Ландшафт інвестицій у ШІ: 10 нових гравців, що переосмислюють кілька галузей

Штучний інтелект перейшов від спекулятивної технології до трансформуючої сили у різних секторах. Хоча відомі компанії, такі як Nvidia і Microsoft, вже мають високі оцінки, що відображають роки очікуваного зростання, існує приваблива можливість у менших, спеціалізованих компаніях, які створюють рішення штучного інтелекту для конкретних вертикалей. Ці новачки зазвичай торгуються за більш розумними мультиплікаторами і пропонують доступ до високозростаючих застосувань машинного навчання та автоматизації.

Перевага диверсифікації

Замість концентрації інвестицій у лідерів галузі, вже оцінених за ідеальними показниками, стратегічний підхід передбачає створення експозиції у кількох сферах застосування штучного інтелекту. Системи розпізнавання голосу, автономна логістика, автоматизація бізнес-процесів, фармацевтичні дослідження, фінансові послуги та оборонна аналітика — це різні напрямки з власною динамікою ринку та часовими рамками. Такий підхід визнає, що передбачити, яка конкретна сфера домінуватиме, залишається невизначеним, але володіння частками кількох переможців значно покращує результати портфеля.

Голосові корпоративні взаємодії

SoundHound AI (NASDAQ: SOUN) працює на перетині розмовного штучного інтелекту та технологій розпізнавання голосу. Системи компанії забезпечують інтерактивний досвід у автомобільній, готельній та корпоративній сферах. Голосові інтерфейси стали найшвидше зростаючим напрямком застосування штучного інтелекту, оскільки підприємства швидше приймають їх через підвищення продуктивності завдяки природній мові, що замінює традиційний ввід даних і навігацію меню.

Масштабна автоматизація логістики

Symbotic (NASDAQ: SYM) — це найчіткіший приклад чистого інвестування у робототехніку для складів та автоматизацію виконання замовлень. Оскільки витрати на логістику електронної комерції зростають і зменшують маржу роздрібних продавців, повністю автономні системи складів перейшли від новинки до необхідності для операцій. Платформа Symbotic автоматизує складські процеси, що раніше вимагали значної ручної праці, безпосередньо реагуючи на ціновий тиск.

Трансформація бек-офісних процесів

UiPath (NYSE: PATH) — лідер у сфері роботизованої автоматизації процесів, де програмні боти виконують повторювані завдання бек-офісу, що раніше потребували людської праці. Інтеграція штучного інтелекту у ці платформи дозволяє цілі відділи застарілих бізнес-процесів замінювати технологіями, що створює багатодекадну хвилю підвищення продуктивності у корпоративній Америці.

Інфраструктура підприємницького штучного інтелекту

C3.ai (NYSE: AI) пропонує платформи з можливостями штучного інтелекту, орієнтовані на галузеві рішення для підприємств, які не бажають створювати власні AI-можливості з нуля. Компанія працює під новим керівництвом, яке вступить у 2025 році, позиціонуючи себе як історію перетворення, що отримує вигоду від прискорення модернізації корпоративного програмного забезпечення. Замість великих внутрішніх команд з аналізу даних, компанії тепер можуть використовувати готові AI-рішення для вирішення галузевих задач.

Державна розвідка та аналітика

BigBear.ai (NYSE: BBAI) забезпечує аналітичні інструменти на базі AI для оборони, логістики та урядових операцій. З існуючим портфелем понад $376 мільйонів і налагодженими зв’язками з військовими та розвідорганами США, компанія є більш ризикованою ставкою на прискорення впровадження передової аналітики та систем автономного прийняття рішень у федеральному уряді.

Оцінка кредитоспроможності на базі AI

Upstart (NASDAQ: UPST) використовує машинне навчання для революціонізації оцінки кредитоспроможності та автоматизації кредитування. Останні квартальні результати показали зростання доходів на 71% у порівнянні з минулим роком, що свідчить про все більшу adoption AI-платформ для кредитування замість застарілих методів оцінки, які не враховували сучасних профілів позичальників.

Платформи аналізу даних

Palantir Technologies (NASDAQ: PLTR) розробляє складні платформи аналітики даних із застосуванням передових AI-агентів для урядових та корпоративних цілей. Оскільки організації зіштовхуються з труднощами у впровадженні AI, Palantir виступає як рівень розгортання — платформа, що дозволяє клієнтам без глибоких знань машинного навчання впроваджувати AI у своїй діяльності.

Розробка ліків за допомогою AI

Absci (NASDAQ: ABSI) використовує генеративне AI для розробки нових антитіл і терапевтичних білків обчислювальним шляхом. Скорочення термінів розробки — від концепції до кандидатів у препарати за кілька тижнів замість років — демонструє, як машинне навчання може радикально змінити продуктивність фармацевтичних досліджень і розробок. Це один із найперспективніших застосувань AI поза межами програмного забезпечення.

Машинне навчання у біотехнологіях

Recursion Pharmaceuticals (NASDAQ: RXRX) застосовує автоматизоване машинне навчання і лабораторну автоматизацію для відкриття нових ліків у різних терапевтичних напрямках. Автоматизація експериментальної біології та аналіз великих біологічних даних дозволяє скоротити роки традиційних досліджень, створюючи конкурентні переваги у швидкості розробки та ефективності досліджень.

Автоматизація розслідувань і криміналістики

Cellebrite (NASDAQ: CLBT) забезпечує інструменти цифрової криміналістики з підтримкою AI для правоохоронних і безпекових організацій по всьому світу. Оскільки уряди модернізують розслідувальні можливості, автоматизований аналіз даних і витяг інформації прискорюють процеси, що раніше займали багато часу у слідчих.

Створення експозиції у кількох напрямках

Ці 10 компаній охоплюють голосові інтерфейси, робототехніку для складів, автоматизацію робочих процесів, корпоративне програмне забезпечення, оборонну аналітику, фінтех, розробку ліків і автоматизацію криміналістики. Жоден інвестор не може з упевненістю передбачити, яка сфера принесе найбільший дохід за наступне десятиліття. Однак систематична експозиція у кількох високозростаючих вертикалях значно підвищує ймовірність захоплення переможців і зменшує ризик концентрації у будь-якій одній галузі.

Перехід штучного інтелекту залишається на ранніх стадіях. Терпеливий капітал, інвестований у диверсифіковані кошики фокусних AI-спеціалістів сьогодні, може принести значний дохід у міру прискорення витрат на AI і масштабування їхніх рішень на широку клієнтську базу.