Volgens Goldman Sachs Asset Management zal de introductie van Meta’s AI-toepassing Muse de vraag naar rekenkracht opdrijven. Dit biedt kansen voor de ‘picks and shovels’ van de AI-sector, de toeleveranciers van datacenters.
De ‘AI-trade’, waarbij aandelen van bedrijven die ook maar enigszins gelinkt zijn aan artificiële intelligentie (AI) sterk presteren, heeft een nieuwe impuls gekregen. Dat stelt Maarten Geerdink, Head of European Equity bij Goldman Sachs Asset Management. De recente lancering van Meta’s AI-tool genaamd Muse, die consumenten helpt met diverse taken in hun digitale omgeving, zal volgens hem de vraag naar additionele rekenkracht aanzienlijk vergroten.
De afgelopen twee maanden kende deze AI-gedreven investeringsstrategie nog wat tegenwind, vooral in augustus en september. Stijgende rentetarieven en deels ook de groeiende twijfels over de veiligheid van geavanceerde AI-modellen zetten de koersen onder druk. Toch zien we nu dat, indien consumenten producten zoals Muse omarmen, de behoefte aan verwerkingscapaciteit alleen maar zal toenemen.
Wij zien vooral de ‘picks and shovels’-bedrijven als de grote begunstigden van deze ontwikkeling. Dit zijn de toeleveranciers die de infrastructuur voor datacenters leveren, zoals hardware en software. Hun aandelen reageerden al positief direct na de lancering van Meta’s nieuwe tool, wat de marktverwachting onderstreept dat de intensiteit van de benodigde rekenkracht voor consumententoepassingen blijft stijgen.
Toeleveranciers profiteren
De redenering van Goldman Sachs Asset Management is helder: elke nieuwe consumententoepassing die steunt op AI, zoals Meta’s Muse, vereist enorme hoeveelheden verwerkingskracht. Deze rekenkracht wordt geleverd door datacenters, die op hun beurt afhankelijk zijn van gespecialiseerde toeleveranciers. Denk hierbij aan bedrijven die chips produceren, servers bouwen of koelsystemen ontwikkelen voor de almaar grotere en heter wordende datacenters. Wij denken dat deze bedrijven minder direct blootgesteld zijn aan de volatiliteit rondom de AI-modellen zelf, maar wel direct profiteren van de groei van de hele sector.
De crypto-markt toont intussen een gemengd beeld. Bitcoin, de grootste cryptomunt, noteert op 3 oktober om 06:30 uur 75.092 euro, een daling van 2,6 procent in 24 uur, maar over de laatste 30 dagen nog steeds een stijging van 8,9 procent. Ethereum, de tweede grootste, staat op 2.375 euro, eveneens een daling van 2,6 procent in 24 uur, maar met een winst van 11,5 procent over de afgelopen 30 dagen. De ‘Fear & Greed Index’ voor crypto staat op 67 van de 100, wat duidt op ‘hebzucht’ in de markt.
Discussie over regulering
Hoewel de AI-trade volgens Goldman Sachs nog steeds sterk is, blijven er bredere zorgen bestaan. De discussie over de regulering van ‘frontier models’ – de meest geavanceerde AI-systemen – is nog in volle gang. Er wordt gesproken over de veiligheid, ethiek en maatschappelijke impact van deze technologieën. Deze onzekerheid kan in de toekomst invloed hebben op het sentiment rondom AI-aandelen, hoewel de directe vraag naar rekenkracht voorlopig onverminderd hoog lijkt te blijven.
De huidige focus op toeleveranciers toont een verschuiving in de AI-investeringsstrategie. Waar aanvankelijk veel aandacht uitging naar de ontwikkelaars van de AI-modellen zelf, zien we nu een beweging naar de basisinfrastructuur. Dit is een klassiek patroon in opkomende technologieën: wanneer een sector volwassen wordt, verplaatsen de grootste winsten zich vaak van de ‘goudzoekers’ naar de ‘schep- en pikhouweelverkopers’.
Wat betekent dit nu?
De analyse van Goldman Sachs Asset Management suggereert dat beleggers die willen profiteren van de AI-revolutie, hun blik moeten richten op de bouwers en onderhouders van de digitale infrastructuur. De groei van consumentgerichte AI-toepassingen, zoals Meta’s Muse, drijft de behoefte aan rekenkracht op. Hoewel er onzekerheid blijft over de regulering van AI-modellen, profiteert de hardware- en infrastructuurzijde direct van elke adoptie door de eindgebruiker. Dit maakt de toeleveranciers tot een interessante categorie binnen de AI-sector.
