Dirbtinis intelektas niekur nedingsta. Priešingai – jis vis giliau įsitvirtina programinėje įrangoje, duomenų centruose ir kasdieniuose verslo procesuose. Keičiasi ne technologijos kryptis, o klausimas, kurį užduoda įmonių finansų vadovai ir investuotojai.
Iki šiol dažniausiai buvo klausiama: ar naudojame AI? Dabar vis svarbiau tampa: kiek AI sutaupo, kiek uždirba ir ar to pakanka dabartinėms akcijų kainoms pateisinti?
Niujorko universiteto profesorius ir investuotojas Scottas Galloway šį lūžį vadina perėjimu iš eksperimentavimo į investicijų grąžos – ROI – erą. Jo vertinimas apie galimą AI akcijų kainų spaudimą yra nuomonė, ne prognozės garantija. Tačiau duomenys rodo, kodėl rinkoje toks klausimas apskritai kyla.
+47,1 %
1. 2,6 trln. USD statymas: daugiau nei pusė tenka infrastruktūrai
„Gartner“ prognozuoja, kad pasaulinės AI išlaidos išaugs nuo 1,765 trln. USD 2025 m. iki 2,596 trln. USD 2026 m. ir 3,493 trln. USD 2027 m. Jei prognozė pasitvirtins, per dvejus metus rinka beveik padvigubės.
Svarbiausia detalė slepiasi ne bendroje sumoje. 2026 m. AI infrastruktūrai numatoma apie 1,432 trln. USD, arba maždaug 55 proc. visų išlaidų. Tai procesoriai, serveriai, tinklai, duomenų centrai ir debesijos pajėgumai – kapitalas, kuris išleidžiamas šiandien, tikintis didelės būsimos paklausos.
Kuo daugiau infrastruktūros pastatoma prieš paaiškėjant galutinei paklausai, tuo aukštesnė būsimo pelno kartelė. Vien spartus išlaidų augimas dar nėra įrodymas, kad kapitalas uždirbs pakankamą grąžą.
2. 88 proc. naudoja AI, bet reikšmingą vertę sukuria vos apie 6 proc.
„McKinsey“ 2025 m. apklausoje 88 proc. respondentų nurodė, kad jų organizacijos reguliariai naudoja AI bent vienoje verslo funkcijoje. Tačiau tik maždaug trečdalis teigė, kad jų įmonės jau pradėjo AI diegti plačiu mastu.
Finansinis rezultatas dar kuklesnis. 39 proc. respondentų matė bent kokį AI poveikį visos įmonės EBIT, o dauguma jų AI priskyrė mažiau nei 5 proc. EBIT. „McKinsey“ reikšmingą vertę kuriančių AI lyderių grupei priskyrė apie 6 proc. respondentų.
Šie keturi rodikliai nėra vienas nuoseklus piltuvėlis – jie matuoja skirtingus diegimo ir rezultato aspektus. Tačiau bendra žinutė aiški: licencijos įsigijimas, pavienis bandymas ir apčiuopiamas poveikis pelnui yra trys skirtingi etapai.
3. Greitesnė užduotis dar nereiškia greitesnės įmonės
Stanfordo „AI Index 2026“ apibendrinti tyrimai rodo, kad didžiausias produktyvumo prieaugis matomas struktūruotame darbe, kuriame rezultatą lengva patikrinti: klientų aptarnavime fiksuotas 14-15 proc. pagerėjimas, programinės įrangos kūrime – 26 proc., o rinkodaros turinio apimtyje – 50 proc.
Tačiau šie skaičiai gauti skirtinguose tyrimuose, skirtingomis sąlygomis ir matuoja nevienodus rezultatus. Jų negalima sudėti ar tiesiogiai paversti visos ekonomikos produktyvumo prognoze.
Įmonės proceso greitį lemia lėčiausia grandis. Jei AI per minutę parengia 100 tekstų, bet vadovas juos peržiūri dvi dienas, sukuriama ne 10 kartų daugiau vertės, o nauja spūstis. Didžiausia nauda atsiranda tada, kai perprojektuojamas visas procesas, o ne tik pagreitinama viena jo užduotis.
4. Daugumai įmonių AI pirmiausia mažins sąnaudas
„Morgan Stanley“ analitikų apklausa atskleidžia skirtingą AI ekonomikos logiką. Vertindami procesorių, infrastruktūros ir kitus AI technologijų tiekėjus, 71 proc. atvejų analitikai tikėjosi didesnės naudos iš pajamų augimo, o 29 proc. – iš sąnaudų efektyvumo. Šios bendrovės uždirba iš investicijų bangos.
Įprastoms AI diegiančioms bendrovėms vaizdas beveik priešingas: 89 proc. atvejų analitikai didesnės naudos tikėjosi iš sąnaudų mažinimo ir efektyvumo, tik 11 proc. – iš pajamų augimo.
Investuotojui tai reiškia, kad neužtenka žinoti, jog bendrovė „dirba su AI“. Reikia suprasti jos vietą vertės grandinėje. Viena bendrovė parduoda kastuvus aukso karštligėje, kita tikisi su tais kastuvais pigiau atlikti kasdienį darbą.
5. AI lyderių maržos augo greičiau, bet pranašumas nėra amžinas
„Morgan Stanley“ atrinktų, aktyviai AI diegiančių bendrovių EBIT marža 2024-2025 m. padidėjo apie 3,1 procentinio punkto. MSCI AC World IMI bendrovių marža tuo pačiu laikotarpiu augo apie 1,5 procentinio punkto. Tai daugiau nei dvigubai spartesnis augimas.
Vis dėlto tai nėra visų AI naudojančių įmonių vidurkis. Į grupę pateko analitikų atrinktos bendrovės, kurioms AI laikomas reikšmingu verslo rezultatų veiksniu ir kurios turi bent neutralų gebėjimą išlaikyti kainodarą.
Be to, 2026-2027 m. prognozėse jų maržų augimas lėtėja ir gali nusileisti pasaulio indekso vidurkiui. AI gali suteikti realų postūmį, tačiau vienkartinis maržos šuolis dar nėra sunkiai nukopijuojamas konkurencinis pranašumas.
6. 697 mlrd. USD: didžiųjų technologijų pinigų srauto egzaminas
„J.P. Morgan Asset Management“ nurodo, kad penkių didžiųjų JAV technologijų bendrovių – „Alphabet“, „Amazon“, „Meta“, „Microsoft“ ir „Oracle“ – 2026 m. kapitalo investicijų analitikų prognozė pasiekė 697 mlrd. USD. Nuo metų pradžios ji padidėjo 173 mlrd. USD.
Dar ryškesnis santykinis skaičius: AI kapitalo investicijos nuo 33 proc. šių bendrovių veiklos pinigų srauto 2023 m. gali išaugti iki 93 proc. 2026 m.
Tai nereiškia, kad bendrovėms neliks pinigų ar kad visos investicijos finansuojamos vien šių metų pinigų srautu. Rodiklis parodo kitką: kapitalo poreikis tapo toks didelis, kad rinkai vis labiau rūpės ne investicijų dydis, o jų ryšys su galutine paklausa, pajamomis ir grąža.
Ar tai 2000-ųjų technologijų burbulo pakartojimas?
Panašumų yra: sparčiai auga investicijos, susidomėjimas ir lūkesčiai dėl būsimo produktyvumo. Tačiau dabartinės didžiosios technologijų bendrovės jau turi dideles pajamas, pelną ir pinigų srautus. Tai nėra tiesiog tūkstančiai verslų be pajamų, pažymėtų madinga etikete.
Tarptautinio valiutos fondo vertinimu, galimas plačios JAV akcijų rinkos pervertinimas yra maždaug perpus mažesnis nei „dot-com“ epizodo metu. Vis dėlto rinkos kapitalizacija, palyginti su ekonomikos dydžiu, šiandien gerokai didesnė, todėl ir kuklesnė korekcija gali paveikti vartojimą bei pasaulio augimą.
Labiau tikėtinas scenarijus nėra vienodas visos AI industrijos žlugimas. Tikėtinesnis didesnis rezultatų išsiskyrimas: vienos įmonės įrodys paklausą ir aukštą kapitalo grąžą, o kitoms teks mažinti kainas, uždaryti projektus arba susitaikyti su mažesnėmis maržomis.
Technologija gali laimėti, bet tai nereiškia, kad laimės kiekviena su AI siejama akcija.
7. Nuo „naudojame AI“ prie „kiek AI uždirba?“
ROI era pakeis ir įmonių, ir investuotojų elgesį. Licencijų skaičius ar naujas bandomasis projektas nebebus pakankamas pasiekimo matas. Reikės matuoti darbo laiką, sąnaudas, pajamas, maržas, klientų išlaikymą ir realų naudojimą.
Silpni projektai bus uždaromi, besidubliuojančios licencijos mažinamos, o kapitalas keliaus ten, kur AI sprendžia aiškią ir brangią problemą. Tai nėra AI pabaiga. Tai normalus technologijos brendimo etapas, kuriame pažadą pakeičia apskaita.
8. Šeši klausimai prieš perkant AI akciją
Vien AI paminėjimas investuotojų pristatyme neatsako, ar akcija patraukli. Prieš priimant sprendimą verta patikrinti šešis dalykus:
- Problema. Ar produktas sprendžia realią ir pakankamai brangią kliento problemą?
- Naudojimas. Ar klientai produktą aktyviai naudoja, plečia sutartis ir lieka ilgiau?
- Finansinis poveikis. Ar AI didina pajamas, mažina sąnaudas arba gerina maržas?
- Kapitalo poreikis. Kiek investicijų reikia augimui ir kada jos gali atsipirkti?
- Pranašumas. Ar bendrovė turi duomenų, platinimo, masto ar integracijos pranašumą, kurį sunku nukopijuoti?
- Kaina. Kiek optimistinio scenarijaus jau įskaičiuota į akcijos vertę?
Šaltiniai: Scott Galloway; Gartner; McKinsey; Stanford HAI; Morgan Stanley Research; J.P. Morgan Asset Management; TVF.
Atsakomybės ribojimas. Straipsnis skirtas informaciniams ir edukaciniams tikslams. Tai nėra asmeninė investavimo rekomendacija. Prognozės gali nepasitvirtinti, o praeities rezultatai negarantuoja ateities grąžos.
