Tekoälyosakkeet – mistä kaikesta konkreettisesti on kyse?

Jos tuntuu siltä, että tekoälykeskustelu sijoittamisessa ja sen ympärillä mainitut tekoälyosakkeet ja nopeasti tapahtuvat muutokset tuntuvat monimutkaiselta kokonaisuudelta, niin tämä juttu on sinulle.

Kirjoitimme osakesijoittajan näkökulmasta tekoälystä ja siitä, mikä on minkäkin yhtiön rooli tässä osakemarkkinoiden ylivoimaisesti tärkeimmässä teemassa. Pyrimme ennen kaikkea selventämään isoa kuvaa.

Mitä kaikkea tekoäly vaatii toimiakseen?

Kun sijoittamisessa puhutaan tekoälystä, on hyvä ymmärtää, että silloin puhutaan valtavasta teollisesta arvoketjusta – ei vain uudesta älykkäästä ohjelmistosta. Mitään rajattua ”tekoälytoimialaa” ei ole olemassakaan.

Tekoäly on valtava ketju erilaisia teknologioita, infrastruktuuria ja niiden välisiä riippuvuuksia. Kaikkia niitä tarvitaan, jotta loppukäyttäjä (kuten sinä) saa lopulta haluamansa hyödyn omalle näytölleen.

Osakesijoittajalle tämä on tärkeää ymmärtää, koska tekoälyn arvonluonti ei välttämättä tapahdu siellä, missä se pintapuolisesti näyttää tapahtuvan.

Tekoäly tarjoaa historiallisen suurta lisäarvoa, ja vaikka se saattaa vaikuttaa yksinkertaiselta käyttää, on pinnan alla täytynyt tapahtua valtava määrä asioita.

Seuraavassa tekoälyn arvoketju selkeytettynä – yksinkertaistettu versio. Aloitetaan siitä, mitä sinä käyttäjänä itse näet ja peruutetaan vaihe vaiheelta syvemmälle pinnan alle. 

Malli

Taustalla toimii jokin tekoälymalli. Se on käyttäjälle tekoälyn näkyvin osa. Tuttuja lienevät ainakin ChatGPT (kehittäjäyhtiö OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Llama (Meta), Copilot (Microsoft), Grok (xAI). Tekoälymalli on käytännössä valtava matemaattinen järjestelmä, joka on opetettu tunnistamaan kielen, kuvien ja datan rakenteita.

Käyttöliittymä

Sen lisäksi, että jokaisen omassa arjessa tekoälyn käyttöliittymä lienee esim. ChatGPT-sovellus omassa kännykässä, niin tekoälyn hyötyjä valjastavat myös useat laajasti käytetyt ohjelmistot. Näin ollen arvoketjuun tulevat mukaan yhtiöt kuten Salesforce, ServiceNow, Adobe, Intuit, Atlassian, Datadog, Snowflake. Osaa näistä ohjelmistoista tekoäly todennäköisesti hyödyttää ja osan tekoäly saattaa jopa korvata. Kirjoitimme asiasta hiljattain täällä.

Datakeskus

Jotta mallit (kuten ChatGPT) toimivat, tarvitsevat ne olemassaololleen jonkin fyysisen paikan. Ne ovat sen verran järkälemäisiä, että yksittäinen huone täynnä servereitä (esim. OpenAI:n toimistolla) ei riitä. Ne tarvitsevat käytännössä kokonaisia rakennuskomplekseja, joita kutsutaan datakeskuksiksi. Modernit AI-datakeskukset ovat suuruusluokaltaan useiden jalkapallokenttien kokoisia.

Toinen nimi datakeskukselle on käytännössä ”pilvi”. ”Pilvipalvelut” eivät siis suinkaan leiju pilven tavoin ilmassa, vaan jossain fyysisessä paikassa, johon otetaan yhteys internetin välityksellä.

Kehittyneimpiä AI-datakeskuksia suunnittelevat ja rakentavat suurimmat ja kaikille tutut teknologiayhtiöt, kuten esimerkiksi Microsoft, Amazon, Google ja Meta.

Sirut

Datakeskusten aivot ovat siruja, joissa tekoälyn ”ajattelu”, eli laskenta tapahtuu. Ne on valmistettu tyypillisesti piistä, joka on puolijohde ja soveltuva materiaali siksi, että se johtaa sähköä juuri sopivasti ja kestää lämpöä erittäin hyvin. Yksi siru sisältää jopa yli 100 miljardia transistoria ja ne ovat melko pieniä: ihmisen hiuksen paksuudelle mahtuu kymmeniä tuhansia transistoreja. Laskenta syntyy siitä, että transistorit ohjaavat sähköä miljardien pienten ON/OFF-päätösten kautta.

Siruja datakeskusten rakentajille suunnittelevat esim. Nvidia, AMD ja Intel. Sirut valmistaa jokin toinen yhtiö, kuten TSMC. Datakeskusten rakennuttajat kehittävät myös omia sirujaan pyrkien kaappaamaan AI-arvoketjusta suuremman osan itselleen ja vähentääkseen riippuvuutta ulkopuolisista sirutoimittajista. Suunnittelupalveluja tähän kehitystyöhön tarjoaa mm. Broadcom.

Sirukoneet

Sirut valmistetaan ns. litografiakoneilla, joita siruvalmistajille tarjoaa lähes monopolilla (etenkin kehittyneimpiä EUV-litografiakoneita) ASML. Koneen toimintaperiaate perustuu ultraviolettivalon käyttämiseen transistorirakenteiden piirtämiseksi piikiekolle peilien avulla.

Tarkkuusvaatimuksesta kertoo hyvin se, että jos yksi ASML:n koneen peileistä suurennettaisiin Suomen kokoiseksi, olisi sen epätasaisuus suurimmillaan muutaman millimetrin luokkaa.

Muisti

Pelkkä laskentateho ei riitä. Tekoälyn pitää myös pystyä siirtämään ja käsittelemään valtavia määriä dataa erittäin nopeasti. Siksi sirujen tueksi tarvitaan valtavasti muistia. Yksi AI-buumin suurista yllätyksistä sijoittajille on ollut juuri se, kuinka kriittiseen asemaan muistivalmistajat ovat nousseet.

Tässä kohtaa AI-arvoketjuun ilmoittautuvat mukaan yhtiöt kuten Micron, Samsung, SK Hynix ja SanDisk.

Verkot ja optiikka

Modernissa datakeskuksessa on nykyään jo yli 100 000 sirua ja määrä todennäköisesti vain kasvaa. Sirujen tulee pystyä kommunikoimaan keskenään ja siksi verkot ja optiikka ovat seuraava AI-arvoketjun osa. Tämän osan tärkeys on ollut viime aikoina nousussa, koska AI-laskenta ei ole skaalan kasvaessa vain yksittäisen sirun laskentakykyä vaan sitä, miten tehokkaasti kokonaisuus toimii. Johtavia yhtiöitä verkoissa ovat mm. Broadcom, Nvidia, Arista Networks, Cisco ja Corning.

Tietoturva

Tietoturvalle on tekoälyn kasvun myötä luonnollisesti kasvavaa kysyntää. AI-agenteille myönnetään pääsy yritysten järjestelmiin, pilvessä liikkuu valtava määrä dataa ja kyberhyökkäykset voivat automatisoitua ja tehostua AI:n avulla. Yritykset ovatkin kasvavassa määrin huolissaan siitä, miten luottamuksellista dataa käytetään AI-järjestelmissä. Siksi tarvitaan kyberturvaa, identiteetinhallintaa, datan suojausta ja käyttöoikeuksien valvontaa. Sen kehittämisessä mm. CrowdStrike, Palo Alto Networks, Zscaler ja Okta ovat olleet jo pitkään etujoukoissa tärkeänä osana AI-arvoketjua.

Energia

Kaiken tämän edellä mainitun pyörittämiseen vaaditaan vielä hätkähdyttävän suuri määrä energiaa ja myös fyysistä rakentamista. Nykyaikaisen AI-datakeskuksen sähkökulutusta voidaan verrata keskikokoisen kaupungin sähkönkulutukseen. Sähkön lisäksi tarvitaan jäähdytystä, varavoimaa, muuntajia ja vesijärjestelmiä. Nykyiseltä tasolta sähkön tarpeen arvioidaan vielä tuplaantuvan seuraavan 3-4 vuoden aikana. Mielenkiintoisessa asemassa infrastruktuurin kehittämisessä ovat sekä perinteiset pelurit kuten Schneider Electric että uudemmat toimijat kuten Vertiv, Eaton, Constellation Energy ja Vistra.

”Jos tekoälyarvoketju olisi F1-sirkus, niin Microsoft, Google, Amazon ja Meta olisivat tallit. Nvidia suunnittelisi moottorit. TSMC valmistaisi ne ASML:n koneilla. Broadcom rakentaisi tiedonsiirtojärjestelmät. Salesforce ja Adobe tarjoaisivat ohjelmistoja auton kehittämiseen. CrowdStrike huolehtisi siitä, ettei tallin tietotaito vuoda kilpailijoille. Schneider Electric ja Vertiv huolehtivat, että tallilla riittää energiaa.”

Mistä keskustelussa siis oikeastaan on kyse?

Sijoittajien näkökulmasta kyse on aivan samasta kuin minkä tahansa uuden innovaation saapuessa markkinoille: kuka hyötyy, eli mihin nyt kannattaa sijoittaa?

Tekoälyn tapauksessa tilanne on kuitenkin täysin uudessa mittakaavassa – kahdesta syystä. Useimpien mielestä vastaavaa yhtä mullistavaa innovaatiota ei ole koskaan ennen nähty – ja sektorilla tapahtuu muutoksia äärimmäisen nopeasti. 

Siksi on selvää, että arvoketjun eri osien ja niissä mukana olevien yhtiöiden arvonluontikykyä arvioidaan taukoamatta uudelleen ja uudelleen. Uutinen uutiselta ja päivä päivältä. Koska tekoälyn potentiaali on valtava ja muutosvauhti on nopea, ei ole yllätys, että osakekurssitkin liikkuvat rivakasti.

Sijoittajien suosikit ovat vaihtuneet jo monta kertaa, ja seuraavaa pullonkaulaa etsitään jatkuvasti, koska pullonkauloista löytyvät parhaat tuotot. Sijoittajien kiinnostus on edennyt lähihistoriassa suunnilleen seuraavasti – vahvasti yksinkertaistaen:

• OpenAI esitteli ChatGPT:n marraskuussa 2022 ja tekoälyn potentiaali konkretisoitui suurelle yleisölle. Markkinat kiinnostuivat OpenAI:sta, Microsoftista, Googlesta jne. Tekoälymallit olivat keskustelun ytimessä.
• Hyvin nopeasti ymmärrettiin laskentatehon merkitys. Nvidia nousi AI-buumin symboliksi.
• Markkina alkoi ymmärtää, että siruja (GPU:ita) ei voida valmistaa rajattomasti. Huomio siirtyi laitevalmistajiin kuten TSMC ja ASML.
• Kun sirujen määrä jatkoi räjähdysmäistä kasvuaan, alettiin pohtia, onko verkko seuraava pullonkaula. Huomio kiinnittyi mm. Broadcomiin.
• Markkina alkoi hahmottaa, että AI on väkisinkin myös fyysisen rakentamisen buumi. Konkretisoitui, että ”pilvi ei olekaan pilvessä”, vaikkei se siellä koskaan ole tietenkään ollutkaan.
• Huomattiin, että datakeskuksista tulee niin suuria ja niitä tarvitaan niin paljon, että sähkön kulutus tulee olemaan kriittinen pullonkaula.

Sijoittajien huomio on siis edennyt tekoälymallista (mikä malli on paras) askel askeleelta syvemmälle arvoketjussa aivan kuten alussa esitimme tekoälyinfrastruktuuria.

Seuraavaa vaihetta arvioidaan tälläkin hetkellä. Tehtävä on jo sellaisenaankin vaikea. Sijoittajille siitä tekee tuplasti vaikeamman vielä se, että omia näkemyksiä joudutaan peilaamaan osakekursseihin, jotka liikkuvat juuri nyt erittäin rivakasti.

Tyypillinen kysymys, jonka sijoittaja joutuu itseltään kysymään juuri nyt, on: ”Vaikka näkemykseni olisi oikea, niin kannattaako minun nyt sijoittaa sen puolesta, jos osake maksaa jo P/E 200 ja se on noussut 100 % kuukaudessa?”

Miten tekoälyyn sitten kannattaa sijoittaa?

Sijoittajan tulee kysyä itseltään samaa kuin aina kaikessa sijoittamisessa: mitä tavoittelen?

Jos tavoite on korkea tuotto nopeasti, kannattanee yrittää miettiä mikä on seuraava arvoketjun pullonkaula ja sijoittaa siihen ennen kuin muut sen huomaavat. Jos tavoite on tasaisempi hyvä tuotto pidemmällä aikavälillä, niin pelikirjasta tulisi löytyä hajautusta arvoketjun eri osiin ja myös hermoja kestää kurssiliikkeet ylös ja alas.

Kannattaa joka tapauksessa pysytellä nöyränä sen edessä, että markkina yrittää tällä hetkellä samanaikaisesti arvioida:

• kuinka suureksi teknologia kasvaa 
• ketkä voittavat 
• missä pullonkaulat syntyvät 
• ja kuinka paljon tästä kaikesta pitäisi maksaa juuri nyt. 

Ei siis ole ihme, että kurssit liikkuvat voimakkaasti.

Yksi asia vaikuttaa kuitenkin jo nyt selvältä: tekoäly on kokonaan uusi digitaalisen talouden infrastruktuurikerros.

Ehkä kaikkein tärkein havainto onkin se, että tekoälyn arvonluonti tuskin jää pysyvästi mihinkään yksittäiseen kohtaan arvoketjua. Teknologinen kehitys ratkaisee jatkuvasti vanhoja pullonkauloja ja synnyttää samalla uusia.

Juuri siksi tekoälyyn sijoittaminen on tällä hetkellä yhtä aikaa sekä poikkeuksellisen kiinnostavaa että poikkeuksellisen vaikeaa.