Mesterséges intelligencia, ChatGPT: Mire figyelj befektetőként?

Ebben a bejegyzésben a mesterséges intelligencia befektetési lehetőségeit tekintjük át. Egyrészt megbeszéljük, mi várható a jövőben, a mesterséges intelligencia fejlődése milyen átalakulásokat eredményezhet, de kitérünk arra is, hogy melyek azok az iparágak, szektorok, melyek a mesterséges intelligencia fejlődésének fontos szereplői lehetnek, akár a szoftveres okok miatt, akár azért, mert a mesterséges intelligenciához nélkülözhetetlen hardvereket gyártanak. A mesterséges intelligencia térnyerésének vesztesei is lesznek. Gondoljunk csak arra, hogy egyes szolgáltatások fölöslegessé válnak, vagy a lesznek olyan tőzsdei társaságok, melyek nem tudják jól hasznosítani a mesterséges intelligenciát, lemaradnak a versenytársaik mellett, akik így hatékonyabban tudnak termelni, vagy szolgáltatni. Témáink:

• Mesterséges intelligencia (AI) kutatások
• Hogyan működik a mesterséges intelligencia (AI)?
• DRAM iránti növekvő kereslet
• NAND memória iránti növekvő igény
• Mesterséges intelligencia processzorok gyártása
• Mi a probléma az egyedi részvények kiválasztásával?
• Mesterséges intelligencia (AI) ETF, befektetési alapok
• Milyen változást hoz a ChatGPT?
• A ChatGPT, AI fejlődésének iparági hatásai
• A ChatGPT, AI haszonélvezői

Nem meglepő, hogy a PwC mesterséges intelligenciával foglalkozó témanyitó oldalán a következő  idézetet láthatjuk:

Azaz a vállalat vezetők 67%-a véli úgy, hogy a következő 5 évben a mesterséges intelligencia és automatizáció hatásainak vesztesei is lesznek, olyan érdekeltek, akikre negatívan hat a mesterséges intelligencia térnyerése.

Mesterséges intelligencia (AI) kutatások

A mesterséges intelligenciától való félelem számos könyv, és szórakoztató film alapötletét adják. Bár a részvények világában ennél unalmasabb a mesterséges intelligencia szerepe, mindenesetre a piacot figyelő spekulánsok, befektetők számára két ok miatt lehet érdekes a mesterséges intelligencia térnyerése, fejlődése. Egyrészt azért, mert lesznek olyan iparágak, ahol a mesterséges intelligencia alkalmazásának elterjedése jelentős változásokat okoz. A jelentős változás nem mindig jelent pozitív dolgot, de nagyon sok tőzsdei társaságra pozitív hatással lesz a mesterséges intelligencia térnyerése. Gondoljunk csak arra, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazásával a termelési folyamat hatékonyabbá teheti, ami profit növekedést okozhat. Lesznek természetesen vesztesei is a mesterséges intelligencia térnyerésének, hiszen számos olyan szolgáltatást kínálnak ma tőzsdei társaságok, melyeket a jövőben a mesterséges intelligencia segítségével számítógépes algoritmusok fognak kiszolgálni. A fentiek miatt, ha már vannak részvény befektetéseink, és ha még nincsenek, akkor is érdemes nyomon követni a mesterséges intelligencia fejlődését. Egyes elemzések szerint ugyanis már 5-10 éven belül jelentős átalakulásokat tapasztalhatunk az ipar különböző területén. Példaként említeném meg a PwC egy évvel ezelőtti elemzését, melyben azt jelzik előre, hogy 2030-ig a globális GDP 14%-os növekedése várható csak a mesterséges intelligencia fejlődése miatt. Ennek a GDP növekedésnek a felét teszi ki a termelékenység növekedés, melyet a mesterséges intelligencia segítségével valósíthatnak meg a cégek. Az alábbi képen láthatjuk régiókra lebontva, hogy a mesterséges intelligencia fejlődésével mely régiók nyernek a legtöbbet.

(forrás: pwc.com/ai)

A tanulmány szerint a mesterséges intelligencia fejlődésnek Kína lesz a legnagyobb haszonélvezője 2016-2030 közötti időszakban. Itt a GDP 26,1% teszi ki az AI fejlődés miatt növekedés, mely részben a termelékenység javulását jelenti, illetve a növekvő fogyasztói kereslet miatti GDP növekedést. Szintén említésre méltó Egyesült Államok (+Kanada), itt 14,5%-ot tesz ki a mesterséges intelligencia a GDP növekedésből.

A földrajzi régiók mellett természetesen iparágaként eltérő hatása lehet a mesterséges intelligencia fejlődésének. Lesznek olyan iparágak, ahol a hatás nagyobb lesz, másutt pedig kisebb. Nyilván ezt nagyon nehéz előre meghatározni, de erre is születtek elemzések, becslések, hogy milyen iparágakban lesz a legnagyobb hatása a mesterséges intelligencia fejlődésének. Az alábbi képen a PWC tanulmányának egyik vizsgálata látható.

A 8 legnagyobb szektort látjuk, a szektorok megnevezése után a PWC "AI impact" mutatója, mely egy 1-5 skálán méri, hol lesz a legnagyobb hatása a mesterséges intelligenciának. A nagyobb szám, nagyobb hatást jelent. A képen is látható, hogy várhatóan az egészségügy, az autóipar és a pénzügyi szektorokban lesz a legnagyobb hatása a mesterséges intelligencia fejlődésének.

(forrás: pwc.com/ai)

Valószínűleg nem lesz olyan iparág a jövőben, ahol nem hoz nagy változást a mesterséges intelligencia, de arra is célszerű odafigyelni, hogy lesznek, akik vesztesei lesznek a változásoknak. Például azért, mert a versenytársak gyorsabban, hatékonyabban tudják alkalmazni a mesterséges intelligenciát a termelési, szolgáltatási folyamataikban. Emiatt nem árt, ha befektetőként odafigyelünk arra, hogy a társaságok, melyekben pénzünket tettük, mennyire nyitottak a fejlesztések, kutatások irányába, mennyi pénzt költenek kutatás, fejlesztésre stb.. A következő bekezdésben pedig néhány elképzelést írnék le, hogy miért, hogyan javíthatja a termelékenységet, növelheti a vállalati profitot a mesterséges intelligencia:

• Egészségügyi szektor: adatvezérelt diagnosztika, járványok felismerése, képalkotó vizsgálatok fejlődése
• Autóipar: megosztáson alapuló autóhasználat, önvezető autók, autó asszisztensek
• Pénzügyi szektor: személyes pénzügyi tervezés, visszaélések, pénzmosás felderítése, tranzakciók automatizálása
• Kereskedelem: személyre szabott termékek, készletek hatékonyabb kezelése, kiszállítás hatékonyabb kezelése
• Technológiai szektor: tartalom készítés (például filmek, reklámok, zenék stb..), személyre szabott marketing, hirdetések megjelenítése
• Ipar: termelési lánc optimalizálás, termelés hatékonyabbá tétele, készlet nélküli termelés
• Energia szektor: hatékonyabb hálózat kiépítés, energia tárolás
• Logisztika: önjáró szállító járművek

Az alábbi grafikon pedig az 2030-ig történő előrejelzés látható. Az Y tengelyen a GDP hatást vizsgálhatjuk az időben előre (X tengely) haladva. Látszik, hogy a 2017-2021 közötti időszakra nem várnak érdemi fejlődést a mesterséges intelligencia alkalmazásával kapcsolatban. Azonban 2022-2025 között, majd pedig 2027-2028 között nagyobb emelkedést is láthatunk a grafikonon. A hatások részekre vannak bontva, melyek az alábbiakat jelentik:

• Labour Productivity: a termelés hatékonyságának javítása automatizáció miatt
• Personalisation: személyre szabható termékek, szolgáltatások
• Time Saved: időmegtakarítás miatt hatékonyság növekedés
• Qualtiy: javuló minőség miatt pozitív hatások

Arról még nem volt szó, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak a hatékonyság növelés, termelékenység javítás, automatizáció, jobb minőségű, személyre szabott termékek előállítása miatt érdekes befektetői szempontból, hiszen lesznek olyan társaságok, melyek  a mesterséges intelligencia fejlesztés szoftveres részében járnak élen, de a hardveres vonalról se feledkezzünk meg. Már láthattunk példákat arra, hogy a hardver gyártók is nyitnak a mesterséges intelligencia irányába. Gondoljunk csak az Intel FFPG chipjére, vagy az Nvidia Tesla V100-as grafikus processzorára, melyek már kifejezetten a gépi tanulás kiszolgálására előállított hardverek, de memóriák és egyéb hardver eszközök is szükségesek lesznek a mesterséges intelligencia szoftverek futatásához.  A fentieken túl a mesterséges intelligencia előnyeiben rejlő lehetőségeket azok a vállalatok tudják majd nagyon jól kihasználni, melyek nagyon sok ügyféladattal rendelkeznek. Gondoljunk csak a Google keresőre, mely gyakorlatilag a felhasználók minden keresését, böngészési adatát rögzíti.

Hogyan működik a mesterséges intelligencia (AI)?

Elsődlegesen nem az a célja a bejegyzésnek, hogy ajánljon számodra néhány társaságot, mely most élen jár a mesterséges intelligencia fejlesztésében, hanem hogy lásd, mi szükséges ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia működjön, fejlődjön, így a jövőben saját magad is megtalálod azokat az iparágakat, részvényeket, melyek haszonélvezői lesznek az AI fejlődésnek. Ez különösen azért fontos, mert lehetséges, hogy az AI szempontjából meghatározó cégek még nem is találhatók meg a tőzsdéken. A fentieken túl egyébként több olyan cégről is szó lesz, melyek ma már léteznek, és a mesterséges intelligencia iparág fejlődése hatással lesz a jövőbeni bevételeikre. Visszatérve a lényegre, 4 fontos feltétele van a mesterséges intelligencia alkalmazásoknak:

• Memória
• Tárhely
• Adatfeldolgozás
• Hálózat

Nézzük sorban a fentieket.

DRAM iránti növekvő kereslet

A DRAM a Dynamic Random Acces Memory szavak rövidítése, mely egy gyors, nagy mennyiségű adat tárolására alkalmas memóriatípust jelöl. Ez az a memória, melybe az adatfeldolgozás során az adatok betöltésre kerülnek. Lényegesen gyorsabb memória mint az SSD, és mint az NAND (lásd lentebb), viszont ha kikapcsoljuk az eszközt, akkor a memória tartalma elvész.

A The Register készített egy interjút a memóriagyártó társaság, a Micron vezérigazgatójával. Sanjay Mehrotra szerint egy AI szerverbe hatszor több DRAM és kétszer több hagyományos ram (ilyen van az asztali számítógépekben) szükséges. Ha tehát a jövőben az AI felhasználási területe bővül, akkor lényegesen több AI szerverre lesz szükség, melynek kialakításához hatszor több DRAM egységre van szükség. A DRAM növekvő igény nem csak a szerverekre igaz. Például amíg egy nagyobb teljesítményű asztali számítógépe elengedő 16 GB DDR3 ram, addig egy önvezető autó esetében minimum 80-100 GB DRAM memóriára lesz szükség.

NAND memória iránti növekvő igény

NAND tulajdonképpen a tárhelyként funkcionáló memória, mely adatok tartós tárolására alkalmas. Az eszköz kikapcsolásával nem veszik el a tartalom, ráadásul könnyen cserélhetők az egységek, és költséghatékonyan teszi lehetővé adatok hosszú távú tárolását. A hagyományos adattárolókhoz képest (számítógép merevlemeze) nem tartalmaz mozgóalkatrészt.

A Global 3D NAND flash memory market report szerint 2026-ra a NAND memória piaca eléri a 47 milliárd dollárt a jelenlegi (2020) 15 milliárd dollárról, ami évi 20,6%-os bővülést jelez előre. Egy másik becslés szerint a NAND memóriák teszik ki a teljes memória iránti kereslet 17%-át 2018-ban, és ez 2025-re 40%-ra fog emelkedni. Több, különböző forrásból származó előrejelzések is azt vetítik előre, hogy a DRAM és NAND memóriák iránti igény a következő 5 évben megnövekszik. 

Mesterséges intelligencia processzorok gyártása

A memória és a tárhely mellett az adatfeldolgozást lehetővé tevő processzorok gyártása is része a mesterséges intelligencia iparágának. Alapvetően négy chiptípus szükséges az AI működtetéséhez, fejlesztéséhez:

• Application Specific Integrated Circuits (ASIC)
• Central Processing Units (CPU)
• Graphics Processing Units (GPU)
• Field-Programmable Gate Array (FPGA)

Az alábbi grafikonon a várható változásokat is nyomon követjük. Eszerint a CPU (hagyományos processzorok, melyeket mobiltelefonokban, számítógépekben találunk) iránti igény csökken, és helyette az ASIC chipek részaránya jelentősen növekedni fog. Ez nem véletlen, hiszen az ASIC chipeket kifejezetten speciális célokra tervezték, és az AI algoritmusok lényegesen gyorsabban futnak ezeken a chipeken. A chipgyártó és processzorokat gyártó társaságokat a semiconductors iparágban találjuk.

Forrás: Allerin.com

A mesterséges intelligencia működésének negyedik fontosabb feltétele a hálózati eszközök. Ide tartoznak a switchek, routerek, wifi vevők, és egyéb hálózati hardverek, de a felhőszolgáltatások is ide sorolhatók. Ezen a területen számos céget találunk, melyek nagyrészt a kommunikációs berendezések (communication equipment ) iparág alatt érhetők.

Mi a probléma az egyedi részvények kiválasztásával?

Befektetési szempontból érdemes azt is mérlegelni, hogy a nagy cégek esetében a növekedési lehetőségek korlátozottak, ráadásul az árbevételük kisebb részét adják a memória chipek gyártása  A kisebb méretű cégek esetében nagyobb növekedési lehetőségre számíthatunk. Itt azonban a kockázatok is nagyobbak. Gondolok itt arra az esetre például, hogyha a memóriák iránti növekvő kereslet mégsem lesz akkora, mint amit az előrejelzések alapján várunk. Ne feledjük el azt sem, hogy a koronavírus válsággal járó recesszió a mesterséges intelligencia terjedését lassíthatja (költségeket csökkentek a cégek, nem költenek beruházásra), és a fenti előrejelzések nagyrészt még a koronavírus járvány előtt készültek. Másrészt pedig elképzelhető, hogy még nem is léteznek vagy nincsenek a tőzsdéken azok a cégek, melyek a következő 5-10 évben a memóriagyártást meghatározzák. És ez egyáltalán nem olyan elképzelhetetlen, mint elsőre tűnik. Gondoljunk csak a arra, hogy Kína 100 milliárd dollárt fektetett abba, hogy a chipgyártást hazai keretek között megvalósítsa.

A fenti leírásban is utaltam rá, hogy alapvetően egy-egy mesterséges intelligenciához köthető cégbe történő befektetés óriási kockázatot hordoz. Ahhoz, hogy ezt megértsd, érdemes elolvasnod a fókuszált portfóliókról szóló írásunkat, lásd itt). Annak is nagyon alacsony a valószínűsége, hogy megtalálod a sikeres részvényeket. A múltban mindössze néhány százalék esélyed volt rá, és ezzel szemben a múltbeli adatok azt mutatják, hogy 11% valószínűsége, hogy a teljes tőkéd elveszíted.

Arra is érdemes odafigyelni, hogy nagy a valószínűsége annak, hogy a következő évtizedekben a mesterséges intelligenciát meghatározó cégek, a sikersztorik még nincsenek is a tőzsdén, így hiába fektetsz be a fenti részvényekbe, esetleg az iparágat lefedő befektetési alapokba, nem lesz a portfóliódban a jövő sikeres részvénye. Gondoljunk csak arra, hogy az 1900-as években a vasút iparág tette ki az amerikai részvénypiac 63%-át, és a nyereség újrabefektetésének eredménye az lett, hogy mára ez az iparág a teljes részvénypiac 0,2%-át teszi ki. Hasonló helyzetet tapasztalhatunk az autóipar, acélgyártás, légiközlekedés iparágakban, azaz a tőke újbóli befektetése nem hozott nagy jövőbeni hozamot. A nagy jövőbeni hozam olyan iparágakból származott, mely nem, vagy alig létezett még akkor (bővebben itt).

Mesterséges intelligencia (AI) ETF, befektetési alapok

A fenti kockázatok természetesen mérsékelhetők úgy, hogy kifejezetten mesterséges intelligenciára specializálódott befektetési alapokat, ETF alapokat keresünk. A tematikus befektetések mindig is nagy divatnak számítottak, még akkor is, ha egyébként nem lehetett a tematikus iparágakkal nagy eredményt elérni, ha szisztematikusan visszateszteljük, részletek: Jó ötlet befektetni a jövő sikeres iparágaiba?

A téma divatossága miatt számos mesterséges intelligenciára fókuszáló ETF alap érhető el az európai és amerikai tőzsdéken. Ezeket az ETF alapokat azoknál a magyar brókercégeknél is meg lehet vásárolni, melyeknek van valódi tőzsdei kapcsolata (tehát nem forex brókercégek), például Erste, OTP, KBC Equitas, Random Capital. Vegyük azonban figyelembe, hogy ezen ETF alapoknak éves alapkezelési díja van, ami egyébként 0,5%-1% között változik. Ez nem tűnik soknak annak, aki a magyarországi befektetési alapokhoz szokott hozzá (hagyományos részvénypiaci befektetési alapok 1-3%-os alapkezelési díjakkal érhetők el), de az ETF-ek világában a 0,5%-1% drágának mondható. ETF alapok, melyek a technológiára, mesterséges intelligenciára fókuszálnak, jellemzően az alábbi kifejezéseket használják az ETF alap megnevezésében:

• Information Technology
• Exponential Technologies
• Global Robotics and Automation
• Industrial Innovation
• Artificial Intelligence
• Robotics

Érdemes arra is figyelnünk, hogy egyes mesterséges intelligenciára specializálódott alapkezelők portfóliójában nagyrészt nagy kapitalizációjú társaságok találhatók. Ezzel alapvetően az a probléma, hogy ezen cégek árbevételének csak kis részét adják az AI-hoz köthető bevételek (vannak kivételek), így az árfolyamukra is kisebb hatást gyakorol a mesterséges intelligencia térnyerése. Másrészt pedig a size-effekt alapján tudjuk, hogy a nagyobb piaci kapitalizáció kisebb növekedési lehetőséget, alacsonyabb jövőbeni hozamot eredményez. Emellett pedig ha csak a nagy kapitalizációjú társaságok kerülnek a portfólióba, akkor valószínűleg soha nem leszünk részesei azon cégek növekedésének, melyek még nem kerültek a tőzsdére (lásd IPO), mivel általában ezek a cégek alacsony piaci kapitalizációval kezdik a pályafutásukat.

Milyen változást hoz a ChatGPT?

A hírek szerint a mesterséges intelligencia fejlődésének jelentős hatása lehet arra, hogy a jövőben hogyan fektessük be a pénzünket. Kezdve azzal, hogy a technológia fejlődése számos iparágban bevételnövekedés idéz elő, mert a technológia működtetéséhez a jövőben még több memóriára, tárhelyre, adatfeldolgozásra és hálózatra van szükség. Emellett az AI számos új szolgáltatás piacon történő megjelenését eredményezi, így a hardver- és szoftveripar és az iparágon belüli részvények haszonélvezői lehetnek a folyamatnak.

Másrészt pedig a mesterséges intelligenciát alkalmazó cégek üzleti folyamatai javulnak, a feladatok megoldási ideje csökken, a költségek csökkennek, a termelékenység növekedhet. Azaz azok a cégek emelkedhetnek ki a jövőben, melyek a legjobban tudják kihasználni a mesterséges intelligencia fejlődését a következő években.

A harmadik befektetési szempont pedig, hogy találjuk meg az AI területén a „következő google”-t, azaz azt a vállalatot, mely uralkodó lesz a ChatGPT nyújtotta szolgáltatások területén. A következő fejezetekben mind a három befektetési szempontot megbeszéljük.

A ChatGPT, AI fejlődésének iparági hatásai

A PwC legújabb elemzése szerint az AI iparág 2030-ra 15,7 billió dolláros piaccá válik. A várható növekedés tehát elképesztően nagy, mely egyébként iparágak széles körét érinti, kezdve a szoftveriparral, de a hardveripar területén is jelentős bevételnövekedésre számítanak a szakértők, különösen a DRAM, NAND memória, a mesterséges intelligencia működtetéséhez szükséges egyedi processzorok (ASIC, GPU, FPGA), a hálózati eszközök piacán. Bővebben nem térnék ki a technikai részletekre, mert egy korábbi bejegyzésünkben már beszéltünk róla, lásd itt.

Befektetési szempontból nem tűnik tehát a kérdés túl bonyolultnak. Egész egyszerűen vásároljuk meg a fenti iparágak legnagyobb szereplőit, illetve ma már léteznek tematikus ETF alapok, melyek kifejezetten az AI térnyerésének haszonélvezőiből állnak. Mielőtt azonban a nagy hozam reményében a részvényvásárlás mellett döntünk, gondoljunk át néhány dolgot.

Az egyik, hogy a szakértők, elemzők gyakran tévednek, rendszeresen túlbecsülik a növekedést, melynek háttérében az a probléma áll, hogy az előrejelzések egy múltban megfigyelt növekedés jövőbeni kivetítésén alapulnak. Az ilyen konstans értékek jövőbeni kivetítése exponenciális bővülést eredményez, de a valóságban a növekedésnek (legyen szó iparági bevételről, vállalati profitról) korlátai vannak, és a növekedés üteme lassul, mert például új versenytársak jelennek meg, vagy a technológia további fejlesztése lényegesen több költséggel jár.

Az előrejelzések többségét az elemzők úgy készítik, hogy a múltbeli, gyakran közelmúltbeli változásokat, trendeket kivetítik a jövőbe. Például, ha XY termék értékesítési volumene az elmúlt években átlagosan 10 százalékot növekedett, akkor feltételezzük, hogy a jövőben is fenntartható lesz a vállalat részéről az értékesítés ilyen mértékű bővítése. Ahogy a grafikonon látható, a konstans növekedés végül exponenciális növekedéssé alakul.

Hogy ne legyen ennyire szembetűnő az előrejelzés pontatlansága, ezért általában rövidebb időszakot mutatnak, levágják az exponenciális növekedés időszakát, valahogy így:

Hangsúlyoznám, hogy ez teljesen ugyanaz az adatsor, mint amit az első grafikon látsz, csak itt az első 12 időegységet jelenítettem meg, és a 13-25 időegység közötti időszakot kihagytam. Így már ránézésre is hitelesnek tűnik az előrejelzés, de ugyanazon a tévedésen alapul, a múltbeli növekedés konstans módon történő jövőbeni kivetítése, mely exponenciális növekedést eredményez.

Minden trendben tehát azonban korrekció, nincs egyenletes növekedés,  ráadásul az erőforrások, a piac véges, így az újabb és újabb növekedés sokkal nagyobb áldozatokkal, költségekkel jár, legyen szó akár a termékértékesítésről, egy iparág bevételének növekedéséről vagy egy olyan gazdasági mutatóról, mint a termelékenység.  Az alábbi grafikonon a logisztikai görbe látható, melynek van egy lassan induló, majd konstanst növekedést mutató, végül egy lassuló, növekvő szakasza. A logisztikai görbe segítségével pontosabban becsülhető a jövőbeni növekedés. A problémáról itt beszéltünk bővebben.

forrás: https://hu.wikipedia.org/wiki/Szigmoid

A második probléma, hogy a nagy növekedés már be van árazva. E felől nem lehet kétségünk akkor, amikor a mainstream gazdasági médiában napi szinten érkeznek a ChatGPT-vel kapcsolatos hírek. Másrészt pedig, ha megnézzük a technológiai szektoron belül a témához köthető társaságok részvényeit, akkor értékalapon drága (P/E, P/B) részvényeket találunk. Azt láthatjuk tehát, hogy a túlbecsült növekedés már be van árazva, így ha a jövőben a túlbecsült növekedés nem következik be, akkor nem számíthatunk jelentős hozamra sem. Hasonlóan, akkor sem lesz rendkívüli hozam, sem jelentős áremelkedés, ha a túlbecsült növekedés megvalósul, hiszen ma már be van árazva. A témáról bővebben a value-glamour anomália összefüggésében beszéltünk.

A ChatGPT, AI haszonélvezői

A második lehetőség szerint a ChatGPT, az AI alkalmazása az üzleti folyamatok javulását, a feladatok megoldási idejének csökkenését, a költségek csökkenését, a termelékenység növekedését idézik elő. Azaz azok a cégek, iparágak lesznek a folyamat haszonélvezői, melyek a legjobban tudják kihasználni a mesterséges intelligencia fejlődését a következő években.

A fenti érvelés ismerős lehet azok számára, akik régóta követik a gazdasági témájú híreket. Ugyanis a 2010-es években a blokklánc technológiától, az okostelefonoktól, a közösségi médiától, a web 2.0-tól is azt várták szakértők, elemzők, hogy áttörést hoznak az üzleti életben. Például a blokklánc technológia egyszerűbbé, hatékonyabbá teheti a szerződési folyamatot. Már 2015-ben megjelentek blokklánc alapú biztosítási szerződések, földhivatali nyilvántartási rendszerek. Az okostelefonokkal bárhol tudunk emailt írni, üzleti ügyeinket intézni, ahogy a közösségi média, a webes alkalmazások (online meetingek) hatékonyabbá teszi a vállalaton belüli kommunikációt, azaz a termelékenységben jelentős növekedést várunk. Ezzel szemben 2008 óta gyakorlatilag megszűnt a termelékenység növekedése a fejlett országokban. Az alábbi grafikonon a productivity puzzle, azaz a termelékenységi rejtély lényegét láthatod, azaz a termelékenység korábbi trendje megtört.

forrás: What is the productivity puzzle?

Ha a fenti adatokból indulunk ki, akkor azt mondhatjuk, hogy a ChatGPT sem okoz olyan óriás áttörést, mint amire a jelenlegi hírek alapján számítunk. Ugyanakkor lehetséges, hogy a fenti pesszimizmus alaptalan, mert a kezdeti vizsgálatok azt mutatják, hogy a ChatGPT igenis képes javítani a termelékenységet.

A témával kapcsolatos legelső kutatásban (Peng et al. (2023) azt vizsgálták meg, hogy különböző programozási feladatot mennyi idő alatt tudnak végrehajtani a kísérletben részt vevő programozók a ChatGPT segítségével és a segítsége nélkül. Az a csoport, mely nem vehette igénybe a ChatGPT segítségét átlagosan 161 perc alatt volt képes elvégezni a feladatot, míg a ChatGPT segítségével a feladatot 71 perc alatt sikerült elvégzeni. A ChatGPT segítségével tehát lényegesen hatékonyabban, gyorsabban tudták a programozók elvégezni a feladatot.

A fenti vizsgálat azonban csak egyetlen szakterületre (programozás) fókuszált, de a témával kapcsolatos másik kutatást (Experimental Evidence On the Productivity Effect of Generative Artificila Intelligence) már 444 felsőfokú végzettséggel rendelkező (különböző szakmák például HR, marketing, tanácsadás stb.) személy bevonásával végezték el. A résztvevőket véletlenszerű besorolással két részre bontották és a csoport felének engedélyezték a ChatGPT használatát, a másik csoportnak erre nem volt lehetősége. Ahogy az alábbi grafikonokból is látható az átlagos produktivitás növekszik, a feladatra fordított idő csökken, a feladat elvégzésének minősége javul abban a csoportban, ahol engedélyezték a ChatGPT használatát.

A vizsgálatból az is kiderül, hogy különösen azok a személyek értek el nagyobb minőségjavulást, akik előzetes hozzáértése alacsonyabb volt, azaz a nagyobb hozzáértéssel rendelkező személyek kevésbé élvezhetik a ChatGPT előnyeit. Emellett pedig az is kiderül a vizsgálatból, hogy a ChatGPT használata jelentősen csökkentheti a képzettségen, a hozzáértésen belüli különbségeket.

Ezek tehát a kezdeti kutatások, melyek alapján optimisták lehetünk, azaz lehetséges, hogy szemben az akkoriban áttörőnek beállított (blokklánc, okostelefonok, web 2.0) technológiákkal, a ChatGPT, az AI fejlődése áttörést okozhat, és ténylegesen termelékenységnövekedést eredményezhet. Vélhetően erről a kérdésről a jövőbeni kutatások alapján pontosabb képet kaptunk. Térjünk át a harmadik témánkra, azaz keressük a ChatGPT, AI iparág területén a „következő google”-t.

A ChatGPT és a „következő google”

A befektetők szeretik a történeteket. Általában történetek alapján (narrative fallacy) alkotunk véleményt, és ha visszatekintünk a múltbeli tapasztalatainkra, akkor a Google, az Amazon, a Facebook, a Tesla részvények múltbeli megvásárlása rendkívül jó ötletnek bizonyult. Sajnos azonban az ok-okozati összefüggések csak a jelenből a múltban visszatekintve ennyire egyértelműek (lásd visszatekintési torzítás), azaz évekkel ezelőtt a befektetők széles köre nem volt tudatában annak, hogy a fenti társaságok nagy sikersztorik lesznek. Ha ezzel akkor a piac tisztában lett volna, akkor a sztori árazásra kerül, és nem lett volna a jövőben rendkívüli hozama a befektetésnek.

Hendrik Bessembinder kutatásainak köszönhetően tudjuk, hogy az amerikai részvénypiacon (NYSE) az elmúlt 90 évben közel 27 ezer társaság volt elérhető, ugyanakkor a 90 év alatt létrejött tőzsdei kapitalizáció 50 százaléka 100 társasághoz köthető. Olyan társaság tehát, mint a Google, az Amazon, a Facebook, a Tesla összesen 100 db volt az elmúlt 90 évben, és ezt neked 27 ezer társaságból kellett kiválasztani (részletek itt ). Ha tehát ebből az adatból indulunk ki, akkor tizedszázalékokban mérhető a valószínűsége annak, hogy megtalálod a ChatGPT az AI iparágon belül az olyan szereplőt, mint a Google. Ha azt gondolod, hogy erre ugyan te magad nem vagy képes, de majd szakértők segítségével találod meg a következő googl-t, akkor érdemes mérlegelned azt, hogy átfogó vizsgálatok alapján a szakértők kétharmadának az előrejelzési megbízhatósága 50 százalék alatti, a sell-side elemzők célárait csak az esetek 38 százalékában éri el a részvény ára, az alapkezelők 90 százaléka alulteljesíti a referencia indexet 10-20 éves befektetési időtávon, a részvénypiacon a legprofibb szereplőknek tartott hedge fundok összesített, évesített hozama (2003-2022 között) 1,7% (HFRX Global Hedge Fund Index).

Összegezve a fentieket ma még nehéz megmondani, hogy a ChatGPT-vel együtt járó fejlődés jelentős növekedést okoz a termelékenységben. Az egyedi sikersztorik, az AI területén a „következő google” megkeresése statisztikailag olyan, mint a szerencsejáték. Emellett természetesen számos iparág haszonélvezője lesz a technológiai fejlődésnek. Itt azonban az a probléma, hogy a túlbecsült növekedés már be van árazva. Az átlagos befektető számára talán a legjobb megoldás, amit tehet, hogy a szélesen diverzifikált portfóliójából elkülönít egy részt, és olyan ETF alapot vásárol belőle, mely kifejezetten az AI témára fókuszál. Itt is érdemes azonban körültekintőnek lenni, mert a tematikus ETF alapok drágábbak, sokszor szinte ugyanaz van a portfólióban, mint a sokkal olcsóbb indexkövető ETF alapok (például Nasdaq index komponenseivel összevetve) portfóliójában. Másrészt pedig a rendelkezésünkre álló vizsgálatok alapján, a múltbeli nagy témák, ötletet (például okosvárosok, kiberbiztonság, blokklánc, tiszta energia, elektromos mobilitás stb.) abnormális hozama minimális, azaz az elért hozam nem azért keletkezett, mert egy jó témát találtunk, hanem a hagyományos eszközárazásból is ismert tényezők (value, jövedelemezőség, asset growth, momentum) magyarázatot adnak az elért hozamra.