Trg umetne inteligence naj bi se do leta 2026 razdelil, potem ko se je konec 2025 pričakovano izkazal za zelo nestabilnega, zaznamovanega z razprodajami tehnoloških delnic, skoki cen, krožnimi dogovori, izdajanjem dolga in visokimi ocenami, ki so povzročile skrbi glede balona AI. Ta volatilnost lahko nakazuje na spremembe v vlaganju v AI, saj vlagatelji vse bolj nadzorujejo, kdo porablja in ustvarja denar v tem sektorju, pravi Stephen Yiu, glavni vlagatelj pri Blue Whale Growth Fund. Mnogi vlagatelji, zlasti maloprodajni, ki so vlagali prek ETF-jev, do zdaj niso razlikovali med podjetji, ki imajo le izdelke z AI brez poslovnih modelov, tistimi, ki gorijo denar za infrastrukturo AI, in tistimi, ki od tega profitirajo. Yiu poudarja pomen razlikovanja, saj je AI še vedno v zgodnjih fazah, ter opozarja, da čeprav se zdi, da "vsako podjetje dobro uspeva, " bodo tržni udeleženci verjetno začeli ločevati različne vrste podjetij v zvezi z AI. Yiu razvršča razmere na področju AI v tri skupine: zasebne zagonske firme, kot sta OpenAI in Anthropic, ki sta v prvih devetih mesecih leta 2025 pritegnili 176, 5 milijard dolarjev tveganega kapitala (po podatkih PitchBook); javno trgovana podjetja, kot so Amazon, Microsoft in Meta; ter ponudnike infrastrukture za AI, kot sta Nvidia in Broadcom, ki prejema vlaganja v AI od velikih tehnoloških podjetij. Blue Whale Growth Fund oceni podjetja tako, da primerja donos na prosti denarni tok (denar, ustvarjen po stroških kapitala) z ceno delnice, da bi ocenil pravičnost vrednotenja. Večina tako imenovanih podjetij Magnificent 7 trguje s precejšnjimi popusti kljub velikim naložbam v AI. Yiu raje vlaga v podjetja, ki od tega koristijo, ne pa v tista, ki precej vlagajo, saj verjame, da je pametneje biti "prejemnik" v tem procesu, saj stroški povezani z AI vse bolj vplivajo na poslovne finance. Julien Lafargue, glavni analitik na Barclays Private Bank, opozarja, da je "peno" na področju AI osredotočeno na določene segmente, ne pa razpršeno, z višjim tveganjem v primeru podjetij, ki si pridobivajo finančna sredstva za obdobje AI, a nimajo dobička—npr. na področju kvantnega računalništva, kjer optimizem presega dejanske rezultate.

Poudarja potrebo po razlikovanju. Poslovni modeli velikih tehnoloških podjetij se spreminjajo, saj postajajo bolj imetniško usmerjeni, saj pridobivajo tehnologijo, podatkovne centre in računalniško moč za svoje strategije AI, s prehodom od podjetij, ki so bolj osredotočena na programsko opremo in imajo nižje kapitalske stroške, do hiperskalatorjev. Ta sprememba vpliva na njihov profil tveganja in pristope k ocenam. Dorian Carrell iz Schroders opozarja, da ni smiselno vrednotiti teh podjetij z starimi modeli, ki so običajni za programska podjetja ali podjetja z nizkimi kapitalskimi stroški, saj je pri njih velika negotovost glede financiranja načrtov AI, čeprav verjamejo v dolgoročni uspeh. Tehnološka podjetja so v letu 2025 na trge z dolgom vstopila za financiranje infrastrukture AI; Meta in Amazon sta izdala dolg, a ostajata neto denarno pozitivni, za razliko od podjetij z večjim zadolževanjem. Carrell pričakuje, da bodo zasebni trgi dolga v naslednjem letu še posebej pomembni. Yiu opaža, da če rast prihodkov od AI ne bo prehitela rasti stroškov infrastrukture in amortizacije strojne opreme, se lahko mejni dobički skrajšajo, kar bo pritiskalo na donose vlagateljev. Pričakuje, da se bodo razlike v uspešnosti med podjetji povečale, saj bodo naložbe v AI vse bolj vplivale na finančne rezultate, zato bo nadaljnje razlikovanje postalo nujno.