Az AI piac várhatóan 2026-ra fragmentálódik azzal, hogy 2025 vége volatilis lesz, amelyet technológiai eladások, felhúzások, körkörös ügyletek, adósságkibocsátások és magas értékelések jellemeznek, amelyek aggodalmat keltenek egy AI buborék kapcsán. Ez a volatilitás jelezheti az AI beruházások változását, mivel a befektetők egyre jobban vizsgálják, ki költ és keres a szektorban – írja Stephen Yiu, a Blue Whale Growth Fund portfóliómenedzsere. Sok befektető, különösen a részvény ETF-eken keresztül befektető kiskereskedelmi szereplők eddig nem különböztették meg azokat a vállalatokat, amelyek pusztán AI-termékeket kínálnak üzleti modellek nélkül, azokat, amelyek cash-t égetnek AI-infrastruktúrára, és azokat, amelyek az AI-költéseken nyernek. Yiu hangsúlyozza a különbségtétel fontosságát, mivel az AI még kezdeti szakaszban van, megjegyezve, hogy bár „minden cég nyer”, a piac résztvevői valószínűleg elkezdik majd szétválasztani a különböző típusú AI-vel kapcsolatos vállalatokat. Yiu három csoportra bontja az AI-piacot: a magán startupokra, mint az OpenAI és az Anthropic, amelyek az első kilenc hónapban 176, 5 milliárd dollár kockázati tőkét szereztek (PitchBook adatok); a nyilvánosan jegyzett AI-költekezőkre, mint az Amazon, a Microsoft és a Meta; és az AI-infrastruktúra szolgáltatókat, mint a Nvidia és a Broadcom, amelyek az AI-költésekből részesülnek a nagy technológiai vállalatoktól. A Blue Whale Growth Fund vállalatokat azzal értékel, hogy összeveti szabad cash flow hozamukat (a tőke-kiadások utáni készpénzt) a részvényárfolyammal, hogy megítélje az értékelés tisztességességét. A magának nevezett Magnificent 7 cégek közül többen jelentős prémiumon forognak a nagy AI-befektetések közepette. Yiu inkább az olyan vállalatokba fektet, amelyek az AI-költésekből nyernek, nem pedig azokba, amelyek nagyban invesztálnak, mivel úgy véli, hogy „a fogadó oldalra helyezkedni” bölcsebb, mivel az AI-hoz kötött költségek egyre inkább befolyásolják a vállalatok pénzügyeit. Julien Lafargue, a Barclays Private Bank vezető piaci stratégiájának igazgatója megjegyzi, hogy az AI „habzás” – azaz túltelítettség – főként bizonyos szegmensekben koncentrálódik, nem pedig széleskörűen elterjedt, és magasabb kockázatot jelent azoknál a cégeknél, amelyek AI-korszaki finanszírozást szereztek, ám jövedelmeik még nincsenek, például a kvantumszámítás területén, ahol az optimizmus felülmúlja a valódi eredményeket.

Hangsúlyozza a különbségtétel alapvető fontosságát. A nagy technológiai cégek üzleti modelljei változnak, mivel egyre inkább asset-heavy-vá válnak, mivel technológiát, adatközpontokat és számítási kapacitást szereznek az AI stratégiákhoz, átállva az asset-light szoftvercégektől a hyperscalerek felé. Ez a változás hatással van kockázati profiljukra és értékelési megközelítéseikre. Dorian Carrell a Schrodersnél figyelmeztet, hogy ezeket a cégeket azzal a régi modellel értékeljük, amely jellemző szoftver- vagy alacsony tőkeberuházású vállalatokra, hangsúlyozva a finanszírozási bizonytalanságot az AI-tervekhez, annak ellenére, hogy hosszú távon sikerekben bíznak. Technológiai vállalatok 2025-ben hitelpiacokhoz fordultak AI-infrastruktúra finanszírozásához; a Meta és az Amazon adósságot vont be, de továbbra is nettó cash pozitívak maradnak, szemben a nagyobb eladósodott vállalatokkal. Carrell szerint a magán adósságpiacok különösen fontosak lesznek jövőre. Yiu megállapítja, hogy ha az AI-bevételek növekedése nem tud lépést tartani az infrastruktúra és a hardver amortizációjának növekvő költségeivel, az profitmarzsok szűküléséhez vezethet, ami nyomást gyakorolhat a befektetői hozamokra. Várakozik, hogy az AI-költségek növekedése esetén a vállalatok teljesítménykülönbségei szélesebbé válnak, és a jövőben növekedni fog a szegmentáció szükségessége.