החששות הגדולים סביב AI, וההזדמנות שמאחוריהם 

בחודש וחצי האחרון בערך, תחום הבינה המלאכותית עבר שינוי חד, מהיותו הכוכב הגדול של השוק לכאב ראש לא קטן עבור המשקיעים.

מניות של חברות הקשורות לדאטה סנטרים ולאנרגיה שהיו בין המובילות הגדולות של השנתיים האחרונות ספגו ירידות חדות. המשקיעים התחילו לפקפק ולתהות האם מרוץ ההשקעות העצום בתחום הבינה המלאכותית הגיע כבר לנקודה שבה הוא הופך לסיכון מוגזם.

והחששות ברורים, הרי חברות הטכנולוגיה הענקיות כמו אלפבית, מיקרוסופט, אמזון ומטא צפויות להוציא יחד יותר מ-700 מיליארד דולר השנה על תשתיות AI . המשקיעים שואלים האם הן בונות יותר מדי חוות שרתים, האם הביקוש באמת יצדיק את ההשקעה, ומי בסופו של דבר ישלם את החשבון.

אבל בזמן שהשוק נבהל, חברות הענן הגדולות עשו דווקא את ההפך... הן הגדילו שוב את תקציבי ההשקעה שלהן.

החשש הראשון: מה אם ההשקעה ב-  AIלא תחזיר את עצמה?

זה החשש שהכי קל להבין. כאמור, מאות מיליארדי דולרים מושקעים כיום בבינה מלאכותית, אבל עדיין לא רואים רווחים עצומים שמגיעים ישירות מהטכנולוגיה. משקיעים רבים מתחילים לאבד סבלנות ורוצים לראות תוצאות. אבל יתכן שחלק מהמשקיעים מסתכלים על המקום הלא נכון בשרשרת הערך.

חברות כמו OpenAI  או Anthropic  צריכות להוכיח שהמודלים שלהן יכולים להפוך לעסק רווחי בעתיד, ואכן השאלה עבורן היא מתי יגיע הרווח משמעותית מאוד. אבל תסתכלו על חברות התשתית, הן נמצאות במקום אחר לגמרי.

מי שמייצר שבבים, בונה מרכזי נתונים ומספק חשמל למערכות AI כבר מקבל כסף היום. הן לא מחכות למהפכת AI עתידית כי הן מספקות את הבסיס שעליו המהפכה נבנית. בנוסף, חברות גדולות כמו מיקרוסופט, אמזון וגוגל לא מממנות את המהלך הזה מתוך תקווה בלבד. הן משתמשות בתזרים המזומנים העצום שלהן מתחומי הענן, הפרסום והחיפוש. וזו בדיוק הסיבה שהן לא האטו את ההשקעות אלא הגדילו אותן.

לכן הנתון החשוב ביותר שצריך להסתכל עליו הוא לא הכנסות ה AI עצמן, אלא תחזיות ההשקעה של החברות הגדולות. ובינתיים, הן ממשיכות לעלות.

החשש השני: מה אם בונים יותר מדי תשתיות?

כאן נכנס גם החשש מסין. אם חברות סיניות יצליחו ליצור מודלי AI דומים בעלות נמוכה בהרבה, יש משקיעים שחוששים שאולי העולם לא יצטרך כל כך הרבה שבבים, מרכזי נתונים וחוות חשמל. אבל וב, ייתכן שהחשש מופנה לכיוון הלא נכון.

מי שמנצחת במרוץ בניית המודלים לא בהכרח אומר שהיא גם תרוויח הכי הרבה כסף. הכסף הגדול עשוי להגיע דווקא לחברות שמפעילות את המודלים האלה, מספקות את הענן, מייצרות שבבים, בונות את מרכזי הנתונים ומספקות את החשמל הדרוש. לכן, מודלים של AI זולים יותר מסין יכולים דווקא להיות דבר טוב עבור חלק גדול מהתעשייה.

כאן נכנס רעיון כלכלי מעניין ופשוט: כאשר משהו הופך לזול יותר, אנשים בדרך כלל לא משתמשים בו פחות, אלא הרבה יותר. לדוגמה, מחשבים זולים יותר לא הקטינו את תעשיית המחשוב. להפך, הם יצרו סמארטפונים, אפליקציות ושירותים חדשים. אחסון זול יותר לא גרם לאנשים לשמור פחות תמונות וסרטונים,  אלא ליצור מיליארדים מהם.

אותו דבר יכול לקרות עם בינה מלאכותית. כשהבינה המלאכותית תהפוך לזולה יותר, משימות שבעבר לא השתלם לבצע באופן אוטומטי יהפכו לכדאיות. סוכני AI יוכלו לעבוד מסביב לשעון ולבצע כמויות עצומות של משימות. כלומר, ירידה במחיר של AI עשויה דווקא להגדיל את הביקוש לתשתיות.

בנוסף, נקודה חשובה לא פחות היא העובדה שכיום הבעיה היא לא מחסור בשבבים,  אלא מחסור בחשמל. אי אפשר לבנות מרכזי נתונים חדשים מהר יותר ממה שרשת החשמל מאפשרת. לכן קשה הרבה יותר ליצור עודף עצום של תשתיות בלי ביקוש אמיתי. ובמילים אחרות, הסיכון האמיתי הוא לא מרכזי נתונים שכבר יש להם לקוחות, אלא פרויקטים שנבנים בלי לקוחות שמחכים להם.

החשש השלישי: מי יממן את כל ההשקעות האלה?

זה החשש שבאת צריך לקחת ברצינות.  חלק מהחברות מתחילות להשקיע יותר כסף ממה שהן מייצרות בתזרים מזומנים, וחלק מהפרויקטים מסתמכים יותר על הלוואות ומימון חיצוני. לדוגמה, אלפבית דיווחה לאחרונה על רבעון ראשון של תזרים מזומנים חופשי שלילי מאז שהפכה לחברה ציבורית לפני יותר משני עשורים. אם המימון יתחיל להיסגר, זה יכול להפוך לבעיה אמיתית.

אבל חשוב לזכור: הרוכשות הגדולות ביותר בתחום הן חברות עם מאזנים מהחזקים בעולם. אלפבית לא הפסידה כסף כי נגמר לה הכסף, היא פשוט בחרה להשקיע בצורה אגרסיבית. ואם יהיה צורך, היא יכולה להאט את הקצב.

רוב החוב בתחום מגובה בחוזים קיימים. כלומר, המלווים לא מממנים חלום, אלא מממנים הכנסות עתידיות שכבר יש להן בסיס. איפה כן צריך להיזהר? עם החברות הקטנות יותר, בחברות ענן ייעודיות ובמבני מימון מורכבים שבהם הסיכון גבוה יותר.

לכן המדד החשוב לעקוב אחריו הוא מרווחי האשראי של חובות הקשורים לבינה מלאכותית אם המרווחים יתחילו לזנק, זה סימן שהמשקיעים דורשים פיצוי גבוה יותר על הסיכון.

האם זה מזכיר את בועת הדוט קום?

ההשוואה הזו עולה כמעט בכל דיון על השקעות בינה מלאכותית. בסוף שנות ה-90 חברות תקשורת השקיעו מיליארדים בפריסת תשתיות אינטרנט. ההיגיון היה נכון, האינטרנט באמת צמח במהירות. אבל החברות קרסו כי הן בנו יותר מדי תשתיות מוקדם מדי, עם חוב גדול וללא ביקוש מובטח.

הפעם יש שני הבדלים משמעותיים. ראשית, ענקיות הטכנולוגיה של היום הן חברות רווחיות מאוד עם תזרים מזומנים עצום. הן יכולות להאט השקעות אם יהיה צורך. שנית, חלק גדול מתשתיות ה-  AI נבנה מול ביקוש קיים וחוזים שכבר נחתמו, ולא רק על בסיס תקווה לעתיד.

לסיום, החברות הגדולות כבר קיבלו תמחור גבוה יותר בשוק, אבל התשתית שמספקת להן את הקיבולת הדרושה כלומר, מרכזי הנתונים והחשמל שמפעיל אותם עדיין לא נהנתה מאותה עלייה. אם ספרי ההזמנות משקפים טוב יותר את המצב בשוק מאשר תנודות המחירים העצבניות של החודש וחצי האחרון, דווקא הפער הזה עשוי להצביע על הזדמנות השקעה.

אבל אם נראה ירידה בתחזיות ההשקעה של חברות הטכנולוגיה או זינוק חד במרווחי האשראי של חברות הקשורות ל-AI אז צריך יהיה כנראה לחשב מסלול מחדש. אך נכון לעכשיו, אף אחד מהדברים האלה עדיין לא קורה.

אין בכתוב כל המלצה לביצוע פעולה כלשהי, כולל רכישה/קנייה/החזקה של ניירות הערך המוזכרים בכתבה וכמו כן, הכותב אינו מחזיק בניירות הערך המוזכרים בכתבה. התוכן אינו מהווה תחליף לייעוץ השקעות המותאם לנתונים ולצרכים האישיים.