De AI-markt wordt naar verwachting in 2026 verdeeld, na een volatiele afsluiting van 2025, gekenmerkt door tech-verkoopgolven, rally’s, circulaire deals, schulduitgiften en hoge waarderingen die zorgen over een AI-bubbel deden ontstaan. Deze volatiliteit kan wijzen op veranderingen in AI-investeringen, aangezien beleggers steeds kritischer bekijken wie in de sector geld uitgeeft en verdient, aldus Stephen Yiu, CIO bij Blue Whale Growth Fund. Veel beleggers, vooral particulieren via ETF’s, hebben tot nu toe niet onderscheiden tussen bedrijven die louter AI-producten hebben zonder businessmodellen, degenen die cash verbranden aan AI-infrastructuur, en bedrijven die profiteren van AI-uitgaven. Yiu benadrukt het belang van differentiatie, omdat AI nog in de beginfase zit. Hoewel "elk bedrijf lijkt te winnen, " zullen marktdeelnemers waarschijnlijk beginnen de verschillende soorten AI-gerelateerde bedrijven uit elkaar te halen. Yiu deelt het AI-landschap in drie groepen in: particuliere startups zoals OpenAI en Anthropic, die in de eerste negen maanden van 2025 $176, 5 miljard aan durfkapitaal aantrokken (op basis van PitchBook-gegevens); beursgenoteerde AI-uitgaven zoals Amazon, Microsoft en Meta; en aanbieders van AI-infrastructuur zoals Nvidia en Broadcom, die AI-investeringen ontvangen van de grote tech-spenders. Blue Whale Growth Fund beoordeelt bedrijven door de vrije kasstroom-rendement (de kasstroom na kapitaaluitgaven) te vergelijken met de aandelenkoers om de billijkheid van de waardering te beoordelen. De meeste van de zogenoemde Magnificent 7-bedrijven handelen tegen significante premies, ondanks de grote AI-investeringen. Yiu geeft de voorkeur aan investeren in bedrijven die profiteren van AI-uitgaven in plaats van degenen die er vooral in investeren, omdat hij gelooft dat het “aan de ontvangende kant” positioneren verstandiger is, aangezien AI-gerelateerde kosten steeds meer de financiën van bedrijven beïnvloeden. Julien Lafargue, hoofdeconoom bij Barclays Private Bank, merkt op dat de “froth” rondom AI geconcentreerd is in specifieke segmenten en niet breed uitgespreid, met een hoger risiconiveau bij bedrijven die AI-era financiering krijgen zonder winstgevendheid—zoals in kwantumcomputing, waar optimisme de tastbare resultaten overtreft. Hij benadrukt het cruciale belang van differentiatie. De bedrijfsmodellen van grote technologiebedrijven evolueren doordat ze meer assets-gericht worden door het verwerven van technologie, datacenters en rekenkracht voor AI-strategieën.

Ze verschuiven van asset-light softwarebedrijven naar hyperscalers. Deze verandering beïnvloedt hun risicoprofiel en waarderingsbenaderingen. Dorian Carrell van Schroders waarschuwt dat het waarderen van deze bedrijven met oude modellen, die gebruikelijk zijn voor software of low-capex bedrijven, niet passend is. Er heerst onzekerheid over de financiering van AI-plannen, ondanks het geloof in hun langetermijnsucces. Technologiebedrijven zijn in 2025 de debt-markten op gegaan voor financiering van AI-infrastructuur; Meta en Amazon brachten schulden aan, maar blijven netto kaspositief, in tegenstelling tot meer georiënteerde bedrijven. Carrell verwacht dat particuliere schuldmarkten volgend jaar bijzonder belangrijk zullen worden. Yiu merkt op dat als de AI-omzetgroei niet de stijgende kosten van infrastructuur en hardware-afschrijving kan bijhouden, de winstmarges kunnen krimpen, wat druk zet op beleggersrendementen. Hij verwacht dat de prestatiedifferentiatie tussen bedrijven zal toenemen, omdat AI-uitgaven steeds meer een rol gaan spelen in de financiële resultaten, en dat een grotere differentiatie noodzakelijk wordt.