S&P 500, creștere fulminantă în 2023. Acțiunile nașilor inteligenței artificiale au înregistrat maxime istorice

S&P 500, creștere fulminantă în 2023. Acțiunile nașilor inteligenței artificiale au înregistrat maxime istorice

Am scris acest articol pornind de la o analiză S&P Global Market Intelligence care arată cât se poate de clar că indicele S&P 500 nu ar fi făcut progrese semnificative în 2023 fără ajutorul a șapte companii: Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet (compania mamă a Google), Nvidia, Tesla și Meta (ex-Facebook).

Cred că putem învăța din ce fac cele mai mari companii pentru a ști cum putea răspunde în caz că avem sau vom avea o concurență directă cu ei sau pur și simplu ca model de dezvoltare a unei companii din tech (ie. roadmap).

S&P 500 în 2023

În era digitală modernă, în care inovația se întâlnește cu capitalul, un grup de titani s-a ridicat, afirmându-și dominația nu doar în industriile lor respective, ci și pe piața globală. 2023 nu a fost un an obișnuit pentru S&P 500, dar în mijlocul constelației sale de companii, șapte stele au strălucit mai mult decât restul. Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet (compania mamă a Google), Nvidia, Tesla și Meta – aceștia sunt cei 7 magnifici.

În acest an, au demonstrat nu doar reziliență, ci și o creștere extraordinară, depășind așteptările și remodelând viitorul în timp real. Călătoriți cu mine în timp ce pătrundem în detaliile remarcabile din spatele acestor mastodonți, explorând secretele succesului lor și impactul extinderii lor, cu accent pe Inteligența Artificială (AI).

Apple

Angajamentul Apple de a integra tehnologii avansate în ecosistemul său este evident nu numai în ceea ce privește hardware-ul, ci și în eforturile sale software. În timp ce compania s-a implicat în tehnologii open-source, cum ar fi nucleul Darwin pentru sistemul său de operare și motorul de browser WebKit pentru a asigura o compatibilitate optimă cu conținutul web, demersurile sale în materie de inteligență artificială au fost, din punct de vedere istoric, mai rezervate. Modelele convenționale de învățare automată implementate de Apple se ocupă de sarcini precum recomandările, identificarea fotografiilor și recunoașterea vocală. Cu toate acestea, acestea nu au influențat în mod dramatic strategia globală de afaceri a Apple, până la introducerea Stable Difussion.

Apariția lui Stable Diffusion din domeniul open-source a reprezentat pentru Apple o oportunitate semnificativă. Unicitatea modelului nu constă doar în natura sa open-source, ci și în dimensiunea sa compactă. Acest lucru a permis ca modelul să fie inițial compatibil cu anumite plăci grafice de consum și, cu o optimizare ulterioară, chiar și cu iPhone-urile Apple. Această călătorie de optimizare a avut două etape semnificative: în primul rând, Apple a perfecționat modelul Stable Diffusion, un efort făcut posibil datorită statutului său de sursă deschisă (ie. open source). Ulterior, Apple și-a actualizat sistemul de operare, asigurându-se că acesta este armonizat cu cipurile proprietare ale companiei, valorificând arhitectura integrată a dispozitivelor sale.

Această mișcare strategică face, de asemenea, aluzie la intențiile viitoare ale Apple.

Motorul neural” de pe cipurile Apple, conceput în mod explicit pentru funcționalități de inteligență artificială, este în circulație de mai mulți ani. Având în vedere progresele înregistrate cu Stable Diffusion, este plauzibil să speculăm că viitoarele cipuri Apple ar putea fi și mai adaptate la acest model. Integrarea Stable Diffusion în sistemele de operare Apple ar putea fi, de asemenea, la orizont, oferind dezvoltatorilor de aplicații API-uri ușor accesibile.

Această integrare poate revoluționa potențial peisajul aplicațiilor. Cu capacități de generare a imaginilor “suficient de bune” încorporate în dispozitivele Apple, dezvoltatorii pot exploata aceste caracteristici fără a avea nevoie de o infrastructură extinsă de backend, amintind de succesul viral al AI Lensa. Astfel de progrese ar putea înclina balanța în favoarea Apple și a micilor creatori de aplicații, echipându-i cu capacități și platforme de distribuție unice.
Cu toate acestea, această capacitate de inteligență artificială localizată ar putea reprezenta o provocare pentru platformele centralizate de generare a imaginilor precum Dall-E sau MidJourney și pentru serviciile bazate pe cloud care le susțin.

În timp ce aceste servicii centralizate ar putea oferi o generare de imagini superioară, confortul și accesibilitatea capacităților integrate pe dispozitivele Apple pot remodela dinamica pieței. În viitor, s-ar putea să asistăm la o scădere a pieței serviciilor centralizate, pe măsură ce capacitățile de calcul localizate câștigă proeminență, în special în cadrul ecosistemului extins al Apple.

Microsoft

Microsoft, unul dintre titanii industriei tehnologice, a dat dovadă de o agilitate și o previziune impresionante în poziționarea sa pentru viitorul bazat pe inteligența artificială. Strategia companiei reflectă un amestec de servicii cloud, parteneriate strategice și valorificarea produselor sale existente pentru a adopta tehnologiile AI de ultimă generație. Să analizăm mai îndeaproape fiecare direcție strategică:

1. Investiții în cloud și infrastructură. Similar cu AWS, Microsoft oferă un serviciu cloud care se mândrește/promovează cu suportul GPU, esențial pentru rularea modelelor sofisticate de inteligență artificială. Dar poate că cea mai reușită mișcare strategică a companiei în domeniul IA este parteneriatul exclusiv cu OpenAI. Această alianță nu este doar un angajament financiar semnificativ, ci și o investiție pe termen lung. Având în vedere traiectoria OpenAI, Microsoft pare pregătită să pună bazele infrastructurii erei AI, susținând creșterea uneia dintre cele mai importante întreprinderi tehnologice ale viitorului. Un cip de inteligență artificială dezvoltat de Microsoft urmează să apară în acest an.

2. Potențialul Bing: integrarea unor capacități de tip ChatGPT ar putea perturba acest spațiu, oferind Bing un avantaj unic și posibilitatea de a captura o cotă de piață semnificativă. Acest risc, având în vedere poziția actuală a Bing, ar putea foarte bine să fie un risc calculat care merită asumat. Între timp, există zvonuri conform cărora Microsoft a încercat să vândă Bing către Apple în 2020.

3. GPT în aplicațiile de productivitate: GPT va fi integrat în suita de aplicații de productivitate a Microsoft. Pornind de la lecțiile învățate cu lansarea asistentului de codificare AI GitHub Copilot, construit pe GPT, Microsoft va începe să implementeze o experiență de utilizare asistată de AI care să fie cu adevărat benefică. Provocarea Microsoft, pe care pare să o abordeze, este de a se asigura că AI îmbunătățește productivitatea fără a deveni intruzivă – asigurându-se că nu se va repeta experiența negativă cu asistent “Cortana”.
4. Abonamente și funcționalitate adăugată: Mișcarea Microsoft de a integra noi funcționalități în ofertele sale, potențial la un cost suplimentar, se aliniază perfect cu modelul său de afaceri prin abonament/subscripție. Această strategie ar putea face ca gigantul tehnologic, perceput cândva ca fiind vulnerabil la schimbări tehnologice, nu doar să evolueze datorită acestor schimbări, ci și să profite de ele pentru a crește și consolida pentru următoarele decenii.

NVIDIA

NVIDIA a parcurs un drum lung de la începuturile sale modeste din 1993. Inițial recunoscută pentru priceperea sa în crearea de cipuri grafice adaptate pentru jocuri de înaltă performanță, planificarea strategică și inovația NVIDIA au plasat-o în avangarda revoluției inteligenței artificiale. Această transformare nu a fost o simplă întâmplare; a fost rezultatul unei analize aprofundate a tendințelor tehnologice și a unei serii de decizii strategice.

Specializarea NVIDIA în domeniul unităților de procesare grafică (GPU) a început prin a se concentra pe PC-urile dedicate jocurilor. De-a lungul anilor, au descoperit că, capacitatea de procesare paralelă a GPU-urilor avea și alte aplicații, mai ales în îmbunătățirea performanțelor de calcul ale procesoarelor tradiționale. Această realizare a atras giganți precum Google, Microsoft și Amazon, propulsând veniturile NVIDIA pe segmentul centrelor de date de la doar 339 de milioane de dolari în 2016 la peste 15 miliarde de dolari doar șase ani mai târziu. Odată cu ascensiunea inteligenței artificiale generative și cu lansarea de chatbots de inteligență artificială precum ChatGPT, cipurile NVIDIA, cunoscute pentru excelența lor în ceea ce privește instruirea și inferența modelelor de inteligență artificială, au devenit și mai râvnite.

Această creștere a cererii a făcut ca veniturile din centrele de date ale NVIDIA să crească vertiginos, analiștii preconizând că acestea vor depăși 60 de miliarde de dolari în următorul an fiscal.

Cu toate acestea, ascensiunea NVIDIA nu este atribuită doar hardware-ului său; software-ul joacă un rol indispensabil. În 2006, NVIDIA a fost pionier al Compute Unified Device Architecture (CUDA), un limbaj de programare revoluționar pentru GPU-uri. Acesta a permis rezolvarea eficientă a problemelor care anterior erau considerate imposibil de realizat din punct de vedere financiar.

Cu peste 250 de biblioteci de software destinate dezvoltatorilor de inteligență artificială, CUDA a poziționat NVIDIA drept platforma preferată pentru dezvoltarea inteligenței artificiale. Adoptarea pe scară largă a CUDA, cu peste 25 de milioane de descărcări în doar un an, demonstrează poziția dominantă a acesteia și oferă NVIDIA un avantaj competitiv pe care rivalii nu reușesc să-l reproducă.

În timp ce concurenți precum Advanced Micro Devices (AMD) nu performează deloc conform așteptărilor în domeniul IA cu ofertele lor, iar clienți importanți precum Amazon, Microsoft și Google explorează proiecte interne de cipuri, provocarea NVIDIA constă în menținerea avantajului său. În ciuda costurilor ridicate ale cipurilor sale, care îi motivează pe clienți să ia în considerare alternative, NVIDIA ar trebui să se concentreze în continuare pe asigurarea performanței de neegalat a ofertelor sale combinate de cipuri și software. Învățând din propriul trecut și din înțelepciunea celor care au făcut NVIDIA din domeniul tehnologiei, succesul continuu al NVIDIA ar putea să depindă de mantra “Doar cei paranoici supraviețuiesc”.

Meta

Meta folosește inteligența artificială pentru a rafina și personaliza conținutul pe care îl primesc utilizatorii săi pe modelul TikTok. Acest angajament de personalizare pune accentul pe furnizarea de conținut personalizat din toată lumea prin intermediul platformelor sale.
Sam Lessin a descris perfect cele 5 etape ale social media. Ultima etapă este reprezentată de “conținutul generat de AI”. Pentru aceasta este nevoie de cipuri puternice, de unde și investițiile uriașe ale Meta în centre de date și cipuri.

Un domeniu cheie de interes pentru Meta este evoluția instrumentelor sale de publicitate. Inteligența artificială are potențialul de a revoluționa acest spațiu, preluând sarcini precum generarea de conținut și testarea A/B atât a textelor, cât și a elementelor vizuale. Având în vedere competența Meta în scalarea unor astfel de capacități, aceasta este pregătită să fie lider în acest domeniu.

Este important de remarcat faptul că abordarea publicitară a Meta este orientată în primul rând către implicarea inițială a consumatorilor. Scopul lor este de a le prezenta consumatorilor produse, servicii sau aplicații noi, asigurându-se că aceștia devin conștienți de ofertele cu care nu erau familiarizați până acum.
Această abordare experimentală este deosebit de propice integrării AI. Chiar dacă generarea de conținut bazată pe IA poate avea unele costuri asociate, acestea sunt considerabil mai mici decât procesele bazate pe oameni. Viitorul social media va fi asigurat de conținut generat de AI și Meta este probabil cea bine poziționată companie să facă acest lucru.

Amazon

Amazon integrează inteligența artificială (AI) în toate serviciile sale. În timp ce aplicarea directă a inteligenței artificiale în sarcini orientate către consumatori, cum ar fi crearea de imagini și de texte pentru reclame, poate să nu fie imediat evidentă, Amazon Web Services (AWS) se evidențiază ca un jucător important. AWS oferă acces în cloud la unități de procesare grafică (GPU) de mare putere, dintre care unele sunt utilizate pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială. De exemplu, ori de câte ori un utilizator creează o imagine folosind MidJourney sau proiectează un avatar într-o aplicație dedicată, procesul de inferență AI este executat pe un GPU în cloud.

Cu toate acestea, procesele AI, în special inferența, vin cu costuri asociate. În termeni mai simpli, angajarea AI pentru a crea sau analiza ceva introduce cheltuieli suplimentare.

Se anticipează că, pe măsură ce tehnologia avansează, aceste costuri vor scădea. Este probabil ca modelele de inteligență artificială să devină mai eficiente din punct de vedere al resurselor, iar cipurile care le alimentează se așteaptă să se îmbunătățească atât în ceea ce privește viteza, cât și eficiența. În plus, pe măsură ce serviciile cloud se dezvoltă și se adresează unei game mai largi de produse, se așteaptă ca acestea să beneficieze de avantajele economiilor de scară, maximizând astfel randamentul investițiilor.
Cu toate acestea, măsura în care o abordare integrată full-stack ar putea avea un impact asupra costurilor rămâne un subiect de discuție. Există, de asemenea, potențialul de a transfera inferența AI către dispozitivele locale, reducând dependența de serviciile cloud.

Alphabet/Google

Google face progrese în lumea inteligenței artificiale (AI) și a modelelor lingvistice mari (LLM). Practic, ei au inventat transformatorul, care se află la baza LLM-urilor (ie. AI generativă). De asemenea, în urmă cu câțiva ani, au introdus modelul lor lingvistic pentru aplicații de dialog (LaMDA), marcând un progres notabil în domeniul inteligenței artificiale conversaționale. Recent, gigantul tehnologic a dezvăluit cel mai nou proiect al său, numit Bard, un instrument de inteligență artificială conversațională bazat pe LaMDA. Compania intenționează să testeze Bard cu un grup select de testeri înainte de a-l lansa publicului larg. Acest instrument inovator este conceput pentru a răspunde la o gamă largă de întrebări, de la detalii despre telescoapele spațiale până la informații despre cei mai buni jucători de fotbal.

În plus, Google se laudă cu abilități superioare de generare de imagini, depășind Dall-E și alții. Cu toate acestea, acestea rămân doar afirmații, deoarece nu au apărut produse tangibile.

În plus, moștenirea Google în ceea ce privește îmbunătățirea căutărilor bazate pe inteligență artificială este evidentă prin modelele sale revoluționare, cum ar fi BERT și cel mai avansat MUM. Sursele indică faptul că Google este pe punctul de a lansa noi funcții de inteligență artificială în căutare pentru a simplifica și condensa informațiile complexe, îmbunătățind experiența utilizatorului. Pe lângă propriile produse, Google pare dornică să încurajeze un ecosistem mai larg de inteligență artificială.

Aceștia sunt pregătiți să introducă dezvoltatorii în API-ul lor Generative Language, sugerând un plan ambițios de a cultiva o gamă de instrumente și aplicații bazate pe AI. Această inițiativă este susținută de colaborări cu entități tehnologice notabile, precum Cohere, C3.ai și parteneriatul recent anunțat cu Anthropic.

În domeniul căutării, IA generativă ar putea însemna o potențială perturbare, mai degrabă decât o simplă îmbunătățire. Inițial, inovațiile disruptive ar putea să nu corespundă standardelor existente, ceea ce ar putea duce la ignorarea lor de către operatorii tradiționali convinși de superioritatea produsului lor. Cu toate acestea, pericolul constă în evoluția instrumentului perturbator, în special atunci când produsul existent devine greoi, în paralel cu direcția în care pare să se îndrepte Google Search.

Tesla

Morgan Stanley (MS) anticipează că valoarea Tesla ar putea crește cu 500 de miliarde de dolari datorită supercomputerului său Dojo. MS consideră că Dojo ar putea debloca diverse oportunități de venituri, în special prin implementarea pe scară mai largă a robotaxi-urilor și a serviciilor software. Potențialul Dojo pentru Tesla a fost comparat cu impactul transformator al Amazon Web Services asupra profitabilității Amazon. Dojo, pe care Tesla îl dezvoltă de aproximativ cinci ani, are ca scop principal antrenarea sistemelor de inteligență artificială pentru sarcini complexe, inclusiv îmbunătățirea sistemului Autopilot al Tesla și lansarea inițiativelor sale de “Full Self-Driving”.

Analiștii preconizează că Dojo ar putea accesa piețe dincolo de vânzările de mașini. La aflarea acestei știri, capitalizarea de piață a Tesla a crescut mai mult decât dimensiunea capitalizării totale de piață a BMW. O nebunie!

În plus, Tesla lucrează la un robot umanoid de uz general pentru sarcini banale sau nesigure și angajează specialiști în acest scop.

Impactul acestor umanoizi pentru lucrătorii din fabrici (ie. blue color) va fi imens. De asemenea, compania se concentrează asupra cipurilor de inteligență artificială pentru vehiculele lor, perfecționând rețelele neuronale pentru o mai bună percepție și control al vehiculelor și creând instrumente pentru evaluarea eficientă a acestor sisteme.

În centrul ascensiunii meteorice a celor 7 magnifici se află un fir comun – exploatarea abilă a boom-ului AI. Aceste companii nu s-au limitat la a se urca pe val, ci au fost surferi pricepuți care au anticipat fiecare răsucire a acestuia, inovând și integrând IA în centrul modelelor lor de afaceri. În timp ce multe companii încă se luptă cu adoptarea inteligenței artificiale, aceștia și-au redefinit industriile, împingând limitele și stabilind standarde de comparație.

Într-o epocă în care informația este noua monedă și tehnologia este limbajul, cei 7 magnifici au dovedit că viziunea, atunci când este asociată cu acțiunea, poate transforma visul AI în realități tangibile și deschizătoare de drumuri. În timp ce ne aventurăm în 2024 și dincolo de această dată, moștenirile lor servesc ca o reamintire puternică a potențialului nelimitat care îi așteaptă pe cei care îndrăznesc să ia calea unor orizonturi neexplorate.

cuvinte cheie: S&P 500 2023