No incluša paredzams, ka līdz 2026. gadam AI tirgus sadalīsies daļās pēc gausa noslēguma 2025. gadā, ko raksturo tehnoloģiju pārdošanas, izrāvienu, apļveida darījumu, parādu emisiju un augsto vērtējumu viļņi, kas raisījuši bažas par AI burbulu. Šī svārstīgums varētu norādīt uz izmaiņām AI ieguldījumos, jo investori arvien vairāk izpēta, kurš tērē un pelna naudu sektorā, norāda Stephens Yiu, Blue Whale Growth Fund galvenais ieguldījumu stratēģis. Daudzi investori, īpaši mazumtirdzniecības, kuri veic ieguldījumus ETF veidā, līdz šim nav atšķīruši uzņēmumus, kuriem ir tikai AI produkti bez uzņēmējdarbības modeļiem, vai tos, kas tērē naudu AI infrastruktūrai, vai tos, kas gūst labumu no AI izdevumiem. Yiu uzsver atšķirību nozīmīgumu, jo AI joprojām ir agrīnā stadijā, norādot, ka, lai gan "katrs uzņēmums šķiet vinnējošs, " tirgus dalībnieki, iespējams, sāks šķirt dažāda veida AI saistītos uzņēmumus. Yiu sadala AI nozares attīstību trīs grupās: privātas jaunuzņēmumi, piemēram, OpenAI un Anthropic, kas pirmajos deviņos 2025. gada mēnešos piesaistīja 176, 5 miljardus USD riska kapitāla (datu sniedz PitchBook); publiski iegādājami AI izdevēji kā Amazon, Microsoft un Meta; un AI infrastruktūras nodrošinātāji, piemēram, Nvidia un Broadcom, kas saņem AI investīcijas no lielajiem tehnoloģiju uzņēmumiem. Blue Whale Growth Fund komentē uzņēmumu vērtēšanu, salīdzinot brīvā naudas plūsmas ienesīgumu (naudu, kas paliek pēc kapitāla izdevumiem) ar akcijas cenu, lai novērtētu vērtējuma taisnīgumu. Lielākā daļa tā saukto Magnificent 7 uzņēmumu tirgū tiek tirgoti ar ievērojamiem prēmijām sakarā ar ievērojamiem AI ieguldījumiem.

Yiu dod priekšroku ieguldījumiem uzņēmumos, kas gūst labumu no AI izdevumiem, nevis tiem, kas pastāvīgi iegulda, uzskatot, ka "uzņemšanās saņemt" ir prātīgāka, jo AI saistītās izmaksas arvien vairāk ietekmē uzņēmumu finansiālo stāvokli. Julien Lafargue, Barclays Private Bank galvenais tirgus stratēģis, norāda, ka AI "sapiršanās" ir koncentrēta konkrētos segmentos, nevis plaši izplatīta, ar lielāku risku uzņēmumos, kas nodrošina AI paaugstinātas finansējuma avotus, bet nenodrošina peļņu—piemēram, kvantu skaitļošanā, kur optimisms pārsniedz faktiskus rezultātus. Viņš uzsver, ka ir būtiski nodalīt dažādus segmentus. Lielie tehnoloģiju uzņēmumi attīstās, kļūstot par aktīvu vairāk uzņēmumiem, iegādājoties tehnoloģijas, datu centros un datu apstrādes jaudu AI stratēģiju īstenošanai, pārejot no mazā aktīvu uzņēmumiem uz hyperscaleriem. Šī pārmaiņa ietekmē viņu riska profilu un vērtējuma metodes. Dorian Carrell no Schroders brīdina, ka vērtējot šos uzņēmumus ar vecajām modeļiem, piemēram, programmatūras vai zema kapitāla izdevumu firmām, rodas neskaidrības par finansējumu AI plāniem, neskatoties uz ticību to ilgtermiņa panākumiem. Tehnoloģiju uzņēmumi 2025. gadā ir izmantojuši parāda tirgus finansējumu AI infrastruktūrai; Meta un Amazon ir paņēmuši kredītus, bet joprojām ir tīrā pozitīva naudas plūsma, atšķirībā no vairāk aizņemtiem uzņēmumiem. Carrell sagaida, ka privātā parāda tirgus nākamajā gadā būs īpaši nozīmīgs. Yiu novēro, ka, ja AI ieņēmumu pieaugums nesāks pārsniegt pieaugošās infrastruktūras un aparatūras nolietojuma izmaksas, peļņas maržas varētu sarukt, radot spiedienu uz investoru atdevi. Viņš prognozē plašākas atšķirības uzņēmumu darbībā, jo AI izdevumi arvien vairāk ietekmē finanšu rādītājus, un nākotnē būs nepieciešama lielāka diferencēšana.