Globální technologie: Poznatky ze Silicon Valley

S tím, jak se stále více rozšiřuje využívání umělé inteligence (AI), se pozornost stále více přesouvá od samotné technologie k ekonomice. Zatímco trh v současnosti odměňuje společnosti, které těží z cyklického růstu infrastruktury pro AI, stále důležitějšími se stávají otázky budoucího rozšiřování kapacit, monetizace, návratnosti investic a konkurenčního postavení. Na pozadí tohoto rychle se měnícího prostředí představuje portfolio manažer fondu FF – Global Technology Fund Hyun Ho Sohn nejnovější poznatky ze Sillicon Valey.

Klíčové body

• Přestože silná poptávka vytváří velmi příznivý krátkodobý výhled pro řadu výrobců hardwaru, investoři často podceňují cyklická rizika v některých částech polovodičového průmyslu, například u pamětí.
• Dopad AI se bude mezi softwarovými společnostmi pravděpodobně výrazně lišit, což činí přístup založený na detailní analýze jednotlivých firem (bottom-up) nezbytným. Některé obchodní modely mohou čelit narušení, zatímco jiné mohou posílit díky začlenění AI do stávajících vztahů se zákazníky a pracovních procesů.
• Přestože příležitosti v globálním technologickém sektoru zůstávají velmi atraktivní, je důležité vyvažovat nadšení z dlouhodobého potenciálu AI opatrností vůči cyklické povaze trhu a udržitelnosti výnosů napříč celým ekosystémem.

Globální technologický analytický tým Fidelity totiž absolvoval výzkumnou cestu, během které se v oblasti Sanfranciského zálivu setkal se zástupci více než 20 společností působících v oblasti polovodičů, internetového softwaru i špičkových laboratoří zaměřených na AI. Podobné cesty představují důležitou součást investičního procesu Fidelity, protože umožňují přímý kontakt s vedením společností a ověřování tržních narativů podle toho, co firmy skutečně pozorují v praxi. Díky tomu se dá lépe pochopit, kde technologické změny vytvářejí skutečnou obchodní hodnotu. Významnou výhodou je v tomto procesu globální analytická platforma Fidelity, která propojuje přístup ke společnostem, sektorovou expertizu i pohledy napříč technologickým hodnotovým řetězcem a jednotlivými trhy.

Poptávka po hardwaru zůstává silná, ale cykličnost nelze přehlížet

Hardwarové společnosti zůstávají optimistické ohledně pokračující silné poptávky po AI, což bylo v zásadě v souladu s očekáváními. Pokračující kapitálové výdaje obřích poskytovatelů cloudových služeb se promítají do aktivity napříč širším technologickým hodnotovým řetězcem, přičemž poptávka se rozšiřuje do stále větší části infrastrukturního ekosystému. Úzkým hrdlem již nejsou pouze grafické procesory (GPU). Firmy upozorňovaly na omezení kapacit také u procesorů (CPU), pamětí, pokročilého pouzdření čipů (advanced packaging), substrátů i optických komponent. Z cyklického pohledu to nadále podporuje široké spektrum technologických dodavatelů.

Na tuto poptávku však reaguje také nabídka. V několika částech polovodičového ekosystému společnosti rozšiřují výrobní kapacity. Jeden z výrobců optických transceiverů například uvedl, že plánuje každoročně zdvojnásobovat výrobní kapacitu. Jiný výrobce zařízení pro polovodičový průmysl potvrdil, že producenti pamětí DRAM zadávají objednávky na zařízení pro výrobu waferů téměř v dvojnásobném objemu oproti posledním dvěma letům.

„Přestože silná poptávka vytváří velmi příznivý krátkodobý výhled pro řadu těchto cyklických podniků, domnívám se, že investoři často podceňují cyklická rizika některých segmentů polovodičového průmyslu, zejména výroby pamětí. Na rozdíl od mnoha dalších částí technologického řetězce jsou ceny pamětí velmi dynamické a jsou do značné míry určovány rovnováhou mezi nabídkou a poptávkou. V období nedostatku mohou výrobci ceny rychle zvyšovat. Když se však cyklus obrátí, následný pokles bývá výrazně prudší,“ vysvětluje Hyun Ho Sohn, portfolio manažer společnosti Fidelity International.

Výroba pamětí je kapitálově velmi náročná s vysokými fixními náklady a producenti mají jen omezené možnosti ovlivnit nabídku na trhu. Současně technologický pokrok průběžně zvyšuje hustotu ukládání dat a snižuje výrobní náklady, což přirozeně vytváří tlak na pokles cen v delším období. Tato dynamika odrazuje výrobce i zákazníky od vytváření nadměrných zásob, protože paměti jsou zpravidla zítra levnější než dnes. Období nedostatku se proto mohou velmi rychle změnit v přebytek nabídky, což činí segment pamětí jednou z nejvolatilnějších oblastí polovodičového trhu navzdory současné síle poptávky spojené s AI.

Rostoucí využívání AI, ale smíšené důkazy o návratnosti investic

Dalším tématem byl posun od přístupu označovaného jako „tokenmaxxing“ k přístupu „valuemaxxing“. Ještě na začátku roku společnosti zaměstnance motivovaly k co nejvyššímu využívání AI, přičemž spotřeba tokenů byla často považována za měřítko inovací a produktivity. V poslední době se však firmy stále více zaměřují na náklady spojené s jejich využíváním a na hodnotu, kterou skutečně vytvářejí.

Dobrým příkladem byla jedna spotřebitelská internetová společnost, která podle svých slov vyčerpala plánovaný rozpočet na AI tokeny mnohem dříve, než očekávala. Management sice zaznamenal určité přínosy v oblasti efektivity, zejména při vývoji softwaru, návratnost investice však zůstává nejednoznačná a dopad na tržby zatím není jasně patrný. Společnost proto bude náklady na tokeny nadále pečlivě sledovat a očekává, že přínosy bude schopna komplexněji vyhodnotit během příštích 12 měsíců.

„Podobné věci jsme slyšeli i od dalších společností. AI pomáhá zkracovat cyklus vývoje softwaru, zlepšovat automatizaci zákaznické podpory a zvyšovat efektivitu interních procesů, avšak jen velmi málo firem zatím dokáže tyto přínosy přesně vyčíslit. Řada manažerů připustila, že návratnost investic lze zatím hodnotit spíše orientačně než na základě přesně změřených výsledků,“ říká Hyun Ho Sohn.

Právě tuto nejistotu je důležité pečlivě sledovat. Významná část současné poptávky je stále poháněna testovacím využíváním a dotovanými službami, což dále podporují agresivní cenové strategie laboratoří vyvíjejících AI modely. Tyto strategie zvažují snižování cen ve snaze urychlit adopci a bránit svůj tržní podíl.

Softwarové společnosti i vývojáři využívají tokeny k experimentování a vývoji nových aplikací, avšak mnoho koncových uživatelů využívá AI služby jen proto, že jsou stále zdarma nebo výrazně dotované. Jak však porostou obavy z nákladů a firmy budou při jejich využívání selektivnější, může to omezit schopnost poskytovatelů AI modelů i softwarových firem na aplikační vrstvě generovat tržby. Zároveň to otevírá širší otázky týkající se udržitelnosti poptávky a skutečné návratnosti investic.

Software: pro některé narušení, pro jiné příležitost

Dopad AI na softwarový sektor představoval další z hlavních témat celé cesty. Domnívám se, že pro některé společnosti bude AI představovat hrozbu, zatímco pro jiné významnou příležitost.

Pro některé obchodní modely AI skutečně představuje výzvu. Umožňuje rychlejší a levnější vývoj softwaru, čímž snižuje některé bariéry vstupu. Software však není pouze samotný kód. Vytváření kvalitních aplikací stále vyžaduje hluboké porozumění obchodním procesům, pracovním postupům i potřebám zákazníků, přičemž nasazený software musí být následně integrován, zabezpečen a dlouhodobě udržován.

„Trh stále častěji zpochybňuje dlouhodobou hodnotu řady softwarových společností. U některých segmentů se tento pohled může potvrdit, podle mého názoru však bude realita mnohem selektivnější. Firmy s modely opakovaných příjmů, produkty kriticky důležitými pro fungování zákazníků a hluboce zakořeněnými vztahy se zákazníky mohou být odolnější, než současná očekávání trhu naznačují. Psát software je stále jednodušší, vybudovat důvěryhodnou podnikovou softwarovou platformu je však mnohem složitější. V oblastech, jako jsou finance, podnikové plánování zdrojů (ERP) nebo řízení vztahů se zákazníky (CRM), jsou rozhodnutí o nákupu často založena stejně na důvěře, integraci a dlouhodobých vztazích jako na samotné technologii,“ konstatuje Hyun Ho Sohn.

Právě zde se aktivní fundamentální analýza stává mimořádně důležitou. Široké tržní indexy i pasivní investiční strategie často pohlížejí na software jako na jeden homogenní celek. Ve skutečnosti se však dopad AI bude mezi jednotlivými společnostmi výrazně lišit, což činí bottom-up přístup nezbytným pro identifikaci rozdílných výsledků. Některé obchodní modely mohou být narušeny, zatímco jiné mohou posílit díky začlenění AI do stávajících vztahů se zákazníky a pracovních procesů.

Vyvažování nadšení a opatrnosti

Hyun Ho Sohn také potvrzuje, že AI představuje silný strukturální motor růstu. Zároveň je však důležité nezapomínat na cyklické faktory, které stojí za velkou částí současné investiční vlny.

Objem kapitálu směřujícího do tohoto ekosystému nadále roste. Nedávné získávání kapitálu, včetně emisí akcií velkých technologických společností, jako je Alphabet, emisí dluhopisů společností, jako je Nvidia, i očekávaných vstupů AI laboratoří na burzu prostřednictvím IPO, poskytuje další „palivo“ pro pokračující investice. Přestože tento příliv kapitálu může v krátkodobém horizontu podporovat dynamiku trhu, zároveň vyvolává obavy z postupného snižování návratnosti těchto investic.

V kratším horizontu navíc pozorujeme situaci, kdy společnosti těžící z tržního momenta a podniky nižší kvality překonávají výkonností kvalitnější společnosti s dominantním postavením na trhu. Zajímavé je, že Nvidia, přestože jde o vysoce kvalitní firmu a lídra trhu v uplynulých dvou letech, nyní zaostává za širším technologickým sektorem.

„Tyto trendy potvrzují potřebu disciplinovaného a selektivního investičního přístupu. Přestože investiční příležitosti zůstávají velmi atraktivní, domnívám se, že je nezbytné vyvažovat nadšení z dlouhodobého potenciálu AI opatrností vůči cyklické povaze trhu a udržitelnosti výnosů napříč celým technologickým ekosystémem,“ uzavírá Hyun Ho Sohn.