Обзор инвестиций в ИИ: 10 новых игроков, меняющих несколько отраслей

Искусственный интеллект перешел от спекулятивной технологии к трансформирующей силе в различных секторах. В то время как такие известные компании, как Nvidia и Microsoft, уже оцениваются по премиальным мультипликаторам, отражающим многолетние ожидания роста, существует привлекательная возможность в меньших, специализированных компаниях, разрабатывающих AI-решения для конкретных вертикалей. Эти новые игроки обычно торгуются по более разумным мультипликаторам и при этом обеспечивают доступ к быстрорастущим приложениям машинного обучения и автоматизации.

Преимущество диверсификации

Вместо того чтобы сосредотачивать инвестиции на лидерах отрасли, уже оцененных по максимуму, стратегический подход предполагает создание экспозиции в нескольких областях применения AI. Системы распознавания голоса, автономная логистика, автоматизация бизнес-процессов, фармацевтические исследования, финансовые услуги и аналитика обороны представляют собой отдельные направления роста, каждое со своими рыночными динамиками и сроками. Такой подход признает, что предсказать, какое конкретное AI-приложение станет доминирующим, остается неопределенным — но владение долями нескольких победителей значительно повышает результаты портфеля.

Голосовые взаимодействия в бизнесе

SoundHound AI (NASDAQ: SOUN) работает на стыке разговорного AI и технологий распознавания голоса. Системы компании обеспечивают интерактивный опыт в автомобильной, гостиничной и корпоративной среде. Голосовые интерфейсы стали самой быстрорастущей веткой прикладного искусственного интеллекта, поскольку предприятия все больше осознают преимущества повышения производительности за счет естественных языковых взаимодействий, заменяющих традиционный ввод данных и навигацию по меню.

Масштабная автоматизация логистики

Symbotic (NASDAQ: SYM) представляет собой наиболее очевидную чистую инвестицию в складскую робототехнику и автоматизацию выполнения заказов. По мере того как расходы на логистику электронной коммерции занимают все большую часть прибыли ритейлеров, полностью автономные складские системы перешли от новинки к операционной необходимости. Платформа Symbotic автоматизирует сложные складские процессы, ранее требовавшие значительных ручных усилий, что напрямую отвечает на текущие ценовые давления ритейлеров.

Трансформация бэк-офисных процессов

UiPath (NYSE: PATH) лидирует в секторе роботизированной автоматизации процессов, где программные боты выполняют повторяющиеся задачи бэк-офиса, ранее требовавшие человеческого труда. По мере интеграции AI в эти платформы целые отделы устаревших бизнес-процессов становятся кандидатами на технологическую замену, что создает многодесятилетнюю волну повышения производительности в американских корпорациях.

Инфраструктура корпоративного AI

C3.ai (NYSE: AI) объединяет возможности искусственного интеллекта в отраслевые платформы, ориентированные на предприятия, не желающие создавать AI с нуля. Компания возглавляется новым руководством, вступающим в 2025 году, и позиционирует себя как история преобразования, выигрывающая от ускорения модернизации корпоративного программного обеспечения. Вместо необходимости в больших внутренних командах по данным, компании теперь могут внедрять готовые AI-решения, решающие отраслевые задачи.

Государственный интеллект и аналитика

BigBear.ai (NYSE: BBAI) предоставляет аналитические инструменты на базе AI для обороны, логистики и государственных операций. С существующим бэклогом более $376 миллионов и налаженными связями с военными и разведывательными агентствами США, компания представляет собой более рискованную ставку на ускоряющееся внедрение передовых аналитических систем и систем автономного принятия решений в федеральных структурах.

Оценка кредитоспособности на базе AI

Upstart (NASDAQ: UPST) использует машинное обучение для революции в оценке кредитоспособности и автоматизации кредитования. Недавние квартальные результаты показали рост выручки на 71% по сравнению с прошлым годом, что свидетельствует о все большем внедрении финансовыми институтами платформ AI для оценки заемщиков вместо устаревших методов скоринга, не учитывающих современные профили заемщиков.

Платформы анализа данных

Palantir Technologies (NASDAQ: PLTR) разрабатывает сложные платформы аналитики данных с использованием передовых AI-агентов для государственных и корпоративных приложений. В условиях, когда организации сталкиваются с трудностями внедрения AI внутри компании, Palantir выступает в роли слоя развертывания — платформы, позволяющей клиентам без глубоких знаний машинного обучения реализовать AI по всей организации.

Разработка лекарств с помощью AI

Absci (NASDAQ: ABSI) использует генеративный AI для проектирования новых антител и терапевтических белков вычислительным путем. Сокращение сроков разработки — от концепции до кандидатных препаратов за недели вместо лет — демонстрирует, как машинное обучение может кардинально изменить эффективность фармацевтических исследований и разработок. Эта область — одна из самых перспективных для AI вне программного обеспечения.

Машинное обучение в биотехнологиях

Recursion Pharmaceuticals (NASDAQ: RXRX) применяет автоматизированное машинное обучение и лабораточную автоматизацию для поиска лекарств в различных терапевтических областях. Автоматизация экспериментальной биологии и анализ огромных биологических данных позволяют сократить годы традиционных исследований, создавая конкурентные преимущества в скорости разработки и эффективности исследований.

Автоматизация расследований и судебной экспертизы

Cellebrite (NASDAQ: CLBT) предоставляет инструменты цифровой судебной экспертизы с поддержкой AI для правоохранительных органов и служб безопасности по всему миру. В условиях модернизации следственных возможностей AI-ассистированная обработка данных и автоматизированный анализ ускоряют обработку информации, ранее занимавшую много времени у следователей.

Создание экспозиции по нескольким направлениям

Эти 10 компаний охватывают голосовые интерфейсы, складскую робототехнику, автоматизацию рабочих процессов, платформы корпоративного программного обеспечения, аналитику обороны, финтех, разработку лекарств и автоматизацию судебных расследований. Ни один инвестор не может с уверенностью предсказать, какое AI-приложение принесет наибольшую прибыль в ближайшее десятилетие. Однако систематическая экспозиция в нескольких быстрорастущих вертикалях значительно повышает вероятность захвата победителей и снижает риск концентрации в одной области.

Переход к искусственному интеллекту остается на ранних стадиях. Терпеливый капитал, инвестированный сегодня в диверсифицированные корзины специализированных AI-компаний, может принести существенную отдачу по мере ускорения расходов на AI и масштабирования решений этих компаний на расширяющихся рынках клиентов.