Cảnh quan Đầu tư AI: 10 Đối thủ Mới Nổi Đổi Mới Nhiều Ngành Công Nghiệp

Trí tuệ nhân tạo đã chuyển mình từ công nghệ mang tính suy đoán sang lực lượng biến đổi toàn diện trong các ngành. Trong khi các tên tuổi lớn như Nvidia và Microsoft đã có định giá cao phản ánh nhiều năm kỳ vọng tăng trưởng, vẫn tồn tại cơ hội hấp dẫn trong các công ty nhỏ hơn, chuyên biệt hơn đang xây dựng các giải pháp AI cho các lĩnh vực cụ thể. Những đối thủ mới nổi này thường giao dịch với các hệ số hợp lý hơn trong khi mang lại khả năng tiếp xúc với các ứng dụng học máy và tự động hóa có tốc độ tăng trưởng cao.

Lợi thế Đa dạng hóa

Thay vì đặt cược vào các nhà lãnh đạo ngành đã được định giá cho sự hoàn hảo, một chiến lược hợp lý là xây dựng khả năng tiếp xúc qua nhiều lĩnh vực ứng dụng AI khác nhau. Hệ thống nhận diện giọng nói, logistics tự hành, tự động hóa quy trình doanh nghiệp, nghiên cứu dược phẩm, dịch vụ tài chính và phân tích quốc phòng đều đại diện cho các hướng tăng trưởng riêng biệt, mỗi hướng có đặc điểm thị trường và thời gian phát triển riêng. Cách tiếp cận này thừa nhận rằng dự đoán ứng dụng AI nào sẽ chiếm ưu thế vẫn còn nhiều bất định—nhưng sở hữu các phần của nhiều nhà chiến thắng sẽ cải thiện đáng kể kết quả danh mục đầu tư.

Tương tác doanh nghiệp dựa trên giọng nói

SoundHound AI [(NASDAQ: SOUN)]( hoạt động tại giao điểm của AI hội thoại và công nghệ nhận diện giọng nói. Các hệ thống của công ty cung cấp trải nghiệm tương tác trong các lĩnh vực ô tô, khách sạn và môi trường doanh nghiệp. Giao diện dựa trên giọng nói đã trở thành lĩnh vực phát triển nhanh nhất của trí tuệ nhân tạo ứng dụng, với việc áp dụng tăng tốc khi các doanh nghiệp nhận ra lợi ích năng suất từ các tương tác ngôn ngữ tự nhiên thay thế việc nhập dữ liệu và điều hướng menu truyền thống.

Tự động hóa logistics quy mô lớn

Symbotic [)NASDAQ: SYM(]) thể hiện rõ nhất khả năng tiếp xúc thuần túy với robot kho hàng và tự động hóa thực hiện đơn hàng. Khi chi phí logistics thương mại điện tử chiếm ngày càng nhiều phần trăm lợi nhuận của nhà bán lẻ, các hệ thống kho tự động hoàn toàn đã chuyển từ tính mới mẻ cạnh tranh sang yếu tố bắt buộc trong vận hành. Nền tảng của Symbotic tự động hóa các quy trình kho phức tạp trước đây đòi hỏi nhiều lao động thủ công, trực tiếp giải quyết các áp lực về chi phí mà các nhà bán lẻ ngày nay phải đối mặt.

Chuyển đổi quy trình hậu trường

UiPath [(NYSE: PATH)]( dẫn đầu lĩnh vực tự động hóa quy trình robot, nơi các bot phần mềm xử lý các quy trình hậu trường lặp đi lặp lại vốn đòi hỏi nhân công. Khi các doanh nghiệp tích hợp khả năng AI vào các nền tảng tự động hóa này, toàn bộ các phòng ban của các quy trình kinh doanh cũ kỹ trở thành đối tượng thay thế công nghệ, tạo ra một làn sóng năng suất kéo dài nhiều thập kỷ trong doanh nghiệp Mỹ.

Hạ tầng AI doanh nghiệp

C3.ai [)NYSE: AI(])/market-activity/stocks/ai( tích hợp khả năng trí tuệ nhân tạo vào các nền tảng chuyên ngành, nhắm vào các doanh nghiệp không muốn xây dựng khả năng AI từ đầu. Công ty hoạt động dưới sự lãnh đạo mới bắt đầu từ năm 2025, định vị mình như một câu chuyện chuyển đổi thành công hưởng lợi từ việc hiện đại hóa phần mềm doanh nghiệp ngày càng nhanh. Thay vì cần các đội ngũ khoa học dữ liệu lớn nội bộ, các công ty giờ đây có thể triển khai các giải pháp AI đã được xây dựng sẵn để giải quyết các thách thức đặc thù của ngành.

Trí tuệ và phân tích chính phủ

BigBear.ai [)NYSE: BBAI(])/market-activity/stocks/bbai( cung cấp các công cụ phân tích dựa trên AI cho quốc phòng, phối hợp logistics và hoạt động chính phủ. Với lượng công việc tồn đọng vượt quá )triệu và các mối quan hệ đã thiết lập với các cơ quan quân sự và tình báo Mỹ, công ty đại diện cho một cược rủi ro cao hơn vào việc chính phủ liên bang tăng tốc áp dụng phân tích nâng cao và hệ thống hỗ trợ quyết định tự động.

Đánh giá tín dụng dựa trên AI

Upstart [(NASDAQ: UPST)]$376 /market-activity/stocks/upst( tận dụng học máy để cách mạng hóa đánh giá khả năng tín dụng và tự động hóa cho vay. Kết quả quý gần đây cho thấy doanh thu tăng trưởng 71% so với cùng kỳ, cho thấy các tổ chức tài chính ngày càng áp dụng các nền tảng định giá dựa trên AI như một thay thế cho các phương pháp xếp hạng truyền thống đã không còn phù hợp với hồ sơ người vay hiện đại.

Nền tảng dữ liệu thông minh

Palantir Technologies [)NASDAQ: PLTR(])/market-activity/stocks/pltr( phát triển các nền tảng phân tích dữ liệu tinh vi tích hợp các tác nhân AI tiên tiến dành cho các ứng dụng chính phủ và doanh nghiệp. Khi các tổ chức gặp khó khăn trong việc triển khai AI nội bộ, Palantir đóng vai trò như lớp triển khai—nền tảng giúp khách hàng thiếu kiến thức sâu về học máy vận hành AI trong toàn tổ chức của họ.

Phát triển thuốc theo thiết kế AI

Absci [)NASDAQ: ABSI(])/market-activity/stocks/absi( sử dụng AI sinh tạo để thiết kế các kháng thể mới và protein điều trị một cách tính toán. Thời gian phát triển rút ngắn—từ ý tưởng đến các ứng viên thuốc trong vài tuần thay vì nhiều năm—cho thấy cách học máy có thể định hình lại năng suất R&D dược phẩm một cách căn bản. Ứng dụng này là một trong những trường hợp tiềm năng cao nhất của AI ngoài phần mềm.

Học máy trong lĩnh vực sinh học

Recursion Pharmaceuticals [)NASDAQ: RXRX(]) áp dụng tự động hóa học máy và tự động hóa phòng thí nghiệm trong việc khám phá thuốc ở nhiều lĩnh vực điều trị. Bằng cách tự động hóa sinh học thực nghiệm và phân tích dữ liệu sinh học khổng lồ, học máy có thể rút ngắn nhiều năm nghiên cứu dược phẩm truyền thống thành các khung thời gian ngắn hơn, tạo lợi thế cạnh tranh về tốc độ phát triển và hiệu quả nghiên cứu.

Tự động hóa điều tra và pháp y

Cellebrite [(NASDAQ: CLBT)]( cung cấp các công cụ pháp y kỹ thuật số nâng cao dựa trên AI phục vụ các tổ chức thực thi pháp luật và an ninh toàn cầu. Khi các cơ quan chính phủ hiện đại hóa khả năng điều tra, việc trích xuất dữ liệu hỗ trợ AI và phân tích tự động giúp tăng tốc các nhiệm vụ xử lý thông tin vốn tiêu tốn nhiều thời gian của điều tra viên.

Xây dựng khả năng tiếp xúc qua nhiều hướng

10 công ty này tổng thể bao gồm các lĩnh vực giao diện giọng nói, robot kho hàng, tự động hóa quy trình, nền tảng phần mềm doanh nghiệp, phân tích quốc phòng, công nghệ tài chính, khám phá thuốc và tự động hóa pháp y. Không nhà đầu tư nào có thể dự đoán chính xác ứng dụng AI nào sẽ mang lại lợi nhuận lớn nhất trong thập kỷ tới. Tuy nhiên, việc tiếp xúc có hệ thống qua nhiều lĩnh vực tăng trưởng cao sẽ nâng cao khả năng bắt được các nhà chiến thắng đồng thời tránh rủi ro tập trung vào bất kỳ lĩnh vực ứng dụng nào.

Chuyển đổi trí tuệ nhân tạo vẫn còn trong giai đoạn sơ khai. Vốn kiên nhẫn đầu tư vào các rổ đa dạng các chuyên gia AI tập trung ngày hôm nay có thể mang lại lợi nhuận đáng kể khi chi tiêu AI tăng tốc và các công ty này mở rộng quy mô các giải pháp của mình trên các cơ sở khách hàng ngày càng lớn.