Hatalmas a potenciál az MI-részvényekben, de a kockázatokról sem szabad megfeledkezni

Néhány évvel ezelőtt még csak kevesen ismerték a ChatGPT-t és az MI (mesterséges intelligencia) kifejezés is csak a sci-fi-filmekből volt ismerős, ma padig egyre jobban kezdi átszőni a mindennapjainkat, egyre több területen lehet felhasználni. Hivatalos kifejezés is született erre, az AI boom, amely a mesterséges intelligencia területén bekövetkező gyors technológiai fejlődés folyamatos időszaka, a 2010-es évek végén kezdődött, majd a 2020-as évek elején vált széles körben is ismertté. Legismertebb és legelterjedtebb felhasználása az LLM (nagy nyelvi modellek) szöveg feldolgozó- és értelmező, illetve a GenAi (generatív MI) szöveg, kép és hang generáló alkalmazásai. A jelenleg piacon lévő modellek gépi tanulást használtak, tulajdonképpen nem is felelnek meg teljesen az MI fogalmának – nem képesek önálló, eredeti gondolatot megfogalmazni, abból dolgoznak, amit mi, emberek kreáltunk. Mindenesetre a modellezési folyamatok kifejezetten erőforrás igényesek, amelyek processzorokon, mikrochipeken történnek. Az MI fejlődésével párhuzamosan tehát megnőtt a mikrochipek számításkapacitására és mennyiségére való igény is. 

A legjobb MI-vállalatok keresése egyre fokozódik, saját megoldások terén is érezhetjük a verseny kiéleződését. A csúcstechnológia és az innováció iránti igény drámaian megnőtt, ahogy haladunk előre 2024-ben. De milyen kihívásokkal néznek szembe ezek a vállalatok, ha a chip tervezés és gyártás nem feltétlenül házon belül történik? Mit veszít az a cég, amely chipeket gyárt, de nem vesz részt az MI-forradalomban? A befektetők és a rajongók lelkesen keresik a legjobb technológiai vállalatokat, amelyek sikeresek az iparágukban, és a legnagyobb MI-szoftvereket és -megoldásokat kínálják. 

A kérdéskör három legfontosabb aspektusa

A chiptervezési folyamat a chip architektúrájára és rendszerére vonatkozó termékkövetelmények meghatározásából, valamint a chip egyes áramköreinek fizikai elrendezéséből áll. Ez végső soron lehetővé teszi a félvezetők számára, hogy a mai digitális világban egyre növekvő adatmennyiséget fogadjanak be, továbbítsanak, dolgozzanak fel és tároljanak. A megtervezett félvezetőt azonban le is kell gyártani. A chipgyártók tisztaszobáiban a levegő minőségét és a hőmérsékletet szigorúan ellenőrzik, miközben robotok szállítják az értékes lapkákat gépről gépre. Több száz lépést foglal magában, és a tervezéstől a tömeggyártásig akár négy hónapig is eltarthat. Ezek a folyamatok teszi lehetővé ezután a mesterséges intelligencia (MI) modellek fejlesztését. Az informatika ezen ága innovatív módszerek és szoftverek kidolgozására összpontosít, amelyek segítik a gépeket abban, hogy tanuljanak és intelligens döntéseket hozzanak. A gyakorlati MI-megoldások révén a gépek képesek optimalizálni a folyamatokat, javítani a hatékonyságot, és új lehetőségeket nyitni a különböző iparágakban, mint például az egészségügy, a pénzügy vagy az ipari gyártás. 

Mely területen aktívak a következő nagyvállalatok?

Vannak olyan vállalatok, amelyek eszköztárában mindhárom technológia megtalálható: nemcsak tervezik, de gyártják is a chipeket, emellett mesterséges intelligenciával kapcsolatos modelleket is fejlesztenek. Ezzel optimalizálhatják a teljesítményt, miközben közvetlenül ellenőrizhetik a folyamatokat és az adatvédelmet. Ugyanakkor piaci kockázatokat is hordozhatnak. A folyamatosan változó chippiac és MI-trendek jelentős bizonytalanságot okozhatnak a vállalatok működésében. Az MI-részvények között tehát ez nem garancia a biztos növekedésre – láthatjuk is az Intel példáján, ami közel 60 százalékot esett év elején. Az MBH Befektetési Bank augusztusi elemzésében ezt a fundamentális fordulatot igyekezett megragadni, valamint vételi- és célárat meghatározni.

Kockázatok az MI-fejlesztések hiányában vagy kizárólagos fókuszában

Ha egy vállalat, mint például az ASML vagy a Taiwan Semiconductor nem aktív a mesterséges intelligencia fejlesztés területén, hanem elsősorban a méretgazdaságos chipgyártásra és a chiptervezési infrastruktúrára fókuszál, többféle kockázattal járhat. Nem részesülnek például közvetlenül az MI-piacon növekvő profitból, így kimaradhatnak az AI által vezérelt növekedésből. Emellett nagyban függenek az MI-tevékenységet végző partnereiktől, ami stratégiai hátrány lehet, ha az együttműködés meggyengül vagy a partnerek saját gyártókapacitásba fektetnek.

Abból is jelentős kockázat merülhet fel, ha a vállalat kizárólag a mesterséges intelligencia fejlesztésére koncentrál. Példaként említhetjük az Adobe-ot, OpenAI-t és a Tesla-t. Ezek a cégek nem rendelkeznek saját chipgyártási kapacitással, így teljes mértékben függenek a hardvergyártóktól, ami ár- és ellátási kockázatot jelenthet. Ha pedig a hardver nem tart lépést az MI fejlődésével, a cégek korlátozottak lehetnek modelljeik teljesítményében és innovációs lehetőségeiben. 

Amikor a chipgyártás nem házon belül történik

A chipgyártás, mint folyamat számos IT vállalat palettájáról hiányzik. Nagyon egyszerű oka van: nem erre specializálódtak, nem gyártó-, előállító vállalatokról beszélünk. A teljesség igénye nélkül ide tartozik 

• az Apple, 
• az Nvidia 
• és a Microsoft is. 

Ettől függetlenül rendkívül nagy hozamú vállalatokról beszélünk, de így is van kitettségük beszállítójuk irányába. 

Ilyen esetekben teljes mértékben függenek a bérgyártóktól, mint a TSMC vagy a Samsung. Ha ezeknél gyártási késedelmek vagy kapacitásproblémák merülnek fel, az fennakadásokat okozhat a termékek piacra dobásában és árában is. A bérgyártók által diktált árak ugyanis nagy hatással lehetnek a chiptervező vállalatok költségeire, különösen, ha a gyártó monopolisztikus helyzetben van. A globális ellátási lánc problémái, mint a nyersanyaghiány vagy geopolitikai feszültségek, szintén hatással lehetnek a bérgyártók működésére, közvetlenül befolyásolhatják a vállalatok termelését.

Viszont, hogy a kockázatok mellet a versenyelőnyökről is szó essen, helyezzük a hangsúlyt a chipgyártás helyett a tervezésre. Vegyük például az Apple-t, ami néhány évvel ezelőtt saját chip tervezésbe kezdett és már nem az Intel által tervezett chipeket használta eszközeiben. Éppen időben, hiszen a saját igényekhez tervezett chipek sokkal alkalmasabbak arra, hogy a hardver teljes mértékben kiaknázható legyen az egyre népszerűbb MI-modellek futtatására. Az MI-specifikus feladatokra, például gépi tanulásra vagy mélytanulásra optimalizált chipek sokkal gyorsabban és hatékonyabban tudják végrehajtani a szükséges számításokat, mint az általános célú hardverek.

Ahogy manapság már minden háztartási- és okoseszközben van mikrochip – legyen szó autóról, mosógépről vagy telefonról –, úgy előbb-utóbb mindegyikben jelen lesz az mesterséges intelligencia is. Érdemes ezért szorosan figyelni az ilyen vállalatokat és az MI-részvényeket, mivel hatalmas növekedési potenciált rejtenek magukban, de ne feledkezzünk meg a bennük rejlő kockázatokról sem.