Автор Telegram-канала «Практика личных финансов» Роман Романович — об инвестициях в разработчиков программ и инфраструктуры для искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект - разрушительная тема новой экономики, которая меняет сложившиеся порядки и экосистемы: финансы, автомобили, промышленность, медицина и образование изменятся до неузнаваемости в результате внедрения решений искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект - технология, способная самостоятельно выполнять задачи, для решения которых раньше требовались люди. Некоторые используют термины искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) как взаимозаменяемые, но это не так - ML и DL - подсегменты экосистемы искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект в широком смысле делят на четыре области:
- Автоматизированный интеллект - помогает в решении простых, рутинных и стандартных задач;
- Вспомогательный интеллект - помогает людям выполнять задачи быстрее и лучше;
- Расширенный интеллект - помогает принимать правильные решения в сложных и стрессовых ситуациях;
- Автономный интеллект - помогает автоматизировать принятие решений без участия человека.
Машинное обучение - это программы и алгоритмы, которые получают доступ к информации, применяют к ней заложенные алгоритмы, делают выводы и принимают новые решения, направленные на другие объекты или ситуации. Собирая больше информации, алгоритмы учатся и каждый последующий вывод становится точнее.
Глубокое обучение - используя искусственные нейронные сети, искусственный интеллект учится понимать и разбирать неструктурированные данные, такие как звуки, изображения и видео. После сбора и обработки информации искусственный интеллект делает вывод, который влияет на принятие того или иного решения. Например, системы глубинного обучения помогают беспилотным автомобилям опознавать пешеходов, другие автомобили или погодные условия для безопасного движения.
Большие данные - топливо для развития ИИ
Благодаря новой информации ИИ становится умнее и быстрее. Чем больше информации искусственный интеллект задействует в принятии решений, тем более разрушительной станет эта технология для сегодняшних технологических решений. Долгое время недостаток информации сдерживала развитие этой области науки и технологии. Например, для алгоритмов распознавания речи требуется 150 000 часов или 10 лет аудиоданных, а приложения для распознавания лиц требуют 15 миллионов изображений. Ум и скорость работы искусственного интеллекта растет вместе с количеством информации. С 2015 года было создано 90% существующих данных - 10 зеттабайт. К 2020 году их станет 20 зеттабайт, а к 2025 объемы информации достигнут 180 зеттабайт.
В 1 зеттабайте 1 миллиард терабайт.
В этом плане идея инвестиций в искусственный интеллект тесно связана с другими глобальными идеями, о которых я уже писал: облачные технологии, роботизация и кибербезопасность. Без достаточного количества информации развитие искусственного интеллекта невозможно. Для хранения и обработки таких объемов информации необходимы центры обработки данных и облачные хранилища. Чтобы пользователи не боялись делиться информацией они хотят быть уверенны в их безопасности и сохранности. В результате слаженной работы сегментов кибербезопасности и облачных технологий искусственный интеллект станет умнее и точнее и как промышленные, так и домашние роботы станут умнее и точнее.
Согласно исследованиям, искусственный интеллект добавит до $15,7 триллионов в глобальный ВВП к 2030 году или 14% к текущему уровню, при этом $6,6 триллионов будут получены за счет роста производительности труда. Наибольший вклад в это внесут Китай - $7 триллионов и США - $3,7 триллионов.
При этом полученный прирост ВВП не приведет к сопоставимому росту издержек, а наоборот в некоторых отраслях сократит их. Работники будут освобождены от выполнения повторяющихся рутинных задач и сосредоточатся на создании добавленной стоимости, решая творческие и стратегические задачи. Обратная сторона медали - потеря работы людьми, которые эту рутинную работу выполняют сейчас и не переучатся на новые профессии, что приведет росту социальной напряженности, особенно в развивающихся странах.
Где искусственный интеллект получит сильный рост
Здравоохранение: диагностика заболеваний с применением искусственного интеллекта использует персональную историю болезни пациента, сравнивает ее с информацией о других похожих случаях и на основе состояния больного предлагает лечение. Первоначально ИИ будет принят для помощи докторам, а не для их замены. Но за счет накопления информации и обучения искусственный интеллект способен вытеснить врачей из процесса диагностики и назначения лечения. Конфиденциальность и защита информации - главное препятствие на пути внедрения подобных программ. Помним о кибербезопасности, которая будет помогать в решении этой задачи.
Автономные автомобили: позволят путешественникам и простым пользователям получать автомобиль в тот момент, когда он им нужен. Экономика совместного использования позволит сократить издержки индивидуальных пользователей на покупку, обслуживание и страхование собственного автомобиля. Главным препятствием пока остается недостаток информации о дорожном движении, реакции других водителей в аварийных и стрессовых ситуациях, а также недоверие пользователей.
Финансовые услуги и технологии: развитие робо-эдвайзинга, когда инвестиционные и финансовые советы дает искусственный интеллект, сделали финансовые рынки доступными для массового рынка. В сегменте состоятельных клиентов взаимодействие с человеком остается устойчивым и вряд ли изменится так быстро. Программы, основанные на искусственном интеллекте, дают рекомендации по оптимизации личных финансов, рекомендуют инвестиционные идеи и помогают правильно распределить капитал в привязке к целям клиента. Как и в здравоохранении главное препятствие на пути развития технологии - конфиденциальность информации и привычка пользователей работать с живыми консультантами по финансам и инвестициям.
Промышленность: самообучающиеся программы мониторинга и контроля за процессом производства сокращают издержки и процент брака готовой продукции. Применение искусственного интеллекта позволит моделировать образцы готовых изделий и тестировать их на качество, прочность и совместимость. Также ИИ поможет оптимизировать цепочки поставок, находя оптимальных поставщиков и покупателей.
Голосовые ассистенты: анализ comScore показывает, что к 2020 году 50% поиска в интернете будет с помощью голосовых помощников. Прорывы в распознании голоса, аналитике и обработке естественного языка в будущем заменят поиск с помощью клавиатуры.
Также изменения затронут сектор транспорта и логистики, где автономные грузовики начнут доставлять товары 24 часа в сутки без перерывов на сон. В ритейле искусственный интеллект позволит сократить выпуск одежды или продуктов, ориентируясь на потребности людей.
Какие акции купить, чтобы заработать
Рассмотрим только компании, акции которых торгуются на бирже, а также ETF, ориентированный на сектор.
IBM (NYSE: IBM). Квантовый суперкомпьютер IBM Watson способен понимать естественный язык и выдавать ответы, используя базу данных из 200 миллионов страниц структурированной и неструктурированной информации. IBM развивает алгоритмы искусственного интеллекта с 1950-х годов. В 2014 году IBM вложили в развитие IBM Watson $1 миллиард.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) стала известна тем, что разработала графические процессоры для обработки видео и сложных изображений в играх. В итоге эти процессоры отлично подошли для решения задач искусственного интеллекта и построения нейронных сетей. Сегодня чипы Nvidia помогают автономным автомобилям ориентироваться на дорогах и продажи для целей ИИ растут ежегодно.
Производители процессоров Intel (NASDAQ: INTC), AMD (NASDAQ: AMD) и Xilinx (NASDAQ: XLNX). Из этой тройки на решениях в сегменте искусственного интеллекта сильнее других сфокусирован AMD, который делает как графические, так и центральные процессоры для центров обработки данных. Это дает им конкурентное преимущество в будущем.
Среди других публичных компаний развивающих решения искусственного интеллекта выделю Microsoft (NASDAQ: MSFT), Salesforce (NYSE: CRM), Twitter (NYSE: TWTR), Facebook (NASDAQ: FB), Amazon (NASDAQ: AMZN), Google (NASDAQ: GOOG), но пока доля искусственного интеллекта в выручке этих компаний не настолько велика, чтобы покупать их под эту идею.
По традиции рассмотрим ETF для инвестиций в отрасль. В мае 2018 года компания Global X запустила тематический фонд Future Analytics Tech ETF (NASDAQ: AIQ). Активы фонда инвестируются в акции компаний, которые создают решения на базе искусственного интеллекта, а также компаний, создающих необходимую для работы ИИ инфраструктуру: облачные хранилища, микропроцессоры, чипы памяти и сборщики больших данных. Фонд хорошо диверсифицирован - 84 компании от малой до крупной капитализации из 3 секторов экономики и 7 стран. Максимальная доля одной компании в фонде 3,61% у компании Qualcomm (NASDAQ: QCOM). Крупнейшие позиции на изображении ниже.
Фонд молодой - торгуется всего 4 месяца, но уже собрал $47 миллионов в активах. Комиссия за управление - 0,68% годовых. Фонд будет платить дивиденды один раз в год. Главный риск - присутствие в активах компаний, для которых искусственный интеллект побочный продукт, а основные деньги они зарабатывают в других отраслях. Например, военные компании Raytheon Co (NYSE: RTN) и Lockheed Martin Corp (NYSE: LMT). Но подобная ситуация характерна для большинства фондов, поэтому для определения "средней температуры по больнице" этот фонд подходит для инвестиций в сектор на долгосрочную перспективу.
Выводы
Каждый год успехи искусственного интеллекта становятся заметнее. Это привлекает в сектор новые компании. Если 5-7 лет назад это напоминало развлечение для энтузиастов, то сегодня это растущая ветвь бизнеса для технологических корпораций и поле для роста стартапов. Согласно прогнозам глобальная выручка компаний от услуг и решений в сегменте искусственного интеллекта вырастет с 2018 до 2025 года в 12 раз - с $7,3 до $89 миллиардов.
И вместе с тем, стоит помнить, что для компании, описанных выше в статье, развитие искусственного интеллекта и создание решений на его основе - не главный бизнес. Поэтому желающим инвестировать в сектор рекомендую брать сразу несколько компаний, либо купить акции фонда и получить "среднюю температуру по больнице". Также при принятия решений учитывайте собственную инвестиционную стратегию.