Najlepsze akcje sztucznej inteligencji, w które można inwestować

17.02.2021
Category: Wziąć Pod Uwagę

Ze względu na wartość, jaką sztuczna inteligencja wnosi do firm z różnych branż, a zwłaszcza otaczający ją szum, technologia ta jest doskonałą okazją do inwestycji. Ponieważ każdej okazji towarzyszy ryzyko, ważne jest, aby rozważając inwestycję mieć odpowiednią perspektywę.

Sztuczna inteligencja (AI) to przemysłowa, a także naukowa zmiana paradygmatu, która ma realny potencjał zakłócenia obecnego status quo w biznesie. Opinia publiczna jest podekscytowana jego ostatnimi osiągnięciami i jednocześnie zaniepokojona możliwymi scenariuszami jego zastosowania.

Przedsiębiorstwa spieszą się, aby położyć ręce na obiecującym oprogramowaniu sztucznej inteligencji, aby poprawić ich produktywność i zwiększyć strumienie przychodów. Natomiast inwestorom, którzy gromadzą znaczne fundusze, nadal może być trudno zidentyfikować potencjalnie udane projekty, startupy i firmy polegające na sztucznej inteligencji.

Pomimo ogólnego optymizmu związanego z postępem sztucznej inteligencji, konieczne jest zrozumienie podstawowych koncepcji i możliwych implikacji związanych z tą technologią, zanim w nią zainwestujemy. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się o najbardziej odpowiednich terminach, technikach i krytycznych czynnikach, które należy wziąć pod uwagę podczas inwestowania w sztuczną inteligencję, gdzie leży to wartość dla inwestorów, oraz o najbardziej dochodowych akcjach sztucznej inteligencji.

Koncepcje technologii sztucznej inteligencji

Szwedzki filozof Nick Bostrom definiuje sztuczną inteligencję jako system, który może odpowiadać na nasze pytania z coraz większą dokładnością, a jednocześnie działać autonomicznie, aby osiągnąć jakiś długoterminowy cel. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja to zdolność komputerów do uczenia się i rozwiązywania nowych problemów w zmieniającym się środowisku bez wyraźnego polecenia.

Sztuczna inteligencja to multidyscyplinarna dziedzina, która obejmuje technologie takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), internet rzeczy (IoT), robotyka i Big Data.

Uczenie maszynowe to zbiór metod szkolenia modeli AI na podstawie danych w celu symulacji rzeczywistych scenariuszy. Metody te uczą się na podstawie danych i generują prognozy lub udzielają odpowiedzi na problemy bez wyraźnego programowania. Niektóre z najpopularniejszych metod uczenia maszynowego to głębokie sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, maszyny wektorów wspomagających i uczenie się ze wzmocnieniem.

Algorytmy przetwarzania języka naturalnego przetwarzają nieustrukturyzowane dane ze źródeł tekstowych, audio i wideo i konwertują je na dane strukturalne niezbędne do rozwiązywania problemów w różnych zastosowaniach.

Internet rzeczy (IoT) to kolejny krok w rewolucji obliczeniowej reprezentującej oczy i uszy sztucznej inteligencji. Dzięki wdrożeniu dużej liczby urządzeń z zaawansowanymi możliwościami wykrywania, IoT generuje niezbędne dane, których potrzebują algorytmy AI.

Postępy w robotyce współpracującej i sterowaniu robotami w oparciu o sztuczną inteligencję pozwoliły na szerokie zastosowanie robotów w wielu rzeczywistych scenariuszach. Technologie sztucznej inteligencji i robotyki dostosowały swoje plany rozwoju, ponieważ roboty są ucieleśnieniem sztucznej inteligencji i jej przejawem w świecie fizycznym.

Technologia Big Data zajmuje się sposobami wydobywania i analizowania informacji z dużych i złożonych zbiorów danych. Dane te są przekazywane do modeli AI do głębokiego uczenia się, które działają w oparciu o wiele warstw sztucznej sieci neuronowej.

Zastosowania w branży sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowania w coraz większej liczbie dziedzin i staje się coraz lepsza w różnych zadaniach, takich jak gra w szachy, udzielanie zaleceń dotyczących strumieniowego przesyłania ulubionych programów, a nawet prowadzenie samochodów. Oprócz branży gier i motoryzacji sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana w różnych sektorach biznesu, w tym w opiece zdrowotnej, edukacji, finansach, produkcji i prawie. Przyjrzyjmy się bardziej szczegółowo niektórym z jego przypadków użycia.

Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja ma na celu naśladowanie i wzmacnianie ludzkich zdolności poznawczych i powoduje poważną zmianę paradygmatu w opiece zdrowotnej. Zużywając duże ilości danych medycznych przy użyciu zaawansowanych algorytmów uczenia się, sztuczna inteligencja może pomóc lekarzom, lekarzom, technikom i innym pracownikom służby zdrowia w opracowywaniu i stosowaniu lepszych metod leczenia pacjentów oraz przeprowadzaniu lepszej analizy danych diagnostycznych. Najbardziej udane zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej to obszary diagnozy chorób, opracowywania protokołów leczenia, opracowywania nowych leków i medycyny spersonalizowanej.

Edukacja

Najważniejsze osiągnięcia technologiczne w edukacji przypisuje się sztucznej inteligencji. Niektóre z najpopularniejszych aplikacji sztucznej inteligencji w edukacji to spersonalizowane nauczanie, platformy do nauki opartej na współpracy i interaktywna wirtualna rzeczywistość. Systemy nauczania oparte na sztucznej inteligencji symulują scenariusze typu nauczyciel-uczeń, wykorzystując modele uczenia maszynowego do podejmowania decyzji dotyczących metod i tempa uczenia się dla poszczególnych uczniów. Modele uczenia maszynowego są również wykorzystywane w celu ułatwienia uczenia się opartego na współpracy, wspierając tworzenie grup adaptacyjnych, ułatwiając komunikację grupową online i pomagając nauczycielom w osiąganiu celów kursu. Technologia sztucznej inteligencji odgrywa integralną rolę w kształtowaniu interaktywnych doświadczeń w wirtualnej rzeczywistości i zgrywalizowanych środowisk edukacyjnych, które pomagają angażować uczniów.

Finanse

Spośród wielu zastosowań w branży finansowej sztuczna inteligencja jest najbardziej skuteczna w wykrywaniu oszustw finansowych i ocenie zdolności kredytowej. Oszustwa finansowe, w tym oszustwa związane z kartami kredytowymi, mają niszczycielskie skutki gospodarcze. Instytucje finansowe wykorzystują systemy sztucznej inteligencji do rozróżniania autentycznych i oszukańczych transakcji finansowych w samą porę, aby wyeliminować lub zmniejszyć skutki oszustwa. Instytucje finansowe, które chcą skuteczniej zarządzać ryzykiem kredytowym, wykorzystują rozwiązania AI oparte na modelach ilościowych zbudowanych z wykorzystaniem różnorodnych danych.

Produkcja

Jako integralny składnik Przemysłu 4.0, sztuczna inteligencja umożliwia elastyczne modele produkcji oparte na rzeczywistych danych, których celem jest obniżenie kosztów, zwiększenie przejrzystości i zmniejszenie wpływu na środowisko. Wykorzystując sztuczną inteligencję w procesach produkcyjnych, przedsiębiorstwa mogą zwiększyć konkurencyjność rynkową. Bardziej inteligentne oprogramowanie wydobywa również większą wydajność z systemów robotów rozmieszczonych na halach produkcyjnych.

Narzędzia programowe oparte na sztucznej inteligencji są teraz w stanie wykonywać takie zadania, jak przewidywanie wyników sądów na podstawie dostępnych danych prawnych. Oprócz systemów ekspertowych, sztuczna inteligencja zajmuje się wydobywaniem przydatnych informacji z nieustrukturyzowanej literatury prawniczej. Modele uczenia maszynowego dają prawnikom większe możliwości, pomagając im wydajniej pracować, poszerzać zakres ich specjalizacji i oferować klientom większą wartość. Przyszły rozwój AI ma całkowicie zmienić sposób, w jaki prawnicy rozstrzygają spory prawne między swoimi klientami.

Rodzaje firm AI, w które warto inwestować

Sztuczna inteligencja znalazła szerokie zastosowanie w firmach w wielu branżach, domenach i sektorach. Oto, w jaki sposób możemy sklasyfikować firmy, które rozpoczęły swoje projekty AI, według względów inwestycyjnych.

Spółki spin-offy badawcze (uniwersyteckie)

Spółki spin-off w zakresie badań / uniwersytetów to nowo utworzone firmy, które przekształcają wysiłki badawcze w wynalazki technologiczne i ostatecznie w dochodowe modele biznesowe. Firmy te są zorientowane na badania i borykają się z trudnymi problemami. Zespoły badawcze spin-off składają się z doświadczonych innowatorów, którzy są w stanie dokonać przełomów, które posuną naprzód w tej dziedzinie. Inwestowanie w firmy badawcze to jednak długa perspektywa, ponieważ jest mniej prawdopodobne, że przyniosą one szybkie zwroty ze względu na charakter badań naukowych.

Firmy zajmujące się danymi jako usługami

Firmy typu Data-as-a-Service (DaaS) zbierają specjalistyczne zbiory danych lub tworzą nowe źródła danych, łącząc wcześniej niepowiązane rynki wertykalne. Firmy te są zwykle bardzo dochodowe i niełatwo je odtworzyć.

Firmy modelujące jako usługę

Firmy modelujące jako usługę są jedną z najbardziej rozpowszechnionych grup, tworzących strumienie przychodów poprzez komercjalizację swoich modeli. Firmy te wcześnie oferują opłacalne produkty i mają duży potencjał do monetyzacji swoich produktów w krótkim okresie, ale ich technologia wymaga dalszego rozwoju, aby wydobyć realną wartość. Firmy te zwykle występują w trzech formach: wąskiej sztucznej inteligencji, ekstraktorów wartości i czynników umożliwiających.

Wąska sztuczna inteligencja to firmy, które koncentrują się na rozwiązaniu konkretnego problemu za pomocą nowych danych, innowacyjnych algorytmów lub lepszych interfejsów. Ich produkty mogą być wykorzystywane i dystrybuowane jako część większego rozwiązania lub platformy.

Ekstraktory wartości to firmy, które wykorzystują swoje modele do wydobywania wartości i wniosków z danych. Ich rozwiązania mogą być zintegrowane z rozwiązaniami klientów za pośrednictwem interfejsów API lub być dostarczane jako pełne rozwiązania.

Firmy wspierające umożliwiają użytkownikom końcowym przeprowadzanie analiz, pozwalają im usprawnić codzienne przepływy pracy lub odblokować nowe możliwości, tworząc nowe aplikacje.

Firmy zajmujące się robotami jako usługami

Firmy zajmujące się robotami jako usługami tworzą wirtualnych lub fizycznych agentów, z którymi ludzie wchodzą w interakcje. Agenci wirtualni, najczęściej chatboty, to tanie i łatwo dostępne systemy. Z drugiej strony, czynniki fizyczne to autonomiczne samochody, drony i roboty przemysłowe, które wykorzystują sztuczną inteligencję do wykonywania swoich zadań. Firmy produkujące roboty fizyczne wymagają dużego kapitału i utalentowanych pracowników.

Ta grupa firm zazwyczaj boryka się z problemami związanymi z szybkim starzeniem się komponentów sprzętowych i trudnościami w tworzeniu odpowiednich interaktywnych interfejsów. Jednak odnoszące sukcesy firmy z tej grupy to doskonała perspektywa generowania długoterminowych zysków z inwestycji.

Co należy wziąć pod uwagę inwestując w akcje AI

Inwestowanie w projekty związane ze sztuczną inteligencją jest bardzo atrakcyjne, ponieważ technologia ta ugruntowała swoją pozycję w wielu branżach i dominuje w sposobie prowadzenia biznesu w większości dużych przedsiębiorstw. Ze względu na wszechstronność technologiczną sztucznej inteligencji nie są one wykorzystywane tylko przez firmy produkujące oprogramowanie, ale także przez firmy detaliczne, organizacje finansowe, dostawców opieki zdrowotnej, instytucje edukacyjne i firmy zajmujące się łańcuchem dostaw. Jednym z podstawowych sposobów inwestowania jest kupowanie akcji tych firm i organizacji. Poniżej znajduje się kilka kluczowych czynników, które należy wziąć pod uwagę przed próbą wykorzystania projektów AI.

Powiązane ryzyka

Dane są głównym źródłem danych dla algorytmów sztucznej inteligencji. W niektórych aplikacjach gromadzenie i wykorzystywanie danych do trenowania modeli uczenia maszynowego może wiązać się z obawami dotyczącymi prywatności. Znanym przykładem firmy borykającej się z tym problemem jest DeepMind. W 2016 roku firma zgodziła się uzyskać dostęp do danych zdrowotnych od Royal Free London NHS Foundation Trust, która prowadzi trzy londyńskie szpitale przyjmujące rocznie około 1,6 miliona pacjentów. To porozumienie doprowadziło do walki prawnej, ponieważ było sprzeczne z ustawą o ochronie danych. Tego typu spory mogą zaszkodzić tożsamości marki i doprowadzić do znacznych strat również dla inwestorów.

Autonomiczny przemysł samochodowy wiąże się z problemami etycznymi ze strony państwowych organów regulacyjnych i instytucji. Ze względu na możliwe zmiany w tych przepisach oraz komplikacje związane z utrzymaniem zgodności, inwestycje w firmy zajmujące się samochodami autonomicznymi mogą być ryzykowne. Aby zrozumieć złożoną dynamikę etyczną tej branży, konieczne są dokładne badania.

Z inwestycjami w firmy AI, które rozwiązują szeroki zakres problemów biznesowych, wiążą się znaczne ryzyka. Bezpieczniej jest inwestować w firmy, które ograniczają swoje usługi do określonego rynku lub są skierowane do określonego rodzaju klientów. Takie firmy mają większe szanse na sukces w dostarczaniu najwyższej jakości usług, a tym samym są dużo bardziej opłacalne z punktu widzenia inwestora.

Wybór branży

Wybór akcji sztucznej inteligencji, w które warto zainwestować, może okazać się nie lada wyzwaniem. Obecne trendy wskazują, że opieka zdrowotna i produkcja wydają się najbardziej obiecujące, biorąc pod uwagę rozpoczęte lub będące w trakcie realizacji projekty.

Ponieważ paradygmat przenosi się na globalny zrównoważony rozwój zdrowia, a systemy opieki zdrowotnej przechodzą od zarządzania chorobami do utrzymania dobrego samopoczucia, personalizacja opieki zdrowotnej oparta na sztucznej inteligencji odgrywa znaczącą rolę. Zwiększona dostępność wysokiej jakości i kompleksowych danych jest podstawowym czynnikiem wzrostu i siłą napędową sukcesu sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. W szczególności firmy zajmujące się uczeniem maszynowym do diagnozowania chorób i odkrywania leków, przetwarzania języka naturalnego i robotyki powinny być jednymi z najlepszych do inwestowania w długoterminowe korzyści.

Zapasy sztucznej inteligencji w branży produkcyjnej również oferują wiele możliwości inwestycyjnych, ponieważ mogą wykorzystać ogromne ilości danych zebranych podczas automatyzacji i opracować inteligentną konserwację, ulepszone procesy produkcyjne oraz współpracę człowieka z robotem.

Ilość i jakość danych

Dane są podstawą wszystkich algorytmów AI. W miarę postępu badań matematycznych i statystycznych algorytmy stają się coraz bardziej wyrafinowane i działają lepiej niż wcześniej. Staje się coraz bardziej widoczne, że prawdziwy sukces aplikacji AI będzie w dużym stopniu zależał od ilości i jakości zgromadzonych danych.

Z punktu widzenia inwestora większe szanse na odniesienie sukcesu rynkowego będą miały firmy posiadające duże i wysokiej jakości zbiory danych. Firmy posiadające unikalny zestaw danych to jedne z najlepszych opcji inwestycyjnych, ponieważ mają większe szanse na dostarczenie klientom znacznej wartości. Jako najbardziej wszechstronna wyszukiwarka Google ma dostęp do ogromnych zbiorów danych i może ich używać do tworzenia unikalnych systemów sztucznej inteligencji. Podobnie Amazon posiada dane dotyczące wzorców zakupów klientów i może dostarczać unikalne i dochodowe usługi AI.

Sposoby inwestowania

Najczęstszym sposobem inwestowania w sztuczną inteligencję jest zakup akcji firmy AI lub firmy, która wykorzystuje sztuczną inteligencję w ramach swojej działalności. Nie jest to jednak jedyny sposób inwestowania w AI. Istnieje również możliwość inwestowania w fundusze ETF i startupy, ponieważ niektórzy kandydaci mogliby uzyskać znacznie wyższy zwrot z inwestycji.

Inwestycje w akcje firm AI wyglądają bardzo podobnie do tradycyjnych inwestycji w akcje. Wiele firm wykorzystuje technologię AI do tworzenia swoich produktów i usług. Powszechne stosowanie technologii AI pomoże tym firmom odnieść sukces, aw zamian wzrośnie również wartość ich akcji.

Większość firm specjalizujących się wyłącznie w opracowywaniu produktów i usług AI jest stosunkowo nowa na rynku, a inwestowanie w nie wiąże się z dużym ryzykiem połączonym z dużymi zyskami. Mniej ryzykowną opcją jest inwestowanie w firmy, które wykorzystują technologię AI jako część swojej działalności, takie jak Google, IBM, Amazon czy Microsoft. Firmy, które umożliwiają innym firmom gromadzenie danych, również prezentują cenne ścieżki inwestycyjne.

Fundusze ETF to fundusze inwestycyjne notowane na giełdach, podobnie jak akcje. Fundusze ETF są jak koszyk akcji, który spełnia określony cel. Podobnie, ETF-y AI są właścicielami udziałów publicznych w firmach AI. Inwestowanie w fundusze ETF ma pewne zalety. Są łatwe w zakupie i nie ma potrzeby kupowania setek różnych akcji, aby zdywersyfikować swoją inwestycję.

Za funduszami ETF stoi profesjonalny zespół zarządzający, który aktywnie handluje akcjami. W związku z tym inwestorzy nie uczestniczą w uciążliwym procesie podejmowania decyzji. Fundusze ETF są również tanie i oferują dywersyfikację ograniczającą ryzyko. Wartość ETF AI prawdopodobnie wzrośnie wraz z powszechnym przyjęciem technologii.

Ponieważ wiele firm AI nadal nie weszło do oferty publicznej, jednym ze sposobów inwestowania w nie jest inwestowanie aniołów. Aniołowie inwestorzy jako pierwsi zapewniają finansowanie start-upu i otrzymują w zamian kapitał w firmie. Sztuczna inteligencja to doskonała okazja dla startupów. Każdego dnia na rynku pojawiają się innowacyjne startupy wykorzystujące technologię AI. Gdy te startupy odniosą sukces, zwykle stają się bardzo dochodowe, a inwestorzy-aniołowie mają doskonałą szansę na zwrot z inwestycji.

Najlepsze akcje sztucznej inteligencji

Badania mają kluczowe znaczenie dla podjęcia decyzji, w które akcje zainwestować, i wyboru akcji AI wymagają takiej samej determinacji. Niezbędne jest zrozumienie poziomu zaangażowania firmy w AI, wizji, jaką ma firma w zakresie jej aplikacji oraz jej aktualnego zaangażowania w jej rozwój. Spółki wymienione w tej sekcji są dobrym punktem wyjścia do rozważenia inwestycji w akcje AI.

Microsoft Corporation (NASDAQ: MSFT)

Microsoft jest jedną z wiodących firm, które intensywnie inwestują w technologię AI. Satya Nadella, dyrektor generalny Microsoft, twierdzi, że koncentrują się na wzmocnieniu pozycji ludzi i organizacji poprzez „demokratyzację dostępu do danych wywiadowczych, aby pomóc rozwiązać nasze najpilniejsze wyzwania.

Microsoft ma jeden z największych korporacyjnych zespołów badawczych AI, liczący ponad 5000 osób. Firma poszukuje rozwiązań AI opartych na sprzęcie i oprogramowaniu w takich obszarach, jak medycyna precyzyjna i genomika, innowacje w języku ludzkim, robotyka wspomagająca, obrazowanie medyczne i usługi dla konsumentów (Cortana).

Firma Microsoft kontynuuje wysiłki inwestycyjne, aby pomóc im połączyć technologię chmury (Azure) ze sztuczną inteligencją. W ten sposób ich wyniki biznesowe mają przewidywalny potencjał wzrostu w miarę rozwoju technologii sztucznej inteligencji, co czyni je atrakcyjnym zasobem sztucznej inteligencji.

Apple (NASDAQ: AAPL)

Apple jest dobrze znane ze swoich innowacji w branży elektroniki użytkowej. Niedawno firma zaczęła korzystać z uczenia maszynowego i innych technologii sztucznej inteligencji, aby dostarczać zaawansowane funkcje oprogramowania dla swoich urządzeń. Siri, cyfrowy asystent Apple, istnieje już od jakiegoś czasu. Najnowszy sprzęt ich smartfonów obejmuje układ Bionic, który jest przeznaczony do wykonywania zadań uczenia maszynowego i jest znacznie szybszy niż konwencjonalne mikroprocesory wbudowane w większość innych smartfonów dostępnych na rynku.

Apple opracowuje również potężne pakiety oprogramowania w ramach swoich narzędzi programistycznych dla systemu iOS, aby ułatwić przyjęcie tej technologii. Wysiłki badawcze Apple w dziedzinie sztucznej inteligencji i dostępność ekosystemu urządzeń zapewniają im wyjątkową pozycję w przyszłości.

Amazon (NASDAQ: AMZN)

Amazon był dobrze znany ze swoich innowacji technicznych i zakłóceń w handlu detalicznym online. Firma jest bardzo wszechstronna i działa na rynkach e-commerce, przetwarzania w chmurze, cyfrowego przesyłania strumieniowego i sztucznej inteligencji. Dodatkowo niedawno weszli również na rynek opieki zdrowotnej. Oprócz hostowania największego na świecie rynku internetowego, Amazon dominuje na rynku osobistych asystentów AI z Alexą, a także jest liderem w świadczeniu usług przetwarzania w chmurze.

Niektóre z najbardziej znanych osiągnięć Amazona w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji w tych domenach obejmują spersonalizowany silnik rekomendacji, zapytania wyszukiwania produktów, prognozowanie popytu, wypełnienie magazynu i wykrywanie oszustw. Platforma chmury obliczeniowej AWS firmy zapewnia infrastrukturę i narzędzia do opracowywania opartych na chmurze rozwiązań korporacyjnych opartych na zaawansowanym uczeniu maszynowym i narzędziach do przetwarzania języka naturalnego oferowanych jako usługa.

Alfabet (NASDAQ: GOOGL)

Dyrektor generalny Google, Sundar Pichai, lubi nazywać to firmą „stawiającą na sztuczną inteligencję, ponieważ integruje sztuczną inteligencję w całej linii produktów, w tym Gmail, YouTube, Mapy, Zdjęcia, Google Cloud itp. Firma ma również osobistego asystenta, który łączy się z ponad 5000 urządzeń w domu.

Firma Google wyznacza standardy branżowe w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji za pomocą struktury oprogramowania TensorFlow. Ta struktura jest używana przez firmy takie jak Uber, eBay, Coca-Cola i inne jako podstawa ich usług tworzonych przy użyciu modeli uczenia maszynowego. Ponadto Google rozwija technologię pojazdów autonomicznych za pośrednictwem jednostki biznesowej Waymo. Niektóre banki inwestycyjne, w tym Morgan Stanley, uważają, że Waymo zyskuje znaczną wartość rynkową wraz z rozwojem przemysłu samochodowego bez kierowcy.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA)

NVIDIA jest jednym z wiodących dostawców sprzętu na rynek sztucznej inteligencji. Firma produkuje procesory graficzne (Graphical Processing Units), które okazały się bardzo skutecznymi narzędziami do wykonywania złożonych obliczeń wymaganych przez większość aplikacji AI. Procesory GPU umożliwiają równoległe przetwarzanie z dużą szybkością, odpowiednie zarówno dla środowisk produkcyjnych, jak i programistycznych podczas szkolenia algorytmów uczenia maszynowego. Wraz ze wzrostem wykorzystania ich procesorów graficznych w centrach danych i pojazdach autonomicznych, NVIDIA zyskuje na wartości, ponieważ rozwiązania AI stają się standardem branżowym.

Tencent Holdings (HKG: 0700)

Tencent to chiński konglomerat IT oferujący różnorodne usługi, w tym sieci społecznościowe, muzykę, handel elektroniczny, gry mobilne, systemy płatności, smartfony i gry online dla wielu graczy. Firma posiada własne laboratorium badawcze skupiające się na uczeniu maszynowym, rozpoznawaniu mowy, przetwarzaniu języka naturalnego i wizji komputerowej, którego celem jest rozwijanie praktycznych zastosowań w obszarach content marketingu, gier online, mediów społecznościowych i usług w chmurze.

Tencent planuje rozszerzyć swoją ofertę AI, aby objąć nią różne branże. W branży medycznej firma pracuje nad produktami, które pomogą lekarzom we wczesnym wykrywaniu i profilaktyce chorób. W branży rolniczej Tencent planuje pomóc rolnikom zwiększyć plony i efektywnie wykorzystywać zasoby. W dziedzinie produkcji współpracuje z firmami w celu ulepszenia ich możliwości dzięki sztucznej inteligencji i pomocy firmom w optymalizacji infrastruktury i operacji.

IBM (NYSE: IBM)

IBM od dawna stoi na czele rozwoju sztucznej inteligencji, poczynając od komputera AI „Deep Blue w 1985 r., Po współczesnego Watsona, który obecnie stoi na czele różnych wyzwań biznesowych. IBM dostarcza swoim klientom szereg rozwiązań AI. Ich narzędzia do zarządzania cyklem życia ułatwiają tworzenie i uruchamianie inteligentnych aplikacji oraz zarządzanie nimi.

Rozwiązania firmy obejmują wiele branż, od opieki zdrowotnej, gdzie ich produkty poprawiają jakość opieki nad pacjentem, po biznesy finansowe, w których firma rewolucjonizuje podejście do przestrzegania przepisów. Poza tym API firmy Watson oferuje gotowe do użycia usługi przetwarzania języka naturalnego.

Zgodnie z ostatnim raportem IDC IBM jest liderem na rynku sztucznej inteligencji. Firma inwestuje zarówno w sprzęt, jak i oprogramowanie. W 2019 roku wydali 2 miliardy dolarów na utworzenie centrum AI, które zbuduje sprzęt AI i zwiększy wydajność algorytmów 1000 razy w ciągu następnych dziesięciu lat.

Alibaba Group (NYSE: BABA)

Alibaba to jedna z najsolidniejszych chińskich akcji AI. Historia sukcesu Alibaby jest bardzo podobna do historii Amazona. Firma wykorzystuje swoje duże bazy użytkowników handlu elektronicznego do opracowywania innowacyjnych systemów dla lepszej personalizacji i logistyki. Podobnie jak Alexa Amazona, Alibaba ma własnego wirtualnego asystenta. Firma zobowiązała się również do zainwestowania w rynek inteligentnych głośników o wartości 1,15 miliarda USD.

Alibaba inwestuje zarówno w sprzęt, jak i oprogramowanie. Ich chip, Hanguang 800, wykazuje obiecujące wyniki w rozwoju modelu AI. Alibaba oferuje zintegrowane ze sztuczną inteligencją usługi w chmurze, podobne do swoich amerykańskich odpowiedników Azure i AWS, z zaangażowaniem inwestycyjnym w wysokości 28 miliardów USD w ciągu najbliższych trzech lat.

Baidu (NASDAQ: BIDU)

Podobnie jak Google, Baidu zaczynało jako firma zajmująca się wyszukiwarkami. Po początkowym sukcesie firma rozszerzyła swoją ofertę, wykorzystując sztuczną inteligencję, aby pomóc im spersonalizować wyszukiwanie i poprawić wpływ reklam online. Oprócz dbania o własne systemy firma stworzyła również kilka platform AI dla innych firm.

Jednym z przykładów jest DuerOS, kompleksowe rozwiązanie, które pozwala użytkownikom wydawać polecenia i rozmawiać z urządzeniami przy użyciu języka naturalnego. Baidu inwestuje również w samojezdne samochody. Ich platforma Apollo obsługuje ponad 100 typów pojazdów autonomicznych w 17 chińskich miastach.

Baidu nawiązało współpracę z Huawei, aby opracować otwartą platformę mobilnej sztucznej inteligencji, która będzie wspierać rozwój smartfonów ze sztuczną inteligencją, oraz z Qualcomm w celu optymalizacji swojego DuerOS dla urządzeń IoT i smartfonów. Poza tym Baidu rozszerzyło swoje usługi AI na wiele różnych branż i inwestuje w biznesy AI za pośrednictwem Baidu Ventures.

Salesforce (NYSE: CRM)

Salesforce to firma programistyczna, która pomaga firmom organizować i obsługiwać operacje sprzedaży i relacje z klientami. Firma przetwarza duże ilości danych z codziennych transakcji i wykorzystuje sztuczną inteligencję do oferowania klientom dostosowanych usług.

Platforma AI Salesforce, Einstein, obejmuje uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, wizję komputerową i rozpoznawanie mowy w celu tworzenia niestandardowych prognoz i zaleceń, osadzania przewidywań w aplikacjach mobilnych i usprawniania przepływów pracy. Niedawno Salesforce przejął firmę Tableau zajmującą się analizą danych za 15,7 miliarda USD, z zamiarem zapewnienia wizualizacji danych dla aplikacji Business Intelligence.

Obiecujące akcje AI, na które warto zwrócić uwagę

Oprócz znanych marek i liderów branży, jest też kilka obiecujących firm, które mają mniejsze projekty lub wykorzystują technologie AI, aby zapewnić klientom wyższą jakość usług i oferować specjalne funkcje. Poniżej podsumowaliśmy krótką listę.

Twilio oferuje platformę komunikacyjną, którą można wykorzystać do wdrażania funkcji głosowych, wiadomości i wideokonferencji. W swoich pakietach włączyli również narzędzia sztucznej inteligencji, które umożliwiają tworzenie, szkolenie i wdrażanie botów opartych na sztucznej inteligencji dla centrów kontaktowych.

Splunk oferuje rozwiązania do monitorowania i analizy, które wykorzystują sztuczną inteligencję do obserwowalności i wydobywania spostrzeżeń dotyczących usług, aplikacji i infrastruktury.

Yext jest czołowym dostawcą danych z ponad 150 usługami zintegrowanymi przez operatorów takich jak Google, Apple, Amazon, Microsoft, Facebook i Tencent. Yext umożliwia również dokładne wyszukiwanie w czasie rzeczywistym z danymi dodanymi do kontekstu. Firma zarządza ponad 185 milionami faktów dotyczących platform na temat swoich klientów.

Netflix to najwyżej oceniany dostawca treści wideo. Dużo inwestują w dalszy rozwój silnika rekomendacji treści opartego na sztucznej inteligencji.

Firma Alteryx zbudowała jedną z najlepszych platform danych, która oferuje łatwy sposób tworzenia modeli dla osób, które nie mają doświadczenia w nauce o danych. Platforma wykorzystuje AI do budowy AI. Wizją Alteryx jest umożliwienie tzw. „Obywatelskiego naukowca danych.

Wniosek

Sztuczna inteligencja napędza wiele zastosowań przemysłowych, które stały się niezbędne w naszych codziennych czynnościach, w tym dla kadry zarządzającej. Wyszukiwanie tekstowe i rekomendacje dotyczące treści wideo, prognozy pogody, analiza zachowań zakupowych klientów, wydobywanie wglądu z nieustrukturyzowanych danych i tworzenie prognoz dla rynków finansowych to wszystkie funkcje sztucznej inteligencji, które przenoszą stronę do nowego rozdziału innowacji biznesowych. W takie projekty warto obecnie zainwestować.

Inwestowanie w akcje AI to strategia długoterminowa. Akcje te przyniosą zyski kapitałowe i stabilność, ponieważ firmy zajmujące się rozwojem sztucznej inteligencji przyczynią się do rozszerzenia możliwości zastosowania powstającej technologii. Kluczowymi czynnikami, które należy wziąć pod uwagę przy inwestowaniu w sztuczną inteligencję, są związane z tym ryzyko (prywatność, etyka itp.), Obecnie najlepiej działające branże oraz jakość zbiorów danych wykorzystywanych do szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji. Możliwe sposoby inwestowania w AI są zróżnicowane, w tym nabywanie akcji firm AI, zakup akcji w ETF i anioły inwestujące w startupy.

We use cookies to provide you with the best possible experience. By continuing, we will assume that you agree to our cookie policy