15 найкращих акцій штучного інтелекту з 10-100-кратним зростанням до 2030 року

У цій статті ми вирушаємо в подорож, щоб дослідити «15 акцій ШІ, які можуть зрости в 100 разів до 2030 року». Ці компанії були ретельно відібрані на основі суворих критеріїв, включаючи ринковий попит, технологічні інновації, лідерство та фінансування. Кожна з них може похвалитися унікальною історією, портфоліо найсучасніших продуктів і послуг і потенціалом підриву відповідних галузей.

Про Поради
1. Відкрийте для себе 20 найкращих стартапів зі штучним інтелектом, які варто розглянути для інвестицій.
2. Незалежно від того, підприємець ви чи ентузіаст технологій, цей список надає низку інноваційних можливостей щоб заробити гроші під час сну.
3. Будьте попереду інвестиційної гри та ознайомтеся з нашим кураторським списком 10 найкращих акцій компаній штучного інтелекту за річною прибутковістю В 2023.

Розуміння ШІ 

ШІ, або штучний інтелект, відноситься до симуляції людського інтелекту в машинах. Це передбачає створення комп’ютерних програм і систем, які можуть виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту, наприклад навчання на досвіді, розпізнавання закономірностей, вирішення проблем і прийняття рішень.

Очікується, що галузь штучного інтелекту (ШІ) зростатиме в геометричній прогресії протягом наступного десятиліття. Оскільки штучний інтелект набуває все більшого поширення в секторах, компанії, які використовують штучний інтелект, мають потенціал для надзвичайного зростання. У цій статті ми аналізуємо 15 державних компаній ШІ, які могли б це зробити потенційно 100x у ціні до 2030 року на основі їхніх технологій, ринкових можливостей, лідерства тощо.

Критерії відбору

Вибір компаній із потенціалом зростання у сто разів лише за десятиліття – завдання не з легких. Наші критерії для вибору цих 15 компаній ШІ були суворими, включаючи такі фактори, як ринковий попит, технологічні інновації, лідерство та інвестиції. Давайте детальніше розглянемо, що відрізняє ці компанії.

1. Nvidia (NVDA)

Nvidia (NVDA) є однією з провідних компаній в авангарді індустрії штучного інтелекту (AI). Хоча компанія широко відома своїми графічними процесорами та внеском у ігри, її графічні процесори також стали фундаментальним інструментом для програм штучного інтелекту та глибокого навчання. Графічні процесори Nvidia широко використовуються в центрах обробки даних і суперкомп’ютерах для робочих навантажень ШІ, що робить її ключовим гравцем у просторі інфраструктури ШІ.

Продукти Nvidia, пов’язані зі штучним інтелектом, включають Nvidia Tesla Графічні процесори, які спеціально розроблені для штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень, і платформа Nvidia Deep Learning AI, яка надає програмне забезпечення та інструменти для розробки ШІ. Інновації компанії відіграли важливу роль у здійсненні прориву в таких сферах, як обробка природної мови, комп’ютерне бачення та автономні транспортні засоби.

Приділяючи значну увагу штучному інтелекту, Nvidia має хороші можливості для отримання прибутку від постійного зростання індустрії ШІ. Оскільки впровадження ШІ продовжує поширюватися в різних секторах, включаючи охорону здоров’я, автономні транспортні засоби тощо фінансуванняТехнології штучного інтелекту Nvidia, ймовірно, зіграють вирішальну роль у формуванні майбутнього додатків на основі штучного інтелекту.

Заглядаючи вперед до 2030 року, акції NVIDIA можуть сягнути 1,000 доларів США за акцію, що є суттєвим збільшенням порівняно з поточною ринковою капіталізацією в 500 мільярдів доларів. Цей оптимістичний прогноз базується на кількох факторах, у тому числі на незмінному лідерстві NVIDIA на ключових ринках, що розвиваються, таких як штучний інтелект, високопродуктивні обчислення, автономні транспортні засоби та метавсесвіт. Очікується, що ці сектори значною мірою залежатимуть від потужності GPU, яка є однією з основних переваг NVIDIA.

Плюси:

• Домінуюча частка ринку графічних процесорів для AI/ML становить понад 90%, де графічні процесори перевершують робочі навантаження з паралельною обробкою.
• Масштабні інвестиції в дослідження та розробки та партнерства, зосереджені на штучному інтелекті, включаючи придбання провідних стартапів штучного інтелекту.
• Міцний досвід інновацій на таких платформах, як нещодавня архітектура GPU Hopper.
• Блакитна фішка клієнтська база в хмарних обчисленнях, автомобільній промисловості, охороні здоров’я, фінансових послугах тощо.
• Чудова команда керівників під Генеральний директор Дженсен Хуанг.

Мінуси:

• Потенційна конкуренція з боку Intel і AMD у графічних процесорах і прискорювачах ШІ.
• Регуляторні проблеми в міру зростання компанії.
• Потреба в продовженні значних витрат на дослідження та розробки оцінюється в 3-4 мільярди доларів на рік.

2. IBM

IBM є першим піонером у дослідженні штучного інтелекту та застосовує штучний інтелект у своєму корпоративному програмному забезпеченні та консалтингових компаніях. Завдяки десятиліттям досвіду досліджень штучного інтелекту IBM розробила платформу Watson AI, яка перемогла людей-чемпіонів на Jeopardy! у 2011 році. Сьогодні IBM використовує штучний інтелект у таких сферах, як чат-бот Watson Assistant, оптимізація ланцюга постачання та пропозиції прогнозної аналітики.

Будучи надійним корпоративним брендом, IBM має глибокий досвід у конкретних галузевих сценаріях використання штучного інтелекту в суворо регульованих секторах, таких як фінанси, охорона здоров’я, уряд тощо. Придбання Red Hat також розширює можливості гібридної хмари та рішення ШІ. Якщо IBM зможе модернізувати сприйняття свого бренду за межі застарілого апаратного забезпечення/ІТ-послуг завдяки лідерству в корпоративних додатках штучного інтелекту, її акції потенційно можуть подвоїтися порівняно з сьогоднішньою ринковою капіталізацією в 140 мільярдів доларів до 2030 року. Але залишаються проблеми, пов’язані із занепадом застарілих бізнесів і перетворенням її піонерських досліджень у комерційний успіх.

Плюси:

• Піонер у дослідженнях штучного інтелекту з 1950-х років. Величезне портфоліо патентів ШІ.
• Надійний постачальник корпоративних рішень штучного інтелекту через Watson, які застосовуються в різних галузях.
• Гібридні хмарні рішення, створені для строго регульованих секторів, у яких IBM співпрацює.
• Придбання Red Hat надає контейнери та можливості Kubernetes для створення корпоративного ШІ.

Мінуси:

• Зменшення доходів від традиційного бізнесу та мейнфреймів.
• Складна організаційна структура.
• Виклики модернізації впізнаваності бренду за межами апаратної інфраструктури.

3. Amazon (AMZN)

Amazon () домінує на ринку загальнодоступних хмар із AWS, забезпечуючи масштабовану обчислювальну потужність, необхідну для робочих навантажень ШІ. Він також застосовує штучний інтелект у своїх масштабних операціях електронної комерції.

Amazon Web Services (AWS) пропонує провідні в галузі послуги штучного інтелекту та інструменти, які дозволяють організаціям створювати програми ШІ в хмарі. Це включає такі послуги, як SageMaker для розробки моделі машинного навчання, Lex для створення розмовних інтерфейсів, Rekognition для додавання аналізу зображень і відео та Forecast для створення моделей прогнозної аналітики.

AWS дозволяє компаніям легко використовувати розширені можливості штучного інтелекту без значних інвестицій у локальну інфраструктуру. Враховуючи постійне зростання Amazon і попит на публічні хмарні сервіси, AWS готова отримати величезну вигоду від міграції робочих навантажень штучного інтелекту в хмару. Велика кількість даних електронної комерції та покупок також надає перевагу Amazon у розробці штучного інтелекту, орієнтованого на роздрібну торгівлю.

Широко поширена потреба в масштабованій хмарній інфраструктурі для виконання обчислювально інтенсивних робочих навантажень штучного інтелекту робить AWS лідером у домінуванні хмарного простору штучного інтелекту в наступному десятилітті. Згідно з одним прогнозом, до 2030 року акції Amazon потенційно можуть досягти 5,000 доларів США за акцію завдяки центральній ролі AWS у впровадженні ШІ на підприємствах.

Плюси:

• Вже понад 30% ринку хмарної інфраструктури та зростає понад 30% щорічно.
• Провідні хмарні пропозиції штучного інтелекту, такі як SageMaker, Lex, Rekognition і потужні обчислювальні можливості штучного інтелекту.
• Величезні ресурси для інвестування в науково-дослідницькі роботи та таланти у сфері штучного інтелекту, а тисячі співробітників зосереджені на штучному інтелекті.
• Дані електронної комерції забезпечують перевагу в роздрібній торгівлі та ланцюжку постачання.
• Широка екосистема, включаючи споживчі розумні пристрої, такі як Alexa.

Мінуси:

• Посилення конкуренції в хмарних обчисленнях від Microsoft та Google.
• Потрібні тривалі великі витрати на капітальні витрати центру обробки даних.

4. C3.ai (AI)

C3.ai надає повний набір корпоративного програмного забезпечення штучного інтелекту, включаючи інструменти для розробки програм ШІ, машинного навчання та керування проектами ШІ.

C3 AI Suite дозволяє організаціям швидко створювати, розгортати та керувати корпоративними програмами штучного інтелекту, вирішуючи такі завдання, як попередня обробка даних, розробка функцій, модельне навчання, і моніторинг. Це допомагає подолати багато проблем, які виникають під час впровадження штучного інтелекту в масштабах.

C3.ai має глибокий досвід застосування штучного інтелекту в галузевих випадках, як-от прогнозне технічне обслуговування, для своїх понад 100 клієнтів у нафтогазовій, аерокосмічній, хімічній та інших складних галузях. Його орієнтована на моделі архітектура також оптимізує розробку та підтримку моделей ШІ.

Хоча C3.ai стикається з ризиками через посилення конкуренції, його перевага першоджерела в пропонуванні інтегрованої корпоративної програмної платформи штучного інтелекту забезпечує злітну смугу зростання, оскільки все більше компаній прискорюють впровадження штучного інтелекту. До 250 року вартість акцій може досягти 2030 доларів США, що майже в 10 разів збільшиться порівняно з поточною ринковою капіталізацією в 3 мільярди доларів.

Плюси:

• Перший рушій, що надає інтегрований корпоративний пакет програмного забезпечення ШІ.
• Експертиза в корпоративному штучному інтелекті для прогностичного обслуговування, ланцюжків поставок, випадків використання залучення клієнтів.
• Міцні відносини з великими постачальниками хмарних технологій, як-от Microsoft Azure.
• Велика база клієнтів у нафтогазовій, хімічній, аерокосмічній та інших складних галузях.

Мінуси:

• Високий ризик відтоку клієнтів у міру завершення окремих проектів.
• Неперевірена тяга, яка розповсюджується на нові продукти, такі як CRM.
• Посилення конкуренції з боку технологічних гігантів, які розробляють наскрізні платформи ШІ.

5. Micron Technology (MU)

Micron Technology виробляє розширені рішення для пам’яті та зберігання, що є критично важливими для швидкого доступу до даних, необхідних для навчання моделі ШІ та висновків. Micron виробляє мікросхеми DRAM і флеш-пам’яті, які є невід’ємною частиною робочих навантажень ШІ, яким потрібно дуже швидко обробляти величезні обсяги даних. Його рішення для пам’яті та зберігання створено спеціально для роботи з інтенсивним навантаженням на AI/ML.

Компанія встановила партнерські відносини з основними гравцями в екосистемі ШІ, включаючи NVIDIA, Intel, IBM, Google, Microsoft і Amazon. Він має хороші можливості для зростання, оскільки попит на пам’ять і зберігання даних зростає завдяки застосуванню ШІ.

Micron прагне продовжувати впроваджувати швидшу, більш ємну пам’ять і інноваційні засоби зберігання, призначені для додатків ШІ. У разі успіху можна очікувати, що акції Micron можуть досягти 350 доларів до 2030 року, що в 4-5 разів більше, ніж сьогодні, завдяки центральній ролі інфраструктури даних у ШІ.

Плюси:

• Провідний постачальник високопродуктивної пам’яті DRAM і флеш-пам’яті, створеної для робочих навантажень ШІ з інтенсивним об’ємом даних.
• Стратегічне партнерство з лідерами штучного інтелекту, такими як NVIDIA, Intel, IBM, AWS, щоб надати оптимізовані рішення для центрів обробки даних.
• Сильний прогнозований попит, оскільки AI/ML, автономні системи, IoT стимулюють потребу в аналізі даних у реальному часі.
• Широка IP та інновації в технологіях пам’яті та зберігання.

Мінуси:

• Зараз ми стикаємося з гострою нестачею чіпів, проблемами логістики/ланцюжка поставок.
• Ймовірно, циклічні падіння цін на чіпи пам’яті триватимуть.
• Конкурентний тиск з боку Південнокорейський і китайські фірми.

6. Алфавіт (GOOGL)

Алфавіт, материнська компанія Google і DeepMind, має унікальне становище як піонер у дослідженні штучного інтелекту та застосуванні штучного інтелекту у своїх продуктах і послугах. Alphabet витрачає мільярди на фундаментальні та прикладні дослідження ШІ Google Research, Google Brain, DeepMind, Waymo та інші підрозділи. Ці лабораторії публікують новаторські роботи з обробки природної мови, комп’ютерного зору, робототехніки тощо.

Компанія також має неперевершені ресурси даних від мільярдів користувачів Google і таких продуктів, як Пошук, Карти, YouTube тощо, щоб покращити свої алгоритми ШІ. Google Пошук зокрема, має отримати користь від більш просунутих механізмів НЛП і рекомендацій.

Використовуючи свої можливості штучного інтелекту, Alphabet має можливості для зростання в таких сферах, як реклама, хмарні обчислення, автономні транспортні засоби та розумні домашні пристрої. Однак залучення та утримання талантів ШІ проти великий техн суперники будуть складними. Посилений регуляторний контроль щодо конфіденційності та антимонопольних дій також створює ризики.

Плюси:

• Світовий лідер у дослідженні ШІ через Deepmind, Google Brain, Waymo та інші лабораторії Alphabet.
• Величезне сховище даних із споживчих служб, як-от Пошук, Карти, YouTube тощо.
• Пошуковий рекламний бізнес виграє від більш просунутого НЛП і рекомендацій.
• Waymo є лідером у галузі технологій і послуг для автономних автомобілів.
• Надійний споживчий бренд надає доступ до розширеного ШІ розумного будинку.

Мінуси:

• Виклики найму та утримання кращих дослідників штучного інтелекту в усьому світі.
• Потенціал для помилок, застосовуючи ШІ неетично або без належного контролю.
• Посилений регуляторний нагляд щодо конфіденційності та ринкової влади.

7. Метаплатформи (META)

Мета-платформи, колишня Facebook, використовує передовий штучний інтелект для цільової реклами в соціальних мережах і своє бачення віртуального світу метавсесвіту. Meta вклала значні кошти в дослідження ШІ покращити націлювання реклами, розробити обробку природної мови, удосконалити технологію комп’ютерного бачення та реалізувати свої майбутні метавсесвітні амбіції.

Такі ініціативи, як Facebook AI Research lab, розширюють межі можливостей машинного навчання. Що стосується соціальних мереж, Meta може використовувати переваги своїх величезних даних користувачів на таких платформах, як Facebook, Instagram, WhatsApp і Messenger, щоб навчати й вдосконалювати алгоритми ШІ. Робота над технологіями VR/AR для запропонованого метавсесвіту також спирається на інноваційні додатки ШІ.

Якщо Meta зможе досягти свого бачення імерсивний метавсесвіт платформи, що базується на реалістичних аватарах, реалістичному симульованому середовищі та безперебійному апаратному забезпеченні VR/AR, вона може побачити значне зростання своєї поточної ринкової оцінки понад 800 мільярдів доларів. Але Meta стикається з проблемами репутації бренду, потенційними проблемами щодо етики ШІ та невизначеним ризиком виконання своїх футуристичних планів.

Плюси:

• Масштабні інвестиції в довгострокові «місячні» ставки на штучний інтелект, як-от загальний штучний інтелект та інтерфейси, що продумано до тексту.
• Сучасні дослідження обробки природної мови та відкриття в реалістичних цифрових аватарах і світах.
• Незрівнянна кількість даних користувачів із Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger і Oculus для навчання алгоритмів ШІ.
• Інноваційне застосування ШІ для цільової реклами та метавсесвіту.

Мінуси:

• Занепокоєння щодо конфіденційності щодо використання особистих даних і етичних практик ШІ.
• Регуляторний контроль залишається високим на тлі антимонопольних звинувачень.
• Проблеми виконання, актуалізуючи бачення метавсесвіту в очікувані часові рамки.

8. Apple (AAPL)

Apple відома своїми дизайнерськими здібностями в плавній інтеграції штучного інтелекту в апаратні продукти, програмне забезпечення та послуги. Apple використовує штучний інтелект для покращення роботи таких продуктів, як Siri, Photos, додаток Camera, рекомендації Safari, App Store тощо. Тісна інтеграція запатентованого кремнію, як-от Neural Engine, із програмним забезпеченням дає Apple перевагу в споживчому ШІ.

Компанія також має величезну базу заможних користувачів, готових платити більше за інтуїтивно зрозумілі, прості у використанні пристрої на базі ШІ. Apple зберігає конфіденційність користувачів, виконуючи більшість обробки ШІ на пристрої, а не в хмарі.

Збереження інноваційного імпульсу в зростаючому наборі споживчих пристроїв і послуг буде критично важливим для Apple, щоб зберегти домінування споживчого бренду преміум-класу, що керується ШІ, до 2030 року та надалі.

Плюси:

• Міцний досвід використання штучного інтелекту для покращення інтуїтивно зрозумілого досвіду роботи з продуктами/послугами.
• Провідні в галузі інвестиції в кремнієвий процесор AI з інтеграцією Neural Engine.
• База лояльних користувачів, готових платити за преміальні ціни Екосистема Apple на основі ШІ.
• Захищає конфіденційність, обробляючи ШІ на пристрої, а не в хмарі.

Мінуси:

• Дуже великі сподівання, щоб продовжувати радувати споживачів інноваціями ШІ.
• Потенційні норми, що обмежують персоналізацію та цільові послуги на основі даних користувачів.
• Короткі цикли виробництва змушують команди постійно вдосконалювати ШІ.

9. Символічний (SYM)

Симботичний надає систему автоматизації робототехніки з підтримкою штучного інтелекту для оптимізації операцій ланцюга постачання, наприклад виконання складських робіт. Symbotic є піонером нового підходу до автоматизації ланцюга постачання за допомогою програмного забезпечення штучного інтелекту та робототехніки. Їх інтегрована система більш ніж на 10 років випереджає конкурентів за результатами досліджень і розробок.

Основні клієнти включають Walmart, який розгортає системи Symbotic у десятках розподільних центрів. З адресним ринком модернізації складської інфраструктури в розмірі 9 мільярдів доларів США Symbotic прагне порушити застаріле статус-кво.

Якщо Symbotic зможе масштабувати виробництво та операції, щоб реалізувати цю величезну можливість, її запаси потенційно можуть зрости у 8 разів порівняно з сьогоднішньою оцінкою в 3 мільярди доларів. Але виконання ризики залишаються у географічному масштабуванні.

Плюси:

• Ринкові можливості автоматизації ланцюга постачання оцінюють у 9 мільярдів доларів США.
• Власне інтегроване програмне забезпечення ШІ та система робототехніки.
• Понад 10 років власних досліджень і розробок технології.
• Основні переваги для клієнтів, зокрема розгортання на складах Walmart.

Мінуси:

• Виробничі обмеження можуть уповільнити розгортання та обмежити дохід.
• Масштабування продажів, обслуговування та підтримки є складним завданням.
• Поява конкуренції з боку різних стартапів з робототехніки та автоматизації складів.

10. Broadcom (AVGO)

Broadcom є лідером у сфері напівпровідникових рішень для мереж, широкосмугового зв’язку, бездротового зв’язку та інфраструктури центрів обробки даних, що є критично важливим для вдосконалення можливостей ШІ. Broadcom виробляє спеціалізовані прискорювачі штучного інтелекту та мікросхеми для центрів обробки даних, які забезпечують масові робочі навантаження штучного інтелекту. Його рішення для підключення та мереж також забезпечують високошвидкісну передачу даних для хмарних обчислень і мереж 5G, які обслуговують послуги ШІ.

Завдяки придбанням Broadcom накопичила обширне портфоліо патентів на напівпровідникові технології, такі як центри обробки даних, мережі, широкосмуговий і бездротовий зв’язок. Її чіпи інтегровані в продукти провідних OEM-виробників.

Якщо поточні каталізатори зростання, такі як розгортання інфраструктури 5G, розширення Інтернету речей і бурхливий попит на хмарні технології, продовжаться, ключова роль Broadcom у постачанні ключових напівпровідників може потенційно виправдати 2-3 рази його нинішню оцінку в 250+ мільярдів доларів до 2030 року.

Плюси:

• Постачання чіпів для гіпермасштабованих центрів обробки даних для можливостей штучного інтелекту.
• Має стратегічне положення на ринках, що розвиваються, таких як центри обробки даних, бездротовий зв’язок 5G і хмарні обчислення.
• Перевірений досвід успішних злиттів і поглинань.
• Шановний ветеранський керівний колектив.
• Висока маржа та генерування значного вільного грошового потоку.

Мінуси:

• Проблеми інтеграції поглинають великі придбані компанії.
• Циклічні коливання попиту в напівпровідниковій промисловості.
• Високий ризик концентрації клієнтів з Apple.

11. Accenture (ACN)

Accenture є провідною консалтинговою компанією з питань технологій, яка скеровує підприємства щодо цифрової трансформації, включаючи застосування ШІ для покращення бізнес-процесів і прийняття рішень.

Accenture використовує свій статус довіреного консультанта з понад 80% рейтингу Fortune Global 500, щоб направляти клієнтів через серйозні технологічні перетворення та впровадження ШІ. Він адаптує свій досвід через придбання та партнерство, щоб отримати вигоду від останніх хвиль технологій.

Компанія має глибокий галузевий досвід впровадження рішень ШІ в таких секторах, як фінанси, охорона здоров’я, роздрібна торгівля, комунікації, програмне забезпечення тощо. Accenture також співпрацює з провідними виробниками штучного інтелекту, такими як Microsoft, AWS, Google Cloudі NVIDIA.

Якщо Accenture зможе продовжувати диференціювати свої пропозиції та завойовувати частку ринку консалтингових послуг і рішень зі штучного інтелекту, її акції потенційно можуть потроїтися порівняно з сьогоднішньою оцінкою в понад 200 мільярдів доларів до 2030 року.

Плюси:

• Довірений консультант для 80%+ компаній зі списку Fortune Global 500 щодо цифрової трансформації та стратегій ШІ.
• Галузевий досвід впровадження корпоративних рішень ШІ в різних секторах.
• Міцне партнерство з провідними компаніями штучного інтелекту.
• Перевірений досвід використання нових корпоративних технологій.
• Глобальна модель доставки забезпечує доступ до майже 700,000 XNUMX професіоналів.

Мінуси:

• Проблеми утримання найкращих творчих талантів проти технологічних фірм.
• Посилення конкуренції серед недорогих офшорів.
• Консалтинговий ринок з високою конкуренцією.

12. ServiceNow (ЗАРАЗ)

ServiceNow є лідером у сфері хмарних платформ цифрових робочих процесів, які включають такі можливості, як чат-боти штучного інтелекту та машинне навчання, щоб зробити підприємства ефективнішими, гнучкішими та оперативнішими. ServiceNow надає важливі платформи автоматизації робочого процесу для керування наданням послуг, ІТ-операціями, людськими ресурсами тощо. Компанія також розширила сферу управління обслуговуванням клієнтів і самообслуговування співробітників.

Платформа включає різні можливості ШІ, включаючи інтелектуальні чат-боти, обробку природної мови та визначення пріоритетів на основі алгоритмів машинного навчання. Враховуючи високі показники утримання клієнтів і розширення, ServiceNow отримує значний повторний дохід.

Виконання критично важливої ​​ролі ServiceNow в автоматизації основних робочих процесів дає йому можливість йти на хвилі впровадження штучного інтелекту, що трансформує діяльність підприємства. За оцінками аналітиків, його поточна оцінка в 70 мільярдів доларів може досягти 400 мільярдів до 2030 року.

Плюси:

• Провідний постачальник основних хмарних платформ робочого процесу, на якого покладаються 80% Fortune 500.
• Такі платформи, як IT Service Management, включають чат-боти AI, NLP і машинне навчання.
• Дуже високі показники утримання клієнтів і задоволеності.
• Природні землі та розширення бізнес-моделі.
• Сильний фінансовий профіль із 90%+ регулярним доходом і 25%+ маржею вільного грошового потоку.

Мінуси:

• Стикається з конкуренцією з боку менших постачальників засобів автоматизації робочого процесу.
• Розширення продажів і маркетингу обходиться дорого, якщо орієнтуватися на підприємство.
• Проблеми інтеграції з оптимізацією придбаної технології.

13. Альтерикс (AYX)

Артерікс надає провідну платформу автоматизації з низьким кодом для аналізу даних, науки про дані та автоматизації процесів, зосереджених на бізнес-користувачах. Alteryx дає клієнтам можливість використовувати можливості автоматизації та аналітики без потреби в розширених наука про дані навички. Ця спрямованість на «науку про громадянські дані» в поєднанні з інтуїтивно зрозумілими інструментами з низьким кодом забезпечує довгий шлях для зростання.

Компанія продемонструвала потужне виконання, залучивши понад 7,000 клієнтів у всьому світі. Її модель «землі та розширення» призвела до дуже високих показників утримання чистого доходу в доларах США.

Якщо Alteryx зможе зберегти лідерство в автоматизації аналітичних процесів, оскільки все більше компаній прагнуть керувати даними, траєкторія її зростання може виправдати в 6 разів або більше поточну оцінку в 5 мільярдів доларів до 2030 року.

Плюси:

• Платформа автоматизації з низьким кодом вимагає мінімальних навичок обробки даних.
• Зручні інструменти розширюють можливості громадян дані вчених.
• Потужне зростання та темпи розвитку з понад 7,000 клієнтів.
• Стратегічні партнерства значно розширюють охоплення платформи.
• Гнучка хмарна або локальна модель розгортання.

Мінуси:

• Поява конкуруючих інструментів автоматизації штучного інтелекту з низьким кодом/без коду.
• Ризик відтоку в міру розвитку практики обробки даних на підприємствах.
• Відносно нішевий продукт, орієнтований лише на аналітику та підготовку даних.

14. UiPath (PATH)

UiPath є інноватором, який пропонує програмне забезпечення для роботизованої автоматизації процесів (RPA) для автоматизації повторюваних бізнес-процесів і робочих процесів за допомогою ботів на основі ШІ. UiPath є лідером на швидкозростаючому глобальному ринку програмного забезпечення RPA, який, за прогнозами, перевищить 20 мільярдів доларів США до 2025 року. Його складна платформа включає штучний інтелект і машинне навчання для покращення автоматизації процесів.

Компанія вже має вражаючу клієнтську базу з понад 8,000 організацій у банківській сфері, фінансових послугах, охороні здоров’я, роздрібній торгівлі та інших вертикалях. Коефіцієнт утримання чистого доходу стабільно перевищує 90% завдяки клієнтам, які розширюють випадки використання.

Якщо UiPath зможе зберегти свої лідерські позиції, оскільки все більше компаній запровадять RPA для цифрової трансформації операцій, його акції можуть зрости в 4 рази порівняно з сьогоднішньою оцінкою в 17 мільярдів доларів до 2030 року.

Плюси:

• Провідний постачальник програмного забезпечення RPA з повнимfeatured платформа автоматизації.
• Включає технології AI та ML для покращення та масштабування автоматизації.
• Понад 8,000 клієнтів у основних галузях.
• Коефіцієнт утримання чистого доходу 90%+.
• Засновники привносять досвід домену RPA.

Мінуси:

• Стикається з посиленням конкуренції з боку мега-постачальників, таких як Microsoft, які виходять на ринок RPA.
• Бізнес сильно залежить від партнерів щодо послуг впровадження.
• Розширення міжнародних продажів додає складності.

15. DataRobot (DATAR)

DataRobot надає наскрізну корпоративну платформу AI, що дозволяє організаціям створювати, розгортати та керувати моделями машинного навчання. DataRobot прагне стати лідером у швидкозростаючих компаніях ринок корпоративних платформ ШІ з його наскрізним рішенням, адаптованим до бізнес-користувачів. Його автоматизація машинного навчання, MLOps і керування моделлю відрізняють його від альтернатив.

Компанія завоювала сильну популярність серед основних клієнтів, включаючи понад 20% зі списку Fortune 50. Її партнерство з Snowflake, AWS і NVIDIA розширює доступ до інфраструктури даних нового покоління. 

Якщо DataRobot зможе зберегти свою динаміку в міру впровадження штучного інтелекту, його остання приватна оцінка в 6 мільярдів доларів може досягти 30 і більше мільярдів доларів до 2030 року – збільшення в 5 разів. Але компанія повинна зберегти зростання і прибутковість.

Плюси:

• Наскрізна корпоративна платформа AI, що охоплює життєвий цикл моделі.
• MLO і можливості автоматизації зменшують важку роботу з обробки даних.
• Понад 20% зі списку Fortune 50 є клієнтами разом із великими партнерами.
• Хмарна модель SaaS підтримує співпрацю та масштабування.
• Зараз дохід зростає на 30%+.

Мінуси:

• Жорстока конкуренція з боку мега-постачальників, таких як AWS, GCP і Microsoft.
• Тиск для збереження високих темпів зростання доходів і прибутку після IPO.
• Зараз більшість доходів надходить з Америки.

Порівняння 15 компаній ШІ

Ось порівняльна таблиця, що підсумовує ключову інформацію про 15 проаналізованих публічних компаній, які, як видається, потенційно можуть зрости у 100 разів у вартості до 2030 року завдяки штучному інтелекту:

О компании	Тікер	2022 Ціна	Ринкова капіталізація 2022 року	Потенційна ціна 2030 року	2030 Потенційна ринкова капіталізація	Основна діяльність
Nvidia	NVDA	$455	$ 1.14T	$1000	$ 2.5T	Графічні процесори для ШІ та метавсесвіту
IBM	IBM	$148	$ 134B	$250	$ 250B	Програмне забезпечення ШІ підприємства та консультування
Amazon	AMZN	$138	$ 1.4T	$5000	$ 5T	Публічна хмара та ШІ електронної комерції
C3.ai	AI	$28	$ 3B	$250	$ 25B	Корпоративне програмне забезпечення ШІ
Мікрон	MU	$70	$ 77B	$350	$ 350B	Пам'ять і зберігання даних для ШІ
Алфавіт	Googl	$136	$ 1.7T	$450	$ 4.5T	Дослідження ШІ та інтернет-сервіси
Meta	META	$298	$ 769B	$850	$ 2.25T	Метавсесвіт і цифрова реклама з підтримкою ШІ
Apple	AAPL	$178	$ 2.8T	$500	$ 5T	Побутова електроніка та послуги з ШІ
Симботичний	SYM	$36	$ 3B	$200	$ 25B	Автоматизація ланцюга поставок із підтримкою ШІ
Broadcom	AVGO	$858	$ 354B	$2000	$ 800B	Напівпровідники для інфраструктури ШІ
Accenture	ACN	$325	$ 218B	$850	$ 600B	Консалтингові послуги та рішення в галузі штучного інтелекту
ServiceNow	З	$600	$ 122B	$2000	$ 400B	Програмне забезпечення для автоматизації робочого процесу на основі ШІ
Артерікс	AYX	$35	$ 2B	$200	$ 15B	Автоматизована платформа аналізу даних і автоматизації процесів
UiPath	PATH	$16	$ 9B	$100	$ 50B	Роботизоване програмне забезпечення для автоматизації процесів
DataRobot	ДАТАР	$ 32 *	$6 млрд*	$150	$ 30B	Штучний інтелект підприємства та платформа машинного навчання

Питання і відповіді

Ризики включають спекулятивне зростання, конкуренцію, повільне впровадження штучного інтелекту, регулювання, економічні умови та зміни в обчислювальній техніці.

Компанії з дослідницькими лабораторіями, унікальними даними, мікросхемами штучного інтелекту, інфраструктурою та апаратно-програмною інтеграцією досягають успіху.

Зосередьтеся на зростанні, фінансах і продуктивності штучного інтелекту, як-от обсяг даних, точність, швидкість і сприйняття клієнтів.

Використовуйте підхід «знизу вгору», моделюючи розмір ринку, конкуренцію, економіку, входові бар’єри та сценарії ризику.

Найкраще суміш. Стартапи пропонують зростання, тоді як гіганти забезпечують стабільність і ресурси для розвитку ШІ.

Загорніть

Для інвесторів підтримка компаній, які сьогодні розробляють стійкі конкурентні переваги штучного інтелекту, може принести експоненціальний прибуток у майбутньому, оскільки штучний інтелект змінює спосіб ведення бізнесу та створення цінностей у глобальній економіці. Однак усвідомлення екстремального зростання, подібного до 100-кратної прибутковості, залишається надзвичайно складним завданням навіть для багатообіцяючих ігор із штучним інтелектом. Оптимальною стратегією є побудова збалансованого портфеля, стійкого до нестабільності, у поєднанні з довгостроковою впевненістю в платформах, які сприяють розвитку ШІ.

Докладніше про ШІ:

• 10 найкращих акцій компаній штучного інтелекту, які можна придбати за ціною до 50 доларів у 2023 році
• 10 найкращих торгових стратегій і алгоритмів ШІ на 2023 рік
• Топ-5 акцій штучного інтелекту, яким віддають перевагу мільярдери та менеджери фондів