#тема
Независимо от того, что вы решили для себя относительно возможного раздутия «пузыря» акций Искусственного Интеллекта, нужно решать, что делать дальше с этой темой. Я полагаю, что эта технология сравнима с интернетом в 90-х и с развитием мобильных телефонов. Что как вы помните, (если вы достаточно старый, как я) привело сначала к кризису доткомов, а затем уже к появлению iPhone, который сшил обе технологии воедино, и с тех пор началось новое развитие. Более свежим примером можно считать технологии блокчейн, которые только начали свой путь. И вот мы теперь смотрим на ИИ и чешем репу, что делать с ним дальше.
Самое любопытное, что если оглядываться назад на другие, уже теперь зрелые технологии, то мы должны четко понимать, что, возможно, на этом раннем этапе компании, которые станут гигантами в этой сфере или еще не появились, или существуют в виде никому не известных, и не публичных стартапов. (Амазон, Нетфликс, FB в эпоху зарождения интернета). Так что может быть и не стоит прямо сейчас бежать и покупать лидеров сферы ИИ, а просто начать изучать эту сферу.
Но как сказал Сэм Альтман: «ИИ, возможно, приблизит нас к концу мира, но до тех пор будет много хороших компаний».
Так что нам необходимо рассмотреть строение этой отрасли экономики определить, где могут открываться возможности и какие риски с этим связаны. Нет сомнений в том, что ожидания от компаний в сфере ИИ высоки, что неизбежно приводит к высоким рискам. Итак, из чего состоит эта сфера и насколько рискован каждый ее слой.
Одним им способов наращивания своей позиции в сфере ИИ может быть концентрация на нижних уровнях технологий, где ожидания прибыльности компаний не так высоки (см. картинку после поста).
Эта градация уровней технологии предложена McKinsey и похожа, на градацию любых технологий (опять же, если вспомнить развитие мобильных телефонов). И тогда как сейчас все внимание рынка сосредоточено на трех нижних уровнях: железо, облачные платформы и сами генеративные модели, на самом деле основная ценность будет развита в трех более высоких уровнях: управление, приложения и сервисы. Достаточно помнить, что первые шаги интернета привели к взрывному развитию Cisco, тогда как настоящая ценность была захвачена Гуглом и Амазоном сильно позднее.
И действительно, в ближайшее время стоимость входа в нижние уровни этой пирамиды запретительно высока. Никто не может внезапно открыть завод по производству чипов (привет Сэм Альтман с его чеком 7 триллионов на завод). И поэтому мы должны предполагать, что на нижних уровнях по-прежнему будут доминировать гиганты индустрии. Глубокие карманы – ключевая характеристика. Но так-же логично предположить, что с развитием индустрии появятся возможности для более мелких компаний в развитии дополнительных сервисов и услуг, которые пока не очевидны на данном этапе.
Продолжение будет про каждый уровень технологий. Но уже завтра…
Независимо от того, что вы решили для себя относительно возможного раздутия «пузыря» акций Искусственного Интеллекта, нужно решать, что делать дальше с этой темой. Я полагаю, что эта технология сравнима с интернетом в 90-х и с развитием мобильных телефонов. Что как вы помните, (если вы достаточно старый, как я) привело сначала к кризису доткомов, а затем уже к появлению iPhone, который сшил обе технологии воедино, и с тех пор началось новое развитие. Более свежим примером можно считать технологии блокчейн, которые только начали свой путь. И вот мы теперь смотрим на ИИ и чешем репу, что делать с ним дальше.
Самое любопытное, что если оглядываться назад на другие, уже теперь зрелые технологии, то мы должны четко понимать, что, возможно, на этом раннем этапе компании, которые станут гигантами в этой сфере или еще не появились, или существуют в виде никому не известных, и не публичных стартапов. (Амазон, Нетфликс, FB в эпоху зарождения интернета). Так что может быть и не стоит прямо сейчас бежать и покупать лидеров сферы ИИ, а просто начать изучать эту сферу.
Но как сказал Сэм Альтман: «ИИ, возможно, приблизит нас к концу мира, но до тех пор будет много хороших компаний».
Так что нам необходимо рассмотреть строение этой отрасли экономики определить, где могут открываться возможности и какие риски с этим связаны. Нет сомнений в том, что ожидания от компаний в сфере ИИ высоки, что неизбежно приводит к высоким рискам. Итак, из чего состоит эта сфера и насколько рискован каждый ее слой.
Одним им способов наращивания своей позиции в сфере ИИ может быть концентрация на нижних уровнях технологий, где ожидания прибыльности компаний не так высоки (см. картинку после поста).
Эта градация уровней технологии предложена McKinsey и похожа, на градацию любых технологий (опять же, если вспомнить развитие мобильных телефонов). И тогда как сейчас все внимание рынка сосредоточено на трех нижних уровнях: железо, облачные платформы и сами генеративные модели, на самом деле основная ценность будет развита в трех более высоких уровнях: управление, приложения и сервисы. Достаточно помнить, что первые шаги интернета привели к взрывному развитию Cisco, тогда как настоящая ценность была захвачена Гуглом и Амазоном сильно позднее.
И действительно, в ближайшее время стоимость входа в нижние уровни этой пирамиды запретительно высока. Никто не может внезапно открыть завод по производству чипов (привет Сэм Альтман с его чеком 7 триллионов на завод). И поэтому мы должны предполагать, что на нижних уровнях по-прежнему будут доминировать гиганты индустрии. Глубокие карманы – ключевая характеристика. Но так-же логично предположить, что с развитием индустрии появятся возможности для более мелких компаний в развитии дополнительных сервисов и услуг, которые пока не очевидны на данном этапе.
Продолжение будет про каждый уровень технологий. Но уже завтра…
#тема
Итак, из чего состоят технологии ИИ и какие компании представлены в этих уровнях технологии. Чего от них ожидать и когда (или если) там появятся новые игроки. Или может быть мы недооцениваем старых.
Поехали…
Компьютерные технологии (железо). Самый нижний уровень технологии. См. картинку во вчерашнем посте.
LLM (large language models – большие языковые модели) используют огромное количество компьютерной мощности. В центре этих моделей – GPU, назовем их просто чипами для ИИ. Плюс центры обработки данных требуют кучу компьютерного и коммуникационного железа.
Возможности.
Nvidia – главный поставщик чипов для ИИ, так что неудивительно, что на ней сосредоточено все внимание рынка. Более незаметный игрок тут это AMD, а TSMC собственно производит все эти чипы. Другие компании, вовлеченные в этот сектор – это поставщики серверного и коммуникационного оборудования для этой сферы. Список включает в себя Super Micro Computer , Arista Networks , A10 Networks and Cisco.
Есть также компании полупроводников, которые также частично могут быть причислены к этой когорте. Это: ASML, Cadence и Synopsys.
Риски.
Нет сомнений, что Nvidia продаст огромную кучу чипов в этом и последующих годах. Риск заключается в том, что маржинальность этого бизнеса не будет соответствовать ожиданиям инвесторов, которые сейчас закладывают в цену баснословные прибыли. Но они могут не добраться до инвесторов в виде прибыли на акцию.
Для компаний, которые я перечислил в других, менее технологичных сферах (хотя нельзя сказать, что производство оборудования связи и серверов это так уж просто, но точно проще чем создание новых чипов) опасность заключается в том, что в технологии вшито недостаточно IP прав и технологии могут быть повторены. А значит, появится больше игроков, а значит маржинальность бизнеса будет падать.
Облачные платформы
Крупные технологические компании обеспечивают компьютерные мощности и облачные хранилища для использования большинства достижений, созданных за последнее десятилетие. И конечно, они тоже находятся в центре внимания тех, кто следит за развитием отрасли.
Возможности.
Крупнейшие поставщики облачных технологий имеют огромные возможности в сфере ИИ. У них есть ресурсы и капиталы для развития собственных моделей, и даже десятки миллионов клиентов, которым можно продавать новые ИИ сервисы. Но им, конечно, нужно поработать нас сокращением собственных расходов.
Есть компании, сосредоточенные на строительстве или владении ключевой физической инфраструктурой. Некоторые из них относятся к REIT- ам: Eqinix, First Realty Trust, American Tower Corporation. Другим примером может быть гигант частных инвестиций Blackstone, который вливает 25 млрд в сеть дата-центров, разработанных специально под ИИ.
Риски
Крупные технологические компании имеют одно серьезное преимущество: их бизнес очень диверсифицирован. Тем не менее, они не избегут серьезного удара по оценкам, если ИИ не оправдает надежд, возложенных на него. Что касается компаний недвижимости, существует риск, что их на их оценки больше влияет хайп, чем фундаментальные показатели, поэтому, лучше четко понимать выкладки аналитиков и обращать внимание на голые факты, а не на хаотичное настроение инвесторов.
Итак, из чего состоят технологии ИИ и какие компании представлены в этих уровнях технологии. Чего от них ожидать и когда (или если) там появятся новые игроки. Или может быть мы недооцениваем старых.
Поехали…
Компьютерные технологии (железо). Самый нижний уровень технологии. См. картинку во вчерашнем посте.
LLM (large language models – большие языковые модели) используют огромное количество компьютерной мощности. В центре этих моделей – GPU, назовем их просто чипами для ИИ. Плюс центры обработки данных требуют кучу компьютерного и коммуникационного железа.
Возможности.
Nvidia – главный поставщик чипов для ИИ, так что неудивительно, что на ней сосредоточено все внимание рынка. Более незаметный игрок тут это AMD, а TSMC собственно производит все эти чипы. Другие компании, вовлеченные в этот сектор – это поставщики серверного и коммуникационного оборудования для этой сферы. Список включает в себя Super Micro Computer , Arista Networks , A10 Networks and Cisco.
Есть также компании полупроводников, которые также частично могут быть причислены к этой когорте. Это: ASML, Cadence и Synopsys.
Риски.
Нет сомнений, что Nvidia продаст огромную кучу чипов в этом и последующих годах. Риск заключается в том, что маржинальность этого бизнеса не будет соответствовать ожиданиям инвесторов, которые сейчас закладывают в цену баснословные прибыли. Но они могут не добраться до инвесторов в виде прибыли на акцию.
Для компаний, которые я перечислил в других, менее технологичных сферах (хотя нельзя сказать, что производство оборудования связи и серверов это так уж просто, но точно проще чем создание новых чипов) опасность заключается в том, что в технологии вшито недостаточно IP прав и технологии могут быть повторены. А значит, появится больше игроков, а значит маржинальность бизнеса будет падать.
Облачные платформы
Крупные технологические компании обеспечивают компьютерные мощности и облачные хранилища для использования большинства достижений, созданных за последнее десятилетие. И конечно, они тоже находятся в центре внимания тех, кто следит за развитием отрасли.
Возможности.
Крупнейшие поставщики облачных технологий имеют огромные возможности в сфере ИИ. У них есть ресурсы и капиталы для развития собственных моделей, и даже десятки миллионов клиентов, которым можно продавать новые ИИ сервисы. Но им, конечно, нужно поработать нас сокращением собственных расходов.
Есть компании, сосредоточенные на строительстве или владении ключевой физической инфраструктурой. Некоторые из них относятся к REIT- ам: Eqinix, First Realty Trust, American Tower Corporation. Другим примером может быть гигант частных инвестиций Blackstone, который вливает 25 млрд в сеть дата-центров, разработанных специально под ИИ.
Риски
Крупные технологические компании имеют одно серьезное преимущество: их бизнес очень диверсифицирован. Тем не менее, они не избегут серьезного удара по оценкам, если ИИ не оправдает надежд, возложенных на него. Что касается компаний недвижимости, существует риск, что их на их оценки больше влияет хайп, чем фундаментальные показатели, поэтому, лучше четко понимать выкладки аналитиков и обращать внимание на голые факты, а не на хаотичное настроение инвесторов.
Сегодня попробуем с Викой наконец правильно распределить баланс между работой и отдыхом. Используя правило 20-20-20. 20 минут работаешь, 20 минут едешь в аэропорт, исчезаешь на 20 дней 😁 😁 😁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#тема
Я пишу эту статью сильно заранее до публикации. Поэтому не знаю пока, как отреагировали мои читатели на такие длинные посты по одной теме. Я хотел бы видеть ваши реакции и комментарии. Они не помогут в развитии канала, но дадут мне понимание, что вам нравится, а что нет. А вот для развития канала лучше всего помогает приглашение друга или репост одного из моих постов в какие-то более-менее тематические группы или людям, которые интересуются финансами. За это буду очень благодарен.
Поехали дальше! Вкусное оставили на сладкое! Следующий уровень ИИ технологий:
Основные модели.
Основные генеративные ИИ модели – это заранее обученные нейросети, такие как GPT, Gemini и Llama. Их обучали, чтобы воспринимать обычный текст, как задачу и затем выдавать результат в виде текста, видео или аудио. Приложения, такие как Чат GPT позволяют используют основную модель для обработки задач и выдачи результата в виде специфического контента.
Возможности
Строительство и обучение Больших Лингвистических Моделей требует не только капиталов, чтобы оплатить компьютерные мощности и облака, но и данных для обучения моделей. Конечно, экспертиза будет тут большим подспорьем. А эксперты нынче недешевы. Так что, снова, эта сфера находится под пятой крупных компаний и стартапов, которым удалось стать партнерами таких корпораций. Это, например, OpenAI и Anthropic.
Неудивительно, что главными игроками здесь остаются Meta, Microsoft и Alphabet. Но есть и темные лошадки. Apple еще недостаточно проявил себя. И даже, например, X может скоро войти в число игроков, кто знает.
Со временем, тем не менее, когда чипы станут дешевле, возможности для появление более мелких игроков должны все-таки возникнуть.
Риски
Как и для большинства уже перечисленных рисков, этот слой технологий может испытывать трудности с защитой своих данных и методик, а значит, с сохранением доминирующей роли на рынке. Это все более близкий риск, особенно с появлением моделей на базе open source, таких как Llama от Meta.
Следующий уровень довольно сложен в понимании. Мне было непросто разобраться.
Это Хабы для нейросетей и Обеспечение работы нейросетей.
Звучит непонятно, но постараюсь объяснить. Нейросеть – это мозг. Но он не работает сам по себе, им надо управлять, его надо настраивать, его надо учить. Вот инструменты для взаимодействия исследователей и менеджеров с нейросетями – это и есть этот уровень. Это не про пользователей, хочу еще уточнить. Это для профессионалов.
Эта часть ИИ сферы почти скрыта от непрофессиональных участников и ее очень легко упустить в изучении. Тем не менее, она очень важна. Разработка приложений этого уровня – дорогое, сложное и очень трудоемкое занятие. А если на этот уровень наложить скорость, с которой развиваются технологии, становится понятно, что успевать это все делать и давать достаточный уровень сервиса пользователям – чрезвычайно сложно.
Возможности.
Все облачные операторы предоставляют тот или иной уровень доступа к своим нейросетям. Но есть также независимые компании, обеспечивающие специальные и уникальные требования. К ним относятся как старые, устоявшиеся компании, такие как IBM, Kyndral (ответвление от IBM) и HPE, так и более молодые ИИ-компании и компании -дата платформы. Эта часть включает Palantir, C3.ai и Snowflake. Вероятно, подобные платформы будут множиться в будущем.
Есть еще множество стартапов на разной стадии развития, например Databricks (говорят готовится к IPO) и Hugging Face.
Риски
Если вы намерены инвестировать в эту часть ИИ мира, внимательно изучайте бизнес процесс компании. Консалтинговый бизнес, которым он является, несет очень мало фиксированных затрат, но в то же время, может быть достаточно хаотичным в плане постоянства доходов. Годовую подписку он обычно не оформляет.
Я пишу эту статью сильно заранее до публикации. Поэтому не знаю пока, как отреагировали мои читатели на такие длинные посты по одной теме. Я хотел бы видеть ваши реакции и комментарии. Они не помогут в развитии канала, но дадут мне понимание, что вам нравится, а что нет. А вот для развития канала лучше всего помогает приглашение друга или репост одного из моих постов в какие-то более-менее тематические группы или людям, которые интересуются финансами. За это буду очень благодарен.
Поехали дальше! Вкусное оставили на сладкое! Следующий уровень ИИ технологий:
Основные модели.
Основные генеративные ИИ модели – это заранее обученные нейросети, такие как GPT, Gemini и Llama. Их обучали, чтобы воспринимать обычный текст, как задачу и затем выдавать результат в виде текста, видео или аудио. Приложения, такие как Чат GPT позволяют используют основную модель для обработки задач и выдачи результата в виде специфического контента.
Возможности
Строительство и обучение Больших Лингвистических Моделей требует не только капиталов, чтобы оплатить компьютерные мощности и облака, но и данных для обучения моделей. Конечно, экспертиза будет тут большим подспорьем. А эксперты нынче недешевы. Так что, снова, эта сфера находится под пятой крупных компаний и стартапов, которым удалось стать партнерами таких корпораций. Это, например, OpenAI и Anthropic.
Неудивительно, что главными игроками здесь остаются Meta, Microsoft и Alphabet. Но есть и темные лошадки. Apple еще недостаточно проявил себя. И даже, например, X может скоро войти в число игроков, кто знает.
Со временем, тем не менее, когда чипы станут дешевле, возможности для появление более мелких игроков должны все-таки возникнуть.
Риски
Как и для большинства уже перечисленных рисков, этот слой технологий может испытывать трудности с защитой своих данных и методик, а значит, с сохранением доминирующей роли на рынке. Это все более близкий риск, особенно с появлением моделей на базе open source, таких как Llama от Meta.
Следующий уровень довольно сложен в понимании. Мне было непросто разобраться.
Это Хабы для нейросетей и Обеспечение работы нейросетей.
Звучит непонятно, но постараюсь объяснить. Нейросеть – это мозг. Но он не работает сам по себе, им надо управлять, его надо настраивать, его надо учить. Вот инструменты для взаимодействия исследователей и менеджеров с нейросетями – это и есть этот уровень. Это не про пользователей, хочу еще уточнить. Это для профессионалов.
Эта часть ИИ сферы почти скрыта от непрофессиональных участников и ее очень легко упустить в изучении. Тем не менее, она очень важна. Разработка приложений этого уровня – дорогое, сложное и очень трудоемкое занятие. А если на этот уровень наложить скорость, с которой развиваются технологии, становится понятно, что успевать это все делать и давать достаточный уровень сервиса пользователям – чрезвычайно сложно.
Возможности.
Все облачные операторы предоставляют тот или иной уровень доступа к своим нейросетям. Но есть также независимые компании, обеспечивающие специальные и уникальные требования. К ним относятся как старые, устоявшиеся компании, такие как IBM, Kyndral (ответвление от IBM) и HPE, так и более молодые ИИ-компании и компании -дата платформы. Эта часть включает Palantir, C3.ai и Snowflake. Вероятно, подобные платформы будут множиться в будущем.
Есть еще множество стартапов на разной стадии развития, например Databricks (говорят готовится к IPO) и Hugging Face.
Риски
Если вы намерены инвестировать в эту часть ИИ мира, внимательно изучайте бизнес процесс компании. Консалтинговый бизнес, которым он является, несет очень мало фиксированных затрат, но в то же время, может быть достаточно хаотичным в плане постоянства доходов. Годовую подписку он обычно не оформляет.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Докладываю с центральной торговой улицы Кёльна. ЛГБТ пропаганды, загнивания запада, развала Европы не наблюдаю. Встревожен. Продолжаю наблюдение.
#тема
Приложения.
Вот тут мы уже приблизились к пользователям из бизнеса и розницы. Если следовать пути развития других инновационных технологий, компании, разрабатывающие приложения создадут наибольшую ценность в этой сфере как для клиентов, так и для акционеров.
Большие языковые модели могут показаться довольно тупыми иногда. Они могут создавать контент, который выглядит и звучит прекрасно, но будет иметь множество недостатков, если вы заморочитесь на детали. И это ОК, если вы хотели, чтобы вам просто рассказали историю или для вас написали музыку. А вот если вы хотите полагаться на точные данные, и эти данные критически важны, то языковую модель нужно очень точно нацелить и иногда, скормить ей дополнительные источники данных, чтобы не ошибиться.
Если языковая модель — это двигатель, то приложения, построенные вокруг нее – это остальная часть машины. И колеса, и тормоза и коробка передач. И от создателя приложения зависит, что он построит гоночный болид или внедорожник.
Нейросеть может решить для пользователя или компании множество проблем. Но ей нужен интерфейс и она должна быть правильно настроена. Она также должна иметь доступ к нужной информации. Простой пример – чат бот банка. Да, уже из коробки он может вести диалог с клиентом. Но ему также нужен доступ к информации о клиенте, о его предыдущих транзакциях. При этом бот должен иметь границы: какую информацию и на какой стадии разговора он может разглашать, а какую не может разглашать никогда. Все эти границы и ограничения должны быть разработаны, вшиты в модель и проверены в разных ситуациях.
Возможности.
Любой может создать приложение с использованием ИИ. Но некоторые компании имеют преимущество, которого нет у индивидуальных разработчиков и небольших стартапов:
1. Лучшие эксперты, дорогие эксперты. Много экспертов – это хорошее начало.
2. Доступ к большой аудитории или базе данных клиентов – тоже неплохо.
3. Большая собственная уникальная база данных для настройки языковой модели и получения преимущества перед другими разработчиками.
И снова мы выходим на гигантов рынка, наших обычных подозреваемых: Meta, Amazon, Alphabet и Microsoft. Но здесь мы можем добавить уже более специализированные компании, такие как Salesforce, Tencent, Alibaba, PayPal, Shopify.
Для большинства этих игроков, их ИИ компонента бизнеса уже зашита в цену, по крайней мере частично. А вот кто еще не проявил себя – это Apple. Пока аналитики предрекают компании рост 5% в год, но этот рост точно не учитывает тот период, когда Apple начнет выкатывать свои собственные ИИ решения. Я бы назвал Apple темной лошадкой этой сферы. Ведь мы не можем предположить, что в недрах компании еще не развиваются свои собственные продукты. Ведь Apple соответствует всем изложенным выше критериям. Siri уже существует и скорее всего получит мозговой апгрейд в ближайшее время. 2 миллиарда девайсов в руках пользователей – тоже заманчивая возможность использовать которую Apple просто обязан. Плюс AppleStore. Кто бы что бы ни разработал – это появится в магазине, и Apple получит свой процент.
Риски.
Входной барьер в этой сфере довольно низкий. Так что в ближайшее время эта точка развития будет очень конкурентным рынком. И если ИИ гонка будет развиваться также как доткомы, EV, каннабис – мы скоро увидим яркие звезды, взлетающие и гаснущие с огромной скоростью. Я бы не рискнул инвестировать в отдельные компании в этой сфере. Скорее подобрал бы узкоспециализированный ETF. Даже не знаю, есть уже такой или нет. Надо поискать.
Приложения.
Вот тут мы уже приблизились к пользователям из бизнеса и розницы. Если следовать пути развития других инновационных технологий, компании, разрабатывающие приложения создадут наибольшую ценность в этой сфере как для клиентов, так и для акционеров.
Большие языковые модели могут показаться довольно тупыми иногда. Они могут создавать контент, который выглядит и звучит прекрасно, но будет иметь множество недостатков, если вы заморочитесь на детали. И это ОК, если вы хотели, чтобы вам просто рассказали историю или для вас написали музыку. А вот если вы хотите полагаться на точные данные, и эти данные критически важны, то языковую модель нужно очень точно нацелить и иногда, скормить ей дополнительные источники данных, чтобы не ошибиться.
Если языковая модель — это двигатель, то приложения, построенные вокруг нее – это остальная часть машины. И колеса, и тормоза и коробка передач. И от создателя приложения зависит, что он построит гоночный болид или внедорожник.
Нейросеть может решить для пользователя или компании множество проблем. Но ей нужен интерфейс и она должна быть правильно настроена. Она также должна иметь доступ к нужной информации. Простой пример – чат бот банка. Да, уже из коробки он может вести диалог с клиентом. Но ему также нужен доступ к информации о клиенте, о его предыдущих транзакциях. При этом бот должен иметь границы: какую информацию и на какой стадии разговора он может разглашать, а какую не может разглашать никогда. Все эти границы и ограничения должны быть разработаны, вшиты в модель и проверены в разных ситуациях.
Возможности.
Любой может создать приложение с использованием ИИ. Но некоторые компании имеют преимущество, которого нет у индивидуальных разработчиков и небольших стартапов:
1. Лучшие эксперты, дорогие эксперты. Много экспертов – это хорошее начало.
2. Доступ к большой аудитории или базе данных клиентов – тоже неплохо.
3. Большая собственная уникальная база данных для настройки языковой модели и получения преимущества перед другими разработчиками.
И снова мы выходим на гигантов рынка, наших обычных подозреваемых: Meta, Amazon, Alphabet и Microsoft. Но здесь мы можем добавить уже более специализированные компании, такие как Salesforce, Tencent, Alibaba, PayPal, Shopify.
Для большинства этих игроков, их ИИ компонента бизнеса уже зашита в цену, по крайней мере частично. А вот кто еще не проявил себя – это Apple. Пока аналитики предрекают компании рост 5% в год, но этот рост точно не учитывает тот период, когда Apple начнет выкатывать свои собственные ИИ решения. Я бы назвал Apple темной лошадкой этой сферы. Ведь мы не можем предположить, что в недрах компании еще не развиваются свои собственные продукты. Ведь Apple соответствует всем изложенным выше критериям. Siri уже существует и скорее всего получит мозговой апгрейд в ближайшее время. 2 миллиарда девайсов в руках пользователей – тоже заманчивая возможность использовать которую Apple просто обязан. Плюс AppleStore. Кто бы что бы ни разработал – это появится в магазине, и Apple получит свой процент.
Риски.
Входной барьер в этой сфере довольно низкий. Так что в ближайшее время эта точка развития будет очень конкурентным рынком. И если ИИ гонка будет развиваться также как доткомы, EV, каннабис – мы скоро увидим яркие звезды, взлетающие и гаснущие с огромной скоростью. Я бы не рискнул инвестировать в отдельные компании в этой сфере. Скорее подобрал бы узкоспециализированный ETF. Даже не знаю, есть уже такой или нет. Надо поискать.
#добрапост
День рождения у меня сегодня! Несмотря на все усилия нашего правительства сделать нас всех на день старше. Но, пожалуйста, подарков не надо. Есть люди, которым ваши подарки гораздо важнее.
Моя племянница Анита – одна из таких людей. Несколько лет назад ребенку не повезло, и она заболела вирусным энцефалитом. Вирус повредил мозг и теперь ей трудно не только вести нормальную жизнь, но даже двигаться. Мой брат и его жена делают все, чтобы замедлить и остановить развитие болезни, но, как вы понимаете, на это постоянно нужны значительные средства. Это вечные поездки на реабилитации, так как живут они в Степногорске.
В общем, все, кто меня читает и все, кто может поделиться небольшими деньгами – ваш взнос очень поможет этой семье и ребенку, которому кроме семьи и бога никто помочь не может. Но бог, в последние пару тысяч лет не замечен в серьезной благотворительности. Так что все это в наших руках.
Для быстрых переводов:
Егор Курдюков: Каспий, Халык +77052936796
Ксения Курдюкова: Жусан +77711637563
Для тех, кто хочет быть в курсе дел, семья ведет инсту и, конечно, помогать им можно не только 8 марта. Мы все будем вам очень благодарны.
https://www.instagram.com/anitakurdukova?igsh=M2hkYjl1ZG14Zjc4
День рождения у меня сегодня! Несмотря на все усилия нашего правительства сделать нас всех на день старше. Но, пожалуйста, подарков не надо. Есть люди, которым ваши подарки гораздо важнее.
Моя племянница Анита – одна из таких людей. Несколько лет назад ребенку не повезло, и она заболела вирусным энцефалитом. Вирус повредил мозг и теперь ей трудно не только вести нормальную жизнь, но даже двигаться. Мой брат и его жена делают все, чтобы замедлить и остановить развитие болезни, но, как вы понимаете, на это постоянно нужны значительные средства. Это вечные поездки на реабилитации, так как живут они в Степногорске.
В общем, все, кто меня читает и все, кто может поделиться небольшими деньгами – ваш взнос очень поможет этой семье и ребенку, которому кроме семьи и бога никто помочь не может. Но бог, в последние пару тысяч лет не замечен в серьезной благотворительности. Так что все это в наших руках.
Для быстрых переводов:
Егор Курдюков: Каспий, Халык +77052936796
Ксения Курдюкова: Жусан +77711637563
Для тех, кто хочет быть в курсе дел, семья ведет инсту и, конечно, помогать им можно не только 8 марта. Мы все будем вам очень благодарны.
https://www.instagram.com/anitakurdukova?igsh=M2hkYjl1ZG14Zjc4
Как всегда после нашего приезда в любую страну ничего особенного не происходит. Небольшой парад в мою честь. Небольшой концерт в честь Вики. В целом, местные просто занимаются своими ежедневными делами. Немцы, например, согласно заветам Путина, надевают красивую форму, строятся колоннами и красиво маршируют под музыку в сторону русской границы.
#тема
Сервисы.
На самой верхушке классификации McKinsey находится графа Сервисы. Услуги для компаний, которые занимаются разработкой и использованием ИИ. Многие из этих сервисных компаний – те же, что предоставляют услугу Хабов и Обеспечения Операций.
Возможности.
Специалисты Misuho Securities недавно подчеркнули, что сервисные IT компании, предоставляющие услуги в сфере IT консалтинга – это непрямая ставка на ИИ. IBM, Kyndral и HPE уже были упомянуты. Список также включает в себя Accenture, Globant и EPAM Systems. Эти компании обычно считаются IT консультантами, но могут подпадать и под другие определения.
И если в среднем оценки компаний IT сектора по PE близки к 50-55, то оценка сектора IT консалтинга только около 30. Ожидается, что сектор IT в целом будет расти на 16.9% в год в ближайшие 5 лет, а вот сектор IT консалтинга всего на 10.6%. Таким образом рынок не ожидает значительных взлетов в этой сфере.
Риски.
И действительно, вы вряд ли найдете среди этих компаний ту, которая покажет взлет на 10 иксов. Это все-таки рабочие лошадки и сервис, а не дизрапторы. С другой стороны, если пузырь ИИ лопнет, инвестируя в такие компании вы не почувствуете разрушения надежд, ведь их бизнес очень диверсифицирован. А если технологии продолжат оправдывать ожидания – вы поучаствуете в развитии непрямым образом.
И наконец, последнее замечание и идея. Не забывайте о компаниях, которые применяют ИИ в своей работе. Так называемых ранних пользователях. Они также могут поучаствовать в развитии ИИ, ведь они используют или чаще сами создают приложения для своей работы с использованием ИИ.
И вот только несколько примеров ролей, которые они применяют на себе:
Админ – более простое управление процессами со снижением затрат;
Разработка новых продуктов – более быстрое прототипирование и моделирование;
Маркетинг – создание персонализированного контента;
Обслуживание клиентов – чат-боты, снижающие затраты времени персонала.
Снижение затрат, это такое же преимущество для компании, как и наращивание доходов. Многие компании попадают в эту последнюю категорию, но самыми заметными, конечно, будут банки, страховщики и компании здравоохранения.
Это был довольно большой пласт информации о компаниях, вовлеченных в развитие ИИ. Возможно, когда-то я продолжу это исследование. Ставим лайк/дислайк если вам понравилось. Комментируем и делимся постами, чтобы нам понимать, куда мы движемся дальше и что еще хотим изучить.
Сервисы.
На самой верхушке классификации McKinsey находится графа Сервисы. Услуги для компаний, которые занимаются разработкой и использованием ИИ. Многие из этих сервисных компаний – те же, что предоставляют услугу Хабов и Обеспечения Операций.
Возможности.
Специалисты Misuho Securities недавно подчеркнули, что сервисные IT компании, предоставляющие услуги в сфере IT консалтинга – это непрямая ставка на ИИ. IBM, Kyndral и HPE уже были упомянуты. Список также включает в себя Accenture, Globant и EPAM Systems. Эти компании обычно считаются IT консультантами, но могут подпадать и под другие определения.
И если в среднем оценки компаний IT сектора по PE близки к 50-55, то оценка сектора IT консалтинга только около 30. Ожидается, что сектор IT в целом будет расти на 16.9% в год в ближайшие 5 лет, а вот сектор IT консалтинга всего на 10.6%. Таким образом рынок не ожидает значительных взлетов в этой сфере.
Риски.
И действительно, вы вряд ли найдете среди этих компаний ту, которая покажет взлет на 10 иксов. Это все-таки рабочие лошадки и сервис, а не дизрапторы. С другой стороны, если пузырь ИИ лопнет, инвестируя в такие компании вы не почувствуете разрушения надежд, ведь их бизнес очень диверсифицирован. А если технологии продолжат оправдывать ожидания – вы поучаствуете в развитии непрямым образом.
И наконец, последнее замечание и идея. Не забывайте о компаниях, которые применяют ИИ в своей работе. Так называемых ранних пользователях. Они также могут поучаствовать в развитии ИИ, ведь они используют или чаще сами создают приложения для своей работы с использованием ИИ.
И вот только несколько примеров ролей, которые они применяют на себе:
Админ – более простое управление процессами со снижением затрат;
Разработка новых продуктов – более быстрое прототипирование и моделирование;
Маркетинг – создание персонализированного контента;
Обслуживание клиентов – чат-боты, снижающие затраты времени персонала.
Снижение затрат, это такое же преимущество для компании, как и наращивание доходов. Многие компании попадают в эту последнюю категорию, но самыми заметными, конечно, будут банки, страховщики и компании здравоохранения.
Это был довольно большой пласт информации о компаниях, вовлеченных в развитие ИИ. Возможно, когда-то я продолжу это исследование. Ставим лайк/дислайк если вам понравилось. Комментируем и делимся постами, чтобы нам понимать, куда мы движемся дальше и что еще хотим изучить.
#истории
Когда я работал в Штатах вожатым в детском лагере, мой приятель Роб говорил мне "The bag is never full enough" (Сумка всегда неполная), когда мы говорили о деньгах и сколько бабла надо чтобы жить. Мы были молоды, работали в странном окружении детей миллионеров, которых прислали на лето в дикую природу, чтобы хватанули нерафинированной жизни.
Сын модели из Playboy приехал со своей винтовкой и полным костюмом для верховой езды. А сын конструктора гоночных яхт привез три лука и мешок стрел и упражнялся по три часа каждый день. Это было в середине девяностых. Все пожитки Роба умещались в багажнике его Даяцу вихикл и он считал, что у него было слишком много “stuff” (барахла). Я же был мужчина серьезный, и у меня уже даже была квартира в Акмоле, потому что я поверил слухам о переносе столицы задолго до объявления дня Икс. Фраза о сумке пулей застряла в моем мозгу на много лет.
Время шло, я давно закончил университет. Моя дочка росла, квартира наполнялась шторочками, одеждой, кухонными приборами, домашними животными и шторочками и новыми приборами. Расходы тоже росли. Квартира из двушки превратилась в трешку, одна, а потом две машины и потом надо обе поменять. Страховки и коммунальные счета. Я стал понимать фразу Роба. Чем больше у тебя есть, тем больше тебе надо.
И это приводит меня к мысли: А сколько надо то НА САМОМ ДЕЛЕ? Размышляя дальше, любой кто повторит мой путь придет к вопросу: что нужно (по крайней мере в материальном плане) чтобы сделать меня счастливым? Или перефразируя на народный язык, сколько можно жрать пока харя не треснет?
Разумеется, все давно читали и слышали, что не в деньгах счастье, но при этом они помогают нам несколько смягчить несчастья. Под «нам» я имею ввиду всех. От бармена в моей кофейне до Фиделя Кастро. От моего младшего сына до Матери Терезы. Первое правило существования – необходимо выжить. И чем больше материальных благ ты заграбастаешь, тем больше у тебя шансов. То есть, чем больше - тем лучше?
При этом довольно странно вспоминать, что все, что мы больше всего любим делать, обычно требует небольших или вообще не требует затрат. Но требует затрат времени. А у людей, которые работают как мой приятель Вовка – времени нет совсем. И желания. И сил. После работы. Работа приносит им деньги. Им нужны деньги. Но у них нет времени деньги эти тратить. И снова мы приходим к вопросу. А что же на самом деле нам НУЖНО?
У меня есть приятель Сашка, которому нужно пару долларов в день. На то, чтобы позавтракать и купить подарок ребенку или жене друга. Поужинает он в гостях. У меня так же есть приятель Талап, которому нужна тысяча долларов в день, потому что он бронирует столик в клубе за 500 баксов на вечер. Остальное на погулять. Талап работает 15 часов в день и в клубе он тоже обсуждает бизнес. Зарабатывает хорошие деньги, но у него все равно много долгов и нет времени. Так что иногда меньше – это лучше.
ВЫХОД
Психология еще есть же. Есть еще один знакомый, Маке. Он – партнер в аудиторской компании. Зарабатывает большие деньги. Но для того, чтобы поддерживать имидж серьезного аудитора и партнера ему нужно тратить также большие деньги. Нужна большая квартира в хорошем районе (соответственно большая ипотека), престижная машина (на самом деле две и одна из них совершенно бесполезная) и дорогие часы, галстуки, костюмы и шнурки (это проверка, вы еще читаете или уже спите). Он работает так много, что он уже и не помнит, когда он делал что-то, что ему по-настоящему нравится. У него просто нет времени.
Маке однажды в полночь засел на кухне со стаканчиком вискарика и ведерком льда и посчитал. Сколько у него останется денег, если он сейчас возьмет и распродаст все свое имущество. Оказалось, если продавать быстро – то 500 000 долларов. Следующая задача, которую Маке нужно было решить – хватит ли этого на то, чтобы ему и его жене жить той жизнью, которой они хотят?
Когда я работал в Штатах вожатым в детском лагере, мой приятель Роб говорил мне "The bag is never full enough" (Сумка всегда неполная), когда мы говорили о деньгах и сколько бабла надо чтобы жить. Мы были молоды, работали в странном окружении детей миллионеров, которых прислали на лето в дикую природу, чтобы хватанули нерафинированной жизни.
Сын модели из Playboy приехал со своей винтовкой и полным костюмом для верховой езды. А сын конструктора гоночных яхт привез три лука и мешок стрел и упражнялся по три часа каждый день. Это было в середине девяностых. Все пожитки Роба умещались в багажнике его Даяцу вихикл и он считал, что у него было слишком много “stuff” (барахла). Я же был мужчина серьезный, и у меня уже даже была квартира в Акмоле, потому что я поверил слухам о переносе столицы задолго до объявления дня Икс. Фраза о сумке пулей застряла в моем мозгу на много лет.
Время шло, я давно закончил университет. Моя дочка росла, квартира наполнялась шторочками, одеждой, кухонными приборами, домашними животными и шторочками и новыми приборами. Расходы тоже росли. Квартира из двушки превратилась в трешку, одна, а потом две машины и потом надо обе поменять. Страховки и коммунальные счета. Я стал понимать фразу Роба. Чем больше у тебя есть, тем больше тебе надо.
И это приводит меня к мысли: А сколько надо то НА САМОМ ДЕЛЕ? Размышляя дальше, любой кто повторит мой путь придет к вопросу: что нужно (по крайней мере в материальном плане) чтобы сделать меня счастливым? Или перефразируя на народный язык, сколько можно жрать пока харя не треснет?
Разумеется, все давно читали и слышали, что не в деньгах счастье, но при этом они помогают нам несколько смягчить несчастья. Под «нам» я имею ввиду всех. От бармена в моей кофейне до Фиделя Кастро. От моего младшего сына до Матери Терезы. Первое правило существования – необходимо выжить. И чем больше материальных благ ты заграбастаешь, тем больше у тебя шансов. То есть, чем больше - тем лучше?
При этом довольно странно вспоминать, что все, что мы больше всего любим делать, обычно требует небольших или вообще не требует затрат. Но требует затрат времени. А у людей, которые работают как мой приятель Вовка – времени нет совсем. И желания. И сил. После работы. Работа приносит им деньги. Им нужны деньги. Но у них нет времени деньги эти тратить. И снова мы приходим к вопросу. А что же на самом деле нам НУЖНО?
У меня есть приятель Сашка, которому нужно пару долларов в день. На то, чтобы позавтракать и купить подарок ребенку или жене друга. Поужинает он в гостях. У меня так же есть приятель Талап, которому нужна тысяча долларов в день, потому что он бронирует столик в клубе за 500 баксов на вечер. Остальное на погулять. Талап работает 15 часов в день и в клубе он тоже обсуждает бизнес. Зарабатывает хорошие деньги, но у него все равно много долгов и нет времени. Так что иногда меньше – это лучше.
ВЫХОД
Психология еще есть же. Есть еще один знакомый, Маке. Он – партнер в аудиторской компании. Зарабатывает большие деньги. Но для того, чтобы поддерживать имидж серьезного аудитора и партнера ему нужно тратить также большие деньги. Нужна большая квартира в хорошем районе (соответственно большая ипотека), престижная машина (на самом деле две и одна из них совершенно бесполезная) и дорогие часы, галстуки, костюмы и шнурки (это проверка, вы еще читаете или уже спите). Он работает так много, что он уже и не помнит, когда он делал что-то, что ему по-настоящему нравится. У него просто нет времени.
Маке однажды в полночь засел на кухне со стаканчиком вискарика и ведерком льда и посчитал. Сколько у него останется денег, если он сейчас возьмет и распродаст все свое имущество. Оказалось, если продавать быстро – то 500 000 долларов. Следующая задача, которую Маке нужно было решить – хватит ли этого на то, чтобы ему и его жене жить той жизнью, которой они хотят?
Если инвестировать эти деньги под 8 процентов годовых на бирже, то получится 40 тысяч в год, примерно половина от того, что он получает сейчас. Минус содержание квартиры и ее ремонт. Минус зимняя резина и домработница. Минус выходы в свет в одноразовых платьях жены. И не надо соревноваться с Баке, у кого был круче отпуск. И в итоге, сорок тысяч в год, это все таки примерно в пять раз больше, чем получает средний житель столицы. Этой же ночью, прикончив остатки виски, Маке решил бросить работу. Вместо того, чтобы продолжать биться за металл, он решил, что деньги должны начать работать для него.
Поутру, решение показалось ему, мягко говоря, не самым разумным. Он вырос с идеей, что жить для себя можно когда-нибудь потом, но точно не сейчас. Еще пара-тройка дней ушла на то, чтобы устаканить идею в голове, и пара недель, чтобы выдержать истерику жены. Мудрый мужик и жену выбирает правильно. Через две недели, она считала что классно это она придумала все продать и пожить в свое удовольствие. И стала попинывать мужа сделать это все поскорее.
Я время от времени получаю сообщения от Маке, где он, то красуется с огромной рыбиной на какой-то лодке. То он посреди какого-то мегаполиса жрет какую-то хрень с лотка на улице. Иногда его жена вешает в инсте фотки с очередного жемчужного пляжа (Маке на фоне, в шезлонге важно втыкает в Киндл). Не знаю, как надолго их хватит. Оба, довольно деятельные натуры. Но мне кажется, они действительно наслаждаются жизнью.
Они почти не возвращаются в Казахстан, а когда возвращаются, едут к родственникам в деревню. Жизнь дешевле и надо вспомнить и подпитать корни.
Самое прикольное в том, что если бы он захотел вернуться на работу – он бы вернулся. Это не так сложно в его бизнесе. Но мне кажется, он не вернется. Он изменил свое понимание мира и жизни. Он стал другим. Куда-то делись понты, и бюджетная авиакомпания опять уносит его куда-то в дебри Азии. Когда мы встречались в последний раз, он рассказал, что инвестиции работают неплохо и пару раз он даже зашел партнером в какие-то бизнесы, которые ему понравились. Пять тысяч долларов где-нибудь в Шри-Ланке это большие деньги.
Ключевая концепция пост-советского пространства – покупай все что можешь, больше не работает. Вместо того, чтобы платить 120 тысяч тенге ипотеку за квартиру, которая стоит 15 миллионов, может быть лучше вкладывать эти деньги каждый месяц? (куда вкладывать не спрашивайте, для этого есть специалисты, да и вам не мешало бы поучиться финансам). На рынке падающих цен на недвижимость, который будет в таком состоянии еще несколько лет по крайней мере, это – очень здравая идея. Я давно избавился от всего барахла. И живу простой жизнью. Возможно, это классно, иметь много вещей. Но мне кажется, что иметь больше денег и меньше стресса – гораздо важнее.
Вы интересуетесь деньгами. Иначе бы вы не дочитали эту статью до конца. Весь смысл денег заключается в том, чтобы дать вам то, чего вы хотите от жизни. Вы уверены, что все что вы хотите – это новый айфон или новое платье? Очередная цацка для жены и вон тот костюм от Бриони? Вы можете обернуть в деньги все, что у вас есть сейчас и получать от жизни то, что вы хотели, уже прямо сейчас. Нужно только взглянуть на эту свою жизнь по-другому. И не забывайте, часики тикают.
Может быть, вы еще не готовы. Может быть, мой подход – это совсем не ваш подход. Но если вы готовы рассматривать это хотя бы как вариант – вы найдете правильное решение. На любую гору – есть много путей. Ваше решение будет только вашим. И оно будет отражать то, чего вы хотите от жизни
Поутру, решение показалось ему, мягко говоря, не самым разумным. Он вырос с идеей, что жить для себя можно когда-нибудь потом, но точно не сейчас. Еще пара-тройка дней ушла на то, чтобы устаканить идею в голове, и пара недель, чтобы выдержать истерику жены. Мудрый мужик и жену выбирает правильно. Через две недели, она считала что классно это она придумала все продать и пожить в свое удовольствие. И стала попинывать мужа сделать это все поскорее.
Я время от времени получаю сообщения от Маке, где он, то красуется с огромной рыбиной на какой-то лодке. То он посреди какого-то мегаполиса жрет какую-то хрень с лотка на улице. Иногда его жена вешает в инсте фотки с очередного жемчужного пляжа (Маке на фоне, в шезлонге важно втыкает в Киндл). Не знаю, как надолго их хватит. Оба, довольно деятельные натуры. Но мне кажется, они действительно наслаждаются жизнью.
Они почти не возвращаются в Казахстан, а когда возвращаются, едут к родственникам в деревню. Жизнь дешевле и надо вспомнить и подпитать корни.
Самое прикольное в том, что если бы он захотел вернуться на работу – он бы вернулся. Это не так сложно в его бизнесе. Но мне кажется, он не вернется. Он изменил свое понимание мира и жизни. Он стал другим. Куда-то делись понты, и бюджетная авиакомпания опять уносит его куда-то в дебри Азии. Когда мы встречались в последний раз, он рассказал, что инвестиции работают неплохо и пару раз он даже зашел партнером в какие-то бизнесы, которые ему понравились. Пять тысяч долларов где-нибудь в Шри-Ланке это большие деньги.
Ключевая концепция пост-советского пространства – покупай все что можешь, больше не работает. Вместо того, чтобы платить 120 тысяч тенге ипотеку за квартиру, которая стоит 15 миллионов, может быть лучше вкладывать эти деньги каждый месяц? (куда вкладывать не спрашивайте, для этого есть специалисты, да и вам не мешало бы поучиться финансам). На рынке падающих цен на недвижимость, который будет в таком состоянии еще несколько лет по крайней мере, это – очень здравая идея. Я давно избавился от всего барахла. И живу простой жизнью. Возможно, это классно, иметь много вещей. Но мне кажется, что иметь больше денег и меньше стресса – гораздо важнее.
Вы интересуетесь деньгами. Иначе бы вы не дочитали эту статью до конца. Весь смысл денег заключается в том, чтобы дать вам то, чего вы хотите от жизни. Вы уверены, что все что вы хотите – это новый айфон или новое платье? Очередная цацка для жены и вон тот костюм от Бриони? Вы можете обернуть в деньги все, что у вас есть сейчас и получать от жизни то, что вы хотели, уже прямо сейчас. Нужно только взглянуть на эту свою жизнь по-другому. И не забывайте, часики тикают.
Может быть, вы еще не готовы. Может быть, мой подход – это совсем не ваш подход. Но если вы готовы рассматривать это хотя бы как вариант – вы найдете правильное решение. На любую гору – есть много путей. Ваше решение будет только вашим. И оно будет отражать то, чего вы хотите от жизни