Tempo, w jakim przebiega rozwój ludzkości od 1900 roku robi wrażenie. Automatyzacja i robotyzacja to tylko jeden wymiar rewolucji technologicznej. Coraz większą rolę zaczyna odgrywać sztuczna inteligencja (AI – Artificial intelligence). Algorytmy komputerowe są coraz bardziej skomplikowane i już dziś rozwiązują złożone problemy. Sektor AI zaczął ostatnio coraz bardziej przebijać się do świadomości zwykłego konsumenta za sprawą ChatGPT. Czy najbliższa dekada przyniesie podobną skalę rewolucji, co niegdyś Internet? Jeśli tak, to czy warto dziś postawić swoje pieniądze na inwestycję w sektor AI?

Załóż konto u robodoradcy Portu, dzięki któremu możesz kupić nawet ułamek akcji Meta, Apple, Amazon, Microsoft czy Google. Możesz też uzyskać ekspozycję na cały sektor sztucznej inteligencji. Zakładając konto za pomocą linka: https://portu.pl/dnarynkow?a_box=hkr5k5wn zarówno wspierasz nasz portal oraz możesz przez trzy miesiące inwestować całkowicie za darmo. Jeśli jeszcze nie słyszałeś o Portu – sprawdź naszą recenzję.

Sztuczna inteligencja to inwestycyjny hit dekady!

Już dziś sztuczna inteligencja znajduje swoje zastosowanie w rozpoznawaniu obrazów, mowy, czy pisma. Potrafi również generować krótkie formy poetyckie, aranżować muzykę, czy generować grafiki na zadany temat. Jest w stanie analizować nagrania w czasie rzeczywistym, czy udzielać odpowiedzi na pytania w trybie konwersacyjnym odnosząc się do tego, co przed chwilą „powiedziała”, a wciąż jesteśmy na samym początku tej drogi.

Podział rynku sztucznej inteligencji

Kilkadziesiąt lat temu za sztuczną inteligencję uznawano rozbudowane algorytmy, zaliczane do tzw. grupy „systemu zasad”. Dzisiaj absolutnie nie traktujemy ich jako AI. Na samym początku np. za inteligentne uważano nawet formuły Excela, czy programy do gry w szachy. Ich tworzenie opierało się na drzewach logicznych. Program na każdym szczeblu decyzyjnym miał do wyboru jedną z dwóch możliwych opcji, zależnych od jakichś czynników zewnętrznych.

Komputer zbierał niezbędne informacje z otoczenia i na ich podstawie wykonywał wcześniej zaprogramowane instrukcje. Nie było tu mowy o żadnej sztucznej inteligencji, gdyż komputer sam w sobie nie myślał, a tylko robił to, co zostało zlecone. Działanie sprowadzało się wyłącznie do interpretacji sygnałów płynących ze świata. Zresztą nawet tutaj komputer miał wąskie pole manewru.

Więcej nadziei daje uczenie maszynowe. Algorytmy należące do tej grupy mają na celu samodzielne znalezienie rozwiązań problemów. Ich autonomia jest znacznie większa. Jeżeli efekty działań algorytmu są zadowalające, to może kontynuować swoje działanie dalej. Zazwyczaj kończy swoją pracę, gdy zaczyna przynosić więcej szkody niż pożytku.

Minusem uczenia maszynowego jest konieczność bazowania na olbrzymich zbiorach danych. Wymagana infrastruktura jest znacznie bardziej rozległa niż w przypadku algorytmów z kategorii „systemu zasad”. Do tego algorytmy z tej kategorii są najczęściej bardzo mocno osadzone w jakiejś funkcjonalności. Bardzo ciężko jest znaleźć duże zbiory danych z wielu różnych obszarów nauki, czy działalności człowieka. Większa uniwersalność to obecnie największe pole zainteresowania naukowców rozwijających technologię AI.

Podział sztucznej inteligencji ze względu na używaną technologię

Eksperci od lat przeszacowują potencjał jaki niesie sztuczna inteligencja

Chociaż sztuczna inteligencja jest coraz bardziej zaawansowana, to wiele jej jeszcze brakuje do zrównania się z poziomem człowieka. Moment dorównania inteligencji ludzi jest punktem sporów wielu ekspertów. Około połowa z nich uważa, iż istnieje 50% prawdopodobieństwa na osiągnięcie przez AI ludzkiego poziomu inteligencji przed 2040 rokiem. Nie przywiązywałbym się jednak do tej daty. Poniższy wykres dobrze dowodzi dlaczego.

Już od lat 60 ubiegłego wieku analitycy twierdzili, że moment, kiedy sztuczna inteligencja zrówna się z tą ludzką, jest oddalony o mniej więcej 30 lat. Konsekwentnie i precyzyjnie powtarzali oni ten sam błąd mocno przeszacowując potencjał AI. Czy w końcu komputer będzie w stanie zrównać się z ludzkim poziomem inteligencji? Być może tak. Czy wydarzy się to w ciągu najbliższych 15 lat? Przeszłe statystyki raczej powinny studzić te zapały.

Szacunek analityków co do momentu kiedy sztuczna inteligencja zrówna się z inteligencją ludzi

Sztuczna inteligencja ma problemy z naturalnością

Największym problemem sztucznej inteligencji jest wiedza potoczna, a raczej jej brak. Komputer nie rozumie pewnych zwyczajowych ludzkich zachowań. To, co my uczymy się w lot, algorytmy nie są w stanie w ogóle pojąć. Dostępna dziś sztuczna inteligencja jest w stanie zrozumieć, że na poniższym zdjęciu Barack Obama naciska stopę na wagę, gdzie inny mężczyzna próbuje się zważyć. Nie jest jednak w stanie połączyć kropek, że to nacisk stopy powoduje nienaturalnie większą wagę u ważącego, co wprawia go w zdziwienie, a pozostałych w rozbawienie. Taki emocjonalny ciąg przyczynowo skutkowy nie jest na dziś rozumiany przez AI.

Sztuczna inteligencja postępuje w szalonym tempie

Nie jest jednak wcale powiedziane, że w końcu nie będzie w stanie takiego ciągu przyczynowo skutkowego analizować. To nie lata 70-te XX wieku, które nazywano zimą AI. Branża stała wówczas w miejscu, a społeczeństwo zaczęło wątpić, czy kiedykolwiek uda się stworzyć inteligentne programy.

Sytuacja uległa zmianie i praktycznie cały XXI wiek to mocne przyśpieszenie wszystkich procesów. Szczególnie ostatnie kilka lat doprowadziło do przełomów. Dobrze widać to na wykresie poniżej. W 2016 roku sztuczna inteligencja po raz pierwszy zdołała pokonać człowieka w rozpoznawaniu obrazów. Tymczasem jeszcze w 2011 roku była od ludzi sześć razy mniej skuteczna.

Procent błędów przy klasyfikacji obrazów dokonywanej przez SI (niebieskie słupki) i przez człowieka (czerwona linia)

Koszty wykorzystania i treningu AI spadają

Dynamiczne tempo rozwoju zbiega się z dynamicznym tempem spadku kosztów AI. Jak mocno spadły dotychczas koszty hardware i software niezbędnego do „treningu” sztucznej inteligencji widać na poniższych wykresach. Nie przywiązuj się do predykcji opartych na pokazanej tam linii trendu, bo to oczywiście nic jeszcze nie znaczy. Warto jednak zauważyć, że dotychczasowe tempo kosztów jest imponujące.

Tymczasem korzyści z wdrażania rozwiązań AI do pracy potrafią być porażające. Programiści korzystający z asystenta AI GitHub Copilot są w stanie rozwiązać zadanie programistyczne w czasie o 55% krótszym, niż działając samodzielnie.

Czas niezbędny do ukończenia zadania programistycznego

Sektory gospodarki najbardziej korzystające z potencjału AI

Nie ma obecnie jednego sektora gospodarki przodującego w wykorzystywaniu możliwości, jakie daje sztuczna inteligencja. Udział AI w poszczególnych dziedzinach życia gospodarczego jest dziś bardzo podobny. Liczby pokazują, że prawdopodobnie każdy rodzaj przedsiębiorstw może skorzystać na rewolucji AI. Żadne podmioty nie będą z tego wyścigu wykluczone. Ich przetrwanie i rozwój zdefiniuje zdolność wdrażania nowych typów algorytmów, do swoich produktów i usług. Sam proces zarządczy będzie prawdopodobnie wspomagany, a może nawet określany przez decyzje komputera.

Sektory gospodarki najbardziej korzystające z potencjału AI

Tempo wzrostu rynku AI

Tempo wzrostu całego rynku już jest imponujące, a jesteśmy przecież dopiero na początku drogi. Już teraz sektor AI wart ma być ponad 120 mld USD, a jeszcze rok temu szacunki mówiły o lekko ponad 90 mld. Do 2030 roku szacunki mówią o wartościach około 1.6 biliona dolarów, co oznaczałoby średnioroczne tempo wzrostu zbliżone do 40%.

Biorąc pod uwagę, że amerykański Big Tech na poważnie zaczął interesować się tą tematyką, widząc w niej szansę na podtrzymanie dynamiki swojego dotychczasowego wzrostu, to o ile prezentowane rozwiązania AI będą okazywały się skuteczne, to taki tempo jest jak najbardziej realne do utrzymania. Żeby zdobyć 100 milionów użytkowników, Gmail potrzebował 5 lat, Facebook 4,5 roku, Instagram 2,5 roku, TikTok zrobił to w 9 miesięcy, a ChatGPT… w dwa miesiące. To dobrze pokazuje potencjał, jaki drzemie w rozwoju AI.

Prognozowany globalny wzrost rynku AI

Siłę rozwoju rynku widać też analizując liczbę publikowanych co roku materiałów naukowych. W roku 2000 liczba publikacji naukowych o AI była mniej więcej taka sama co innych artykułów naukowych. Od 2005 roku przewaga zainteresowania naukowców w związku ze sztuczną inteligencją tylko wzrasta. Jeśli porównać 2017 rok i 1996, to liczba materiałów naukowych dotyczących AI wzrosła prawie 10-krotnie, podczas gdy wszystkich pozostałych zaledwie trochę ponad dwukrotnie.

Świat nauki coraz chętniej zajmuje się AI

USA i Chiny kierują rozwojem AI

Naturalnie nie każda część świata korzysta dziś w równym stopniu z możliwości AI. W tym technologicznym wyścigu przodują Stany Zjednoczone i Chiny. Obecnie dalej fundusze państwowe są najbardziej istotnym bodźcem wspierającym cały sektor, ale w przyszłości sytuacja powinna ulec zmianie. Wraz ze wzrostem rynku sektor prywatny zacznie odgrywać kluczową rolę, a na nim to USA są zdecydowanym liderem. Firmy amerykańskie inwestują dziś w segment AI ponad 2,5 razy tyle, co chińskie.

Wydatki sektora prywatnego na sektor AI – dane milionach dolarów

Sztuczna inteligencja daleko ma do powszechności

Jedynie około 3% amerykańskich przedsiębiorstw wdrożyło rozwiązania, które można traktować jako AI. Według danych na połowę 2021 roku. Poza Ameryką jest jeszcze gorzej. Inwestor nie powinien się więc obawiać się nasycenia rynku. Ten rynek pod kątem komercjalizacji w zasadzie jeszcze nie istnieje.

Poziom wdrożenia poszczególnych technologii przez przedsiębiorstwa amerykańskie – w tym AI na zielono

Inwestycja w indywidualne spółki

Nie wątpię, że jest to sektor, który w ciągu najbliższych 10 lat stworzy nowe gigantyczne przedsiębiorstwa i mocno wzmocni te, które postawią na niego (z sukcesem) w pierwszej kolejności. Problem w tym, że takim jednorożcem sektora może okazać się każdy, więc jeśli ktoś nie ma czasu ani ochoty śledzić indywidualnych trendów, to w zasadzie można pokusić się o to, żeby taką ekspozycję na indywidualne spółki uzyskać poprzez po prostu inwestycję w spółki Big Tech. Takie podmioty jak Microsoft, Meta, Amazon, Nvidia, czy Alphabet będą głównymi rozgrywającymi w torcie AI. To najlepsza dziś dla nich szansa do tego, aby podtrzymać swoje dotychczasowe tempo rozwoju.

Stworzenie własnego portfela na bazie tych spółek może być trudne dla mniejszego kapitału. Jeśli chcemy kupić po jednej akcji każdej z tych spółek, to potrzebujemy minimum 4 tysięcy złotych, a do tego mocno dostaniemy po kieszeni na prowizjach. Korzystając jednak z robodoradcy Portu, możesz rozdzielić swoje środki po równo na każdą ze spółek Big Tech nawet jeśli jesteś w stanie inwestować jedynie 100 zł miesięcznie.

Portu będzie inwestowało twoje 100 zł miesięcznie bezpośrednio w akcje wybranych przez Ciebie spółek. To główny i najważniejszy powód, dla którego otwarcie polecam tą platformę. To świetna okazja, dla osób, które nie mają wielkich środków, a chciałyby inwestować regularnie w konkretny sektor. Ponadto mamy też dodatkowy prezent – zakładając konto za pomocą linka: https://portu.pl/dnarynkow?a_box=hkr5k5wn wspierasz portal DNA oraz możesz przez trzy miesiące inwestować zwolniony ze wszystkich opłat, jakie pobiera Portu.

Jeśli jednak lubisz szukanie igieł w stogu siana i potencjalnych jednorożców działających na tym rynku, to możesz też zainteresować się mniejszymi spółkami, takimi jak C3.AI, UiPath, Splunk, Upstart Holdings, czy Palantir Technologies.

Inwestycja przez fundusze ETF

Ekspozycja na ten szeroki sektor przez fundusze ETF nie będzie tak łatwa. Nie ma na dziś rozsądnego funduszu ETF, który wprost oddawałby sektor sztucznej inteligencji. Spośród tych, które częściowo łapałyby się do tego można wymienić takie jak:

Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF z prawie trzema miliardami dolarów pod zarządzaniem. Spółki z największym udziałem w jego portfolio, to Upstart Holdings, Nvidia, Keyence czy Intuitive Surgical (który szerzej opisaliśmy przy okazji analizy sektora robotyki chirurgicznej). Jego roczne koszty zarządzania wynoszą 0,68%.

10 największych pozycji w portfolio Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF.

ROBO Global Robotics and Automation UCITS ETF z aktywami około miliarda dolarów. Jest on jednak o wiele bardziej zdywersyfikowany. Dziesięć największych pozycji nie stanowi nawet 20% całej alokacji ETF. Większa dywersyfikacja idzie też w parze z większymi kosztami, bo ten ETF pobiera opłatę w wysokości 0.8% rocznie.

10 największych pozycji w portfolio ROBO Global Robotics and Automation UCITS ETF.

Ostatnim będzie iShares Automation & Robotics UCITS ETF, z aktywami ponad 3 miliardy euro. To też ETF dostępny w ofercie Portu. Daje on ekspozycję na robotyka, druk 3D, przetwarzanie danych w chmurze, czy właśnie sztuczną inteligencję. Jest mocno zdywersyfikowany z opłatą 0.4% w skali roku. To też ETF, z którego czasem sam korzystam, jeśli chcę uzyskać ekspozycję na spółki growth.

10 największych pozycji w portfolio iShares Automation & Robotics UCITS ETF

Czy warto interesować się sektorem sztucznej inteligencji?

Czy warto interesować się sektorem sztucznej inteligencji? Zdecydowanie tak. Dynamika wzrostu popularności ChatGPT pokazuje, że społeczeństwo będzie chłonęła podobne rozwiązania, jak gąbka. Z perspektywy inwestycyjnej w długim terminie, to świetne pole do szukania nowych jednorożców. Z perspektywy spekulacyjnej w krótkim terminie, to idealny temat do grania przez rynek.

Mieliśmy już na naszym parkiecie dedykowane hossy pod gamedev, czy fotowoltaikę. Czas na hossę AI też przyjdzie. Już, gdy to nagrywam rynek podłapał temat potencjalnego wykorzystania AI przez kilka spółek informatycznych lub SaaS z GPW. Mogę się o wiele założyć, że czeka nas również wysyp spółek krzaków informujących w swoich komunikatach ESPI o kolejnych tańcach z AI.

Kiedy sama sztuczna inteligencja zacznie odgrywać większą rolę w gospodarce? Nie wiem. Wiem jednak, że rozwiązania z jej pogranicza będą stopniowo wykorzystywane przez kolejne gałęzie gospodarki. Nie bez powodu największe firmy technologiczne już dziś wykładają na dalsze badania dziesiątki miliardów dolarów i nie jest to trend, który szybko zniknie.

Do zarobienia,
Piotr Cymcyk