Я нещодавно занурювався у деякі акції глибокого навчання, і чесно кажучи, потенціал тут важко ігнорувати. Якщо ви думаєте, куди саме рухається штучний інтелект до 2030 року, ці три напрямки постійно з’являються у розмовах.

Дозвольте почати з Alphabet. GOOG фактично вбудував машинне навчання у все, що вони торкаються — пошук, карти, Android, ви називаєте це. Цікаво, як вони виходять за межі споживчих продуктів. Автономні автомобілі Waymo працюють на складних алгоритмах ML, а якщо ви чули про AlphaFold від DeepMind, це змінює гру у відкритті ліків. Компанія позиціонується у кількох технологічних сегментах із серйозною підтримкою R&D. Для тих, хто дивиться на акції глибокого навчання з доведеним виконанням, Alphabet важко ігнорувати.

Далі йде Palantir. PLTR здобула репутацію завдяки роботі з хаотичними, неструктурованими даними — зображеннями, відео, складними наборами даних, з якими більшість платформ бореться. Їхня платформа Gotham обслуговує уряд, Foundry — комерційних клієнтів. Що мене нещодавно зацікавило, так це їхня нова AI-платформа, яка набирає реального імпульсу — доходи від комерції зросли на 70% у порівнянні з попереднім роком у Q4 2023. Вони також очікують прибутковості за рік у 2024 році, що змінює наратив навколо акцій глибокого навчання, які вже є прибутковими. Це саме той тип активу, де інфраструктура даних зустрічається з потенціалом AI.

Третя — Snowflake. SNOW починалася як хмарний сховище даних, але вони тихо додають можливості ML у платформу. Інтеграція безшовна — можна розробляти та тренувати моделі без переміщення даних. Вони щойно запустили Arctic, відкритий LLM, що свідчить про серйозну прихильність до AI-сфери. Раджу стежити за цим — вони ще не прибуткові, тому є ризик. Але якщо ви вірите у акції глибокого навчання, які можуть захопити корпоративне впровадження AI, Snowflake добре позиціонована.

Основна ідея тут досить проста: машинне навчання змінює спосіб роботи галузей. До 2030 року компанії, що володіють інфраструктурою та рівнями інтелекту, можуть побачити вибуховий ріст. Ці три представляють різні підходи — AI для споживачів/бізнесу, дані та інтелектуальні системи, хмарна інфраструктура. Це не фінансова порада, але варто слідкувати, якщо ви думаєте, куди рухається справжнє впровадження AI.