Transcription
Наконец-то мы с вами этого дождались. Сегодня и агенты выполняют часть работы за нас, а зарабатываем мы с вами. Вот, например, по данным McKinsey, 88% компаний уже используют искусственный интеллект. И лишь только четверть из них используют и агенты, а именно они выполняют и автоматизируют все рабочие процессы. По сути, если этот гэп закроется, то мы увидим просто тектонический сдвиг с точки зрения корпоративных расходов. Ну и давайте посмотрим на цифры: на текущий момент разработчик обходится компании в 20-25 раз дешевле, чем настоящий живой человек, который вот пишет код. Ну и, оглядываясь на эти цифры, абсолютно есть понимание, что вопрос не заключается в том, будет ли это, а основной вопрос заключается, когда это произойдёт и кто на этом заработает.
В сегодняшнем видео мы поговорим о том, куда двигается вот тренд искусственного интеллекта, какие компании продолжат зарабатывать и кто из них покажет кратный рост своих котировок. Сегодня в нашей студии инвестиционный директор компании AT Capital Дмитрий Котегов. Нам, Дима, стоит с тобой, я думаю, начать с какой-то вот базы. И если мы с тобой посмотрим на искусственный интеллект, то для всех, как правило, это ChatGPT, то есть работа с таким вот обычным чатом, который появился 3 года назад. До этого, в принципе, об искусственном интеллекте мало кто знал и мало кто говорил. А сегодня практически все, с кем я общаюсь, они в той или иной степени взаимодействуют с искусственным интеллектом. Даже такие самые вот простые, непродвинутые, да, вот обыватели, когда пользуются даже вот поисковым запросом там в Google или в Яндексе, там уже появилась специальная надстройка, которая вот использует и токены, и генерирует ответ для пользователя уже абсолютно вот в ином виде. Вот давай поговорим, как эта история с чатботами развивается и что вот позволяет оптимизировать вот рабочие процессы на текущий момент.
>> Да, ты в своём вот вступлении рассказал о том, что там 88% компаний используют какие-то инструменты искусственного интеллекта, только 25% используют и агентов. И вот, наверное, здесь нужно пояснить, в чём разница, да, что за 88%, что это за инструментарий, что за 25% агенты, как они работают. Постараемся на каких-то более-менее простых примерах это разобрать. Как ты сказал, там первый уровень – это так называемые чатботы. Всем привычный ChatGPT, Gemini, Anthropic Cloud. То есть, по сути, это чат, в котором пользователь задаёт вопрос, ну, и получает на него ответ, ведёт какую-то переписку в рамках одной темы и одного чата. То есть на простом примере: не знаю, там сотрудник хочет поехать в командировку на конференцию в определённые даты. Что он делает? Раньше ему необходимо было зайти на сайт-агрегатор авиабилетов, потом на сайт-агрегатор отелей, там забронировать первое, второе, потом как-то повзаимодействовать, не знаю, с бухгалтерией своей компании. В общем, совершить кучу действий для того, чтобы просто съездить в командировку. С использованием чатбота: первое, что он делает, ему не нужно обращаться на каждый отдельный сайт. То есть в рамках чатбота он пишет, например: "А в такие-то даты пройдёт конференция. Найди мне авиабилеты, наиболее оптимальные с точки зрения бюджета, например, вилка по расходам вот такая-то, утренние рейсы". Задаёт этот вопрос, и чатбот делает за него эту работу и предоставляет ему варианты доступных авиабилетов. То же самое он проделывает с гостиницей, ну и, в общем-то, упрощает те процессы, которые раньше занимали у него больше времени.
>> Ну, это по сути получается такое как бы турагентство у тебя в кармане. То есть раньше люди ходили к какому-то туроператору, делали запрос, и там уже сидел как бы человек и всю эту работу выполнял.
>> Да, именно так. Он всё это делает в рамках одного окна. Но в любом случае инициатива полностью идёт от человека. Он задаёт вопросы, он проверяет ответы. То есть разница в уровне автономности. Второй тип AI-систем – это ассистенты. Ассистенты или там Copilot, Copilots, по-другому их тоже называют. В чём принципиальная разница? В этом случае AI-инструмент, он привязан к определённой экосистеме. То есть, например, возьмём там экосистему Google – это Google Workspace. В рамках этой экосистемы есть Gmail, почта, есть Google Диск, куда можно там складывать определённые документы и файлы. Это календарь. И, например, представим ту же самую задачу: человек хочет поехать на конференцию. В этом случае он обращается к AI-ассистенту и говорит: "Загляни в мой календарь, посмотри, когда стоят дата конференции. Далее: подбери оптимальные авиабилеты. После этого обратись к файлу на Google Диске, посмотри, с какими отелями у нас есть соглашение о скидках. Подбери оптимальный вариант отеля. Далее, например, подготовь email для коллег из такого-то отдела, что я поеду в командировку, чтобы они, например, были в курсе. Ну и третье, не знаю, там подгрузи форму оплаты при бронировании отелей". В этом случае AI-инструмент, он обратится в начале к календарю, посмотрит, в какие даты будет конференция. Далее, под эти даты он обратится к тем же самым агрегаторам авиабилетов, посмотрит подходящие авиабилеты в рамках ограничений, которые ты задал. После этого он обратится к Google Диску, посмотрит, в каких отелях есть скидочные программы для этой конкретной компании, обратится именно к этим отелям, посмотрит условия бронирования. После этого подготовит текст письма для коллег, в который, ну, пропишет всё, что было необходимо. И после этого всё это предоставит тебе. Ты посмотришь текст email, если тебе о'кей, ты скажешь: "Всё о'кей, отправляем". Далее посмотришь варианты авиабилетов, начнёшь их бронировать. Но в любом случае AI-инструмент, он сделает намного больше, используя ту информацию, которая есть в экосистеме, но конечные одобрения и решения в любом случае будешь принимать ты как пользователь этого инструмента.
>> Ну, то есть по сути, что у нас получается? В первом случае с чатом – это, по сути, такой вот агрегатор информации, который в удобном виде доносит её до пользователя. А в случае как бы Copilot – у него уже появляется какой-то базовый функционал, который помогает даже какие-то вопросы автоматизировать, но в любом случае с одобрением пользователя.
>> Да, именно так. И на самом деле подобного рода инструменты мы используем в своей работе, потому что к нам поступает огромное количество аналитического материала, там, не знаю, например, 300 или 500 аналитических отчётов в день. Одному человеку их переработать, ну, крайне сложно. При том, что, например, 80% этой информации на самом деле тебе не нужно для принятия решения, но не прочитав отчёт, ты об этом не узнаешь. Поэтому мы точно также организовали там подобный инструмент в рамках Google Workspace. У нас есть папочка, куда падают все отчёты. Наши там AI-инструмент анализирует эти отчёты в соответствии с теми правилами, которые мы задали, и предоставляет нам информацию в таком сжатом, удобном виде, подсвечивая именно то, что для нас важно. То есть иначе бы, я не знаю, пришлось бы нанять намного больше людей для того, чтобы проанализировать все эти отчёты. А по сути, текущий уровень прогресса технологии искусственного интеллекта позволяет нам всё очень сильно оптимизировать. При этом мы там на 99% уверены, что мы не пропустим ничего важного, но при этом мы потратим существенно меньше времени для того, чтобы, ну, прийти к одним и тем же выводам и принять одни и те же решения. Вот. То есть мы с тобой разобрали по сути два уровня AI-систем – это чатботы и ассистенты. И третий уровень, с точки зрения автономности намного более продвинутый – это AI-агенты.
>> Ну и, наверное, вот, собственно, о чём и хочется в большей степени поговорить. Мы за последний год наблюдаем, как искусственный интеллект, он развивается, ну, просто стремительно. И сейчас вопрос уже ставится не о том, что ты какие-то минимальные процессы автоматизируешь, а что искусственный интеллект, он может, в принципе, от и до занимать, выполнять функционал там целого человека. И я так понимаю, что вот этим как раз и занимаются AI-агенты. Вот давай поговорим о них.
>> Да, давай разберём. То есть, как ты понимаешь, мы продвигаемся по степени автономности этих систем, то есть насколько больше решения они могут самостоятельно принимать. И AI-агенты, по сути, это наиболее продвинутый тип AI-инструментов. И давай вот это разберём на подобном примере. То есть в данном случае мы AI-агенту ставим конкретную цель. То есть нам нужно поехать в командировку, в такие-то даты. Нам нужен отель, который будет расположен, например, не далее 2 км от места проведения мероприятия. Бюджет отеля такой-то. Нам нужны авиабилеты, утренние рейсы. Бюджет такой-то, места нам нужны только у прохода. Далее нам нужно собрать всю информацию, ну, все инвойсы, которые соответствуют там нашим оплатам, для того, чтобы всё это предоставить в бухгалтерию. И мы эту цель, чётко описанную, с определёнными рамками, ставим этому AI-агенту. Что он делает далее? Он разбивает цель на подзадачи. У него есть задача разобраться с отелем, с авиабилетом, с бухгалтерией. Далее он идёт в твой Google календарь, смотрит дату конференции, заходит в интернет, смотрит, где будет проходить эта конференция, определяет её локацию. Далее он идёт к агрегатору отелей для того, чтобы забронировать отель. Подбирает отели, которые соответствуют необходимым параметрам, например, расстояние не меньше 2 км, не больше 2 км до места проведения мероприятия, бюджет определённый, проверяет отзывы, чтобы рейтинг отеля был там не ниже, например, девяти по десятибалльной шкале. Далее он самостоятельно, имея доступ к твоей платёжной системе, бронирует этот отель. После этого он проделывает то же самое с авиабилетом, учитывая все ограничения. В конце процесса он агрегирует все инвойсы, составляет email письмо в бухгалтерию, его отправляет. Тебе в конечном счёте поступает отчёт: "О'кей, я проделал всю работу. Конференция у тебя вот в эти даты, в эту дату, в это время у тебя вылет. Возвращаешься тогда-то, живёшь в этом отеле. Спасибо за работу". То есть, по сути дела, это уже не просто чат, с которым ты общаешься. По большому счёту, это сотрудник, который выполняет определённую задачу. То есть он приходит к цели, самостоятельно принимая решения в рамках дозволенных рамок.
>> Да, Дим, это на самом деле звучит как какое-то будущее. И я вот буквально на днях общался вот с одним чуваком из Гамбурга, и он сказал, что в Германии сейчас становится крайне сложно найти работу юристам, потому что по факту искусственный интеллект львиную часть вот всех рутинных процессов он берёт на себя. Ну и у нас, собственно, тоже в компании был такой опыт работы с контрагентом, когда нам не возвращали деньги, не погашали по ценной бумаге. И мы не стали обращаться к юристам, а полностью решили вот весь этот вопрос с Gemini. Ну и, собственно, то же самое происходит в IT-среде. На текущий момент мы наблюдаем такую тенденцию, что разработка она становится в 8-10 раз эффективнее за счёт того, что разработчики используют искусственный интеллект. И по факту многие компании, они идут по такому пути: они сокращают половину штата своих разработчиков. При этом за счёт того, что оставшаяся половина использует искусственный интеллект, их эффективность и производительность, она в любом случае кратно вырастает. И в этом, на самом деле, вот такой вот мощный эффект искусственного интеллекта, что он по факту забирает рабочие места, которые вот имели место быть вот в рамках нашей вот текущей экономики. По факту она меняется.
>> Ну вот давай, Дима, с тобой вот про эту экономику и поговорим. ChatGPT появился 3,2 года назад, и мы все ощущаем, что он максимально плотно внедряется в нашу жизнь, и всё вокруг начинает меняться. Вот что меняется?
>> Да. То есть важно отметить следующее: технологии не стоят на месте, и важная тенденция – стоимость вычислений планомерно снижается. Примерно по 60-70% в год стоимость одного токена она вот на эту величину становится дешевле. Это важная тенденция, за которой интересно следить для того, чтобы попытаться спрогнозировать, а какие компании там в будущем будут зарабатывать больше. А в цифрах вот то, что ты говорил: стоимость одного дня там средней использования AI-агента, который занимается написанием кода, обходится, ну, плюс-минус в 13 долларов. В то же самое время в США, по данным агрегаторов, например, там Glassdoor, стоимость одного IT-специалиста Junior-уровня, который пишет код в день, обходится примерно в 340 долларов. Если сюда добавить налоги и дополнительные плюшки, мы уходим в цифру там около 400 долларов. То есть разница между 13 долларами и 400 долларами – это даже не 20-25, это больше. То есть разница она налицо. И поэтому то, о чём ты говорил, там внедрение AI-агентов – это скорее не вопрос того, будет это или не будет, да? Это вопрос времени, потому что эффективность растёт колоссально. Если вам интересны подобные разборы, вы хотите читать не просто новости, а разбираться в том, что действительно происходит на рынке, какие формируются новые тренды и на чём можно заработать иксы, обязательно подписывайтесь на наш YouTube-канал, ставьте колокольчик и не пропускайте ни одного видео.
>> Ну а что вот мешает вот на текущий момент всем компаниям вот взять и поголовно внедрить вот такие вот AI-агенты?
>> Ну, здесь есть риски и есть такие, знаешь, серые зоны. Первый момент – это там compliance, да? То есть ты, когда внедряешь AI-агента в свои рабочие процессы, он получает доступ к твоей внутренней корпоративной информации. И дальше возникает вопрос её надёжности. То есть определённые отделы в компаниях, они очень сильно этой темой обеспокоены, и им нужно убедиться в том, что данные хранятся, ну, действительно, так, как они должны храниться, и никуда в сеть не утекут. Второй немаловажный момент: как мы говорили, AI-агент, он принимает сам определённые решения, и необходимо, ну, быть уверенным в том, что эти решения он принимает там, не знаю, там на 90, на 95% правильно и эффективно. То есть есть определённый уровень недоверия к тому, что делает AI-агент. Это, ну, нужно отдавать себе отчёт. Это действительно на текущем этапе развития это так. А третий момент: компаниям необходимо прямо чётко просчитать ту выгоду, которую они получат от использования AI-агентов. Да, там вырастет уровень продуктивности, но нужно, соответственно, доказать топ-менеджменту, что нужно это внедрить, составить бизнес-план, просчитать на цифрах и принять то самое решение. То есть есть определённые серые зоны и определённый уровень недоверия на текущий момент к этим процессам. Но, в общем-то, это нормально, когда мы видим приход новой технологии. В общем-то, исторически это всегда происходило именно так. Ну, я ещё сталкивался с тем, что в некоторых компаниях даже некоторые сотрудники, они противятся вот этой вот истории с искусственным интеллектом. И вот я знаю отдельных менеджеров, они, в принципе, сразу с такими сотрудниками расстаются, потому что сейчас очень важно находиться в тренде, и если ты не будешь вот двигаться вместе с этим трендом, есть очень высокая вероятность, что ты начнёшь проигрывать конкурентам. А искусственный интеллект, он начинает вот использоваться, ну, практически там во всех отраслях.
>> Ну, безусловно, нужно быть максимально гибким, потому что если ты будешь стоять на своём, жить, исповедуя предыдущие догмы, то с высокой степенью вероятности ты можешь просто лишиться работы. Поэтому нужно проявлять гибкость. Мир меняется очень быстро, и, ну, люди просто вынуждены под это подстраиваться для того, чтобы, ну, как минимум сохранить свою там позицию в этой компании.
>> Вот поэтому, возвращаясь к экономике вопроса, то есть мы проговорили о том, что стоимость вычислений снижается, но при этом вот тоже интересный момент: банк Goldman Sachs проанализировал и там сделал определённый прогноз. По их мнению, в том числе за счёт внедрения AI-агентов, количество потребляемых токенов – а токен – это система, ну, так скажем, расходов или такая, знаешь, валюта внутри модели искусственного интеллекта. То есть когда ты даёшь какой-то запрос в там ChatGPT, ты потребляешь определённое количество токенов и за них платишь там либо по подписке, либо по корпоративной модели непосредственно за количество потреблённых токенов. Так вот, по мнению банка Goldman Sachs, к 2030 году количество потреблённых токенов вырастет в 24 раза. Вдумайся в эту цифру, в 24 раза. Это колоссальный объём. И в основном это произойдёт за счёт внедрения AI-агентов. Потому что, когда ты используешь чатбот, ты там задал вопрос, там получил ответ, потребил какое-то количество токенов, производишь какую-то одну операцию, потом следующую, потом следующую. А когда мы говорим про AI-агентов, в рамках одной цели они производят цепочку из большого количества действий, потребляя токенов кратно больше. И именно по сути на этом построен прогноз банка Goldman о том, что потребление токенов вырастет там в 24 раза.
>> Ну то есть по сути такая вот дополнительная нагрузка на инфраструктуру. И, ну, мы, по сути, и наблюдаем спрос на там чипы, на сервера, на электричество. То же самое.
>> Именно так. И, если вот уходить в эту тему, получается, что спрос на AI-инфраструктуру не факт, что он там замедлится в ближайшие месяцы, там, полугодия или даже года, если мы говорим о том, что там ожидается такой существенный прирост рынка, а потребления тех самых токенов, поэтому спрос на инфраструктуру вполне себе может там продлиться намного дольше, чем многие сейчас закладывают свои ожидания.
>> Ну, я думаю, что здесь ключевая цифра, она заключается в следующем. Если мы посмотрим на вот весь рынок софтвер-компаний, то это на текущий момент где-то порядка там 1 триллиона, может быть, там 1,3 триллиона долларов. А, и он на самом деле метит вообще во весь рынок труда. А рынок труда он оценивается в 50-60 триллионов долларов. То есть это просто, ну, кратно другая абсолютно цифра. И здесь, в принципе, если это внедрение будет происходить успешно и не будет каких-то особенно вот регуляторных затыков, я думаю, что вполне возможно, что вот тот спрос, который вот прогнозируют аналитики, там, в том числе Goldman Sachs, вполне возможно, что они его даже недооценивают.
>> Ну, когда ты говоришь про 50-60 триллионов, цифра, наверное, вполне достижима, да? Вопрос именно в горизонте. А, к примеру, Goldman, они более консервативно смотрят на эту историю, и по их мнению, рынок именно агентского по агентов AI, они оценивают примерно в 5,4 триллиона долларов. То есть ты говорил 1 триллион – это рынок классического софтвера, 5,4 триллиона. То есть в больше чем в пять раз этот рынок масштабнее по сравнению с классическим. По цифрам в любом случае очень существенная. Также они ожидают, что агенты AI в конечном счёте смогут взять на себя от 35 до 40% всех корпоративных рабочих процессов. И общее потребление вообще токенов и инфраструктуры, 30% этого потребления будут генерировать AI-агенты. То есть это колоссальный рынок огромного масштаба. Мы регулярно обновляем наше позиционирование и взгляд на AI-сектор в нашем Telegram-канале. Там вы можете ознакомиться с расширенными разборами, как по целым сегментам рынка, так и по отдельным компаниям. По сути, вы найдёте всё то, что вот не попадает в наши большие выпуски на YouTube. А, ну и здесь, Дима, наверное, будет логично вот перейти к бенефициарам: кто вот на всём этом бешеном спросе зарабатывает.
>> Да, здесь есть, как обычно, несколько уровней. Есть те, кто зарабатывают здесь и сейчас. Это, к примеру, компании-гиперскейлеры, то есть те, которые просто предоставляют вычислительные мощности компаниям, которые занимаются разработкой различных AI-приложений. Здесь очень понятные топ-пики. Нам очень нравится компания Amazon с их Amazon Web Service. Мало того, компания Amazon разработала несколько типов собственных чипов, которые тоже пользуются там большим спросом и достаточно эффективные. Нам нравится компания Google, у которой есть собственные вычислительные мощности. У них есть собственная LLM-моделька Gemini, есть собственная экосистема Workspace, которую, я не знаю, там раз в месяц добавляется новый инструментарий, а то и чаще, часть из которого мы очень активно используем. И на самом деле, по качеству эти модельки, ну, по нашему мнению, по мнению рейтингов, не уступают там топовым моделям OpenAI или, например, Anthropic. Вот. Ну, и, наверное, такой менее недооценённый гиперскейлер с точки зрения оценок – это Oracle, который нам тоже очень нравится. Ну и, конечно, Дима, как во время любой лихорадки, да, зарабатывают продавцы лопат. Вот, давай вот поговорим, может быть, ещё вот о чипмейкерах, потому что если мы вернёмся на опять же вот на 3,2 года назад, когда ещё только вот появился ChatGPT, то в индексе S&P 500 вот в топ-10 компаний по капитализации из чипмейкеров была лишь одна компания – это Nvidia, и та занимала десятое место. То есть её доля в общей капитализации американского рынка акций, ну, была просто минимальна. А сейчас, насколько я вижу, эта ситуация очень сильно изменилась за последние годы.
>> Да. То есть чипмейкеры – это, наверное, первые, кто по-настоящему ощутил на себе тему искусственного интеллекта. И они там зарабатывают на этом колоссальные деньги, темпы роста их выручки, их финансовых показателей, они просто там заоблачные. А, и многие задаются вопросом: "А там не перегрета ли эта тема?" Ну и, наверное, эта тема по большей части уже в портфелях большинства инвесторов присутствует. И у неё, безусловно, остаётся потенциал роста, потому что то, о чём мы говорили, что там потребление токенов вырастет, возможно, в 24 раза к 2030 году. То есть тех же самых чипов нужно будет всё больше и больше. А, но тем не менее на этом рынке точно так же растёт конкуренция. Ну и, как я уже сказал, эта тема сильно заинвестирована. Вот поэтому, а, во-первых, я бы не удивился тому, что это не будет такой исключительно восходящий тренд. На нём обязательно будут присутствовать коррекции и вполне вероятно даже глубокие, но тем не менее на средне-долгосрочном горизонте пока эта тема продолжает работать. И здесь, ну, наши бенефициары – это там крупные компании типа Nvidia, которые в любом случае их чипы, их ускорители, пока лучшие на рынке для обучения там AI-моделей. Далее блок кастомных чипов. И здесь лидер – компания Broadcom, которая занимается изготовлением этого типа ускорителей. Также я бы отметил компанию AMD, которая нам также нравится. Она активно начинает отвоёвывать долю рынка у Nvidia, и она также присутствует там в наших портфелях.
>> Ну, ещё, наверное, стоит поговорить про чипы памяти, которые тоже вот в какой-то момент стали более востребованными и я бы сказал, что потеряли какую-то вот именно свою цикличность, которая вот им была присуща.
>> Да. Основной хайп вообще на рынке там последних месяцев он строится вокруг чипов памяти, потому что на самом деле в чипах памяти есть дефицит, и он просчитан, он есть, и пока не до конца понятно, когда он закроется. Там, по мнению Goldman, он закроется через год, там, по мнению других инвестиционных банков, там срок может быть дольше либо меньше. Но дефицит объективный есть. И самое главное, да, что чипы памяти всегда были таким неким сырьём, commodity. То есть у нас экономика растёт, люди покупают больше компьютеров, телефонов, нужно больше чипов памяти. Соответственно, акции компаний типа Micron, SK Hynix, они растут. Потом экономика замедляется, потреблять начинают меньше, цены на память снижаются, и акции компаний точно так же падают. То есть исключительно такая циклическая история, то есть commodity или сырьё. Сейчас ситуация поменялась. На рынке присутствует долгосрочный спрос от тех же самых гиперскейлеров, которые строят бесконечное количество дата-центров на эти чипы памяти. И поэтому цикла как такового нет. То есть независимо от того, экономика там растёт сильнее или она замедляется, спрос на инфраструктуру колоссальный, поэтому спрос на чипы памяти из вот такой формы перешёл в восходящую линию. И, соответственно, в умах инвесторов теперь эти компании нужно оценивать по другим мультипликаторам. Не по мультипликаторам, не знаю, тех компаний, которые добывают нефть, а по мультипликаторам компаний типа Microsoft, да, потому что это принципиально разные бизнесы. Один циклический, второй нет. Поэтому наблюдаем серьёзную переоценку стоимости акций таких компаний, и эта тенденция скорее сохранится. Но опять же, учитывая высокий уровень интересов СМИ к этому сегменту, большое количество ритейл-инвесторов, которые покупают акции этих компаний, не стоит удивляться очень глубоким и резким просадкам. Я, кстати, вот про ритейл-инвесторов поговорил бы ещё отдельно, потому что мы уже там, наверное, вот последние там лет пять наблюдаем активный приток именно вот розничных инвесторов на рынок ценных бумаг. И что самое интересное, они периодически вот фокус своего внимания переключают с инструмента на инструмент. То есть одно время там все торговали биткоином, потом переключились на золото, серебро. Сейчас мы наблюдаем историю, что многие переключились именно как раз на чипы. И я для себя отметил такую закономерность, что когда какие-то позитивные события происходят на рынке, то в первую очередь самые сильные движения, они происходят именно в тех инструментах, где сейчас вот зарыт вот фокус розничных инвесторов. И это как раз касается вот чипов памяти. То есть сейчас вот, допустим, какие-то позитивные новости там по Ирану выходят. В первую очередь самый такой, наверное, реактивно взлетающий актив – это чипы.
>> Да? Хотя это может быть контринтуитивно, потому что, в общем-то, от Ирана, наверное, чипы памяти страдали в...
меньшей степени, чем акции компании там или страны регионов, которые являются потребителями там нетто импортёрами сырья, да. Но мы видим бурную реакцию именно в чипах памяти. Но важно понимать, что ритей инвесторы, они занимают большую долю рынка, наверное, порядка 20% объёмов торгов США. Но это очень, как бы, такая гибкая субстанция. То есть в любой момент времени они могут переключиться на что-то другое. И после этого там те же самые чипы памяти могут уйти там в долгомесячную консолидацию, а то и в коррекцию.
Ну и с точки вот долгосрочного инвестора тоже было бы интересно узнать твоё мнение. Можно покупать отдельные компании, а есть в том числе вот ифы на чипы. Вот ты мог бы рассказать, имеет ли смысл инвестировать через этифы, и если имеет смысл, то через какие, да? То есть есть набор этифов на рынке которые, а, по сути покупают акции чипмейкеров. Широкие этифы нам нравятся в меньшей степени. То есть в акциях больших чипмейкеров нам нравятся определённые компании, часть из которых я назвал, и мы предпочитаем инвестиции именно в них для того, чтобы исключить экспозицию на те компании, которые занимаются производством чипов для циклических индустрий, например, для автопрома. То есть в этом случае мы скорее вот сторонники именно конкретных имён. Но вот сейчас появился неплохой ETF, к примеру, именно на сегмент чипов памяти. У него тикер DRAM, который в себе сконцентрировал, ну, наиболее передовые компании в этой области. И вот он нам, например, нравится. То есть мы на него там смотрим, покупаем, продаём.
А в любом случае перед тем, как покупать любой ETF, нужно зайти на агрегатор и посмотреть, какие компании входят в его состав. Самое главное, какую долю они занимают, потому что иногда бывают такие ситуации, что вы вроде бы берёте экспозицию на сектор, а когда проваливаетесь внутрь ETF, видите, что там может одна компания занимать, допустим, там 40-50% всего этифа. И это уже не диверсифицированная ставка, да, на какой-то сегмент рынка, а очень концентрированная и опасная инвестиция.
Ну и хотелось бы, Дима, конечно, поговорить про софт, потому что про софт выходят абсолютно разные заголовки. Кто-то говорит о том, что софт будет следующим бенефициаром, да, развития искусственного интеллекта, а кто-то, наоборот, говорит, что искусственный интеллект он, в принципе, убьёт софт, потому что искусственный интеллект сам создаёт по сути софт. Вот что ты думаешь именно про софтвееры компании? Есть ли тут какой-то вот запал для роста? И если да, на какие компании имеет смысл обратить внимание?
Да, действительно, этот риск на рынке давно циркулирует, и мы видим, что оценки компании, которые занимаются производством софта, очень сильно снизились за последние там несколько кварталов. А, безусловно, из-за внедрения искусственного интеллекта часть компаний не выживет или существенную долю рынка потеряет. Но в то же самое время большая часть качественных компаний с большим количеством клиентов, по нашему мнению, адаптируются к текущему тренду. И они уже к нему адаптируются, потому что прошёл сезон корпоративной отчётности, и мы видим, что у наших там топ-пиков, топ-компаний из нашего портфеля, дела идут очень даже хорошо. У них ускоряются прибыли, ускоряются выручки. Они успешно оседлали волну искусственного интеллекта, внедряя те самые AI-агенты, про которые, по сути, наш сегодняшнее видео, и на этом зарабатывают деньги. И учитывая те оценки, которые сейчас есть на рынке относительно софта, как раз-таки здесь очень интересно поковыряться и найти бенефициаров того, что происходит. То есть рынок эту историю недооценивает, потому что все покупают акции Микрона, SK, HК и тому подобное, но мало кто копается в софте, потому что эта тема не особо модная. И есть заголовки про вот избыточные риски в этом секторе. Тем не менее, именно здесь, по нашему мнению, скрыто основное value. [фыркает] Вот наши топ-пики в этих историях нам очень нравятся.
Ну, понятно, из крупного это компания Microsoft, которая стоит недорого. Тем не менее, у неё огромная экосистема, колоссальное количество клиентов, которые не особенно представляют на самом деле себе бизнес-процессы без использования софта от компании Software. Они активно внедряют AI агентов и делают это весьма успешно. Далее, там, погружаясь чуть глубже, нам очень нравится сектор кибербезопасности, потому что это такие критические моменты для компаний. Маловероятно, что там в ближайшем будущем кто-то будет снижать бюджеты на кибербезопасность. Здесь наши топ-пики из больших компаний - это Pablo Alta Networks. А из компаний поменьше, более таких опртустических, нам нравится компания Рубрик. Из компаний, ближе к AI инфраструктуре, нам нравится компания Snowflake, которая отлично отчиталась, там выросла за день там на 35% и вот торгуется сейчас, консолидируется где-то в этой зоне. Мы считаем, что компания вполне пойдёт выше. А причём, что интересно, вот на непубличном рынке мы тоже инвестировали в компанию из данного сегмента. Это Dataab. Может быть, даже где-то на уровне технологий она выглядит поинтереснее, но она не публичная в любом случае. А также я бы отметил компанию Cloud Flor на рынке софта. Она нам точно также нравится. Занимается теми вот процессами, которые критически необходимы для, а, ну, на текущий момент там для клиентов, для бизнес-сообщества. А мы также видим хорошую отчётность, там, может быть, где-то был пролив, но тем не менее с точки зрения фундамента компания чувствует себя прекрасной, и мы на определённых уровнях её в портфеле добавляем.
Ну и вообще, с точки зрения софта, какая наблюдается фундаментальная тенденция? то, о чём мы проговорили там в середине видео. То есть мы видим, что стоимость токена планомерно снижается. При этом, если посмотреть на статистику стоимости конечных услуг, которые предоставляют софтуер компании, там, частным клиентам или корпорациям, то стоимость этих услуг не снижается, а скорее даже подрастает. То есть, что мы наблюдаем, себестоимость снижается, а выручка она либо остаётся стабильной, либо растёт. Соответственно, рентабельность компании, которые делают AI-сервисы, она улучшается. И это отличный инвестиционный тезис. То есть поискать на рынке компании, которые в этом тренде участвуют, это классная история, потому что скорее их отчётность от периода к периоду будет улучшаться.
Ну и ты, кстати, вот вскольз говорил про вот непубличный рынок акций, я считаю, что здесь тоже зарыто много отличных инвестиционных идей, потому что за последние 3 с по года, э, если мы тут отмотаем вот как раз к моменту, когда появился чат GPT, ээ доля вот ИИ компании на непубличном рынке составляла примерно 20%. Сегодня это уже цифра порядка там 80, может быть даже 85%. То есть основная часть венчурных фондов, венчурных капиталистов, они инвестируют деньги именно в компании с экспозицией на искусственный интеллект. И если вот хочется во что-то проинвестировать такое вот не совсем стандартное и вот более такое интересное, можно в том числе обратить внимание на рынок венчурного капитала. Там ещё больше историй. И вы, кстати, можете посмотреть наше последнее видео. Мы записывали его с управляющим партнёром э венчурного фонда Flashpoint. У там ребят там практически миллиард долларов в управлении запущено там несколько фондов, которые показывают хороший трек регард. И это вот как раз та команда, которая стоит вот на острее вот этого тренда внедрения искусственного интеллекта. И вы можете из этого видео подчеркнуть массу идей, на что нужно смотреть и куда нужно инвестировать, если вы хотите ээ вот так скажем купить новый Google. А скорее всего на горизонте там ближайших там 10-15 лет будут появляться гуглы и те, кто инвестирует деньги на горизонте там ближайшего года полутора, вполне могут ээ столкнуться с такой историей, что ты проинвестировал там 10.000 долларов, а по итогу стал долларовым миллионером.
Ну и да, если подытожить наши вот как мы с чего начали, бенефициары тренда на искусственный интеллект, то есть есть компании и сегменты рынка, которые ближе к деньгам. Это гиперскелеры, это чипмейкеры, они скорее продолжат расти, возможно, вот будут какие-то коррекции, но тем не менее, учитывая тенденции, о которых мы говорили, скорее динамика их акций будет восходящей. Но если ты хочешь заработать там существенные там десятки процентов а то и иксы, то присматриваться нужно к рынку софтвер.
Ну да, потому что как бы конечно вот эту value как бы ценность в любом случае будут создавать именно софтовые компании, да, компании, которые делают конкретные решения, конкретные приложения. Ну, я, Димон, с тобой полностью согласен относительно вот софтвера рынка, но я вот хочу ещё раз отметить и особенно вот обратить внимание наших зрителей, что искусственный интеллект - это всё-таки не хайп, а это вот действительно новый, большой, долгосрочный тренд, который вот разворачивается прямо на наших глазах, и его ни в коем случае нельзя игнорировать. В него 100% нужно инвестировать. И скорее всего эти инвестиции на горизонте там 5-10 лет, они помогут вот кратно увеличить свой капитал.
Да, всё так. А, огромный рынок, огромный потенциал роста, но я считаю, что очень важно иметь такой долгосрочный горизонт планирования, когда ты инвестируешь в такого рода темы, потому что про про риски тоже не стоит забывать, которые могут сработать в любой момент, и там рынок может скорректироваться, не знаю, там на 10, 20-30%, но в последующем он, скорее всего, отрастёт. К этому нужно быть готовым и иметь такой, ну, более долгосрочный взгляд. Важный риск, вот, который мы не обсудили, но он присутствует на рынке - это регуляторная тема. Ведь не стоит исключать того, что в какой-нибудь момент времени правительства разных стран, например, США, плотно возьмутся за эту тему, потому что посчитают, что, не знаю, есть угроза национальной безопасности, конфиденциальности данных или ещё чего-то там, неконтролируемого развития искусственного интеллекта. И может включиться регуляторика, которая может искусственно ограничить темп просто там определённых компаний. Вот буквально на днях там вышла новость о том, что компании Anropic, там какие-то ведомства США запретили использование наиболее передовых моделей и приложений для клиентов вне США. Ну вот такой как бы тревожный звоночек, потому что это огромный рынок. И это будет скорее дальше происходить по пути развития искусственного интеллекта. К этому нужно быть готовым. А готовым к этому можно быть только, если у тебя там диверсифицированный портфель и долгосрочный горизонт планирования.
Ну и если вы хотите ещё больше контента и глубины именно в вопросе искусственного интеллекта, переходите по ссылке и смотрите вот наше последнее видео, где мы в целом вот по кусочкам разбираем весь суперцикл в искусственном интеллекте. Ну и если вы хотите разобраться с тем, как интегрировать и компании в ваш инвестиционный портфель, какие взять доли, на какие сегменты рынка обратить внимание, обязательно записывайтесь на вот бесплатную консультацию с ведущими аналитиками компании Betта Capital. [музыка]