Firmy AI, w które nie można inwestować

Sztuczna inteligencja może być jedną z najważniejszych technologii następnych dziesięcioleci, ale zwykły inwestor na razie nie może kupić akcji przedsiębiorstw najbardziej kojarzonych z jej rozwojem. OpenAI, Anthropic i DeepSeek nie są na razie wyceniane przez światowe giełdy. Nie oznacza to jednak, że inwestor detaliczny nie ma możliwości inwestowania w nowe technologie.

Rewolucja, której nie można kupić

Z punktu widzenia inwestora giełdowego w rewolucji sztucznej inteligencji jest coś osobliwego. Można korzystać z jej produktów, śledzić kolejne modele językowe, obserwować budowę centrów danych i miliardy dolarów przeznaczane na rozwój infrastruktury. Można nawet dojść do przekonania, że mamy do czynienia z najważniejszą zmianą technologiczną od czasu upowszechnienia internetu.

Nie można natomiast zrobić rzeczy najbardziej oczywistej, kupić akcji najważniejszych przedsiębiorstw znajdujących się w samym środku tej zmiany. OpenAI nie jest notowane na giełdzie. Anthropic również nie. DeepSeek pozostaje przedsiębiorstwem prywatnym. Dostęp do ich kapitału mają założyciele, pracownicy, fundusze, instytucje finansowe i strategiczni partnerzy. Inwestor giełdowy może uczestniczyć w tym rynku przede wszystkim pośrednio, kupując akcje przedsiębiorstw dostarczających procesory, centra danych, energię, usługi obliczeniowe albo kapitał.

Kiedyś giełda finansowała przyszłość

Przez znaczną część historii rynku kapitałowego wejście na giełdę było jednym z etapów zdobywania pieniędzy potrzebnych do dalszego rozwoju. Przedsiębiorstwo osiągało pewną skalę, dowodziło, że jego przedsięwzięcie ma gospodarczy sens, a następnie zwracało się do szerszego grona inwestorów po środki na budowę fabryk, rozwój sprzedaży, przejęcia czy wejście na nowe rynki.

Inwestor giełdowy kupował więc nie tylko istniejące przedsiębiorstwo. Kupował część jego przyszłości. Z reguły nie uczestniczył w początkowych etapach wzrostu. Założyciele i pierwsi inwestorzy podejmowali większe ryzyko i w razie powodzenia otrzymywali za nie większą nagrodę. Zmieniła się jednak skala tego zjawiska.

Największe prywatne przedsiębiorstwa technologiczne potrafią dzisiaj pozyskiwać dziesiątki miliardów dolarów bez wejścia na giełdę. Fundusze inwestycyjne, państwowe fundusze majątkowe, banki i wielkie przedsiębiorstwa technologiczne są w stanie finansować etapy rozwoju, które dawniej zapewne wymagałyby zwrócenia się do rynku publicznego. Przedsiębiorstwo może więc przejść drogę od pomysłu do wyceny liczonej w setkach miliardów dolarów, zanim przeciętny inwestor otrzyma możliwość kupienia jednej akcji.

Zmienia to znaczenie debiutu giełdowego. Jeżeli przedsiębiorstwo wchodzi na giełdę wcześnie, publiczni inwestorzy finansują znaczną część jego rozwoju i uczestniczą w ryzyku związanym z jego przyszłością. Jeżeli debiut następuje przy wycenie liczonej w setkach miliardów, znaczna część wzrostu została już sfinansowana i wyceniona przez kapitał prywatny.

Jest w tym pewien paradoks. Inwestowanie nigdy nie było technicznie tak łatwo dostępne. Człowiek posiadający telefon i niewielką kwotę może w ciągu kilkudziesięciu sekund zostać akcjonariuszem przedsiębiorstwa z drugiego końca świata. Koszty transakcji spadły, a dostęp do informacji jest nieporównanie łatwiejszy niż przed kilkudziesięciu laty. Jednocześnie znaczna część wzrostu najbardziej interesujących nowych przedsiębiorstw odbywa się poza rynkiem, do którego zwykły inwestor ma dostęp.

Świat widziany przez dziurkę od klucza

Pozostawanie poza giełdą ma jeszcze jedną konsekwencję. Inwestor nie tylko nie może kupić przedsiębiorstwa. Wie o nim również mniej, niż wiedziałby o spółce publicznej.

Spółka giełdowa publikuje wyniki, bilans i przepływy pieniężne, informuje o istotnych wydarzeniach i opisuje ryzyka. Nie zapewnia to pełnej przejrzystości. Zarząd zawsze wie o przedsiębiorstwie znacznie więcej niż akcjonariusz. Rynek publiczny wymusza jednak regularne ujawnianie informacji. W przypadku prywatnych laboratoriów sztucznej inteligencji obraz jest znacznie mniej kompletny. Poznajemy wyceny kolejnych rund finansowania, czasem przychody albo tempo ich wzrostu. Informacje pochodzą z wypowiedzi kierownictwa, komunikatów przedsiębiorstw, dokumentów inwestorów i doniesień prasy. Trudniej jednak regularnie porównywać przychody, koszty, zobowiązania, nakłady inwestycyjne i przepływy pieniężne.

Ma to znaczenie daleko wykraczające poza same prywatne spółki. Rynek wycenia producentów procesorów na podstawie oczekiwanego popytu ze strony laboratoriów AI. Wycenia centra danych na podstawie przyszłego zapotrzebowania na obliczenia, a przedsiębiorstwa energetyczne na podstawie spodziewanego wzrostu zużycia energii. Wycenia również największe spółki technologiczne między innymi na podstawie ich udziału w rozwoju sztucznej inteligencji. Znaczna część rynku publicznego próbuje zatem oszacować gospodarcze skutki działalności przedsiębiorstw, których sam rynek publiczny bezpośrednio nie wycenia.

Cena giełdowa nie jest prawdą objawioną. Jest wynikiem nieustannego sporu pomiędzy uczestnikami rynku posiadającymi odmienne informacje, oczekiwania i horyzonty czasowe. W prywatnym przedsiębiorstwie proces wyceny również istnieje, ale uczestniczy w nim znacznie węższa grupa, a cena ujawnia się przede wszystkim przy kolejnych transakcjach. Im większa część technologicznej przemiany odbywa się poza giełdą, tym większa część procesu odkrywania wartości przenosi się do zamkniętego grona właścicieli kapitału.

Giełda na końcu drogi

Łatwo wyobrazić sobie zainteresowanie, jakie wzbudziłby giełdowy debiut OpenAI czy Anthropic. Z punktu widzenia inwestora ważniejsze od medialnej oprawy będzie jednak pytanie, na jakim etapie rozwoju przedsiębiorstwa taki debiut nastąpi. Jeżeli firma potrafi zdobyć ogromny kapitał prywatnie, giełda przestaje być niezbędnym źródłem finansowania. Zaczyna pełnić również inną funkcję, pozwala wcześniejszym inwestorom sprzedać część udziałów, pracownikom zamienić część majątku na gotówkę, a przedsiębiorstwu uzyskać publicznie wyceniane akcje, które mogą służyć do przejęć i dalszego pozyskiwania kapitału.

Dawniej można było myśleć o giełdzie jako o miejscu, do którego przedsiębiorstwo przychodzi po pieniądze potrzebne do zbudowania przyszłości. Dzisiaj największe firmy technologiczne mogą pojawić się tam dopiero wtedy, gdy znaczna część tej przyszłości została już sfinansowana przez innych. Nie ma w tym niczego niesprawiedliwego. Pierwsi inwestorzy podejmowali ryzyko, którego późniejszy inwestor nie ponosił. Trzeba jedynie pamiętać, w którym miejscu historii przedsiębiorstwa kupuje się jego akcje. Doskonałe przedsiębiorstwo nie jest bowiem dobrą inwestycją przy każdej cenie. Im później odbywa się debiut, tym większego znaczenia nabiera to rozróżnienie.

Być może nie potrzebujemy akcji OpenAI

Brak dostępu do największych prywatnych laboratoriów jest poważnym problemem tylko wtedy, gdy założymy, że to właśnie producenci modeli zatrzymają największą część wartości stworzonej przez sztuczną inteligencję. Tego nie wiemy. Model jest tylko jednym elementem znacznie dłuższego łańcucha. Potrzebuje półprzewodników, pamięci, urządzeń sieciowych, centrów danych, chłodzenia i ogromnych ilości energii. Potrzebuje infrastruktury obliczeniowej i oprogramowania. Na końcu znajduje się przedsiębiorstwo, które próbuje wykorzystać jego możliwości do zmniejszenia kosztów albo stworzenia produktu, za który ktoś zechce zapłacić.

Każde ogniwo tego łańcucha próbuje zatrzymać część wyników dla siebie, a dla inwestora najważniejsze pytanie brzmi - gdzie w tym całym łańcuchu tworzenia wartości znajduje się zasób, którego podaż najtrudniej zwiększyć. Jeżeli budowa najlepszych modeli językowych pozostanie niezwykle trudna, ich właściciele mogą zachować znaczną siłę ekonomiczną. Jeżeli jednak wiele modeli będzie oferowało podobne możliwości, a koszt korzystania z nich będzie spadał, sytuacja może wyglądać zupełnie inaczej. Laboratoria będą prowadziły kosztowny wyścig, podczas gdy ich klienci otrzymają coraz lepszy produkt za coraz niższą cenę.

Byłaby to znakomita wiadomość dla gospodarki, lecz niekoniecznie równie dobra dla właścicieli laboratoriów. Technologia może tworzyć ogromną wartość, nie pozwalając jej producentowi zatrzymać równie wielkiej części tej wartości. Znaczenie wynalazku i rentowność przedsiębiorstwa, które go rozwija, są dwiema różnymi sprawami. Może się więc okazać, że inwestor, który nie mógł kupić OpenAI, wcale nie przegapił najważniejszej inwestycji swojej epoki.

Trzeba znaleźć to, czego nie da się łatwo pomnożyć

Kapitał płynie tam, gdzie spodziewa się wysokiego zwrotu. Jeżeli budowa modeli przynosi nadzwyczajne zyski, pojawią się kolejni producenci modeli. Jeżeli niezwykle dochodowe są centra danych, rozpocznie się budowa nowych centrów. Jeżeli brakuje energii, kapitał popłynie do nowych źródeł i infrastruktury.

Wysokie zyski przyciągają konkurencję, a konkurencja zwiększa podaż. Z czasem niszczy więc warunki, które umożliwiały osiąganie tych zysków. Procesor można zaprojektować, lecz do jego produkcji potrzebna jest fabryka. Fabrykę można zbudować, ale wymaga to czasu, specjalistycznych urządzeń i ogromnego kapitału. Centrum danych potrzebuje ziemi, urządzeń i dostępu do energii. Elektrownia może wymagać wielu lat przygotowań. Sieci przesyłowej nie można podwoić tylko dlatego, że w ostatnim kwartale gwałtownie wzrósł popyt.

Im wolniej podaż odpowiada na wzrost ceny, tym dłużej może utrzymywać się gospodarcza rzadkość. Dlatego interesujące inwestycje związane ze sztuczną inteligencją mogą znajdować się daleko od samych modeli językowych. Jeżeli ograniczeniem okaże się pamięć, wartość może zatrzymać jej producent. Jeżeli problemem stanie się energia, wzrośnie znaczenie elektrowni i sieci. Jeżeli modele będą tanie, lecz ich skuteczne wykorzystanie będzie wymagało danych, zaufania klientów albo dostępu do rynku, przewagę może zachować tradycyjne przedsiębiorstwo posiadające właśnie te zasoby. Inwestor nie powinien więc szukać etykiety „AI”. Musi szukać rzadkości.

Najlepsza firma AI może nie być firmą AI

Najciekawszy scenariusz pojawi się wtedy, gdy sztuczna inteligencja odniesie wielki sukces, lecz sama zdolność korzystania z modeli stanie się tania i powszechna. Wyobraźmy sobie przedsiębiorstwo przemysłowe zatrudniające setki ludzi przy pracach administracyjnych, projektowych, analitycznych i obsłudze klientów. Za kilka lat może kupować usługi wielu konkurujących modeli za niewielką część dzisiejszych kosztów. Nie musi umieć ich budować ani posiadać centrum danych. Musi jedynie potrafić wykorzystać ich możliwości.

Jeżeli konkurencja pomiędzy producentami modeli językowych będzie silna, znaczna część korzyści może przepłynąć właśnie do klientów. Dostawcy sztucznej inteligencji będą poprawiali swoje produkty i obniżali ceny, a korzystające z nich przedsiębiorstwa będą przejmowały część wzrostu produktywności.

Może to być producent przemysłowy, który skróci projektowanie nowych wyrobów z miesięcy do tygodni. Firma logistyczna lepiej wykorzystująca flotę. Ubezpieczyciel automatyzujący analizę dokumentów. Przedsiębiorstwo farmaceutyczne szybciej wybierające cząsteczki do dalszych badań. Bank obniżający koszty obsługi. Jeżeli sztuczna inteligencja stanie się powszechnym czynnikiem produkcji, jej największym beneficjentem nie musi być sprzedawca tego czynnika. Podobnie było z elektrycznością. Przedsiębiorstwa korzystały z niej, nie stając się przedsiębiorstwami energetycznymi. Wzrost produktywności wynikający z elektryfikacji nie pozostał u producentów turbin i właścicieli elektrowni. Rozszedł się po całej gospodarce. Ze sztuczną inteligencją prawdopodobnie będzie podobnie.

Co stanie się rzadkie, jeżeli inteligencja stanie się tania?

Inwestor patrzący na OpenAI, Anthropic czy DeepSeek może mieć poczucie, że najważniejsza część rewolucji odbywa się poza jego zasięgiem. Może też mieć wrażenie, że właściciele modeli językowych, czyli aktualnie najbogatsi ludzie świata, koniecznie chcą zatrzymać zyski dla siebie. Być może jednak jest to niewłaściwy sposób postawienia problemu. Nie wiemy jeszcze, która część powstającego rynku będzie najbardziej dochodowa. Nie wiemy, czy producenci modeli zachowają trwałą przewagę, czy zostaną wciągnięci w kosztowną konkurencję. Nie wiemy, czy najważniejszym ograniczeniem okażą się procesory, pamięć, energia, dane, sieci, kapitał czy dostęp do klientów.

Ta niewiedza nie jest anomalią. Jest nieodłączną częścią inwestowania. Dlatego najważniejsze pytanie powinno brzmieć - co stanie się rzadkie, jeżeli inteligencja stanie się powszechna? Jeżeli odpowiedzią będzie energia, wartość może powstać w energetyce. Jeżeli moc obliczeniowa, w infrastrukturze, która jej dostarcza. Jeżeli dane - w przedsiębiorstwach posiadających zasoby trudne do odtworzenia. Jeżeli dostęp do klienta - w dystrybucji. Jeżeli umiejętność zastosowania taniej inteligencji w istniejącym przedsiębiorstwie - w firmach, które potrafią zamienić ją w większą produktywność i wyższy zwrot z kapitału.

A jeżeli najrzadszym zasobem pozostaną same modele, być może kiedyś będzie można kupić również ich producentów. Wtedy jednak pozostanie najważniejsze pytanie inwestora. Ile trzeba zapłacić za udział w przyszłości przedsiębiorstwa?Możliwość kupienia znakomitego przedsiębiorstwa i możliwość dokonania znakomitej inwestycji nigdy nie były tym samym.