業のデジタル変革を指導する大手テクノロジー コンサルタント会社です。

アクセンチュアは、フォーチュン グローバル 80 企業の 500% 以上の信頼できるアドバイザーとしての地位を活用し、主要なテクノロジー変革と AI 導入を通じてクライアントをガイドします。 買収やパートナーシップを通じて専門知識を適応させ、最新のテクノロジーの波を活用しています。

同社は、金融、ヘルスケア、小売、通信、ソフトウェアなどの分野にわたる AI ソリューションの実装において、業界特有の豊富な経験を持っています。 アクセンチュアは、マイクロソフト、AWS、 Googleクラウド、NVIDIA。

アクセンチュアが提供内容の差別化を継続し、AIコンサルティングサービスとソリューションで市場シェアを獲得できれば、同社の株価は200年までに現在の評価額2030億ドル以上からXNUMX倍になる可能性がある。

長所：

• フォーチュン グローバル 80 企業の 500% 以上にとって、デジタル変革と AI 戦略に関する信頼できるアドバイザー。
• さまざまなセクターにわたるエンタープライズ AI ソリューションを実装する業界の専門知識。
• 大手AI企業との強力なパートナーシップ。
• 新しいエンタープライズ テクノロジーを活用した確かな実績。
• グローバル配信モデルにより、約 700,000 人の専門家へのアクセスが提供されます。

短所：

• テクノロジー企業に対して、最高のクリエイティブ人材を維持するという課題。
• 低コストのオフショア競争の激化。
• 競争の激しいコンサルティング市場。

12. ServiceNow (今)

ServiceNow は、クラウドベースのデジタル ワークフロー プラットフォームのリーダーであり、AI チャットボットや機械学習などの機能を組み込んで、企業の効率性、俊敏性、応答性を高めています。 ServiceNow は、サービス提供、IT 運用、人事などを管理するための重要なワークフロー自動化プラットフォームを提供します。 同社は顧客サービス管理と従業員のセルフサービスにも進出しました。

このプラットフォームには、インテリジェントなチャットボット、自然言語処理、機械学習アルゴリズムに基づく優先順位付けなど、さまざまな AI 機能が組み込まれています。 高い顧客維持率と拡大率により、ServiceNow は高いリピート収益を享受しています。

ServiceNow は、重要なワークフローを自動化するというミッションクリティカルな役割を担っているため、企業運営を変革する AI 導入の波にうまく乗ることができます。 アナリストらは、現在の70億ドルの評価額が400年までに2030億ドルに達する可能性があると予想している。

長所：

• Fortune 80 企業の 500% が信頼する、重要なクラウドベースのワークフロー プラットフォームの大手プロバイダーです。
• IT サービス管理などのプラットフォームには、AI チャットボット、NLP、機械学習が組み込まれています。
• 非常に高い顧客維持率と満足度スコア。
• 自然豊かな土地とビジネスモデルの拡大。
• 90% 以上の経常収益と 25% 以上のフリー キャッシュ フロー マージンを備えた強力な財務プロファイル。

短所：

• 小規模なワークフロー自動化ベンダーとの競争に直面しています。
• 企業が注力していることを考えると、販売とマーケティングの拡大にはコストがかかります。
• 統合では、取得したテクノロジーを最適化することが課題になります。

13. アルテリックス（AYX）

アレックス ビジネス ユーザーに焦点を当てた、データ分析、データ サイエンス、プロセス自動化のための主要なローコード自動化プラットフォームを提供します。Alteryx は、顧客が高度な機能を必要とせずに自動化および分析機能を活用できるようにします。 データサイエンス スキル。 この「シチズン データ サイエンス」への焦点と、直感的なローコード ツールの組み合わせにより、成長への長い道のりが提供されます。

同社は、世界中で 7,000 を超える顧客を魅了する強力な実行力を実証してきました。 その土地と拡張モデルにより、ドルベースの純収益維持率が非常に高くなっています。

より多くの企業がデータドリブンを目指す中、Alteryx が分析プロセス自動化におけるリーダーシップを維持できれば、その成長軌道は 6 年までに現在の評価額 5 億ドルの 2030 倍以上を正当化する可能性があります。

長所：

• ローコード自動化プラットフォームには、最小限のデータ サイエンス スキルが必要です。
• ユーザーフレンドリーなツールが市民に力を与える データサイエンティスト.
• 力強い成長と 7,000 を超える顧客による勢いの定着と拡大。
• 戦略的パートナーシップにより、プラットフォームのリーチが大幅に拡大します。
• 柔軟なクラウドまたはオンプレミスの導入モデル。

短所：

• 競合するローコード/ノーコード AI 自動化ツールの出現。
• 企業におけるデータプラクティスの成熟に伴うチャーンリスク。
• 分析とデータ準備だけに焦点を当てた比較的ニッチな製品。

14.UiPath (PATH)

UiPath は、AI 搭載ボットを使用して反復的なビジネス プロセスとワークフローを自動化するロボティック プロセス オートメーション (RPA) ソフトウェアを提供するイノベーターです。 UiPath は、20 年までに 2025 億ドルを超えると予測される急成長する世界の RPA ソフトウェア市場のリーダーです。その洗練されたプラットフォームには、プロセスの自動化を強化するために AI と機械学習が組み込まれています。

同社はすでに、銀行、金融サービス、ヘルスケア、小売、その他の業界にわたって 8,000 を超える組織からなる優れた顧客ベースを持っています。 顧客のユースケースの拡大により、純収益維持率は常に 90% を超えています。

RPAを導入して業務をデジタル変革する企業が増える中、UiPathがリーダーの地位を維持できれば、同社の株価はおそらく4年までに現在の評価額17億ドルから2030倍に成長する可能性がある。

長所：

• 大手 RPA ソフトウェア ベンダーfeatured 自動化プラットフォーム。
• AI および ML テクノロジーを組み込んで、自動化を改善および拡張します。
• 主要業界にわたる 8,000 を超える顧客。
• 90% 以上の純収益維持率。
• 創設者は RPA ドメインの専門知識をもたらします。

短所：

• RPA市場に参入するMicrosoftなどのメガベンダーとの競争激化に直面している。
• ビジネスは実装サービスに関してパートナーに大きく依存しています。
• 海外での販売拡大はさらに複雑さを増します。

15. データロボット (DATAR)

DataRobot は、組織が機械学習モデルを構築、展開、管理できるようにするエンドツーエンドのエンタープライズ AI プラットフォームを提供します。 DataRobot は急成長する企業をリードすることを目指しています エンタープライズ AI プラットフォーム市場 ビジネスユーザー向けにカスタマイズされたエンドツーエンドのソリューションを備えています。 機械学習の自動化、MLOps、モデル管理により、代替製品との差別化が図られます。

同社は、フォーチュン 20 企業の 50% 以上を含む主要顧客の間で強い牽引力を獲得しています。Snowflake、AWS、NVIDIA とのパートナーシップにより、次世代データ インフラストラクチャへのアクセスが拡大しています。 

AI 導入が急増する中、DataRobot がその勢いを維持できれば、前回の非公開評価額 6 億ドルは、おそらく 30 年までに 2030 倍の 5 億ドル以上に達する可能性があります。 しかし、会社は成長と収益性を維持しなければなりません。

長所：

• モデルのライフサイクルにわたるエンドツーエンドのエンタープライズ AI プラットフォーム。
• MLOps と自動化機能により、データ サイエンスの重労働が軽減されます。
• Fortune 20 企業の 50% 以上が顧客であり、主要なパートナーシップを結んでいます。
• クラウドネイティブの SaaS モデルは、コラボレーションとスケーリングをサポートします。
• 現在、30% 以上の成長率で収益を伸ばしています。

短所：

• AWS、GCP、Microsoft などのメガベンダーとの熾烈な競争。
• IPO 後も高い収益成長と利益率を維持するというプレッシャー。
• 現在、収益のほとんどはアメリカ大陸から来ています。

AI企業15社の比較

以下は、人工知能によって 15 年までに価値が 100 倍になる可能性があると思われる分析対象の上場企業 2030 社に関する重要な情報をまとめた比較表です。

会社概要	ティッカー	2022プライス	2022 年の時価総額	2030 年の潜在価格	2030 年の潜在時価総額	中心的事業
Nvidia	NVDA	$455	$ 1.14T	$1000	$ 2.5T	AI とメタバース用の GPU
IBM	IBM	$148	$ 134B	$250	$ 250B	エンタープライズ AI ソフトウェアとコンサルティング
Amazon	AMZN	$138	$ 1.4T	$5000	$ 5T	パブリッククラウドとeコマースAI
C3.ai	AI	$28	$ 3B	$250	$ 25B	エンタープライズ AI ソフトウェア
ミクロン	MU	$70	$ 77B	$350	$ 350B	メモリと データストレージ AI向け
アルファベット	GOOGL	$136	$ 1.7T	$450	$ 4.5T	AI研究とインターネットサービス
Meta	META	$298	$ 769B	$850	$ 2.25T	AI を活用したメタバースおよびデジタル広告
Apple	AAPL	$178	$ 2.8T	$500	$ 5T	AIを活用した家電とサービス
シンボティック	SYM	$36	$ 3B	$200	$ 25B	AI を活用したサプライチェーンの自動化
ブロードコム	AVGO	$858	$ 354B	$2000	$ 800B	AIインフラ用半導体
アクセンチュア	ACN	$325	$ 218B	$850	$ 600B	AIコンサルティングサービスとソリューション
ServiceNow	現在	$600	$ 122B	$2000	$ 400B	AI を活用したワークフロー自動化ソフトウェア
アレックス	AYX	$35	$ 2B	$200	$ 15B	自動化されたデータ分析およびプロセス自動化プラットフォーム
UiPath	パス	$16	$ 9B	$100	$ 50B	ロボットプロセスオートメーションソフトウェア
DataRobot	データ	$ 32 *	6億ドル*	$150	$ 30B	エンタープライズ AI および機械学習プラットフォーム

よくあるご質問

リスクには、投機的な成長、競争、AI 導入の遅れ、規制、経済状況、コンピューティングの変化などが含まれます。

研究機関、独自のデータ、AI チップ、インフラストラクチャ、ハードウェアとソフトウェアの統合を備えた企業が優れています。

成長、財務、およびデータ量、精度、速度、顧客の採用などの AI パフォーマンスに焦点を当てます。

ボトムアップのアプローチを使用して、市場規模、競争、経済性、参入障壁、リスク シナリオをモデル化します。

ミックスがベストです。 新興企業は成長を提供しますが、大手企業は安定性と AI の成長のためのリソースを提供します。

急いでください

投資家にとって、人工知能がビジネスの運営方法を変革し、世界経済全体で価値を創造するにつれて、今日永続的な AI の競争上の優位性を開発している企業を支援することは、将来的に指数関数的な利益を生み出す可能性があります。 ただし、100 倍のリターンに匹敵する極端なアップサイドを実現することは、たとえ有望な AI の純粋な戦略であっても依然として非常に困難です。 AI の未来を推進するプラットフォームに対する長期的な確信と組み合わせて、ボラティリティに強いバランスの取れたポートフォリオを構築することで、最適な戦略が得られます。

AI について詳しく読む:

• 10年に50ドル未満で購入すべきAI企業株トップ2023
• 10 年の AI 取引戦略とアルゴリズム トップ 2023
• 億万長者やファンドマネージャーが好むAI株トップ5