Hvordan investere i AI?

Som teknolog synes jeg AI er både spennende og skremmende, og gitt min bakgrunn bør jeg vel som investor hoppe på denne megatrenden med en gang? I dette innlegget prøver jeg å synse og resonnere meg frem til hva som er den mest fornuftige investeringen i AI akkurat nå.

Først en disclaimer: Dette er et håpløst innlegg å skrive. Utviklingen innen AI går så enormt fort. Jeg har skrevet litt her og der over en ganske lang periode, men hver gang jeg begynner har det skjedd en eller annen nyutvikling som kan endre på hypotesen min. Så én ting kan jeg si med sikkerhet: Dette er garantert ikke et tidløst innlegg.

Hva er AI og hvor er vi nå?

Det er to typer AI som har tatt verden med storm det siste halve året:

• Generativ AI som handler om å generere bilder basert på tekst. Dette gjør blant andre Midjourney.
• LLM: Large language models som tar store datasett for å forstå, oppsummere, generere og predikere ny tekst. Et eksempel på LLM er ChatGPT fra OpenAI.

Det er skrevet nok spaltemeter om AI de siste månedene så jeg kommer ikke til å utbrodere hva det er. I stedet kan du bare se denne videoen fra Adobe som et eksempel på hva generativ AI kan gjøre:

I motsetning til både Web3 og metaverse er både generativ AI og LLM noe alle umiddelbart forstår verdien og potensialet av. Derfor er det også blitt så populært.

Hva er det som driver utviklingen? Størrelsen på modellen og hvor lite som skal til for å kjøre dem. Det er ikke som at ChatGPT (som eies av OpenAI (som igjen eies 49 prosent av Microsoft)) er den eneste LLM. Det finnes mange, og de blir stadig bedre, større og raskere.

Interne Google-dokumenter sier de ikke har en konkurransefordel fordi åpne og tilgjengelige modeller kontinuerlig blir forbedret.

Et eksempel på en LLM som ikke er ChatGpt er Claude 100k. Den kan som input tolke 100.000 vektorer (i en vektordatabase som for enkelthets skyld er den optimale databasen for å gi minnet til AI) som tilsvarer 75.000 ord. Det betyr at du kan gi Claude 100k 75.000 ord med tekst, noe som tilsvarer omtrent én bok. Etter det kan du bruke Claude til å svare på spørsmål om teksten. Om Claude:

The average person can read 100,000 tokens of text in ~5+ hours^[1], and then they might need substantially longer to digest, remember, and analyze that information. Claude can now do this in less than a minute. For example, we loaded the entire text of The Great Gatsby into Claude-Instant (72K tokens) and modified one line to say Mr. Carraway was “a software engineer that works on machine learning tooling at Anthropic.” When we asked the model to spot what was different, it responded with the correct answer in 22 seconds.

Claude er bare én av utrolig mange modeller, og det er en tilfeldig utvalgt fordi jeg leste om den for en stund tilbake.

Modellene er bare like gode som dataene du putter inn i modellene. Svarene er også bare så gode som spørsmålene du stiller. Svarene er en sannsynlighetsberegning, og stiller du snevre spørsmål risikerer du å få helt feil svar.

Hvordan påvirker AI børsnoterte selskaper?

Alle skal ha en AI-strategi, og det er veldig interessant å se hva selskapene sier og gjør. Her kunne jeg valgt 1000 forskjellige sitater, men tar bare med meg noen få som illustrerer hvordan AI påvirker selskaper.

Først. Alle snakker om AI. Fra Cloudflare:

These days feel like membership in the CEO club is predicated on saying AI as many times as possible in your earnings call script. [...] I think I've only said AI 11 times so far, putting me way behind Satya.

Satya Nadella (CEO Microsoft) fokuserte åpenbart en del på AI i siste kvartalsrapport. Her er hans første ord:

Thank you very much, Brett. We had a solid close to our fiscal year. The Microsoft Cloud surpassed $110 billion in annual revenue, up 27% in constant currency, with Azure all-up accounting for more than 50% of the total for the first time. Every customer I speak with is asking not only how, but how fast they can apply next-generation AI to address the biggest opportunities and challenges they face, and to do so safely and responsibly.

To that end, we remain focused on 3 key priorities: first, helping customers use the breadth and depth of Microsoft Cloud to get the most value on to their spend; second, investing to lead in the new AI platform shift by infusing AI across every layer of the tech stack; and third, driving operating leverage.

Satya som mange andre har et stadig større fokus på AI:

Og AI-kompetanse blir stadig mer etterspurt:

Som eksempler av hva selskaper gjør tester Wendy's AI chatbot til å ta bestillinger. Expedia ruller ut AI for å gi bedre anbefalinger til reiser. IBM planlegger å si opp 8.000 på grunn av AI. Både Block og Adyen skal bruke AI til kundestøtte. Det er ikke bare teknologi- og finanssektoren som ser på AI. Helsesektoren, med selskaper som Roche skal bruke LLM i utvikling av nye medisiner.

Palantir kommenterer AI-modellene i seg selv:

Twilio sier i korte trekk at de kaster ut sju års med utvikling fordi AI gjør det bedre enn de klarte selv.

Oracle bruker generativ AI til å refaktorere kodebasen til Cerner (som er et selskap som driver innenfor helse, og som Oracle kjøpte for $28 milliarder i 2021).

Jeg kunne sikkert funnet dusinvis med artikler eller kommentarer fra kvartalspresentasjoner. Det som betyr noe: Alle investerer i AI. Alle integrerer tjenestene sine med AI. ChatGPT kommer til å finnes i alle tjenestene du bruker på jobb. Microsoft Office. Zoom. Slack. Personalhåndboken din kommer til å bli matet inn til en modell som gjør at du kan spørre mot den i stedet for rote rundt uten å finne det du vil ha.

Når alle har AI. Hvem har AI da? Ingen?

Hvordan investere i AI?

Gavin Baker kan sine ting (både om teknologi og semiconductors), og sier vi er tilbake til picks and shovels:

Skal du investere i AI gjennom enkeltaksjer er det fordi selskapet kommer til å generere høyere kontantstrøm av konkurransefordeler på grunn av AI. Hvem er det som har konkurransefordeler i AI foruten picks and shovels som Nvidia, Microsoft og Google? Adobe kanskje. Hvem andre?

AI medfører mye capex, som igjen kan medføre noe kostnadsreduksjon. Selv om tjenester som Github Copilot fungerer bra kommer det til å ta lang tid før AI blir kjerneverdien av et produkt innenfor programvareselskaper. Sannsynligvis blir flesteparten av programvareselskaper tapere på grunn av AI. Nvidia-sjefen Jensen Huang sa selv i 2017 at Software Is Eating the World, but AI Is Going to Eat Software.

Her er et eksempel fra GitLab:

You’re already seeing “AI-eating software” play out in GitLab’s core DevOps market. One of the main reasons that GitLab even needed to have an “AI Strategy” call is because the company’s direct and peripheral competitors have launched applied AI products. The first to do so was GitHub CoPilot, and recently Atlassian announced Atlassian Intelligence which provides LLM technology across Jira, Confluence, and Bitbucket. More recently, HuggingFace (a future MLOps competitor for GitLab) announced a partnership with ServiceNow to offer code assistance. 

GitLab er et relativt tilfeldig valgt teknologiselskap. At GitLab bruker enormt med penger på AI er ikke nødvendigvis bare fordi AI er en stor mulighet for GitLab, men fordi andre selskaper bruker AI til å angripe deres kjernevirksomhet. At AI intensiverer konkurransen gjør det faktisk enda vanskeligere å plukke de riktige teknologiselskapene.

Med picks and shovels, utviklingshastigheten innenfor AI, open-source, hva selskapene sier og gjør i tankene har jeg følgende ikke-kontroversielle teorier:

• Det er mange flere tapere enn vinnere blant børsnoterte selskaper når det kommer til AI. De fleste taperne er selskaper du sannsynligvis ikke har hørt om eller ikke bruker som Grammarly (rettskriving), Chegg (leksehjelp), Fiverr (freelancing) eller Udemy (videokurs). Chegg stupte 50 prosent på Q1-rapporten fordi de innrømmet at de blir utkonkurrert av ChatGPT. Apropos Chegg, det er 20.000 kenyanere hvis jobb har vært å skrive stiler (det vil si juksing) for amerikanske studenter. På grunn av ChatGPT ryker disse jobbene.
• De store vinnerne av AI kommer til å være selskaper som enda ikke eksisterer og som du ikke får investert i. Hadde du hørt om OpenAI i fjor sommer? Innovasjonen vil først og fremst komme fra selskaper som ikke er på børs.
• Andre åpenbare vinnerne er picks and shovels som beskrevet over. Naturligvis basert på hva som har skjedd de siste seks månedene.
• Jeg tror det krever vanvittig med kunnskap å velge selskaper som har en slik konkurransesituasjon at de vil tjene på AI. Det krever ikke bare kunnskap om AI, men også kunnskap om alle andre selskaper i den sektoren et gitt selskap opererer innenfor.

Basert på mine teorier (gitt at de er riktige) begrenser investeringsuniverset for AI seg selv.

Kommer AI-hypen til å dø?

Et naturlig spørsmål å stille seg er om Nvidia fremdeles er en god langsiktig investering eller ikke. The Desperate Hunt for the A.I. Boom’s Most Indispensable Prize gir en fascinerende innsikt i hvordan de som er desperate etter gpu'er møter et støvsugd marked.

But the A.I. explosion has meant that there are long wait lists — stretching to almost a year in some cases — to access these chips at cloud computing companies, creating an unusual roadblock at a time when the tech industry sees nothing but opportunity and boundless growth for businesses building generative A.I., which can create its own images, text and video.

Det har kommet dit at selskaper henter kapital med sikkerhet i gpu'er.

Mr. Conrad and Mr. Gajewski now plan to raise $25 million in a specialized kind of debt that uses the computer chips as collateral. Their vendor, whom the founders declined to name for fear that someone would swoop in and buy the GPUs out from under them, has promised access in around a month.

Hvem er det som kontrollerer markedet? Jo. Det er Nvidia.

The dearth of A.I. chips has been exacerbated because Nvidia, a longtime provider of the chips, has a virtual lock on the market.

Det er også stor forskjell på de som har og ikke har. Inflection AI hentet $1,3 milliarder blant andre fra Microsoft. 95 prosent av dette skal brukes på compute. Med andre ord 13 milliarder kroner som går inn i lommene til Nvidia og de store skyleverandørene. 13 milliarder. På én startup.

Dette beskriver også hvorfor Nvidias aksjekurs har skutt i været siden dypet i november i fjor (opp 400 prosent). Kryptobusinessen kollapset på grunn av at Ethereum gikk over til Proof-of-Stake og gamingboomen etter korona var over. Nå er det en ny hype drevet på grunn av triplet inntekt fra datasentervirksomheten:

Fra Nvidia on the Mountaintop av Ben Thompson:

Spørsmålet er hvor lenge det kommer til å vare? I og med at ordreboken ikke offentligjøres er det vanskelig å si. Ender hypen opp med fantastiske AI-applikasjoner som revolusjonerer noe fortsetter den. Skjer ikke det er det vanvittig mange startups som funder hele hypen som går konkurs, og du ender opp med vanvittig mye ekstrakapasitet hos skyleverandørene.

Hvor unikt posisjonert er Nvidia? Følgende video svarer på det:

Til tross for oppgangen virker det unektelig fristende å kjøpe Nvidia, men de er også priset til drøyt 15x inntekter. Det er omtrent det samme som de dyreste teknologiselskapene som har helt andre marginer. Fallhøyden er stor hvis hypen avtar.

Alternativet er å se mot fond.

Beste fond for å investere i AI

Når det kommer til fond har jeg null tro på at den jevne porteføljeforvalter har en edge innen AI. Derfor er det også vanskelig å velge et fond som investerer i AI. De fleste AI-ETFene jeg har sett på har vært relativt like normale teknologifond. Egentlig kan AI-fond oppsummeres som Nasdaq-100-fond med høyere prising, høyere vekting av Nvidia, og et navn som skal tiltrekke seg investorer.

Den mest interessante jeg har funnet så langt er CHAT fra Roundhill Investments.

CHAT | The Generative AI ETF

Roundhill believes that generative artificial intelligence will be one of the most impactful technological innovations of the coming decades, driving productivity growth across the global economy.

Roundhill Investments

Roundhill har hatt en del nisjefond som har floppet fullstendig på grunn av dårlig avkastning og manglende interesse, men CHAT ser fornuftig ut for AI basert på vektingen av selskaper og hvilke andre selskaper som er i fondet foruten de jeg allerede har nevnt.

Alternativt ser også Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF fornuftig ut, men igjen er det skremmende likt et helt vanlig teknologifond.

Konklusjon

Alt er relativt og egentlig kan jeg ingenting om AI. Det er også den holdningen jeg har ovenfor de fleste andre som uttaler seg om AI. Spesielt når det kommer til investeringer. Jeg har i hvert fall ingen edge.

Det gjør også at dette er ekstremt langt unna å være et dekkende innlegg for hverken AI eller investering i AI, men jeg tror ikke jeg trenger å skrive et dekkende innlegg om å investere i AI. For det er sjelden jeg har skrevet et innlegg om et tema der jeg har vært mer overbevist om at det ikke er så mye å hente. Jeg mener vi har ingen anelse om hvor dette kommer til å ende, og at du sannsynligvis kan blåse i hele hypen uten at det får langsiktige konsekvenser for din portefølje.

Ønsker du å investere i AI er det ikke verre enn å kjøpe et teknologifond, litt Nvidia eller en slant i en AI-relatert ETF for å få en tilt. Egentlig er du ganske godt dekket gjennom et indeksfond allerede.

Med andre ord: Jeg kan ikke si at jeg har noe grunnlag for å endre noe investeringsfilosofi på grunn av AI, men så er den også ganske teknologidrevet uansett.