هل الذكاء الاصطناعي استثمار ذكي؟ استكشاف أسهم النمو والمخاطر والمخاوف الأخلاقية

التنويع عبر مجموعة الذكاء الاصطناعي

يتطلب الاستثمار في الذكاء الاصطناعي النظر عبر مجموعة الذكاء الاصطناعي ، من مراكز البيانات وصانعي الرقائق إلى منصات البرامج ومستخدمي المؤسسات. لا يوجد قطاع واحد يلتقط المجموعة الكاملة من الفرص. يمكن أن يساعدك التنويع عبر البنية التحتية وتطوير النماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي على تحقيق التوازن بين التقلَب قصيرة الأجل وإمكانات النمو طويلة الأجل.

كيفية تقييم شركات الذكاء الاصطناعي

أثار ظهور الذكاء الاصطناعي موجة من اهتمام المستثمرين ، لكن تحديد الفائزين المستدامين يتطلب أكثر من مجرد التعرف على الأسماء التجارية أو مكاسب أسعار الأسهم الأخيرة.

إليك ما يجب الانتباه إليه:

قابلية التوسع في نموذج الأعمال

غالبا ما تستفيد منتجات الذكاء الاصطناعي من وفورات الحجم القوية. يمكن إعادة توظيف نماذج اللغة ، بمجرد تدريبها ، عبر المنصات والصناعات. ومع ذلك ، فإن تدريب النماذج الكبيرة يتطلب نفقات رأسمالية هائلة وقوة حوسبة. يجب على المستثمرين تقييم ما إذا كان بإمكان الشركة التوسع بشكل فعال من حيث التكلفة ، إما من خلال البنية التحتية الخاصة أو الشراكات التي تقلل من تكاليف النشر الهامشية.

ميزة البيانات الخاصة

يعد الوصول إلى مجموعات البيانات الفريدة عاملا مهما للتمييز لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتحسن عند تدريبها على البيانات ذات الصلة وعالية الجودة. تتمتع الشركات التي لديها مجموعات بيانات حصرية ، مثل شركات الرعاية الصحية التي لديها سجلات مرضى مجهولة المصدر أو المؤسسات المالية ذات تدفقات المعاملات في الوقت الفعلي ، بميزة هيكلية. تجعل ميزة البيانات هذه عروض الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم أكثر صعوبة في النسخ المتماثل.

استراتيجية المنتج المتمايزة

ليست كل حلول الذكاء الاصطناعي متساوية. تقوم بعض الشركات بتضمين الذكاء الاصطناعي في الأدوات الحالية لتحسين تجربة المستخدم، بينما يقوم البعض الآخر ببناء منصات أصلية للذكاء الاصطناعي تقدم خدمات جديدة تماما. غالبا ما تشير خارطة طريق المنتج الواضحة ومشاركة المستخدم القوية والملكية الفكرية التي يمكن الدفاع عنها (مثل بنية النموذج أو البنية التحتية للنشر) إلى أن الشركة يمكنها الحفاظ على زمام المبادرة حتى في المشهد التنافسي.

الطريق إلى تحقيق الدخل

تجذب العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي الانتباه من خلال العروض التوضيحية الرائعة والتبني المبكر، لكن الجدوى على المدى الطويل تعتمد على نمو الإيرادات المستدامة. يعني الاستثمار المستدام في الذكاء الاصطناعي التدقيق في كيفية التقاط الشركة للقيمة (من خلال الاشتراكات أو التسعير القائم على الاستخدام أو تكامل المؤسسات أو الترخيص). تعد مستويات التسعير الواضحة، والتزام العملاء، والإيرادات المتكررة ذات الهامش المرتفع مؤشرات قوية لنضج تحقيق الدخل.

سجل التنفيذ

مع تطور أسواق الذكاء الاصطناعي بسرعة، فإن التنفيذ مهم. هل تقوم الشركة بإصدار التحديثات بانتظام؟ هل ترجمت البحث والتطوير إلى تبني العملاء؟ هل توسع الشراكات نطاق وصولها إلى السوق؟ تقدم تقارير الأرباح ومقاييس نمو المستخدم وإصدارات المنتجات إشارات ملموسة لقوة التنفيذ.

الوضع التنافسي في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي

يؤثر دور شركات الذكاء الاصطناعي في النظام البيئي (منشئ النموذج أو مزود البنية التحتية أو تكامل الأنظمة الأساسية أو مطور التطبيقات) على سقف نموها وملف تعريف الهامش. يجب على المستثمرين تحديد ما إذا كانت الشركة رائدة في فئتها أو تواجه ضغوطا من لاعبين أكبر وأكثر تكاملا.

المخاوف الأخلاقية التي يجب أن يعرفها مستثمرو الذكاء الاصطناعي

لم يعد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي يتعلق فقط بإمكانات النمو. أصبحت المخاطر الأخلاقية الآن في المقدمة والمركز للمستثمرين الذين يهتمون بالقيمة والتأثير على المدى الطويل. فيما يلي القضايا الرئيسية التي يجب مراقبتها عن كثب:

التحيز والتمييز في الخوارزميات

غالبا ما تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من بيانات العالم الحقيقي ، لكن هذه البيانات ليست عادلة دائما. إذا تضمنت بيانات التدريب عدم المساواة أو الاختلالات السابقة، فيمكن للذكاء الاصطناعي تكرارها بطرق تؤذي الناس. يتضمن ذلك أدوات التوظيف التي تفضل ديموغرافية على أخرى أو نماذج الرعاية الصحية التي لا تعمل بشكل جيد لمجموعات سكانية معينة. يجب على المستثمرين أن يسألوا عما إذا كانت الشركات لديها فحوصات مدمجة ، مثل عمليات التدقيق المستقلة أو الفرق التي تركز على الذكاء الاصطناعي المسؤول.

مخاوف خصوصية الذكاء الاصطناعي ومخاطر المراقبة

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان على جمع البيانات على نطاق واسع. يثير هذا مخاوف كبيرة بشأن إساءة استخدام البيانات والمراقبة والموافقة، لا سيما في قطاعات مثل البيع بالتجزئة والإعلان والتعرف البيومتري. يمكن أن تؤدي ممارسات حوكمة البيانات السيئة إلى المسؤولية القانونية والإضرار بالسمعة والغرامات التنظيمية. يجب على المستثمرين التفكير فيما إذا كانت الشركات متوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو CCPA أو أطر حماية البيانات الرئيسية الأخرى.

تحديات الملكية الفكرية وحقوق الطبع

تتعلم العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل المحتوى المأخوذ من الإنترنت ، مثل الكتب أو التعليمات البرمجية أو الموسيقى أو المقالات الإخبارية. لكن هذا يثير أسئلة كبيرة: هل تم استخدام البيانات بشكل قانوني؟ هل يمكن أن يولد الذكاء الاصطناعي شيئا ينتهك حقوق شخص آخر؟ الشركات التي تتم مقاضاتها بسبب هذا الأمر تتصدر عناوين الصحف بالفعل. الرهانات الأكثر أمانا هي الشركات المنفتحة بشأن البيانات التي تستخدمها ولديها سياسات ترخيص واضحة.

الشفافية والاستخدام المسؤول

تعمل بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل الصناديق السوداء - لا أحد يعرف حقا كيف يقرر الأشياء. هذه مشكلة عند استخدامها في مجالات مثل الرعاية الصحية أو الإقراض أو إنفاذ القانون. يجب على المستثمرين البحث عن الشركات التي تشرح كيفية عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بهم ، أو تسمح بفحوصات الطرف الثالث ، أو share أجزاء من تقنيتهم علانية.

الأثر البيئي

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى قوة حوسبة جادة ، مما يعني أنه يستخدم الكثير من الطاقة. يمكن أن ينتج تدريب نموذج كبير انبعاثات من الكربون تعادل تلك الناتجة عن العديد من السيارات على مدار حياتها. يجب على المستثمرين الذين يهتمون بالاستدامة التحقق مما إذا كانت الشركات تستخدم أنظمة فعالة أو طاقة خضراء أو تعويضات الكربون.

التطبيقات ذات الاستخدام المزدوج والعسكرية

تستخدم بعض أدوات الذكاء الاصطناعي للمراقبة أو الشرطة التنبؤية أو حتى الأسلحة المستقلة. قد تثير هذه الحالات "ذات الاستخدام المزدوج" أعلاما حمراء للمستثمرين الذين يركزون على الحوكمة الأخلاقية. تحقق مما إذا كانت الشركة لديها سياسات واضحة حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي الخاص بها وما لا يمكن استخدامه فيه.

الاضطراب الاقتصادي والنزوح الوظيفي بسبب الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل سوق العمل. يتم تبسيط بعض الأدوار أو إلغاؤها، بينما يتطور البعض الآخر. بالنسبة للمستثمرين يمثل هذا التحول مخاطر تجارية ومخاطر على السمعة.

أثرت الأتمتة التي يقودها الذكاء الاصطناعي على الوظائف التي تنطوي على عمل روتيني ومتكرر. يتم التعامل مع أدوار التصنيع والخدمات اللوجستية ودعم العملاء والإدارة بشكل متزايد بواسطة الروبوتات وروبوتات المحادثة وأتمتة سير العمل. في مجال التمويل ، أصبحت مهام مثل فحوصات الامتثال والتقارير الأساسية مؤتمتة جزئيا ، مما يقلل من الحاجة إلى بعض وظائف المكتب الخلفي.

تشعر الوظائف الإبداعية والمهنية أيضا بالتأثير. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي كتابة التعليمات البرمجية وإنشاء محتوى تسويقي ومراجعة المستندات القانونية والمساعدة في التشخيص الطبي. في حين أن هذه الأدوات تعزز الكفاءة، فإنها أيضا تقلل من الطلب على أدوار المبتدئين في التصميم والإعلام والقانون والرعاية الصحية.

لكن ليست كل التأثيرات سلبية. يخلق الذكاء الاصطناعي أيضا أدوارا جديدة في إدارة البيانات والإشراف على النموذج والعمليات الفنية. تقوم العديد من الشركات بإعادة تشكيل فرقها، وليس فقط تقليصها.

تراقب الحكومات عن كثب. يختبر البعض سياسات مثل تقييمات مخاطر الذكاء الاصطناعي والضرائب المرتبطة بالأتمتة وحوافز إعادة التدريب. مع تزايد القلق العام ، قد تواجه الشركات التي تعمل بالأتمتة دون دعم العمال ضغوطا تنظيمية أو تداعيات على السمعة.

بالنسبة للمستثمرين ، فإن السؤال الرئيسي هو ما إذا كانت الشركات تتعامل مع تغييرات القوى العاملة بمسؤولية. لن يعتمد النجاح على المدى الطويل على توفير التكاليف فحسب ، بل يعتمد أيضا على مدى استدامة استراتيجية الأتمتة وقابليتها للتطبيق الاجتماعي.

مخاطر الاستثمار في شركات الذكاء الاصطناعي

يعد الذكاء الاصطناعي أحد أكثر الموضوعات تحولا في الأسواق العالمية ، ولكنه يجلب أيضا مخاطر يحتاج المستثمرون إلى فهمها قبل تخصيص رأس المال. فيما يلي أهمها:

شهدت بعض الأسهم ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي زيادات كبيرة في الأسعار ، لا سيما في أشباه الموصلات والبنية التحتية السحابية وبرامج الأتمتة. لكن العديد من هذه المكاسب مدفوعة بالتوقعات المستقبلية وليس الأرباح الحالية. هذا يخلق التعرض لتصحيحات حادة إذا هدأت معنويات المستثمرين، أو خيبت الأرباح الآمال، أو ارتفعت أسعار الفائدة. هذا هو السبب في أن المراهنة بكثافة على أسهم الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعا يمكن أن تجعل المحفظة أكثر تقلبا.

2. تغيير القواعد واللوائح

لا تزال الحكومات في جميع أنحاء العالم تكتشف كيفية إدارة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تغير القواعد الجديدة المتعلقة بالخصوصية أو السلامة أو الإنصاف أو كيفية استخدام البيانات كيفية عمل الشركات. إذا لم تتبع الشركة القواعد أو لم تتمكن من التكيف بسرعة ، فقد تواجه غرامات أو تأخيرات أو عناوين سلبية. نظرا لأن البلدان المختلفة لديها قواعد مختلفة ، فقد تواجه شركات الذكاء الاصطناعي العالمية تحديات إضافية.

ليست كل شركة تقوم بتسويق نفسها على أنها "مدفوعة بالذكاء الاصطناعي" لديها حلول قابلة للتطبيق وقابلة للتطوير. تكافح بعض الشركات للانتقال من الأبحاث والنماذج الأولية إلى تطبيقات العالم الحقيقي التي تولد إيرادات مستدامة. يمكن أن تتعطل نماذج الأعمال إذا ارتفعت تكاليف التكامل بشكل كبير أو إذا كان العملاء بطيئين في التبني. يجب على المستثمرين تقييم ليس فقط التكنولوجيا ولكن تأثيرها التجاري الفعلي وإقبال المستخدمين.

تعتمد العديد من شركات الذكاء الاصطناعي على نفس اللاعبين الكبار للرقائق أو الخدمات السحابية أو التكنولوجيا الرئيسية. إذا قام أحد هؤلاء المزودين برفع الأسعار أو خفض الوصول أو واجه مشاكل سياسية فقد يؤثر ذلك على العديد من الشركات الصغيرة في وقت واحد. هذا النوع من الاعتماد يمكن أن يخلق مخاطر خفية.

5. تبعية البيانات ومخاطر النموذج

أنظمة الذكاء الاصطناعي جيدة فقط مثل البيانات التي تم تدريبها عليها. يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة أو المدخلات القديمة أو مجموعات البيانات المتحيزة إلى نتائج معيبة أو إلحاق الضرر بالسمعة أو التراجع التنظيمي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يتدهور أداء النموذج بمرور الوقت ("انحراف النموذج") أو يفشل في ظل سلوك السوق أو المستخدم غير المتوقع. هذا يضيف طبقة من عدم القدرة على التنبؤ لخلق القيمة على المدى الطويل.

6. ندرة المواهب والاختناقات التشغيلية

يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم مواهب عالية التخصص ، والتي لا تزال محدودة ومكلفة. قد تتخلف الشركات التي لا تستطيع توظيف كبار المهندسين والباحثين أو الاحتفاظ بهم عن الابتكار أو تواجه فجوات في التنفيذ. هذا الخطر حاد بشكل خاص بالنسبة لشركات التكنولوجيا الأصغر أو غير الأساسية التي تحاول المنافسة في مجال يهيمن عليه عمالقة التكنولوجيا.

الخلاصة: ما يجب مراعاته عند الاستثمار في الذكاء الاصطناعي

حققت بعض الأسهم المرتبطة بالذكاء الاصطناعي عوائد قوية، لكن المكاسب تركزت، وتقييمات الأسماء الرئيسية مرتفعة. في هذه المستويات، الانتقائية مهمة.

يتمثل النهج المعقول في فرق السعر (سبريد) التعرض عبر أجزاء مختلفة من سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي، مثل الرقائق والسحابة وبرامج المؤسسات والتطبيقات الخاصة بالصناعة، دون زيادة التحميل على أي موضوع واحد. يمكن أن تساعد الصناديق المتداولة في البورصة، لكن بعضها مرجح بشكل كبير تجاه عدد قليل من الشركات.

لن تولد كل شركة تستخدم الذكاء الاصطناعي نموا دائما. لذلك؛ من الأفضل التركيز على أساسيات العمل: كيف يتم تحقيق الدخل من المنتجات؛ وما إذا كان العملاء مستمرين؛ ومدى كفاءة استخدام رأس المال.

يظل الذكاء الاصطناعي قابلا للاستثمار ، لكنه لم يعد رخيصا أو بسيطا.