Du får tilgang til begge plattformer med en Saxo konto
Er AI en smart investering? Utforsk AI-vekstaksjer, risiko og etiske problemstillinger ved AI
Investeringstema
Saxo Bank
For noen år siden hørtes kunstig intelligens futuristisk ut. I dag har det inntatt finansmarkedene, bedriftsprogramvare, logistikk, forbrukerelektronikk, helsetjenester og omtrent alle andre sektorer av økonomien. Selskaper nøyer seg ikke bare med å integrere AI i eksisterende drift, men bygger også om produkter, forretningsmodeller og investeringsstrategier rundt kunstig intelligens.
Investorer har merket seg denne utviklingen. AI-relaterte aksjer har steget kraftig de siste årene. Teknologigigantene har omdirigert investeringer i kapital til AI-infrastruktur og modellutvikling. Samtidig har startups hentet inn milliarder for å konkurrere med de veletablerte aktørene i markedet, mens myndigheter og regulatorer prøver å forstå konsekvensene av dette raske skiftet.
Til tross for entusiasmen er den langsiktige bærekraften ved investering i kunstig intelligens fortsatt et komplisert spørsmål. Noen selskaper kan komme til å dominere, mens andre vil streve med å rettferdiggjøre verdsettelsene sine. Etiske problemstillinger og personvernutfordringer ved AI, i tillegg til geopolitiske spenninger, tilfører også ekstra risiko som investorer ikke kan ignorere.
Hvorfor kunstig intelligens tiltrekker seg investorer
AI har gått fra å være en nisjeteknologi til å bli et sentralt fokus i både offentlige og privat sektor, noe som har ført til betydelige kapitalforflytninger det siste tiåret. Fra utviklere av grunnleggende modeller til leverandører av skytjenester, blir nær sagt hvert lag av den digitale økonomien vurdert på nytt gjennom linsen til AI-investeringer.
Private investeringer i kunstig intelligens har økt markant de siste årene. Finansiering av AI- og skybaserte selskaper i USA, Europa og Israel har vokst kraftig, med generativ AI som et sentralt satsingsområde og en betydelig andel av den samlede kapitalen. USA har ledet an i denne trenden og tiltrukket seg mesteparten av kapitalen som går til generativ AI. Fremtredende selskaper som OpenAI, xAI og Anthropic har vært sentrale drivkrefter bak denne utviklingen.
AI-investeringstrender har også påvirket aksjemarkedet i stor grad. Ledende AI-aksjer som Nvidia, Microsoft og Amazon har hatt betydelige kursoppganger, drevet av økt etterspørsel etter AI-brikker, skytjenester og økt bruk av AI i virksomheter. Nvidia passerte for eksempel en markedsverdi på USD 1 billion i 2023, noe som gjenspeiler sterk investoroptimisme rundt AI-infrastruktur og brikketeknologi.
Omfanget av mulighetene er en viktig drivkraft. Analytikere anslår at det globale AI-markedet vil vokse til over $826 milliarder innen 2030, noe som viser en sterk adopsjon i ulike bransjer. Samtidig vil den økende etterspørselen etter datasenterkapasitet, datakraft til trening av AI-modeller og kompetente AI-utviklere fortsette å trekke til seg institusjonelle investorer, hedgefond og privatpersoner til dette raskt voksende temaet.
Som følge av dette blir investering i kunstig intelligens i økende grad sett på ikke bare som et rent veddemål på teknologisektoren, men som et grunnleggende investeringstema på tvers av bransjer. Tematiske porteføljer, AI-fokuserte ETFer og indeksprodukter gir nå investorer flere måter å få eksponering på i et marked som utvikler seg raskt.
AI-vekstaksjer og måter å investere på
AI er ikke lenger et perifert segment av teknologisektoren. Det er integrert i infrastruktur, maskinvare, programvare og tjenester og former investeringslandskapet langt utenfor Silicon Valley. For investorer som vurderer eksponering, finnes det flere veier å gå.
Individuelle AI-vekstaksjer
Noen av de mest profilerte mulighetene ligger i børsnoterte selskaper som leder an kjerneinnovasjon innen AI eller drar fordel av utbredt integrering.
Dette inkluderer produsenter av AI-maskinvare, samt selskaper som tilbyr skybaserte tjenester, spesialiserte brikker og utvikling av språkmodeller. Andre sentrale aktører i dette rommet er teknologiselskaper som implementerer generativ AI i søk, produktivitetsverktøy og brukerrettede tjenester, samt organisasjoner som benytter AI til å optimalisere arbeidsflyt, sikkerhet og innholdsproduksjon.
Investorer følger også utviklingen innen AI-brikkeprodusenter og nettverksbedrifter som opplever sterk vekst grunnet økte infrastrukturbehov for AI-modeller i produksjon.
Noen av de største navnene innen AI er:
- Nvidia
- Microsoft
- Amazon
- Alphabet
- Meta
- Apple
- Palantir
- ServiceNow
- Adobe
- AMD
- Broadcom
- Marvell
- Arista Networks
Tematiske fond og AI-fokuserte ETFer
For de som ønsker en bredere eksponering, gir AI-ETFer og tematiske fond en mer diversifisert inngang. Disse porteføljene reduserer selskapsspesifikk risiko og lar investorer fange opp generelle trender innen AI uten å satse på én enkelt vinner.
Andre fond sporer indekser med fokus på teknologier som ligger nær AI, som halvledere, automatisering eller skytjenester, og tilbyr dermed en lavere volatilitet for eksponering mot AI.
Oppstartsbedrifter vs. etablerte teknologigiganter
Selv om de børsnoterte markedene gjenspeiler dominansen til Big Tech, fortsetter private investeringer å drive AI-startups fremover. Selskaper som bygger spesialiserte LLM-er, bransjespesifikke AI-verktøy (f.eks. legaltech, medisinsk diagnostikk) eller løsninger for edge computing, har hentet inn betydelige summer fra venturecapital.
Disse utfordrerne utvikler ofte åpen kildekode eller modeller som er finjustert for å konkurrere direkte med giganter som Google og Meta.
For de fleste investorer er eksponeringen mot disse selskapene begrenset til indirekte muligheter (f.eks. børsnoteringer støttet av venturecapital eller gjennom større selskaper som kjøper opp eller inngår partnerskap med disse oppstartsbedriftene). Likevel påvirker deres vekstbane ofte verdsettelsene og strategiene til de børsnoterte AI-aksjene.
Diversifisering i AI-stakken
Investering i kunstig intelligens krever at du vurderer alle lag i AI-stakken – fra datasentre og brikkeprodusenter til programvareplattformer og bedriftsløsninger. Ett enkelt segment favner ikke hele spekteret av muligheter. Diversifisering på tvers av infrastruktur, modellutvikling og anvendt AI kan hjelpe deg å balansere kortsiktig volatilitet mot langsiktig vekstpotensial.
Slik vurderer du selskaper innen kunstig intelligens
Fremveksten av AI har skapt stor interesse blant investorer, men å finne varige vinnere krever mer enn kjennskap til merkenavn eller nylige kursløft.
Her er hva du bør se nærmere på:
Skalerbarhet i forretningsmodellen
AI-produkter drar ofte nytte av stordriftsfordeler. Når språkmodeller først er trent, kan de gjenbrukes på tvers av plattformer og bransjer. Samtidig krever trening av store modeller betydelige kapitalinvesteringer og mye regnekraft. Investorer bør vurdere om et selskap kan skalere kostnadseffektivt, enten gjennom egen infrastruktur eller partnerskap som senker marginalkostnaden ved distribusjon.
Fordel gjennom egne datakilder
Tilgang til unike datasett er en kritisk differensieringsfaktor, fordi AI-systemer blir bedre jo mer relevant og høyverdig data de trenes på. Selskaper med eksklusive datasett – for eksempel helseselskaper med anonymiserte pasientdata eller finansinstitusjoner med transaksjonsdata i sanntid – har en strukturell fordel. Denne datafordelen gjør AI-løsningene deres vanskeligere å kopiere.
Differensiert produkstrategi
Ikke alle AI-løsninger er like. Noen integrerer AI i eksisterende verktøy for å forbedre brukeropplevelsen, mens andre bygger AI-plattformer som tilbyr helt nye tjenester. En tydelig produktstrategi, høy brukerinvolvering og beskyttet IP (for eksempel modellarkitektur eller distribusjonsinfrastruktur) indikerer ofte at et selskap kan beholde forspranget i et konkurransepreget marked.
Veien til inntjening
Mange AI-startups vekker oppmerksomhet med imponerende demonstrasjoner og tidlig bruk, men langsiktig levedyktighet avhenger av vedvarende inntektsvekst. Bærekraftige AI-investeringer handler om å vurdere hvordan et selskap skaper verdi (gjennom abonnementer, bruksbasert prising, integrasjoner hos bedriftskunder eller lisenser). Tydelige prismodeller, lojale kunder og gjentakende inntekter med gode marginer er sterke tegn på en moden inntektsstrategi.
Gjennomføringsevne
I et raskt voksende AI-marked er gjennomføring avgjørende. Leverer selskapet oppdateringer jevnlig? Har de klart å omsette forskning og utvikling til faktisk bruk hos kunder og inntekter? Bidrar partnerskapene til å øke rekkevidden i markedet? Rapporterte resultater, brukervekst og produktlanseringer gir konkrete indikasjoner på hvor godt et selskap lykkes.
Konkurranseposisjon i AI-økosystemet
Selskapets rolle i økosystemet (modellutvikler, infrastrukturleverandør, plattformintegrator eller applikasjonsutvikler) påvirker vekstpotensialet og marginprofilen de kan oppnå. Investorer bør vurdere om selskapet leder i sin nisje, eller møter press fra større og mer integrerte aktører.
Etiske problemstillinger ved AI som investorer bør kjenne til
Investering i kunstig intelligens handler ikke lenger bare om vekstpotensial. Etiske spørsmål ved AI er kommet i fokus for investorer som er opptatt av langsiktig verdi og påvirkning. Her er hovedområdene du bør følge med på:
Skjevhet og diskriminering i algoritmer
AI-systemer lærer av virkelige data, som ikke alltid er nøytrale. Hvis treningsdata gjenspeiler eksisterende skjevheter eller ulikheter, kan AI'en videreføre dem på måter som rammer sårbare grupper. Eksempler er rekrutteringsverktøy som favoriserer enkelte demografier, eller helseløsninger som fungerer dårligere for visse pasientgrupper. Investorer bør vurdere om selskapene har robuste kontrollmekanismer, som uavhengige revisjoner og dedikerte team for ansvarlig AI.
Personvernutfordringer og overvåkning
AI-systemer er ofte avhengige av omfattende datainnsamling. Dette skaper betydelige bekymringer rundt misbruk av data, overvåkning og manglende samtykke – særlig innen detaljhandel, annonsering og biometrisk identifisering. Svake rutiner for databehandling kan føre til juridiske problemer, tap av omdømme og sanksjoner/bøter fra myndigheter. Investorer bør vurdere om selskapene etterlever GDPR, CCPA og annet relevant regelverk for personvern.
Immaterielle rettigheter og opphavsrett
Mange AI-systemer lærer ved å analysere innhold fra internett – bøker, kode, musikk og nyhetsartikler. Det reiser viktige spørsmål: Ble dataene brukt lovlig? Kan AI-en generere innhold som krenker andres rettigheter? Noen selskaper er allerede saksøkt for dette. Et tryggere valg er selskaper som er åpne om hvilke data de bruker og har tydelige retningslinjer for lisensiering.
Åpenhet og ansvarlig bruk
Noen AI-systemer fungerer som «svarte bokser» – det er uklart hvordan de tar beslutninger. Det er problematisk når de brukes i sektorer som helse, utlån og rettshåndhevelse. Investorer bør se etter selskaper som forklarer hvordan modellene fungerer, er åpne for tredjepartsverifisering og gjør deler av teknologien tilgjengelig.
Miljøpåvirkning
AI krever stor datakraft og tilsvarende energiforbruk. Å trene en stor modell kan slippe ut like mye CO₂ som flere biler gjennom hele levetiden. Investorer med fokus på bærekraft bør undersøke om selskapene bruker energieffektive systemer, fornybar energi eller klimakvoter.
Dobbel bruk og militære anvendelser
Noen AI-verktøy brukes til overvåkning, prediktivt politiarbeid eller til og med autonome våpen. Slike bruksområder kan skape utfordringer for investorer som er opptatt av etisk styring. Finn ut om selskapet har klare retningslinjer for hvordan AI-en deres kan brukes og ikke brukes.
Økonomiske omveltninger og tap av arbeidsplasser som følge av AI
Kunstig intelligens er i ferd med å endre arbeidsmarkedet. Noen stillinger effektiviseres eller forsvinner, mens andre får nytt innhold. For investorer innebærer dette både forretningsmessig og omdømmemessig risiko.
AI-drevet automatisering har stor innvirkning på oppgaver som er rutinepregede eller repeterende. Produksjon, logistikk, kundeservice og administrative funksjoner håndteres i økende grad av roboter, chatboter og automatiserte arbeidsflyter. I finans er oppgaver som compliance-kontroll og enkel rapportering delvis automatisert, noe som reduserer behovet for enkelte back-office-roller.
Kreative og profesjonelle yrker merker også effekten. AI-verktøy kan skrive kode, produsere markedsføringsinnhold, gjennomgå juridiske dokumenter og bistå i medisinsk diagnostikk. Selv om slike verktøy øker effektiviteten, kan de samtidig redusere behovet for nye stillinger innen design, media, juss og helse.
Konsekvensene er likevel ikke bare negative. AI skaper nye roller innen dataforvaltning, modellovervåking og teknisk drift. Mange selskaper omstiller og bygger om teamene sine snarere enn å kutte bemanningen.
Myndighetene følger utviklingen tett og prøver ut tiltak som AI-risikovurderinger, skatter eller avgifter knyttet til automatisering og insentiver til omskolering. Etter hvert som den offentlige debatten tiltar, kan selskaper som automatiserer uten å støtte egne ansatte, møte strengere regulering eller tape omdømme.
For investorer er nøkkelspørsmålet om selskapene håndterer endringene i arbeidsstyrken på en ansvarlig måte. Langsiktig suksess avhenger ikke bare av kostnadsbesparelser, men også av hvor bærekraftig og sosialt forsvarlig automatiseringsstrategien faktisk er.
Risiko ved investering i AI-selskaper
AI er et av de mest omveltende temaene i globale markeder, men det medfører også risiko som investorer bør forstå før de investerer. Her er de viktigste:
1. Verdsettelse og stemningsrisiko
Noen AI-relaterte aksjer har hatt kraftige kursøkninger, særlig innen halvledere, skytjenester og programvare for automatisering. Mye av oppgangen er drevet av forventninger til framtidig inntjening snarere enn dagens inntekter. Dette skaper risiko for brå korrigeringer dersom investorstemningen kjølner, inntjeningen skuffer eller renteøkninger slår inn. Å satse tungt på de mest populære AI-aksjene kan derfor gjøre porteføljen mer utsatt for svingninger.
2. Endrede lover og reguleringer
Myndigheter verden over jobber fortsatt med å finne riktig rammeverk for AI. Nye regler for personvern, sikkerhet, rettferdighet og bruk av data kan påvirke virksomhetenes drift betydelig. Dersom et selskap ikke etterlever regelverket eller ikke klarer å tilpasse seg raskt, kan det føre til bøter, forsinkelser eller negativ omtale. Fordi reglene varierer fra land til land, kan globale AI-aktører møte ekstra utfordringer.
3. Gjennomføringsrisiko
Ikke alle selskaper som markedsfører seg som «AI-drevet» har levedyktige, skalerbare løsninger. Noen sliter med å gå fra forskning og prototyper til faktiske anvendelser som gir vedvarende inntekter. Forretningsmodeller kan sprekke dersom integrasjonskostnadene blir for høye eller kundene er trege med å ta i bruk løsningene. Investorer bør vurdere ikke bare teknologien, men også den kommersielle effekten og hvor godt løsningene faktisk tas i bruk av kundene.
4. For stor avhengighet av noen få leverandører
Mange AI-selskaper er avhengige av de samme store aktørene for brikker, skytjenester og annen kjerneteknologi. Hvis en av disse øker prisene, begrenser tilgangen eller havner i politiske problemer, kan det ramme mange mindre selskaper samtidig. Slik avhengighet kan skape uforutsette risikoer.
5. Datapåvirkning og modellegring
AI-systemer er bare så gode som dataene de er trent på. Svak datakvalitet, utdaterte innspill eller skjevt datagrunnlag kan føre til feil, omdømmetap eller motstand fra regulatorer. I tillegg kan ytelsen forringes over tid («modelldrift»), eller svikte ved uventet markeds- eller brukeratferd. Dette tilfører usikkerhet rundt langsiktig verdiskaping.
6. Mangel på talent og driftsmessige flaskehalser
Avansert AI-utvikling krever svært spesialisert kompetanse, som fortsatt er knapp og kostbar. Selskaper som ikke klarer å rekruttere eller beholde de beste ingeniørene og forskerne, kan bli hengende etter i innovasjon og møte gjennomføringsproblemer. Denne risikoen er særlig relevant for mindre eller ikke-teknologiske selskaper som forsøker å konkurrere i en bransje dominert av store teknologigiganter.
Konklusjon: Hva du bør tenke på ved investering i AI
Noen AI-relaterte aksjer har gitt solide gevinster, men oppgangen er blitt mer konsentrert, og verdsettelsen av ledende selskaper er høy. På disse nivåene er det viktig å være selektiv.
En fornuftig strategi er å spre eksponeringen på tvers av ulike deler av AI-verdikjeden – brikker, skytjenester, bedriftsprogramvare og bransjespesifikke applikasjoner – uten å bli for tungt eksponert mot én sektor. ETF-er kan være et alternativ, men flere av dem er tungt vektet mot få selskaper.
Ikke alle selskaper som bruker AI vil levere varig vekst. Det er derfor lurt å fokusere på forretningsmessige nøkkelfaktorer: hvordan produktene skaper inntekter, om kundene forblir lojale, og hvor effektivt kapitalen brukes.
AI er fortsatt et investerbart tema, men det er verken billig eller enkelt lenger.