Akcje AI szybują na nowe szczyty: trendy, duże ruchy i prognozy analityków

Przegląd: Meteoryczny wzrost rynku akcji AI

Rynek akcji przeżywa hossę napędzaną przez sztuczną inteligencję, a AI jest obecnie postrzegana jako kolejna przełomowa rewolucja technologiczna dla firm i inwestorów. Od debiutu ChatGPT firmy OpenAI pod koniec 2022 roku – określonego przez CEO Nvidii, Jensena Huanga, mianem „momentu iPhone’a” dla AI sharewise.com – entuzjazm inwestorów wobec AI osiągnął apogeum. W latach 2023 i 2024 garstka gigantów technologicznych najlepiej przygotowanych do skorzystania z boomu na AI napędzała nieproporcjonalnie dużą część zysków rynkowych indexes.morningstar.com indexes.morningstar.com. „Wspaniała Siódemka” S&P 500 – firmy takie jak Apple, Microsoft, Alphabet (Google), Amazon, Nvidia, Tesla oraz Meta – stanowią obecnie niemal 35% kapitalizacji rynkowej tego indeksu i odpowiadają za ponad 70% jego zwrotów od początku 2023 roku itiger.com. Ta koncentracja odzwierciedla fakt, że zwycięzcy AI prowadzą na rynku, podczas gdy wiele innych akcji pozostaje w tyle indexes.morningstar.com indexes.morningstar.com.

Ten napędzany przez AI wzrost podniósł cały rynek, a S&P 500 osiągnął nowe rekordy w czasie, gdy niektórzy mówią o „gorączce złota AI”. Nvidia stała się firmą wartą 1 bilion dolarów w 2023 roku dzięki eksplodującemu popytowi na jej układy AI, a cena jej akcji niemal potroiła się w tym roku sharewise.com. Inne wielkie spółki technologiczne, takie jak Microsoft, Alphabet i Meta, również odnotowały dwucyfrowe wzrosty procentowe, głównie dzięki swoim inicjatywom AI i solidnemu wzrostowi zysków, a nie tylko hype’owi goldmansachs.com goldmansachs.com. Rzeczywiście, analitycy zauważają, że w przeciwieństwie do bańki Dot-Com z 2000 roku, dzisiejsi liderzy technologicznni mogą się pochwalić rzeczywistym wzrostem przychodów i zysków napędzanym przez AI, co pomaga uzasadnić większość wzrostów cen akcji goldmansachs.com. Stratedzy Goldman Sachs twierdzą, że nie musi to być klasyczna bańka: „meteoryczny wzrost” amerykańskich akcji AI został podparty wyjątkowym wzrostem zysków i wzrostem produktywności dzięki chmurze i przewadze oprogramowania goldmansachs.com. Niemniej jednak skrajna koncentracja na kilku firmach stanowi ryzyko – jeśli ci liderzy się potkną lub adopcja AI spowolni, cały rynek może to odczuć goldmansachs.com goldmansachs.com.

Ogólnie rzecz biorąc, boom na akcje związane ze sztuczną inteligencją oznacza wiarę inwestorów, że AI to przełom technologiczny, który zdarza się raz na pokolenie. Sztuczna inteligencja jest często porównywana do wcześniejszych rewolucji, takich jak elektryczność czy internet, pod względem potencjalnego wpływu. Jak ujął to CEO Microsoftu, Satya Nadella, „Ta następna generacja AI przekształci każdą kategorię oprogramowania i każde przedsiębiorstwo” geekwire.com. Firmy z różnych sektorów ścigają się, by wprowadzić AI do produktów i usług, napędzając to, co CEO Amazona, Andy Jassy, nazywa „przełomową, jedyną w swoim rodzaju transformacją wszystkiego, co znamy” aboutamazon.com. Oczekuje się, że AI do 2030 roku doda 15–16 bilionów dolarów do światowej gospodarki, według PwC i innych organizacji, więc stawka – i możliwości – są ogromne. Inwestorzy doskonale zdają sobie sprawę, że „już teraz zaczynamy doświadczać korzyści”, jak zauważył CEO Alphabet, Sundar Pichai, mimo że pełny wpływ AI „będzie jedną z najgłębszych zmian, jakich doświadczymy za naszego życia” crn.com crn.com. W dalszej części przyjrzymy się najnowszym osiągnięciom największych firm skupionych na AI, przeanalizujemy prognozy ekspertów dla tego sektora, omówimy wschodzących graczy na rynku AI oraz przedstawimy krajobraz AI w kluczowych podsektorach, takich jak generatywna AI, chipy, chmura, oprogramowanie dla firm i robotyka.

Wielcy gracze, wielkie ruchy: Rozwój AI w największych firmach

NVIDIA: Mistrz chipów AI

Nvidia (NVDA) stała się symbolem ery AI. Zaawansowane układy GPU (procesory graficzne) tej firmy są kołem napędowym współczesnych modeli AI, od dużych modeli językowych takich jak GPT-4 po generatory obrazów. Wraz z gwałtownym wzrostem popularności generatywnej AI, popyt na chipy Nvidii wystrzelił w górę – prowadząc do rekordowych przychodów i wynosząc kapitalizację rynkową firmy powyżej 1 biliona dolarów sharewise.com. W maju 2023 roku Nvidia zszokowała Wall Street rewelacyjną prognozą zysków (napędzaną sprzedażą układów AI), która spowodowała wzrost kursu akcji o około 25% jednego dnia. Do drugiego kwartału 2024 roku cena akcji Nvidii ponad trzykrotnie wzrosła w porównaniu do roku wcześniej, a firma stała się jednym z głównych motorów wzrostu S&P 500 indexes.morningstar.com indexes.morningstar.com.

CEO firmy Nvidia, Jensen Huang, otwarcie wykorzystuje falę AI, twierdząc, że pojawił się dla AI „moment iPhone’a”, kiedy na rynek masowy trafił ChatGPT sharewise.com. Nvidia szybko wprowadza nowe produkty skoncentrowane na AI: szczególnie układy GPU H100 i H200 do centrów danych oraz nadchodzącą architekturę GPU „Blackwell” ujawnioną na CES 2025. Firma sprzedaje także specjalistyczne platformy superkomputerowe (takie jak systemy DGX) oraz biblioteki oprogramowania do AI (biblioteki CUDA), umacniając swoją pozycję w infrastrukturze AI.

Krytyczne znaczenie ma fakt, że Nvidia posiada blisko 80% udziału w rynku chipów AI reuters.com. Jej najbliżsi rywale są daleko w tyle. Przykładowo Advanced Micro Devices (AMD) stara się rzucić wyzwanie Nvidii, wypuszczając nową serię akceleratorów AI MI300. AMD szacuje, że całkowity rynek chipów AI do centrów danych osiągnie 45 miliardów dolarów w 2023 roku (wzrost z wcześniej prognozowanych 30 mld USD) i może wywindować aż do około 400 miliardów dolarów do roku 2027, wraz ze wzrostem adopcji AI reuters.com. By konkurować, AMD wprowadziło na rynek chip MI300X przeznaczony do generatywnych obciążeń AI (z dużą pamięcią dla obsługi ogromnych modeli AI) reuters.com. CEO AMD, Lisa Su, wskazała, że firma ma już zamówienia na chipy AI o wartości ponad 2 miliardów dolarów na 2024 rok i mocno inwestuje, by zdobyć część tego „szybko rosnącego” popytu reuters.com. Choć akcje AMD rosną w związku z optymizmem wokół AI, ich wycena wciąż jest tylko ułamkiem wartości Nvidii – co podkreśla dominującą pozycję Nvidii, wynikającą z jej wieloletniej przewagi w badaniach i rozwoju oraz integracji oprogramowania AI.

Sukces Nvidii przyniósł również korzyści wielu dostawcom i partnerom. Na przykład Broadcom odnotował 63% wzrost wartości akcji w pewnym momencie, napędzany rolą dostawcy chipów sieciowych do centrów danych AI oraz ważnym partnerstwem z Google przy wspólnym projektowaniu układów AI aol.com. Podobnie dostawcy usług chmurowych (tzw. hyperskalerzy) kupują dziesiątki tysięcy GPU Nvidii, generując ogromne przychody – Nvidia odnotowała ponad 29 miliardów dolarów przychodów z centrów danych tylko w ciągu trzech pierwszych kwartałów 2023 roku reuters.com. Dopóki trwa wyścig zbrojeń w AI, Nvidia pozostanie jednym z największych zwycięzców na giełdzie, choć spowolnienie popytu na AI lub nowa konkurencja (ze strony AMD, Intela czy autorskich chipów firm takich jak Google) może w kolejnych latach stanowić zagrożenie.

Microsoft: stawia wszystko na generatywną sztuczną inteligencję

Microsoft (MSFT) uplasował się na czele rewolucji AI, wykorzystując wielotorową strategię obejmującą usługi chmurowe, oprogramowanie konsumenckie oraz przełomowe partnerstwo z OpenAI. Na początku 2023 roku Microsoft zainwestował ok. 10 miliardów dolarów w OpenAI (twórcę ChatGPT), co dało firmie wiodący udział w technologii generatywnej AI. Microsoft nie zwlekał z integracją modeli GPT OpenAI w całej swojej ofercie produktowej – od czatbota wyszukiwarki Bing opartego na AI po asystentów „Copilot” w aplikacjach Office 365. Dyrektor generalny Satya Nadella ogłosił to „momentem Microsoftu” i przewidział, że AI „przekształci każdą kategorię oprogramowania i każdy biznes”, w tym własne produkty Microsoftu geekwire.com.

Wyniki okazały się znaczące: do połowy 2023 roku usługa Azure Microsoftu odnotowała wzrost wykorzystania przez startupy AI i przedsiębiorstwa szkolące modele, a firma zaczęła sprzedawać nowe dodatki AI (takie jak GitHub Copilot do kodowania i Microsoft 365 Copilot do produktywności biurowej) w wyższych cenach. Kurs akcji Microsoftu wzrósł w 2023 roku o około 40%, co odzwierciedla zarówno solidne zyski z chmury, jak i entuzjazm inwestorów wobec jego przywództwa w AI. W rzeczywistości zaangażowanie Microsoftu w AI zmusiło konkurentów, takich jak Google, do przyspieszenia własnych planów AI. Jak opisał Nadella, „przynosimy moc nowej generacji AI do narzędzi, których codziennie używają miliony”, wyobrażając sobie AI jako wszechobecnego „kopilota” dla użytkowników microsoft.com.

Do najnowszych osiągnięć należy uruchomienie przez Microsoft Azure OpenAI Service, które umożliwia klientom korporacyjnym dostęp do modeli OpenAI z zachowaniem bezpieczeństwa i szybkości klasy korporacyjnej w chmurze Azure. Microsoft opracowuje także własne niestandardowe chipy AI (o nazwie kodowej „Athena”), by ograniczyć zależność od Nvidii, oraz wprowadził Azure AI Studio, pomagające firmom budować własne aplikacje AI. Co istotne, strategia Microsoftu łączy wykorzystanie AI z przychodami z chmury – za każdym razem, gdy klient korzysta z funkcji AI, prawdopodobnie zużywa usługi backendowe Azure. Ten korzystny cykl sprawił, że analitycy przewidują silny wzrost w dziale chmury Microsoftu. Jednak firma musi także zmierzyć się z kosztami związanymi z AI (szkolenie ogromnych modeli jest kosztowne) i regulacjami. Mimo to, dzięki odważnym posunięciom – ujętym w wierze Nadelli, że „AI ukształtuje wszystko, co będziemy robić w przyszłości” – Microsoft jest powszechnie postrzegany jako główny beneficjent fali AI.

Alphabet (Google): Wyścig zbrojeń w AI w wyszukiwarce i chmurze

Alphabet (GOOGL), spółka-matka Google, weszła w 2023 rok w nietypowej sytuacji: była postrzegana jako maruder w dziedzinie widocznych innowacji AI, mimo głębokiej wiedzy eksperckiej w tej dziedzinie. Wirusowy sukces ChatGPT wzbudził obawy, że Google Search może zostać zakłócone przez chatboty AI. W odpowiedzi Google podwoiło swoje wysiłki – CEO Sundar Pichai ogłosił, że AI dotknie „każdej branży, każdego sektora, każdej funkcji biznesowej i znacząco zmieni sposób naszego życia i pracy”, podkreślając, że Google „przygotowywał się na ten moment od dawna” crn.com crn.com. Google szybko wprowadziło Bard, własnego konwersacyjnego AI (opartego na modelu LaMDA), by konkurować z ChatGPT. Zintegrowano także generatywną AI z Google Search (poprzez funkcję „AI snapshot” w wynikach wyszukiwania) oraz z aplikacjami biurowymi, takimi jak Gmail i Docs („Pomóż mi napisać” oraz narzędzia do generowania obrazów).

Na froncie chmury Google Cloud uruchomił szereg usług AI – od platformy Vertex AI, która obsługuje różne modele (w tym PaLM 2 od Google oraz modele firm trzecich) crn.com, po asystentów Duet AI dla aplikacji Google Workspace, którzy działają jako współpracownicy w czasie rzeczywistym crn.com. Na konferencji Google Cloud Next 2023 Pichai podkreślał, że „dziesiątki tysięcy deweloperów” korzysta dziś z ponad 100 modeli AI za pośrednictwem Vertex AI od Google i że „naprawdę wkraczamy w złotą erę innowacji” dzięki AI crn.com crn.com. Google połączył także laboratoria badawcze DeepMind i Google Brain w jeden zespół (Google DeepMind), aby przyspieszyć przełomowe odkrycia, i kontynuuje rozwój specjalistycznych układów AI (TPU – Tensor Processing Units) do zasilania własnej infrastruktury.

Te działania złagodziły obawy dotyczące konkurencyjności Google. Pod koniec 2023 roku akcje Alphabet wyraźnie się odbiły, zyskując około 50% w ciągu roku, ponieważ działalność w zakresie wyszukiwania i reklam okazała się odporna, a inicjatywy AI zaczęły imponować inwestorom. Podstawowe produkty reklamowe Google po cichu wykorzystują AI do poprawy targetowania reklam i ich skuteczności, co zwiększa przychody. Tymczasem YouTube i Android dodają funkcje generowane przez AI (takie jak podsumowania wideo czy spersonalizowane kanały treści). Analitycy postrzegają Alphabet jako potęgę w dziedzinie AI, biorąc pod uwagę jej długą historię badań nad AI (od pionierskich badań nad deep learning w Google Brain po dominację w AI do autonomicznej jazdy dzięki Waymo). Pichai wielokrotnie podkreślał, że AI może mieć większy wpływ niż ogień czy elektryczność – co podkreśla zaangażowanie Google w pozostawanie w czołówce nowoczesnych technologii. W przyszłości wyzwaniem dla Google będzie monetyzacja postępów w AI bez kanibalizowania swojego rentownego biznesu wyszukiwania oraz odpieranie nowej konkurencji (np. Bing Microsoftu czy otwarte modele AI) na szybko ewoluującym rynku AI.

Amazon: AI w chmurze i nie tylko

Amazon (AMZN) wykorzystuje AI w całym swoim ogromnym imperium – od chmury obliczeniowej przez e-commerce, urządzenia, aż po logistykę. Największy nacisk kładziony jest na Amazon Web Services (AWS), czyli niezwykle dochodowy dział chmury tej firmy. AWS rywalizuje z Azure i Google Cloud o przyciągnięcie gwałtownie rosnących obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją. W 2023 roku Amazon ogłosił Bedrock – usługę zapewniającą klientom AWS łatwy dostęp do najlepszych generatywnych modeli AI (od partnerów takich jak AI21, Anthropic i Stability AI) poprzez API. Wprowadzono także Amazon Titan (własną rodzinę modeli bazowych) oraz CodeWhisperer (asystenta AI do kodowania, konkurenta dla GitHub Copilot).

CEO Andy Jassy podkreślił, że Amazon realizuje wewnętrznie ponad 1000 projektów związanych z generatywną sztuczną inteligencją i inwestuje agresywnie, aby sprostać „niezwykle wysokiemu popytowi” na AI w AWS aboutamazon.com aboutamazon.com. „Generatywna sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje praktycznie każde doświadczenie klienta, jakie znamy,” napisał Jassy w swoim liście do akcjonariuszy z kwietnia 2025 roku aboutamazon.com. Zaznaczył, że przychody AWS z AI rozwijają się trzycyfrowo rok do roku i osiągają już poziom wielomiliardowy aboutamazon.com. Aby to wspierać, Amazon mocno inwestuje: buduje nowe centra danych, projektuje wyspecjalizowane chipsety AI (Trainium do trenowania, Inferentia do wnioskowania) aboutamazon.com oraz oferuje narzędzia do tworzenia AI (takie jak SageMaker do uczenia maszynowego). Jassy jasno zaznaczył, że jeśli każde doświadczenie klienta zostanie zrewolucjonizowane przez AI, „musisz inwestować głęboko i szeroko w AI”, nawet jeśli oznacza to krótkoterminowe nakłady inwestycyjne aboutamazon.com aboutamazon.com.

Poza chmurą, Amazon wykorzystuje AI na setki sposobów: jego strona detaliczna używa AI do personalizowanych rekomendacji i wyników wyszukiwania; asystent głosowy Alexa jest ulepszany za pomocą generatywnej AI, aby rozmawiać bardziej naturalnie; logistyka i magazyny Amazon wdrażają roboty sterowane AI i algorytmy optymalizacyjne, by przyspieszyć realizację zamówień. W urządzeniach najnowsze produkty Amazona (takie jak domowy robot Astro i kamery Ring) opierają się na AI w zakresie widzenia komputerowego i autonomii. Nawet oddział rozrywkowy Amazona (Prime Video) wykorzystuje AI do takich zadań jak automatyczny dubbing czy analiza scenariuszy. Wyniki giełdowe Amazona w latach 2023–2024 poprawiły się po trudnym 2022 roku, a inwestorów zachęcił stały wzrost AWS oraz dyscyplina kosztowa Amazona połączona z inicjatywami AI. Jeśli AWS utrzyma dominację w chmurze jako czołowa platforma do rozwoju sztucznej inteligencji (ostatnio Amazon zawarł umowę z Anthropic, inwestując 4 mld dolarów, by stać się ich preferowaną chmurą), zapewni sobie centralną rolę w gospodarce AI. Ogromne zbiory danych Amazona i punkty styczności z klientami dają mu unikalne możliwości, aby wdrażać AI wszędzie – od zakupów po streaming – co wzmacnia przekonanie Jassiego, że „AI to katalizator, który pojawia się raz w życiu” zarówno dla firmy, jak i jej klientów aboutamazon.com.

Advanced Micro Devices: Niedoceniany Pretendent

AMD (AMD), od dawna postrzegana jako numer dwa za Intelem w procesorach i za Nvidią w kartach graficznych, jest zdeterminowana, by wykorzystać falę AI do zdobycia większego udziału w rynku półprzewodników. W połowie 2023 roku dyrektor generalna AMD, Lisa Su, odważnie oświadczyła, że „staje do walki z Nvidią w wojnach o AI” forbes.com. Strategia AMD opiera się na akceleratorach Instinct MI300, które łączą technologie CPU i GPU w jednym pakiecie i są zoptymalizowane pod kątem AI oraz zaawansowanych obliczeń. Jedna z wersji, MI300X, celuje w dynamicznie rozwijający się rynek generatywnej AI (zaprojektowana jest do efektywnego uruchamiania dużych modeli językowych, takich jak GPT). AMD wprowadziło także narzędzia programistyczne (ROCm), które ułatwiają deweloperom przenoszenie projektów AI na sprzęt AMD.

Inwestorzy zwrócili na to uwagę – akcje AMD gwałtownie wzrosły w 2023 roku (o około 70% w ciągu roku), ponieważ rosło przekonanie, że firma może przejąć część popytu na chipy AI od Nvidii. Są obiecujące sygnały: AMD odniosło głośny sukces, gdy OpenAI podobno zaczęło testować chipy MI250 AMD do swoich obciążeń, a Microsoft współpracuje z AMD nad alternatywami chipów AI. AMD prognozuje, że rynek akceleratorów AI (którym dominuje Nvidia) osiągnie w 2023 roku wartość około 45 miliardów dolarów, rosnąc znacząco każdego roku reuters.com. Lisa Su ujawniła, że AMD spodziewa się dostarczyć ponad 2 miliardy dolarów chipów AI w 2024 roku (już przekroczono tę wartość w zamówieniach), podkreślając, że popyt znacznie przewyższa podaż w tym obszarze reuters.com. Patrząc dalej, AMD powołało się na prognozy, według których popyt na chipy AI w centrach danych może osiągnąć 400 miliardów dolarów do 2027 roku, jeśli obecne trendy się utrzymają reuters.com – to niemal 10-krotny wzrost, co sugeruje dużo miejsca dla wielu graczy.

Poza centrami danych, AMD widzi także szanse dla AI w komputerach PC oraz na „krawędzi”. Najnowsze procesory Ryzen do komputerów PC zawierają silniki AI (do zadań takich jak ulepszanie połączeń wideo), a przejęcie firmy Xilinx daje AMD pozycję w chipach adaptacyjnych do wbudowanych zastosowań AI. Mimo to AMD stoi przed wyzwaniami: ekosystem oprogramowania Nvidii (CUDA) oraz jej ugruntowana pozycja są ogromne, a obecność innych gigantów jak Intel, Google i nowe startupy sprawia, że konkurencja jest zacięta. Na razie AMD pozostaje „spółką AI”, którą wielu postrzega jako tańszy sposób na udział w boomie AI w porównaniu do Nvidii. Jeśli AMD uda się zrealizować swoje plany – masowo dostarczyć chipy MI300, zdobyć kluczowych klientów i nadal wprowadzać innowacje – może znacząco zmniejszyć dystans. Następne 1-2 lata (wraz z wypuszczeniem nowych chipów przez Nvidię i debiutem własnej linii GPU AI „Gaudi” przez Intela) będą kluczowe dla określenia, czy przewaga Nvidii się zmniejszy, czy pogłębi. Ambicje AMD są jasne, co podsumowuje pewność Su, że rynek chipów AI przekroczy 500 miliardów dolarów w ciągu kilku lat, a AMD w pełni zamierza zdobyć znacznie większy udział w tej przyszłości m.economictimes.com.

Palantir: „Stary” gracz AI zyskuje nowe momentum

Chociaż nie jest to nazwa z Wielkiej Technologii rozpoznawalna w każdym domu, Palantir Technologies (PLTR) nagle stał się jedną z najgorętszych historii AI na rynku akcji. Palantir, znany ze swoich platform analizy danych używanych przez rządy i przedsiębiorstwa, odnotował wzrost akcji o 167% w 2023 roku sharewise.com – a potem dalej rósł w 2024 roku, czyniąc go najlepiej radzącą sobie akcją w indeksie S&P 500 od stycznia 2023 do połowy 2025 nasdaq.com. Iskrą do tego wzrostu był zwrot Palantira, aby znaleźć się w centrum AI: na początku 2023 roku firma wprowadziła Palantir Artificial Intelligence Platform (AIP), nową warstwę oprogramowania, która pozwala klientom podłączać duże modele językowe (LLMs), takie jak GPT-4, do ich prywatnych danych przy zachowaniu bezpieczeństwa i zgodności nasdaq.com nasdaq.com. Popyt na AIP był gorący, a CEO Palantira Alex Karp zauważył, że praktycznie każdy klient jest zainteresowany wdrożeniem agentów AI na swoich danych.

To „zapotrzebowanie na AI” napędziło wzrost przychodów Palantira na nowo – 39% wzrostu w Q1 2025, rosnący przez siedem kolejnych kwartałów nasdaq.com. Szczególnie dobrze radził sobie oddział komercyjny Palantira w USA, ponieważ firmy poszukują platform danych gotowych na AI. Kierownictwo przypisuje AIP znaczną część tego sukcesu i nawet podniosło prognozę na 2025 rok do +36% wzrostu przychodów nasdaq.com, co jest dramatycznym skokiem dla firmy, która wcześniej rosła w tempie kilkunastu procent. Dyrektor ds. technologii firmy stwierdził podczas rozmowy o wynikach: „Nasze podstawowe inwestycje w ontologię i infrastrukturę pozwoliły nam w wyjątkowy sposób realizować potrzeby AI teraz i w kolejnych latach.” nasdaq.com To pokazuje długo budowane mocne strony Palantira – obsługę danych niejawnych, integrację odizolowanych baz danych – które teraz są wykorzystywane, by zasilać korporacyjne rozwiązania AI. Przykładowo, firma produkcyjna może użyć Palantira, by połączyć wszystkie swoje dane z czujników i ERP, a następnie zastosować LLM poprzez AIP, aby uzyskać inteligentne spostrzeżenia lub wygenerować rekomendacje – wszystko w bezpiecznym środowisku Palantira.

Podekscytowanie inwestorów sprawiło jednak, że wycena Palantira stała się wygórowana: w połowie 2025 roku Palantir był notowany przy ponad 110-krotności sprzedaży, co czyniło go najdroższą spółką w S&P 500 (nawet spadek o 70% pozostawiłby ją najdroższą pod względem wskaźnika cena/sprzedaż) nasdaq.com. Wall Street jest podzielona: wielu analityków uważa, że akcje są przewartościowane po 2 100% wzroście (z ~6 USD do ~140 USD od stycznia 2023) nasdaq.com, ale znani zwolennicy firmy, tacy jak Dan Ives z Wedbush, pozostają przekonani, że Palantir to „jedna z najlepszych akcji AI, które może posiadać inwestor.” Ives przewiduje nawet, że Palantir może stać się firmą wartą bilion dolarów w ciągu najbliższych 3 lat nasdaq.com, co sugeruje potrojenie obecnej wyceny z połowy 2025 roku – to kontrowersyjna prognoza. Kierownictwo Palantira z kolei uważa, że znajdujemy się dopiero na początku wdrażania AI w przedsiębiorstwach. Wskazują, że wydatki na „platformy” AI mają rosnąć o około 40% rocznie do 2028 roku nasdaq.com (wg IDC), a Palantir zamierza przejąć jak największy udział w tym rynku. Działalność spółki jest rentowna (Palantir osiągnął zysk zgodny z GAAP w 2023 roku) i nie ma długu, co daje jej pewną poduszkę bezpieczeństwa. Jednak aby uzasadnić obecny kurs akcji, Palantir będzie musiał utrzymać dynamiczny wzrost i odeprzeć konkurencję ze strony licznych startupów i dużych firm, które również celują w rynek platform AI dla biznesu (od Snowflake po Azure ML Microsoftu). To historia o wysokim ryzyku i potencjalnie wysokiej nagrodzie, która odzwierciedla gorączkę rynkową na wszystko, co związane ze sztuczną inteligencją.

Inne godne uwagi spółki AI

Poza wymienionymi firmami, na uwagę zasługuje jeszcze kilka innych, które mają istotne osiągnięcia w dziedzinie AI:

• Meta Platforms (META) – Meta (wcześniej Facebook) w 2023 roku przeszła z „metaverse-first” na podwojenie wysiłków na rzecz AI. Meta w 2023 roku udostępniła na zasadach open source swój przełomowy LLM Llama 2, umożliwiając programistom na całym świecie budowanie w oparciu o niego (inne podejście niż zamknięty model OpenAI). Firma wykorzystuje AI do ulepszania rekomendacji treści i reklam na Facebooku oraz Instagramie, a także buduje chatboty AI z unikalnymi „osobowościami” dla swoich platform społecznościowych. Te działania razem z redukcją kosztów pozwoliły notowaniom Meta wzrosnąć o ~150% względem minimum z 2022 roku. Dyrektor generalny Mark Zuckerberg stwierdził, że sztuczna inteligencja przyniesie znacznie więcej wartości w najbliższym czasie niż metaverse, podkreślając priorytet inwestycji w AI. Meta rozwija również własne dedykowane układy AI oraz nowe „studio AI” umożliwiające reklamodawcom tworzenie treści.
• Apple (AAPL) – Ciekawie milcząca w kwestii szumu wokół AI, Apple jednak głęboko integruje sztuczną inteligencję w swoich produktach za kulisami (od zaawansowanego oprogramowania aparatu po funkcjonalność Siri). W 2023 roku Apple zaprezentował strategię „personalnej, lokalnej AI na urządzeniu” – zapewniając prywatność użytkownika poprzez przetwarzanie AI bezpośrednio na iPhone’ach i Macach przy użyciu własnych czipów Neural Engine global.morningstar.com. Chociaż Apple nie wypuścił rywala dla ChatGPT, podobno pracuje wewnętrznie nad własnymi modelami językowymi AI. Inwestorzy wciąż zaliczają Apple do „zwycięzców AI” z uwagi na przewagę w technologii chipów i ogromny ekosystem potencjalnych aplikacji AI. Akcje Apple osiągnęły rekordowe poziomy w połowie 2024 roku, a analitycy uważają, że funkcje napędzane AI jeszcze mocniej zwiążą użytkowników z ekosystemem Apple (np. monitorowanie zdrowia, ulepszone autokorekty, wykrywanie otoczenia w Vision Pro).
• Tesla (TSLA) – Często uznawana bardziej za producenta samochodów elektrycznych niż „akcję AI”, Tesla w rzeczywistości przedstawia się również jako firma AI, biorąc pod uwagę ogromne inwestycje w autonomiczną jazdę oraz humanoidalne roboty. Akcje Tesli były napędzane w 2023 roku optymizmem związanym z postępem w autonomicznej jeździe i potencjalnym licencjonowaniem oprogramowania Full Self-Driving (FSD) innym producentom. Elon Musk zaprezentował także prototyp robota Tesla Optimus, twierdząc, że Tesla może wykorzystać AI i produkcję do stworzenia przydatnych robotów ogólnego przeznaczenia w przyszłości. Choć to wciąż początek drogi, prezentacje Tesla AI Day oraz własny superkomputer Dojo (do trenowania modeli rozpoznawania obrazu) podkreślają ambicje firmy. Sukces Tesli może dodatkowo potwierdzić znaczenie AI w robotyce i transporcie – dlatego niektórzy inwestorzy widzą ją jako część boomu na AI (akcje Tesli niemal się podwoiły w 2023 roku).
• IBM (IBM) – Od dawna kojarzona ze sztuczną inteligencją dzięki systemowi Watson, firma IBM zrewolucjonizowała swoje podejście do AI dzięki nowej platformie watsonx (wprowadzonej w 2023 roku) do zastosowań AI w biznesie. Generatywne produkty AI IBM (takie jak Code Assistant dla programistów i zarządzanie IT oparte na AI) zaczęły już przynosić znaczące przychody – IBM podał, że jego „generatywny biznes AI” generuje obecnie 6 miliardów dolarów rocznie aol.com. Chociaż akcje IBM nie wystrzeliły w górę jak inne, firma jest postrzegana jako stabilny „dostawca narzędzi” dla przedsiębiorstw korzystających z AI (infrastruktura chmury hybrydowej, doradztwo i branżowe rozwiązania AI). IBM nawiązał także współpracę z Meta, aby udostępnić Llama 2 w chmurze IBM dla zastosowań biznesowych. CEO IBM Arvind Krishna przewiduje, że w najbliższych latach pojawi się ponad 100 nowych „bazowych modeli” AI dostosowanych do różnych danych – a IBM chce być ich gospodarzem i opiekunem.
• Oracle (ORCL) – Oracle odnotował odrodzenie w 2023 roku, gdy inwestorzy dostrzegli, że może być nieoczywistym beneficjentem AI. Infrastruktura chmurowa Oracle, choć mniejsza niż AWS/Azure, zdobyła znaczące obciążenia AI dzięki wczesnemu dostępowi do układów Nvidia H100. Dyrektor generalna Oracle, Safra Catz, zauważyła, że wzrost chmury był napędzany przez popyt ze strony startupów AI, a technologia bazodanowa Oracle jest wzbogacana o funkcje AI. Akcje Oracle osiągnęły rekordowe poziomy w połowie 2023 roku po lepszych od oczekiwań wynikach, choć później nieco ostygły. Mimo to Oracle pozycjonuje się jako opłacalna chmura dla rozwoju AI (zwłaszcza dla firm już korzystających z oprogramowania Oracle). Firma wprowadziła również wektorową bazę danych AI i planuje wdrażać asystentów AI w swoich aplikacjach biznesowych (ERP, CRM przez Oracle Fusion).

Te przykłady pokazują, jak szeroko fala AI podnosi spółki, od oczywistych graczy po tych mniej spodziewanych. W następnej części przyjrzymy się, co analitycy i eksperci mówią o przyszłości akcji AI – zastanowimy się, czy ta hossa może trwać dalej, jak może się rozwijać branża AI i które segmenty lub firmy mają szansę osiągać ponadprzeciętne wyniki.

Komentarze ekspertów i prognozy: boom, bańka czy jedno i drugie?

Wraz z akcjami AI dominującymi w nagłówkach rynkowych, analitycy i eksperci branżowi przedstawiają prognozy, które wahają się od entuzjastycznych po ostrożne. Po stronie byków wielu uważa, że jesteśmy na wczesnym etapie wieloletniego cyklu inwestycji w AI, który może napędzać dalsze wzrosty akcji. Na przykład bank inwestycyjny JPMorgan przewiduje, że boom na AI rozszerzy się poza samych gigantów technologicznych, argumentując, że „nawet zwolennicy AI powinni przygotować się na dalsze rozszerzenie na różne sektory w 2025 roku” itiger.com itiger.com. Ich prognoza na 2025 rok zauważa, że luka wycenowa między liderami AI a resztą rynku jest nie do utrzymania – albo inne akcje nadrobią zaległości w miarę rozprzestrzeniania się korzyści z AI, albo liderzy ostatecznie stracą na wartości itiger.com. Stratedzy JPMorgan jednak skłaniają się ku temu pierwszemu: wierzą, że szersza gospodarka zacznie odczuwać namacalne wzrosty przychodów dzięki AI, co potwierdzi wysokie oczekiwania wpisane w ceny akcji mega spółek, a przy okazji podniesie wyceny także innych firm itiger.com itiger.com. W ich analizie, jeśli „szerszy świat korporacyjny” przyjmie AI i będzie skłonny w nią inwestować, zyski obecnych zwycięzców będą uzasadnione, a pozostali także mogą zyskać itiger.com itiger.com. Ostrzegają jednak, że jeśli firmy nie znajdą rzeczywistych zastosowań lub zniechęcą się kosztami AI, może dojść do „catch-dow” (spadku liderów) – choć uważają, że jest to mniej prawdopodobne, zauważając, że obecna sytuacja różni się od bańki dot-com z 2000 roku, ponieważ silne fundamenty wspierają liderów AI itiger.com.

Podobnie, Goldman Sachs Research pod koniec 2024 roku stwierdził, że akcje związane ze sztuczną inteligencją nie znajdują się w klasycznej bańce spekulacyjnej. Główny strateg Peter Oppenheimer zauważył, że dominacja technologii odzwierciedla „silniejsze fundamenty finansowe, a nie irracjonalne spekulacje”, przy czym zyski największych firm technologicznych wzrosły o 400% od 2007 roku, w porównaniu do około 25% w innych sektorach goldmansachs.com. Napisał, że ostatni wzrost w dużej mierze wynika z „nadziei i aspiracji związanych ze sztuczną inteligencją”, ale zauważył też, że zyski tych czołowych firm faktycznie „przyćmiły szeroki rynek” – co sugeruje, że wzrost cen ich akcji jest częściowo uzasadniony goldmansachs.com. Goldman ostrzega jednak przed wysokim ryzykiem koncentracji, a jednocześnie radzi inwestorom nie unikać AI, lecz dywersyfikować swoje zaangażowanie: „Inwestorzy powinni szukać dywersyfikacji… uzyskując dostęp do potencjalnych zwycięzców wśród mniejszych firm technologicznych oraz innych części rynku, w tym starej gospodarki, która skorzysta na większych wydatkach infrastrukturalnych [od AI]” goldmansachs.com. Innymi słowy, przewidują oni drugorzędnych beneficjentów – np. producentów sprzętu półprzewodnikowego, REITy centrów danych, a nawet firmy energetyczne i surowcowe – które zyskają, gdy boom AI napędzi ogromne wydatki kapitałowe (na chipy, infrastrukturę itd.). Co istotne, analitycy S&P Global szacują, że pięciu największych „hiperskalowców AI” (duże firmy technologiczne) prawdopodobnie zainwestuje ponad 1 bilion dolarów w capex w latach 2024–2027, aby rozbudować centra danych i infrastrukturę AI spglobal.com. Ta fala wydatków może rozlać się na całą gospodarkę, wspierając to, co Goldman nazywa „wzrostem wydatków infrastrukturalnych” w sektorach nietechnologicznych goldmansachs.com.

Z bardziej ostrożnej perspektywy, niektórzy eksperci przypominają inwestorom, że historia jest pełna przykładów szaleństw na punkcie nowych technologii, które ostatecznie wygasały. Morgan Stanley i Bank of America obie użyły określenia „mała bańka”, opisując części wzrostu branży AI – entuzjazm, który może wyprzedzać faktyczną adopcję. W połowie 2023 roku pojawiały się obawy o przewartościowanie, gdy mało znane akcje powiązane z AI (niektóre z luźną tylko powiązaną ze sztuczną inteligencją) gwałtownie zyskiwały na wartości – przypominając wcześniejsze mody rynkowe. Przykładowo, mała firma programistyczna C3.ai (ticker: AI) podskoczyła o ponad 200% w ciągu kilku miesięcy jedynie dzięki swojemu tickerowi i marketingowi AI, co wywołało debatę, czy mamy do czynienia z początkiem spekulacyjnej mani. SP Global Market Intelligence zauważył podobieństwa do baniek, ale także różnice: indeks S&P Kensho AI wzrósł o około 27% w pierwszej połowie 2023 roku, znacznie przebijając szersze indeksy spglobal.com, jednak napędzały go głównie ugruntowane firmy, a nie nierentowne spółki z ery dot-com spglobal.com.

Niektórzy analitycy wyraźnie przewidują korektę: firma badawcza Capital Economics oficjalnie prognozuje, że „bańka na giełdzie napędzana przez AI” pęknie do 2026 roku, gdy wyższe stopy procentowe i nasycenie rynku ostudzą entuzjazm markets.businessinsider.com. Twierdzą oni, że obecne wyceny zakładają najlepszy możliwy scenariusz, w którym korzyści z AI będą ogromne i szybkie, co może się nie urzeczywistnić, jeśli warunki gospodarcze się zaostrzą. Co więcej, wraz z dojrzewaniem AI, konkurencja najprawdopodobniej wzrośnie – na co wskazywał również Oppenheimer z Goldmana, cytując gwałtowny wzrost liczby patentów w AI oraz nowych startupów goldmansachs.com. Historia pokazuje, że wczesne firmy-liderzy nie zawsze zbierają większość długofalowych zysków; sama technologia może odnieść sukces, nawet jeśli niektóre pionierskie firmy upadną goldmansachs.com goldmansachs.com. Często podawany przykład: podczas boomu internetowego ogromne inwestycje płynęły w sieci telekomunikacyjne, które później przeżyły załamanie cenowe, natomiast ostatecznymi zwycięzcami stały się nowe platformy (wyszukiwarki, media społecznościowe itd.) budowane na bazie internetu. Przez analogię, niektórzy sugerują, że dzisiejsi giganci AI mogą w końcu zobaczyć spowolnienie wzrostu wraz z rozprzestrzenianiem się tej technologii – a „nowy Apple lub Amazon” AI może obecnie być spółką o niskiej kapitalizacji lub nawet start-upem.

Niemniej jednak, konsensus wśród wielu obserwatorów rynku jest taki, że sztuczna inteligencja będzie głównym motorem wzrostu w długim terminie. UBS opisał generatywną AI jako „przełomową i rewolucyjną siłę”, która – choć prawdopodobnie napotka na zmienność – może odblokować ogromną produktywność w różnych branżach tiktok.com. Firmy z Wall Street ścigają się w wyznaczaniu swoich topowych akcji związanych z AI: analiza Yahoo Finance zebrała 13 spółek, które zdaniem analityków mogą „wystrzelić w górę” w 2024 roku. Wśród nich znalazły się oczywiste wybory (Nvidia, Microsoft), ale także mniej znane nazwy (takie jak Lattice Semiconductor produkujące chipy AI czy Adobe oferujące oprogramowanie kreatywne wsparte AI). Wielu analityków technologicznych (np. z Wedbush, Goldman, Morgan Stanley) postrzega obecny okres jako początek „czwartej rewolucji przemysłowej” opartej na AI – co sugeruje wieloletnie silne trendy wzrostowe. Wskazują na realne zjawiska stojące za rosnącym zainteresowaniem: na przykład wzmianki o AI podczas telekonferencji po wynikach spółek z S&P 500 wzrosły o 77% w pierwszej połowie 2023 roku, odzwierciedlając, jak powszechna staje się ta technologia w strategiach korporacyjnych.

Mamy też wymowne cytaty od prezesów branżowych, które wzmacniają optymistyczny pogląd. Jensen Huang z Nvidia ostatnio powiedział, że „agenci AI to szansa warta wiele bilionów dolarów” oraz że „era AI już nadeszła”, podkreślając, że boty programowe oparte na AI mogą zrewolucjonizować każdą branżę x.com. Z kolei Andy Jassy z Amazona napisał, że „to postępuje szybciej niż niemal cokolwiek, co widzieliśmy dotychczas w technologii” aboutamazon.com, oraz „popyt jest bezprecedensowy”, uzasadniając tym samym ogromne inwestycje Amazona w AI aboutamazon.com. Takie wypowiedzi osób będących na pierwszej linii sugerują, że impet stojący za AI jest realny i przyspiesza.

Podsumowując, prognozy krótkoterminowe są zróżnicowane – niektórzy przewidują umiarkowaną korektę lub konsolidację po ogromnym wzroście w 2023 roku, podczas gdy inni wierzą, że akcje firm AI mogą nadal przeczyć grawitacji, biorąc pod uwagę przełomowy potencjał tej technologii. W dłuższej perspektywie jednak panuje szeroka zgoda, że AI przyniesie znaczną wartość gospodarczą. Kluczowe pytania dla inwestorów to które firmy przejmą tę wartość i po jakiej cenie. Jak zauważyli stratedzy Goldmana, inwestorzy mogą potrzebować „trzeźwego spojrzenia” – technologia będzie się rozwijać, ale wzrost konkurencji i pojawienie się nowych zwycięzców jest nieuniknione goldmansachs.com goldmansachs.com. Wybranie ostatecznych zwycięzców w AI (i unikanie przehajpowanych przegranych) będzie wymagać rozeznania. Następnie przyjrzymy się mniejszym i wschodzącym graczom, którzy celują w to, by stać się gigantami AI jutra.

Wschodzący gracze i okazje wśród spółek o mniejszej kapitalizacji

Podczas gdy największe firmy przyciągnęły większość uwagi w dziedzinie AI, istnieje dynamiczny ekosystem spółek AI o mniejszej kapitalizacji, które wprowadzają innowacje w niszowych obszarach – i w niektórych przypadkach przynoszą oszałamiające zwroty z akcji. Ci zwinni gracze często zajmują się konkretnymi problemami lub branżami dzięki AI, a niektóre z nich już zyskały rozpoznawalność:

• C3.ai, Inc. (AI) – Być może najsłynniejsza „czysta” spółka AI, C3.ai oferuje platformy oprogramowania AI dla przedsiębiorstw (dla branż takich jak energetyka, produkcja czy obronność). Przy kapitalizacji rynkowej rzędu ~$4–5 miliardów dolarów przeszła z małej do średniej spółki. C3.ai odnotowała ostatnio 29% wzrost przychodów kavout.com i chwali się partnerstwami z takimi firmami jak Microsoft (Azure) oraz Baker Hughes kavout.com. Akcja jest bardzo zmienna: na początku 2023 roku eksplodowała podczas hype’u na AI (w pewnym momencie wzrosła o ponad 300%), po czym spadła z powodu obaw dotyczących tempa wdrożeń i oskarżeń short-sellerów. Mimo to C3.ai wciąż pozostaje jedną z niewielu spółek giełdowych skupionych wyłącznie na oprogramowaniu AI, co czyni ją centralnym punktem dla traderów szukających „czystej gry AI”. Jej przyszłość zależeć będzie od przekształcenia projektów pilotażowych w duże wdrożenia i udowodnienia, że modele AI przynoszą klientom rzeczywisty zwrot z inwestycji.
• SoundHound AI (SOUN) – Lider w dziedzinie technologii AI głosowej, SoundHound specjalizuje się w rozpoznawaniu głosu i rozumieniu języka naturalnego (pomyśl o asystentach głosowych). Licencjonuje swoje rozwiązania AI firmom motoryzacyjnym (do asystentów w samochodach) oraz restauracjom/drive-thru (do zamawiania głosowego), między innymi kavout.com. SoundHound zadebiutował na giełdzie poprzez SPAC i przez pewien czas miał wysoko wycenianą wartość rynkową (P/S > 40), która później spadła po gwałtownym zjeździe kursu akcji kavout.com. Technologia firmy jest wysoko oceniana (często porównywana do możliwości Siri od Apple czy Asystenta Google) i zdobyła partnerstwa z największymi producentami samochodów oraz sieciami fast-foodów kavout.com. SoundHound jest przykładem mniejszego specjalisty AI, który może być łakomym kąskiem do przejęcia przez większą firmę technologiczną zainteresowaną zaawansowanymi technologiami głosowymi. Kurs akcji zaczął odbijać się w drugiej połowie 2024 roku, gdy firma tnie koszty i zbliża się do rentowności.
• Serve Robotics (SERV) – Startup, który stał się spółką publiczną (poprzez SPAC), pionier w dziedzinie autonomicznych robotów dostarczających po chodnikach. Serve Robotics buduje roboty przypominające łaziki do dostaw jedzenia na ostatnim etapie. Firma była głośna za sprawą współpracy, w ramach których jej roboty dostarczają jedzenie dla Uber Eats i 7-Eleven kavout.com. Rynek docenił tę wizję – mimo bardzo niskich dotychczasowych przychodów, akcje Serve były przez pewien czas wyceniane wyjątkowo wysoko (ponad 300-krotność sprzedaży), co pokazuje potencjał wzrostu kavout.com. Wraz z rosnącym popytem na zautomatyzowaną dostawę (dla wygody i w celu ograniczenia kosztów pracy), Serve znajduje się na przecięciu sztucznej inteligencji i robotyki, choć musi się mierzyć z konkurencją ze strony dostaw dronami i innych firm robotycznych. Dla inwestorów to spekulacyjny zakład, że roboty staną się codziennym widokiem na miejskich chodnikach.
• Symbotic (SYM) – Nowa spółka publiczna (IPO w 2022 roku), która stała się liderem w dziedzinie automatyzacji magazynów z wykorzystaniem AI. Symbotic oferuje kompleksowy system robotów i oprogramowania AI, który automatyzuje składowanie i dystrybucję towarów w magazynach dla dużych detalistów. Do głównych klientów zalicza się Walmart i Target (Walmart również nabył udziały w spółce). Technologia Symbotic potrafi depaletować i sortować produkty z imponującą szybkością i precyzją dzięki widzeniu komputerowemu AI – zasadniczo przekształcając ciemne magazyny w w pełni zautomatyzowane centra realizacji zamówień seekingalpha.com. Akcje wystrzeliły w 2023 roku, gdy przychody gwałtownie wzrosły, a zaległe zamówienia zaczęły się piętrzyć, momentami dając Symbotic kapitalizację rynkową powyżej 20 mld dolarów. Analitycy doceniają model przychodów powtarzalnych (długoterminowe umowy serwisowe) oraz ogromny całkowity rynek do zagospodarowania w zakresie modernizacji magazynów. Sukces Symbotic podkreśla, że AI to nie tylko oprogramowanie – to rewolucja fizycznych operacji w logistyce. Jako jeden z pierwszych graczy wdrażających AI+robotykę na dużą skalę w łańcuchu dostaw, Symbotic to wschodząca spółka, na którą warto zwrócić uwagę (nawet jeśli wycena jest wysoka i realizacja musi pozostać na właściwej drodze, włączając w to dywersyfikację poza Walmart, który stanowi ok. 80% sprzedaży luckboxmagazine.com).
• Innodata (INOD) – Spółka o małej kapitalizacji (~1,5 mld dolarów), która była nieznaną firmą zajmującą się przetwarzaniem danych, aż do momentu kiedy agresywnie przestawiła się na usługi AI. Innodata pomaga firmom przygotowywać i porządkować dane do trenowania modeli AI (szczególnie generatywnej AI), a popyt na jej usługi gwałtownie wzrósł. Firma odnotowała 120% wzrost przychodów i zaczęła być rentowna, gdy deweloperzy modeli AI zlecają jej inżynierię danych investopedia.com. Akcje wystrzeliły w 2023 roku (wzrost o kilkaset procent). Innodata to przykład „łopat i kilofów”: zamiast rozwijać własne modele AI, dostarcza niezbędne „paliwo danych” dla rozwoju AI. Takie firmy mogą czasami pozostawać niezauważone, ale generować mocne wyniki finansowe dzięki ogólnemu trendowi rynkowemu.
• Upstart (UPST) – W sektorze fintech Upstart to ciekawy pożyczkodawca oparty o AI, który wykorzystuje modele uczenia maszynowego (zamiast tradycyjnych ocen FICO) do oceny zdolności kredytowej przy pożyczkach osobistych. To nie jest mała firma (średnia kapitalizacja), ale stanowi przykład na to, jak AI rewolucjonizuje sektor finansowy. Po spektakularnym wzroście i spadku w latach 2021–2022, akcje Upstart częściowo odrobiły straty w 2023 roku, gdy spółka zdobyła nowe finansowanie i udowodniła, że jej modele AI mogą utrzymać poziom spłacalności pożyczek. To pokazuje, że akcje AI nie są zarezerwowane tylko dla branży technologicznej – sektory takie jak finanse, opieka zdrowotna (np. firmy takie jak Schrödinger lub Recursion wykorzystujące AI w odkrywaniu leków), czy cyberbezpieczeństwo (np. SentinelOne używający AI do wykrywania zagrożeń) mają wschodzących graczy korzystających z AI w wyspecjalizowany sposób.

Inwestorzy zainteresowani mniejszymi spółkami AI powinni mieć świadomość ryzyk: wiele z nich nie ma udokumentowanej rentowności, a ich ceny akcji mogą gwałtownie się wahać w zależności od nastrojów rynkowych. Jak zauważono w jednej z analiz, spółki AI o małej kapitalizacji są podatne na skrajną zmienność, a wiele z nich notowanych jest po wysokich wycenach, które „odzwierciedlają wysokie oczekiwania wobec przyszłego wzrostu” kavout.com kavout.com. Historia SoundHound AI jest pouczająca – kurs tej spółki spadł o ponad 50% w ciągu jednego dnia, kiedy Nvidia (jeden z pierwszych inwestorów) sprzedała swoje udziały, co pokazuje, jak szybko może się zmienić sentyment kavout.com. Podobnie czynniki ryzyka, takie jak uzależnienie od kluczowych partnerów (jeśli duży kontrakt dojdzie do skutku), czy po prostu większe rotacje rynkowe, mogą negatywnie wpłynąć na te akcje.

Jednak urok mniejszych spółek AI tkwi w ich potencjale wzrostu. Mają „przestrzeń do rozwoju” koncentrując się na niszowych rynkach, których giganci mogą nie zauważać kavout.com. Wczesny inwestor w odpowiedni startup może osiągnąć ogromne zyski, jeśli stanie się on “kolejną wielką rzeczą”. Przykładowo, Lemonade (LMND), firma ubezpieczeniowa wykorzystująca AI, wykorzystuje boty do 97% sprzedaży polis i automatyzuje likwidację szkód za pomocą sztucznej inteligencji – ograniczając liczbę pracowników i koszty itiger.com itiger.com. Chociaż kurs akcji Lemonade jeszcze nie wystrzelił, tak zaawansowane wykorzystanie AI może zapewnić przewagę konkurencyjną w konserwatywnej branży ubezpieczeniowej. To przypomnienie, że nowe zastosowania AI obejmują wiele branż i niektóre z najbardziej przełomowych wdrożeń mogą pochodzić spoza tradycyjnego sektora technologicznego.

Podsumowując, krajobraz mniejszych graczy AI jest zróżnicowany: niektórzy oferują technologię umożliwiającą rozwój AI (dane, chipy, infrastrukturę), inni wykorzystują AI w konkretnych branżach (głos, ubezpieczenia, robotyka itp.). Kilku z nich prawdopodobnie stanie się dużymi wygranymi lub celami przejęć; wiele innych może nie odnieść sukcesu. Jak radziła strateg Goldman Sachs, dywersyfikacja portfela poprzez inwestowanie w kilka obiecujących spółek – i gotowość na wahania kursów – może zwiększyć szanse na trafienie w kolejną giełdową gwiazdę goldmansachs.com. Kolejna sekcja przeanalizuje rynek AI w podziale na podsektory, dając kontekst jak radzą sobie różne segmenty (generatywna AI, półprzewodniki, chmura, oprogramowanie biznesowe, robotyka itp.) i które firmy wiodą prym w każdym z nich.

Podsektory AI: Sztuczna Inteligencja Generatywna, Półprzewodniki, Chmura, Oprogramowanie dla Firm i Robotyka

„Branża AI” nie jest monolitem – obejmuje różne podsektory, z których każdy ma własną dynamikę i kluczowych graczy. Ogólni inwestorzy mogą skorzystać na zrozumieniu tych segmentów, ponieważ pozwala to zobaczyć, gdzie poszczególne firmy wpisują się w łańcuch wartości AI. Poniżej znajduje się podział głównych podsektorów AI, ich znaczenie oraz liderzy w tych dziedzinach:

• Generatywna AI (AI do tworzenia treści): To podsektor, który rozpalił obecne szaleństwo dzięki systemom AI, które generują treści przypominające te stworzone przez ludzi. Modele generatywne AI tworzą tekst (chatboty, asystenci pisania), obrazy (generatory sztuki), kod, dźwięk i więcej. Sztandarowym przykładem jest ChatGPT od OpenAI, który pokazał skok możliwości dużych modeli językowych (LLM). Kluczowymi graczami są OpenAI (firma prywatna, wspierana przez Microsoft), Google (jej modele PaLM i Gemini zasilają Bard oraz inne produkty), Meta (udostępniająca otwarcie Llama 2) oraz startupy takie jak Anthropic (chatbot Claude). Do branży dołączyły także tradycyjne firmy programistyczne, takie jak Adobe – Firefly AI od Adobe generuje np. obrazy dla projektantów. Znaczenie tego sektora polega na jego szerokim zastosowaniu: generatywna AI może pisać e-maile, tworzyć szkice tekstów marketingowych, projektować logotypy, a nawet produkować grafikę do gier wideo, co potencjalnie podnosi produktywność w pracach biurowych. Szaleństwo wokół AI generatywnej pod koniec 2022 i w 2023 roku napędziło inwestycje we wszystkie firmy choćby luźno z nią związane. W przyszłości liderzy tego sektora prawdopodobnie będą zarabiać poprzez usługi subskrypcyjne lub usługi cloud API (jak OpenAI/Microsoft). Pewną obawą jest jednak utowarowienie – wraz z powstawaniem coraz większej liczby nowych modeli (także open-source), AI generatywna może stać się powszechną usługą narzędziową, z której najbardziej korzystać będą platformy i producenci układów scalonych (dostawcy chmurowi tacy jak MSFT, GOOG, AMZN oraz Nvidia/AMD dla sprzętu) bardziej niż którakolwiek firma tworząca AI do treści.
• Układy AI i sprzęt: Ten podsektor obejmuje specjalistyczne półprzewodniki i urządzenia potrzebne do trenowania i uruchamiania modeli AI. Jak już wcześniej wspomniano, Nvidia jest tu dominującą siłą z około 80% udziałem w rynku akceleratorów AI reuters.com. Jej układy GPU A100/H100 stały się branżowym standardem do trenowania AI. Konkurencję stanowią AMD (układy MI300), Google (układy TPU do własnego użytku i dla klientów Google Cloud), Intel (który przejął Habana Labs do układów AI i rozwija akceleratory Gaudi) oraz szereg startupów (Graphcore, Cerebras, Groq itd.), które tworzą nowatorskie układy AI. Dodatkowo, firmy produkujące układy i urządzenia są pośrednimi beneficjentami – np. TSMC produkuje układy AI Nvidii i innych firm, pracując na pełnych obrotach, z kolei ASML sprzedaje maszyny litograficzne kluczowe do produkcji zaawansowanych układów. Sektor układów AI jest tak ważny, że ma znaczenie geopolityczne: amerykańskie ograniczenia eksportu zaawansowanych układów AI do Chin podkreślają, że te komponenty są postrzegane jako strategiczne aktywa. Dla inwestorów ten segment ma wyraźnych liderów (Nvidia, Broadcom, AMD), którzy już znacząco zyskali na wartości. Warto jednak obserwować, czy alternatywne architektury układów (jak AI hardware IBM czy otwarty sprzęt) zyskają popularność. Producenci pamięci, tacy jak Micron i Samsung, również korzystają, ponieważ obciążenia AI wymagają ogromnej ilości pamięci — np. popyt na pamięć o wysokiej przepustowości (HBM) gwałtownie rośnie w przypadku serwerów AI. Krótko mówiąc, dopóki rośnie adopcja AI, firmy dostarczające “łopaty i kilofy” (układy, pamięci, serwery, sprzęt sieciowy) będą cieszyły się dużym popytem. Szacunki rynkowe prognozują dziesiątki miliardów dodatkowej sprzedaży układów rocznie z AI, osiągając setki miliardów pod koniec tej dekady reuters.com.
• Chmura AI i hiperskalerzy: Hiperskalerzy (Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, a w mniejszym stopniu Oracle Cloud i IBM) tworzą własny sub-sektor – zapewniają infrastrukturę chmurową, która hostuje modele AI i oferuje AI jako usługę. Firmy te od lat ścigają się w budowie superkomputerowej mocy dla AI. Na przykład Microsoft Azure zbudował ogromny klaster AI dla OpenAI, a Amazon AWS uruchamia nowe instancje EC2 z setkami procesorów Nvidia H100 dostępnych na wynajem. Różnicują się także oprogramowaniem: AWS ma Sagemaker i Bedrock, Azure oferuje swoje Usługi OpenAI i studio uczenia maszynowego, Google Cloud posiada Vertex AI i gotowe API. Segment chmury AI jest kluczowy, ponieważ większość firm i startupów nie będzie budować własnych centrów danych; będą korzystać z dostawców chmurowych do trenowania modeli i wdrażania aplikacji AI. Dlatego też dostawcy chmury mogą zdobyć ogromny udział w wydatkach związanych z AI. Analiza JP Morgan rozłożyła łańcuch wartości AI, wyróżniając „hiperskalerów AI” jako kluczowy obszar (obok sprzętu, twórców modeli itd.), zwracając uwagę, że inwestorzy skupili się mocno na tych firmach, co znalazło odzwierciedlenie w ich wycenach itiger.com. Częściowo dlatego właśnie akcje „Wspaniałej Siódemki” osiągały tak dobre wyniki: zakłada się, że hiperskalerzy przejmą lwia część ekonomii AI. Jeden z wyznaczników: największe firmy technologiczne mają wydać ponad 300 miliardów dolarów rocznie na inwestycje kapitałowe do 2025 roku (łącznie), by rozwijać infrastrukturę chmurową i AI am.jpmorgan.com. Wraz ze wzrostem wykorzystania AI (pomyśl: każda aplikacja SaaS z AI, każda firma analizująca dane przez AI), rosną gwałtownie potrzeby na moc obliczeniową chmury, co sprzyja takim firmom jak AWS, Azure i GCP. Inwestorzy powinni zwracać uwagę na marże – trenowanie modeli AI jest bardzo wymagające obliczeniowo, co początkowo obniżało marże dostawców chmurowych, jednak z czasem optymalizują oni koszty i zaczynają pobierać wysokie opłaty za usługi AI (np. wywołania API OpenAI lub własne modele). Wyścig hiperskalerów w AI najpewniej pozostanie konkurencją trzech gigantów (AMZN, MSFT, GOOGL), z których każdy także inwestuje w startup’y/ekosystemy AI, aby mieć unikatową ofertę (np. Amazon inwestuje w Anthropic, Microsoft w OpenAI, Google w swoje DeepMind). To pozytywna spirala: im więcej przełomów w AI, tym więcej osób korzysta z chmury; im częściej chmura służy AI, tym więcej te giganty mogą inwestować w badania i rozwój sztucznej inteligencji.
• Oprogramowanie i usługi AI dla przedsiębiorstw: Ten podsektor obejmuje firmy dostarczające rozwiązania AI dla biznesu – często integrując AI z analizą danych, procesami biznesowymi lub branżowymi przepływami pracy. Przykładami są Palantir i C3.ai (omawiane wcześniej), a także platforma IBM Watsonx oraz Salesforce z funkcjami Einstein AI (oraz nową generatywną AI „GPT” dla CRM). Tradycyjne firmy zajmujące się oprogramowaniem dla przedsiębiorstw, takie jak SAP, Oracle, ServiceNow, Adobe, Workday, również wdrażają możliwości sztucznej inteligencji (budując własne rozwiązania lub współpracując z OpenAI itp.). Szansa polega na tym, że każda firma chce wykorzystać AI, ale wielu brakuje wewnętrznych talentów, aby zrobić to od podstaw – dlatego zwracają się do dostawców oprogramowania lub konsultantów. Firmy świadczące usługi konsultingowe i IT (Accenture, Deloitte itd.) również należą do tej kategorii, ponieważ mogą zarabiać miliardy, pomagając firmom wdrażać strategie AI. Dla inwestorów skoncentrowanych tylko na tej branży, poza Palantir i C3, są też mniejsze firmy, takie jak Veritone (platforma oprogramowania AI), BigBear.ai (rozwiązania AI dla rządu i wojska), SentinelOne (cyberbezpieczeństwo oparte na AI, jak wspomniano) oraz Uipath (RPA – automatyzacja procesów biurowych, wykorzystująca AI do automatyzacji zadań biurowych). Ten podsektor jest prawdopodobnie najszerszy, ponieważ obejmuje wszystkie branże – od AI w opiece zdrowotnej (np. firmy diagnostyczne wykorzystujące AI do obrazowania medycznego) po finanse (AI do handlu algorytmicznego lub oceny zdolności kredytowej). Kluczowym trendem jest wprowadzanie generatywnej AI do przedsiębiorstw: wiele firm testuje asystentów dla swoich pracowników (np. sukces Githuba z AI do kodowania inspiruje obecnie narzędzia podobne do asystentów dla prawników, analityków, pracowników obsługi klienta itp.). Ktokolwiek dostarczy te systemy AI klasy korporacyjnej, może liczyć na ogromny wzrost. Jednak konkurencja jest zacięta – wielcy dostawcy chmury oferują własne rozwiązania AI, startupy powstają co tydzień, a otwarte modele AI można dostosować niższym kosztem. Sukces zatem odniesie ten, kto ma specjalistyczną wiedzę branżową i zdolność do integracji (np. Palantir integrujący AI ze swoją platformą danych, aby analitycy mogli z niej łatwo korzystać). Gartner i inni analitycy przewidują, że firmowe wydatki na AI będą rosły o ~20–25% rocznie przez najbliższe lata, nawet jeśli część entuzjazmu opadnie, co dobrze wróży potencjałowi przychodów tego podsektora.
• AI w robotyce i systemach autonomicznych: Ten podsektor obejmuje zastosowanie AI w świecie fizycznym – roboty, drony, pojazdy autonomiczne i systemy automatyzacji. Jest to nieco odmienny obszar, ponieważ czas realizacji projektów i modele biznesowe mogą różnić się od tych skoncentrowanych na oprogramowaniu. Kluczowe obszary to: samochody autonomiczne (liderzy to firmy takie jak Tesla, Waymo (Alphabet), Cruise od GM, Mobileye itd.), roboty przemysłowe i magazynowe (wiodący gracze przemysłowi to ABB, Fanuc, Yaskawa; Symbotic i wspierany przez Berkshire Ox Robotics dla magazynów; Amazon Robotics do obsługi wewnętrznej), roboty usługowe (np. roboty dostawcze w szpitalach czy roboty sprzątające), a także pojawiające się rozwiązania takie jak drony zasilane AI i wojskowe BSP (bezzałogowe statki powietrzne). Autonomiczna jazda była jednym z pierwszych obszarów AI – choć pełna autonomia poziomu 5 nadal stanowi wyzwanie, firmy poczyniły postępy z robotaksówkami w niektórych miastach i zaawansowanymi systemami wspomagania kierowcy w samochodach konsumenckich. Podejście Tesli, polegające na udostępnianiu bety AI „FSD” swojej flocie użytkowników, jest kontrowersyjne, ale pozwoliło zgromadzić jeden z największych na świecie rzeczywistych zbiorów danych z jazdy. Ostatnie działania Tesli, takie jak uruchomienie superkomputera Dojo oraz zapowiedzi licencjonowania FSD innym, mają na celu monetyzację ich przewagi AI w motoryzacji. Nvidia również odgrywa tu istotną rolę, dostarczając swoje układy Drive i oprogramowanie wielu producentom samochodów do funkcji autonomicznej jazdy opartej na AI. Tymczasem robotyka dla automatyzacji pracy przeżywa rozkwit – poza magazynami, obejmuje rolnictwo (roboty polowe z AI), budownictwo (drony do inspekcji terenów, roboty murarskie) i handel detaliczny (roboty inwentaryzacyjne). Nawet roboty humanoidalne są już rozwijane: Tesla zaprezentowała Optimum wykonującego proste zadania; kilka startupów (Figure AI, Sanctuary AI) pracuje nad robotami przypominającymi ludzi do ogólnych prac fizycznych. To dopiero początek, ale potencjał jest ogromny (Musk powiedział, że Optimus może być w przyszłości cenniejszy niż cały dział samochodowy Tesli – to spekulacja, ale pokazuje skalę wizji). Dla inwestorów czystych spółek robotycznych jest niewiele; większość to działy większych firm lub prywatne startupy. Niemniej jednak firmy takie jak Intuitive Surgical (twórca robotów chirurgicznych z AI) osiągają znakomite wyniki, a nowi gracze jak Naïo Technologies (roboty rolnicze) czy AeroVironment (drony dla wojska) są coraz bardziej widoczni. Podsektor robotyki często wymaga większej cierpliwości (hardware wymaga czasu, a skalowanie produkcji jest wyzwaniem), ale w dłuższej perspektywie może być przełomowy, gdy AI i inżynieria mechaniczna pozwolą automatyzować pracę fizyczną.

Podsumowując: AI to nie jeden rynek, lecz wiele wzajemnie powiązanych rynków. Tabela poniżej przedstawia krótką charakterystykę tych podsektorów, ich specyfikę oraz wybranych reprezentantów:

Podsektor AI	Na czym polega	Wiodące firmy (przykłady)
Generatywna AI	AI, która tworzy treści (tekst, obrazy, kod itp.) za pomocą dużych modeli	OpenAI (ChatGPT, prywatna; partner: Microsoft), Alphabet (Bard/PaLM), Meta (Llama open-source), Anthropic (Claude, prywatna), Adobe (Firefly), Stability AI (open-source obrazkowa AI)
Chipsety & Sprzęt AI	Specjalistyczne procesory i sprzęt do trenowania oraz uruchamiania modeli AI	Nvidia (GPU), AMD (GPU/APU), Intel (Gaudi, wkrótce), Google (TPU), TSMC (produkcja chipów AI), ASML (sprzęt do produkcji chipów), Broadcom (chipsety sieciowe AI), Marvell (sieci danych dla centrów danych), Micron/Samsung (pamięć dla AI)
AI w chmurze (hiperskalerzy)	Platformy chmurowe oferujące usługi i infrastrukturę AI na dużą skalę	Amazon AWS (SageMaker, Bedrock; własny chip Trainium), Microsoft Azure (partnerstwo z OpenAI, usługi chmurowe Copilot), Google Cloud (Vertex AI, TPU w chmurze), Oracle Cloud (infrastruktura AI, OCI), IBM Cloud (watsonx), Alibaba Cloud (w Azji)
Oprogramowanie AI dla firm	Rozwiązania AI dla biznesu – analityka, automatyzacja, wspomaganie decyzji itd.	Palantir (platforma AIP), C3.ai (aplikacje AI dla firm), Salesforce (Einstein GPT w CRM), ServiceNow (AI w procesach IT), IBM (watsonx & konsulting), SAP (AI w ERP), Snowflake (dane i AI w chmurze), Twilio (AI do kontaktów z klientem)
Robotyka & Autonomia	Zastosowanie AI w robotach, autonomicznych pojazdach, dronach oraz automatyzacji zadań fizycznych	Tesla (Autopilot/FSD do aut, robot Optimus), Waymo Alphabetu (robotaksówki), Symbotic (roboty magazynowe), Deere & Co. (autonomiczne maszyny rolnicze), DJI (drony AI, prywatna), Boston Dynamics (roboty, własność Hyundai, prywatna), Intuitive Surgical (roboty chirurgiczne z AI), Mobileye (systemy ADAS)

(Tabela: Kluczowe podsektory AI, ich specjalizacja oraz przykładowi gracze w każdym.)

Każdy z tych segmentów wiąże się z odmiennymi aspektami inwestycyjnymi. Na przykład generatywna AI może szybko się upowszechniać, ale też szybko zostać skomercjalizowana, podczas gdy chipsety AI wymagają dużych nakładów kapitałowych, lecz zapewniają wysokie bariery wejścia dla liderów branży. AI w chmurze to gra o skalę, którą prawdopodobnie wygra kilku gigantów, podczas gdy oprogramowanie AI dla firm może przynieść wielu zwycięzców, z których każdy zdobędzie własną niszę branżową. Robotyka/Autonomia może mieć najgłębszy długofalowy wpływ na społeczeństwo, lecz często napotyka więcej przeszkód regulacyjnych i bezpieczeństwa (np. samochody autonomiczne wymagające zezwoleń).

Z perspektywy inwestora dywersyfikacja między podsektorami może być rozsądna – to sposób na zabezpieczenie się, ponieważ nikt nie wie na pewno, która dziedzina AI przyniesie największe dochody w najbliższym czasie. Warto także zwrócić uwagę na współzależności: sukces w generatywnej AI napędza korzystanie z chmury; rozwój chmur (większa dostępność GPU) napędza powstawanie kolejnych startupów AI; lepsze chipy AI umożliwiają postęp w robotyce itd. Wiele największych firm (np. Google, Amazon, Microsoft) działa w wielu podsektorach AI jednocześnie (chipsety, chmura, aplikacje, itp.), co częściowo wyjaśnia ich wysoką wycenę – postrzegane są jako firmy obecne na każdym etapie łańcucha wartości AI.

Wreszcie, niezwykle ważne jest monitorowanie regulacji i etyki we wszystkich tych podsektorach. Wraz z przenikaniem AI do finansów, opieki zdrowotnej, obronności itp., rządy zaczynają tworzyć przepisy (co można zauważyć na przykładzie unijnej AI Act czy stanowych przepisów w USA investopedia.com investopedia.com). Regulacje mogą tworzyć nowe przewagi dla dużych graczy, którzy są w stanie się dostosować, lub spowalniać pewne zastosowania (np. ograniczenia wdrażania pojazdów autonomicznych lub wykorzystywania danych przez AI mogą wpływać na modele biznesowe). Często jednak regulacje, gdy zostaną uporządkowane, legitymizują daną branżę i mogą prowadzić do większych inwestycji po początkowym dostosowaniu.

Wnioski: Perspektywy dla akcji AI

Hossa na akcjach AI odzwierciedla rzadkie połączenie przełomu technologicznego i entuzjazmu inwestorów. W zaledwie kilka lat AI przeszła od niszowego zagadnienia technologicznego do głównej narracji napędzającej rynki akcji. Obecny stan akcji AI charakteryzuje się gwałtownie rosnącymi wycenami liderów, szybkim wzrostem wydatków na AI oraz pędem firm do przekształcania się w organizacje skoncentrowane na AI.

Dla ogólnych inwestorów kluczowe wnioski to:

• AI zostaje na dłużej: Eksperci zgodnie twierdzą, że AI zapewni ogromną wartość gospodarczą w ciągu najbliższej dekady. Nawet jeśli ceny poszczególnych akcji będą się wahać, a cykle popularności pojawiać i wygasać, długofalowy trend wdrażania AI powinien przynieść korzyść dobrze przygotowanym firmom. Jak zauważył Sundar Pichai z Google, „wchodzimy w złotą erę innowacji” dzięki AI crn.com – to odczucie podziela wielu prezesów.
• Koncentracja kontra poszerzenie: Dotychczasowe wzrosty na rynku są silnie skoncentrowane w kilku spółkach wygrywających na AI itiger.com. To miecz obosieczny. Ci liderzy (Nvidia, Microsoft itd.) mogą nadal bić rynek dzięki swoim przewagom, ale istnieje też znacząca szansa, że hossa się poszerzy na inne sektory i mniejsze firmy, w miarę jak korzyści AI się rozpowszechnią. Goldman Sachs radzi, by zrównoważyć portfele, włączając zarówno największych graczy, jak i „potencjalnych zwycięzców w mniejszej technologii… oraz starej gospodarce”, które zyskają na wdrażaniu AI goldmansachs.com.
• Wyceny i ostrożność: Niektóre akcje AI mają już w swojej cenie wiele perfekcji. Inwestorzy powinni zwracać uwagę na wskaźniki wyceny. Jak pokazuje przykład Palantira, akcja może stać się „skandalicznie droga” nasdaq.com – ponad 100x sprzedaży – przez euforię wokół AI. Historia sugeruje ostrożność, gdy gonimy takie nazwy; każdy problem ze wzrostem może spowodować gwałtowne korekty. Warto odróżnić firmy mające już udowodnioną moc zarobkową dzięki AI (np. zyski Nvidii eksplodowały) od tych, które opierają się głównie na narracji. W tym drugim przypadku kluczowe są odpowiednie wielkości pozycji i zarządzanie ryzykiem.
• Cytaty warte zapamiętania: „AI zrewolucjonizuje praktycznie każde doświadczenie klienta” (Jassy z Amazon) aboutamazon.com – co oznacza, że żaden sektor nie jest odporny, od handlu detalicznego aż po opiekę zdrowotną. „Nadzieje wokół AI” napędzały wyceny akcji (Goldman) goldmansachs.com, ale „rosnąca konkurencja” ostatecznie przetestuje dominację liderów goldmansachs.com. „Szansa na wiele bilionów dolarów” (Huang z Nvidii) x.com kontra „gwałtowne spadki wraz z normalizacją zwrotów” (wzorzec historyczny zauważony przez Goldmana) goldmansachs.com – te przeciwstawne spostrzeżenia pokazują pełne spektrum możliwych rezultatów.

Zatem co dalej z akcjami AI? W krótkim terminie można spodziewać się dalszej zmienności. Mogą pojawić się spadki, jeśli wyniki finansowe jakiejś gwiazdy AI rozczarują lub jeśli czynniki makroekonomiczne (stopy procentowe, kwestie geopolityczne wokół technologii) wywołają realizację zysków. Każdy sygnał „pęknięcia” w historii wzrostu AI – np. presja kosztowa chmury, nadążenie podaży chipów AI za popytem i spadek premii za ich niedobór – może wywołać zmianę wyceny. Z drugiej strony, nadchodzące premiery produktów (jak oczekiwane funkcje AI w Apple czy plotki o nowym modelu GPT-5 itp.) mogą znów wywołać rajdy cen.

W długim terminie AI ma szansę być równie przełomowe, jak rewolucje chmury czy mobilności – a może nawet bardziej. Oznacza to, że zarówno firmy dostarczające rozwiązania AI (chipów, chmury), jak i te umiejętnie wykorzystujące AI oraz podmioty ze „starej gospodarki” wdrażające AI dla zwiększenia produktywności mogą liczyć na trwałe wyniki. Można sobie wyobrazić przyszłość, w której „akcje AI” nie będą już osobną kategorią, bo AI stanie się wszechobecne w biznesie – wtedy tradycyjne granice sektorów się zacierają (każda firma może być częściowo AI). Jednak jeszcze tego nie osiągnęliśmy; na razie wskazanie prawdziwych liderów i innowatorów AI pozostaje źródłem alfy.

Dla przeciętnych inwestorów rozsądnym podejściem jest zdywersyfikowana ekspozycja na tematykę AI: posiadanie mieszanki ugruntowanych zwycięzców (dla stabilności i podstawowej ekspozycji) oraz kilku rozwijających się innowatorów (dla potencjału wzrostu), przy jednoczesnym unikaniu nadmiernej koncentracji w jednym modnym akcjonariuszu. Jak w przypadku każdej rewolucyjnej technologii, droga nie będzie liniowa. Jednak tak długo, jak AI będzie się rozwijać w obecnym tempie, prawdopodobnie zobaczymy pojawienie się nowych gwiazd giełdowych, a może nawet pierwszego start-upu wartego bilion dolarów. Rynek akcji AI jest dynamiczny – i dla inwestorów, którzy są na bieżąco i rozsądni, stanowi ekscytujący, choć czasami wyboisty, zestaw możliwości.

Źródła:

• Morningstar Indexes (lipiec 2024) – Komentarze na temat akcji AI dominujących na rynku indexes.morningstar.com indexes.morningstar.com.
• Goldman Sachs Research (wrzesień 2024) – Analiza i cytaty: „Akcje AI nie są w bańce” goldmansachs.com goldmansachs.com goldmansachs.com.
• Tiger Brokers/Insider Monkey (styczeń 2024) – Prognozy AI JPMorgan: statystyki „Wspaniałej Siódemki”, wyceny oraz rozszerzająca się teza itiger.com itiger.com.
• Reuters (grudzień 2023) – Prognoza AMD dla rynku chipów AI: 45 mld dolarów w 2023, wzrost do 400 mld do 2027; statystyka Nvidia ~80% udziału reuters.com reuters.com.
• Nasdaq/Motley Fool (czerwiec 2025) – Wzrost napędzany przez AI firmy Palantir, prognoza biliona dolarów według Dana Ivesa z Wedbush, cytat CTO Palantiru nasdaq.com nasdaq.com.
• GeekWire (październik 2023) – List Satyi Nadelli: „AI przekształci każdą kategorię oprogramowania i każde przedsiębiorstwo” geekwire.com.
• AboutAmazon – List Andy’ego Jassy’ego do akcjonariuszy 2025: „Generatywna AI zrewolucjonizuje praktycznie każde doświadczenie klienta… wyjątkowa transformacja… tempo szybsze niż cokolwiek wcześniej” aboutamazon.com aboutamazon.com.
• CRN (sierpień 2023) – Keynote Sundara Pichaia podczas Google Cloud Next: „AI dotknie każdego sektora… zmieni sposób, w jaki żyjemy i pracujemy… jeden z najgłębszych przełomów w naszym życiu” crn.com crn.com.
• Sharewise/Motley Fool (czerwiec 2023) – Cytat Jensena Huanga: ChatGPT był „momentem iPhone’a” dla AI sharewise.com.
• Yahoo Finance/Insider Monkey – Opinie BlackRock i JPMorgan na temat perspektyw AI; BlackRock widzi AI jako główny czynnik wzrostu na rynku akcji w 2025 r. itiger.com itiger.com.
• SP Global Market Intelligence (połowa 2023) – Wydajność indeksu AI i obawy o bańkę spglobal.com.
• Kavout MarketLens (marzec 2025) – Analiza akcji małych spółek AI (C3.ai, SoundHound, Serve Robotics, itp.) kavout.com kavout.com kavout.com.
• Investopedia (lipiec 2025) – Aktualizacja o akcjach AI, krajobraz regulacyjny investopedia.com investopedia.com.
• Yahoo/Reuters przez AOL (sierpień 2023) – Informacja o 6 mld USD przychodu IBM z generatywnej AI oraz 63% zwyżce akcji Broadcom związanej z AI aol.com.