Hossa AI może być pokoleniową okazją, której nie możesz przegapić! [Warstwy AI i Ansemblanoregów]

Wyobraź sobie, że jest rok 1848 i ktoś mówi ci, że w Kalifornii, w której to jakimś trafem mieszkasz, znaleziono złoto. No i wszyscy rzucają się do kopania. Tysiące ludzi, całe rodziny z łopatami, kilofami i wielką nadzieją, że zaraz odmienią swoje życie. Tylko, że większość z tych osób tak naprawdę wraca z niczym. Ale jest jedna grupa, która wychodzi bogata z tego całego zamieszania, niezależnie od tego, czy ktokolwiek w ogóle znalazł złoto. To są sprzedawcy. Sprzedawcy łopat, kilofów, kombinezonów, namiotów i prowiantu, czyli ogólnie rzecz biorąc narzędzi. I moim zdaniem to jest dokładnie to, co może się dziać dzisiaj w kontekście technologii, bo wszyscy próbują zgadnąć, który chatbot wygra pojedynek. Czy najlepszy będzie Czat GPT? Czy może lepsze będzie Gemini? A może lepszy będzie clot? A może Copilot? A może jeszcze coś innego, co jeszcze w ogóle nie powstało? W tym filmie chcę pokazać ci zupełnie inną perspektywę na całe te wzrosty AI. Największe pieniądze nie są w zgadywaniu tego, kto znajdzie złoto, tylko są w firmach, które sprzedają łopaty wszystkim uczestnikom tej gorączki. Pokażę ci tutaj siedem konkretnych warstw infrastruktury AI. konkretne spółki i konkretne dane, które potem możesz już dalej samodzielnie obserwować. Myślę, że to jest jeden z tych filmów, przy których poświęciłem naprawdę dużo czasu na przygotowanie i myślę, że jak poświęcisz ty 2030 minut, żeby obejrzeć to, co robiłem w sumie cały dzień, to będzie warto. Pamiętajcie, że to co usłyszycie w tym filmie, to nie jest porada inwestycyjna. Partnerem odcinka jest XTB. Jeśli chcesz właśnie zacząć inwestować chociażby w sztuczną inteligencję, to możesz to zrobić właśnie tutaj. Dodatkowo nie zapłacisz tutaj prowizji od transakcji do 100 000 € obrotu miesięcznie. A jak założysz konto z moim kodem, to wspierasz ten kanał, a przy okazji dostajesz kurs dla początkujących. Kodzik Snela. Zapraszam do oglądania. I na tym slajdzie widzicie tak naprawdę motyw przewodnić całego tego filmu. Nie szukamy poszukiwaczy złota, tylko sprzedawców narzędzi. A w AI to mogą być dostawcy procesorów, energii, chmury i masy innych rzeczy, o których sobie powiemy. I zanim przejdziemy do konkretnych spółek, to muszę pokazać ci coś, co tutaj naprawdę mocno zmienia perspektywę, bo wiele osób myśli, że AI to tam zaczęło się chwilę temu, że za chwilę się skończy, że był jakiś tam hype, że się wszyscy podniecili, koniec, że to już upadnie i nie będzie w ogóle tematu. I moim zdaniem jest to błąd. Według yyy Gartnera tutaj dane mówią, że wydatki na AI tylko w 2026 mogą wynieść nawet 2,5 biliona i te inwestycje mogą być tym, co od tych największych firm, które inwestują popłyną do tych mniejszych, do firm dostawców. Sam wzrost tych wydatków z roku na rok jest absurdalny, bo to jest 44% rok do roku. Tutaj jeśli chodzi o 2024 to miało być to około 1,1 biliona mniej więcej tyle wyszło. W 25 szacuje się, że wydano 1,75. Teraz mówimy o 2,5 i na kolejne lata mamy jeszcze wyższe prognozy. Na 2027 bodajże 3,3 biliona dolarów. Nawet tutaj zaglądając już do źródła, w samej tej tabelce widzicie właśnie na co konkretnie te pieniądze są przeznaczane i w jakich ilościach sumarycznie. I tutaj tak naprawdę największe wydatki idą w stronę infrastruktury, w stronę softwareu i takich usług dookoła AI. i o tym sobie dzisiaj powiemy. Nawet biorąc pod uwagę w tym momencie cztery takie największe firmy, jeśli chodzi o inwestorów, takie jak Amazon, Microsoft, Google czy Meta, no to już same te firmy Kapex na 2026 zapowiadają około 725 miliardów dolarów. I dla kontekstu rok temu było to 410, 2 lata temu było to 170, czyli mamy ponad czterokrotny wzrost tych wydatków w przeciągu zaledwie dwóch lat. Ale to nie jest wszystko, bo oprócz tych wydatków mamy też konkretne powody, dlaczego te wydatki w ogóle mają miejsce. Tutaj jeżeli chodzi o prognozowaną moc obliczeniową, jaką będziemy potrzebować, to ona musi tak naprawdę zwiększyć się dwukrotnie do 2030 roku. To są raptem 4 lata, gdzie musimy ten cały sektor przynajmniej podwoić. I mówi się, że wymagane inwestycje tylko i wyłącznie na zwiększenie mocy obliczeniowej, nie biorąc pod uwagę całej reszty dookoła, mogą sięgnąć nawet 3 bilionów dolarów. To może być właśnie koszt budowy samej tylko infrastruktury, która będzie w stanie dostarczyć tę wymaganą moc obliczeniową, jeżeli AI będzie się rozwijało w takim tempie, jak rozwija się teraz, zakładając, że to tempo nie przyspieszy, a jest to bardzo możliwe. No i teraz jeśli ktoś mówi, że AI to jest jakiś skam, że to jest bańka, że to jakiś Ponz schim i tak dalej, to trzeba się zastanowić czy to nie jest czasem tak, że te liczby faktycznie mają znaczenie i te pieniądze naprawdę płyną do tych firm. I tutaj nie dość, że tylko płyną, to jeszcze sztuczna inteligencja faktycznie znajduje zastosowanie, faktycznie pomaga firmom kurierskim, logistycznym, coraz częściej udziela się w medycynie technologii produkcji. Coraz częściej sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do obliczeń, symulacji. Wzrost produktywności, który pójdzie w parze z rozwojem tej technologii może być jeszcze większy niż kiedy pojawiał się internet, niż kiedy pojawiały się ogólnodostępne oprogramowanie. Człowiek z Excelem dzisiaj jest w stanie kilkoma kliknięciami policzyć coś, co kiedyś zajmowało na kartce dobremu matematykowi na przykład kilka godzin, a teraz można to zrobić jednym kliknięciem. To teraz pomyślmy, co będzie można zrobić, jeżeli taka technologia, która myśli szybciej niż my, która wnioskuje szybciej niż my, która pamięta i wie więcej niż my, jak bardzo ona będzie w stanie wpłynąć na rozwój tej produktywności. I teraz ktoś może zapytać: "No dobra, ale przecież czy to w ogóle warto? Czy te spółki faktycznie rosną?" No wziąłem sobie tutaj taki hipotetyczny portfel. składający się z zaledwie yyy pięciu spółek takich, które można no przykleić naprawdę do sztucznej inteligencji. I mamy tutaj Nvidę, Arista Network, Verti Holdings, AMD i Eton. I taki koszyk składający się z tych pięciu spółek w przeciągu ostatnich trzech lat był w stanie wygenerować 541% wzrostu, gdzie to S&P 500 wygenerowało 80%. Ten wykres, jakby ktoś pytał skąd mam, no to właśnie zrobiłem go korzystając z cloda, tak konkretnie wklejając mu po prostu dane yyy pobrane z Trading View na temat tych konkretnych spółek. I tak mówię, a policzmy ile to wygenerowało zwrotu przez ostatnie 5 lat. No i wygenerowało jakieś siedem razy więcej niż S&P 500. Więc czy warto podjąć się tego zakładu o AI? Myślę, że tak. Szczególnie, że naprawdę to dopiero się zaczyna. I teraz tak. Jeżeli kogoś zapytasz, w jaki sposób można by zainwestować w sztuczną inteligencję? Tak, zapytasz kogoś na ulicy. Taka pierwsza myśl no to zainwestować w to AI, które widzimy na co dzień, to, które z którego możemy korzystać, to, które my widzimy. Nam się wydaje, że jedyne możliwości AI to jest generowanie tekstu, ale to AI, które jest używane na poziomie korporacyjnym, na poziomie dużych firm, na poziomie funduszy inwestycyjnych, nawet na poziomie rządowym, to jest zupełnie inna sztuczna inteligencja niż to, co my mamy. Zawsze tak było i zawsze tak będzie, że te najwyższe technologie na początku są niedostępne, tajne, a kiedy trafiają do użytku takiego publicznego, no to trafiają w okrojonej wersji i już dawno po fakcie. Tak jest praktycznie z każdą technologią. To już od dawna funkcjonuje. To co my widzimy, to jest tylko kawałek tego, co nam udostępnione jako użytkownikom, co już i tak może w wielu rzeczach pomóc, ale to nie jest pełnia możliwości. I teraz tak, wybierając spółki, w które byśmy chcieli potencjalnie zainwestować, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, to zadałbym sobie takie trzy kluczowe pytania na temat właśnie tych spółek, których to byśmy szukali. I nie będą to ani Open AI, ani Antropic, ani nic takiego. Po pierwsze, czy ta spółka jest faktycznie niezbędna w tym całym sektorze? Czy jest niezbędna niezależnie od tego, który chatbot wygra wyścig? Nie możemy się na tym skupiać. Nie obstawiamy zwycięzcy. Musimy szukać kogoś, kto będzie zwycięzcą, niezależnie od tego, który chatbot będzie tym najlepszym koniec końców. Kolejna sprawa, czy ta firma ma przewagę, fosę tą po angielsku, jak będziecie czytać różne źródła, no to mode się to nazywa. Szukamy albo monopolii, albo takich prawie monopolii opartych na czymś unikalnym, czymś nie do zastąpienia, gdzieś gdzie jest bardzo duży próg wejścia, gdzieś gdzie konkurencji jest trudno cię po prostu skasować z rynku. takich firm szukamy. Szukamy też takich, w których rosnący popyt na AI faktycznie przełoży się na rosnący popyt na produkty czy usługi tej firmy. Czyli innymi słowy, każdy nowy model AI, który się pojawi, każde nowe rozwiązanie, które będzie się pojawiało, żeby wymagało udziału tej spółki, która nas konkretnie interesuje. I tak jak powiedziałem na początku, spółki, które teraz omówię, podzieliłem na takie siedem warstw, bo cała ta infrastruktura AI to nie jest jakiś jeden produkt, tylko cały złożony system. Tu jest kilka takich puzzli, które dopiero jak do siebie poskładamy, to możemy powiedzieć, że istnieje AI. To jest jak samochód. Będzie silnik, będzie jakiś układ chłodzenia, będzie cała instalacja elektryczna, będzie komputer pokładowy, będzie układ kierowniczy, musisz jeszcze wlać paliwo, musisz jeszcze ten samochód konserwować. układanka, w której potrzebne jest kilka różnych elementów i każda z tych siedmiu warstw, czyli idąc po kolei chmura, kolejna warstwa, moc obliczeniowa, kolejna warstwa, networking, czyli cała sieć to taka droga, po której w cudzysłowie jeździ AI, energia i chłodzenie, bazy danych, czyli tam gdzie przechowujemy informacje, cyb security, czyli sektor, który będzie odpowiedzialny za zabezpieczenie tych danych, zabezpieczenie przed atakami i nadzorowanie tego, czy się nic nie pierdzieli. To jest dopiero cały ten ekosystem. No i teraz idąc do chmury obliczeniowej, dostawcy chmurowi to są tacy w cudzysłowie właściciele ziemi w erze cyfrowej, czyli zanim powstanie jakikolwiek, jakiekolwiek AI, to musi ona zająć miejsce na serwerach gigantów technologicznych. Jeżeli chcemy wydobyć ropę naftową, to musimy wejść w posiadanie jakiejś ziemi, ziemi, na której ta ropa się znajduje. Jeżeli chcemy zrobić model AI, to musimy również wejść w posiadanie takiej ziemi, tylko że ona jest chmurą, jest niefizyczna i na tej ziemi dopiero możemy wydobywać, czy raczej przechowywać naszą sztuczną inteligencję i bez tego nie będziemy mieli w ogóle dostępu, nie da się takiego modelu stworzyć. I tutaj jeśli chodzi o dostawców właśnie tejże chmury, no to mamy takich czterech gigantów technologicznych, którzy to jednocześnie inwestują bardzo dużo w jaj, więc teoretycznie nie chcielibyśmy ich kupować, no bo kurczę, my chcemy kupić tych, którzy dostają te pieniądze i za te zainwestowane coś produkują. Czyli przychodzi Microsoft na przykład do jakiejś spółki półprzewodnikowej i mówi: "My potrzebujemy tyle i tyle półprzewodników". No i my teoretycznie chcielibyśmy kupić tę spółkę, która ma te półprzewodniki. Tylko tak się składa, że te akurat cztery, które tu podałem, to są biznesy, które trochę jakby inwestują same w siebie, ale z drugiej strony mają tak nie do ruszenia pozycj na rynku i tak skomplikowane usługi, tak bardzo złożone i tak dobrą w ogóle infrastrukturę pod wdrożenie sztucznej inteligencji, tak jak chociażby Google szczególnie, że aż no nie da się o nich nie powiedzieć i nie pomyśleć tak jako inwestor. Jeśli chodzi o Amazona, to Amazon Web Services to jest tak naprawdę największa tego typu usługa na świecie. Jeśli chodzi o chmurę numer j kolejna firma Microsoft i tutaj mamy bezpośredniego partnera Open AI, więc tu jest troszeczkę ryzyko takiego obstawiania, że to Open AI wygra, tylko że nawet jak nie wygra, to Microsoft jest tak dużą firmą z tak dobrymi wynikami i z tak dobrymi finansami, że choćby z tym Openi wyszło, to oni sami w sobie stawiają na chmurę, stawiają na fizyczne centra danych i oni będą je mieli u siebie i w przyszłości będą je wynajmować innym, mniejszym podmiotom, więc na tym też mogą mogą zyskać. Idąc dalej, Google Cloud, czyli tak naprawdę trzeci w zestawie. I tutaj również mamy bardzo dużego gracza, który przede wszystkim ma już gotową infrastrukturę do tego, żeby nawet dystrybuować te gotowe produkty. Mamy przeglądarkę, w którą bardzo szybko zostało wpięte Gemini. Mamy potężną ilość danych od użytkowników w postaci Gmaila, w postaci dysku Google właśnie, z którego praktycznie każdy korzysta. Więc Google zbudował sobie fundamenty pod to, żeby stać się przepotężną firmą w AI. Mamy kolejną Oracla, który oferuje jedyne yy, że tak powiem w swoim rodzaju usługi, bo oni oferują tak zwanego multicloua, czyli ktoś kto korzysta z Oracla i za pomocą tej spółki czy we współpracy z tą firmą właśnie chce budować sobie centra danych, chce te swoje systemy bazodanowe stawiać, to może je stawiać na jakim cloudzie tylko chce. Oracle pozwala im skorzystać i z Microsofta, i z AWSA, i z Googlea. Wybieraj co chcesz. Więc jak ktoś chce mieć takie all-inone, bo na przykład coś mu się podoba z Microsoftu, coś mu się podoba, no czyli z ażure, coś mu się podoba z AWSa, a coś z Googlea, no to w Oraclu jest to wykonalne. I to jest przede wszystkim dużo mniejsza firma, jeśli chodzi o kapitalizację. A za tym też idzie to, że ma dużo większy potencjał do wzrostu. Jest zadłużona. Oracle się nie pierdzieli, jeśli chodzi o zaciąganie długu, ale no jest bardzo, bardzo perspektywiczny. I teraz trochę o liczbach. W pierwszym kwartale 26 cloud Amazona rósł o 28% rok do roku na marży około 40% dla całej firmy. Ażur Microsoftu rósł o 40% rok do roku, a Google Cloud o 63% rok do roku w pierwszym kwartale 2026. Naprawdę bardzo dobry wynik przy tak dużej firmie. A jeżeli chodzi o z kolei o Oracla, to mówimy tu o firmie, której kapitalizacja teraz wynosi tam chyba 400 miliardów dolarów i przyszłe zakontraktowane przychody, zakontraktowane realizacje są warte prawie 600 miliardów, tylko że one są rozłożone następne 5 lat. Więc przyszłościowo w długim terminie Oracle może się naprawdę obłowić i ma przepotężnych klientów takich korporacyjnych, których no nie jest łatwo pozyskać. Jeżeli chodzi o zarząd tej firmy i podejście do jakiejś moralności wobec przetwarzania danych użytkowników. No może w to nie wchodźmy. Z perspektywy inwestora jest potencjał, ale no też trzeba mieć to gdzieś tam z tyłu głowy, że w Oraclu to no pod tym względem to może być tak różnie. Idąc dalej, mamy drugą warstwę, taką obliczeniową. No bo fajnie, że mamy chmurę, na której możemy coś tam przechowywać, ale musimy mieć też silnik, który będzie nam te dane przetwarzał i tym silnikiem póki co jest GPU. To to jest tak naprawdę procesor GPU. No to jest w sumie taki odpowiednik karty graficznej, tylko nie wykorzystujemy tej karty graficznej tak jak tutaj na komputerze do wyświetlania obrazu, tylko do wykonywania obliczeń. Radzi sobie z tym dużo lepiej niż y procesor, który to jest w stanie robić jedną rzecz w danym w danej tylko i wyłącznie sekundzie czy tam milisekundzie. A jeżeli chodzi o GPU to jesteśmy w stanie wykonywać wiele zadań na raz. Jesteśmy w stanie je wykonywać bardzo szybko. I tu mamy dwie firmy. Nvidię, która właściwie ma monopol. Pod ich technologię właśnie cuda zostały zbudowane do tej pory praktycznie no niemalże wszystkie modele, nie licząc Googlea, bo Google troszeczkę tam na swoich rozwiązaniach działa, ale tutaj wiele, wiele, wiele firm jest podporządkowanych właśnie projektą Nvidi. Tutaj też jest bardzo ważne, bo niektórzy mylą, że NVIDIA produkuje te swoje GPU jakby od zera. Nie do końca, bo elementy do produkcji GPU tworzą inne firmy, o których za chwilę powiemy. NVIDIA bardziej projektuje te rozwiązania, czyli Nvidia potrafi poskładać kilka puzzli do kupy, żeby powstało najlepsze GPU jakie może być. To samo robi AMD, tylko że AMD jest spółką mniejszą i spółką, która konkuruje po prostu z Nvidią. Jest to jedyna, którą można tak naprawdę pokazać obok Nvidi i powiedzieć, że jest to jakaś konkurencja dla nich na tym rynku. No pokazuje dwie szczególnie dlatego, że jak można wybrać dwie, a nie jedną, no to zawsze jest jakaś tam szansa, że jeśli któraś z nich wygra, a druga przegra, to i tak coś na tym ewentualnie można ustrzelić. Idąc jeszcze do tej warstwy drugiej, bo tutaj mamy przy tych obliczeniach tak naprawdę możemy to zestawić jedno z drugim. Produkcja i pamięć, no bo do tych obliczeń jest potrzebna pamięć i trzeba wyprodukować półprzewodniki, trzeba to wszystko stworzyć. Mamy ASML, firmę z Europy, która jest jedynym tak naprawdę na świecie producentem maszyn do litografii i nie ma drugiej takiej firmy na świecie. To, że ja mam dzisiaj tutaj telefon, komputer, tablet, to, że wy macie jest zasługą bezpośrednio tej firmy. Gdyby nie ich maszyny, to prawdopodobnie nic ze współczesnej technologii by nie powstało. Nic tak zaawansowanego. Kolejna firma Taiwan Semiconductor, która już ma jakąś tam konkurencję chociażby w postaci Intela poniekąd, ale chyba jeszcze daleko do tego, żeby Intel faktycznie im tam jakoś zagroził. Tak czy inaczej, TSMC jest firmą w sumie największą na świecie, jeżeli chodzi o produkcję półprzewodników. No odlewnia to tak przetłumaczone bezpośrednio w sumie z angielskiego, bo to mówi się fundry, ale jeśli o nich chodzi to jest kolejny taki podobny do Nvidi, jeśli chodzi o udział w rynku. Trudno wskazywać jakiś takich konkurentów, którzy mieliby ich zmieść z planszy. Jeżeli faktycznie pojawia się zapotrzebowanie na półprzewodniki, no to pierwszy kierunek to jest właśnie Taiwan i TSMC, czyli Taiwan semiuctor. No idąc dalej mamy amerykańskiego Microna, czyli firmę odpowiedzialną za produkcję pamięci. pamięci, która y tutaj high bandwi with memory, czyli taka, która ma bardzo dużą przepustowość, która w ostatnim czasie stała się absurdalnie droga. Jeżeli ktokolwiek z was y chciał kupić RAM, na przykład pamięć RAM do komputera w technologii DDR5 i taką taktowaną w miarę wysoko, to to mógł mieć problem ją kupić, bo te ceny poszybowały gdzieś tam cztero, pięciokrotnie do góry. W każdym razie te firmy, które do tej pory sprzedawały konsumentom widzą tak duże ssanie na rynku AI, że totalnie rezygnują z konsumentów i praktycznie wszystko zaczynają sprzedawać do spółek AI. I mówimy tutaj też o takich firmach jak Samsung, jak SK Hix. To są spółki, które zrezygnowały z konsumenta i zaczęły typowo produkować pod spółki inwestujące w AI. No bo marże są większe i po prostu biznesowo im się to bardziej opłaca. Więc jeśli te firmy decydują się tak robić, no to dlaczego my mielibyśmy nie zdecydować się zainwestować tak samo jak te firmy? Myślę, że warto spróbować. Idąc dalej, sieć i łączność. No bo tak, mamy cloua, gdzie możemy przechowywać te nasze nasze modele. Mamy moc obliczeniową, dzięki której te modele są w stanie myśleć, w cudzysłowie myśleć. No to teraz trzeba by jeszcze jakoś połączyć te modele najlepiej między sobą, różne centra danych między sobą i jeszcze najlepiej z użytkownikiem w ogóle wpiąć to do internetu. No i do tego potrzebujemy właśnie sieci i to jest taki w cudzysłowie układ nerwowy tych wszystkich y superkomputerów. Mamy tutaj spółki takie jak Arista Networks, jak Broadcom, który jest w sumie mocno związany z wynikami Googlea, jakby tak szerzej na to spojrzeć i inwestycjami Googlea, a także Marvel Technology. No brotkom z nich zdecydowanie największa spółka. Teoretycznie może i bezpieczniej, ale z drugiej strony może być ciężej o jakieś bardzo duże wzrosty, chociaż sam mam brodką w portfelu akurat. W każdym razie to są te spółki, które są stricte związane z siecią, z tym połączeniem między naszymi modelami. Idąc dalej, potrzebujemy to wszystko jakoś zasilić i schłodzić, bo jeśli tego nie zasilimy, to nie będzie działać, a jak nie schłodzimy, to się sfajczy po prostu. Mamy trzy firmy, z których to jedna z nich jest po raz kolejny takim bardzo mocnym graczem i jest to Constellation Energy. Bo jaki jest problem ze sztuczną inteligencją? To zapotrzebowanie na prąd tak naprawdę 24 na7 jest takie samo. Musimy mieć stałe dostawy prądu. I problem pojawia się w tym, że no współczesne sieci zasilania, jak tak sobie byśmy wpięli po prostu centra danych do takiej sieci, jak mamy na osiedlu, no to te sieci tego nie wytrzymają. To jest raz. A dwa, ten pobór mocy nie jest regularny. To znaczy na przykład w domostwach takich na osiedlu największy pobór energii elektrycznej jest w godzinach gdzieś tam wieczornych. Natomiast AI potrzebuje tego prądu 24 na7 i tu musimy mieć firmy, które będą w stanie faktycznie takie rozwiązania dostarczać. Constellation Energy. Idąc dalej, mam jeszcze taką spółkę jak Eton i mamy jeszcze Schneider Electric. Idąc dalej jeszcze z chłodzeniem, mamy spółkę Verti Holdings i to jest spółka, która bardzo mocno podrożała, tam chyba z 1700%. Dlaczego jest ona tak ważna? W przypadku Vertive Holdings mamy do czynienia z firmą, która produkuje rozwiązania stricte pod to, co robi Nvidia. A Nvidia jako monopolista ma swoje rozwiązania tak naprawdę niemalże we wszystkich centrach danych. No i stąd też te potężne wzrosty. Mamy jeszcze potrzebę do zarządzania tymi danymi. No tu już wziemy w bardzo takie techniczne rzeczy, gdzie nawet już ja sam, mimo że trochę w temat się wgryzłem, to trudno jest mi to przełożyć na prosty język, tak żeby wam wytłumaczyć. Zaraz pokażę bardziej od strony finansowej, jak to wygląda w tych firmach. Mamy tutaj takie firmy jak Mongo DB i Snowflake. Idąc dalej mamy potrzebne jeszcze cyber security. cyb security, które przez ostatnie lata może nie było jakoś na piedestale, ale może nagle być. Skąd się to bierze? Bierze się to z tego, że po pierwsze sztuczna inteligencja, całe te centra danych przechowują bardzo dużo informacji. Nieraz są to bardzo wrażliwe dane pochodzące z firm, pochodzące od nawet zwykłych ludzi i trzeba te rozwiązania, te serwery zabezpieczać przed jakimiś atakami hakerskimi, przed problemami, które mogą przyjść z zewnątrz. Dodatkowo do tej pory taki zwykły Jan Kowalski raczej nie był w stanie stworzyć jakiegoś programu, którego celem istnienia jest hakowanie urządzeń. Ale dziś mając dostęp do sztucznej inteligencji, chociażby do cloda, można całkiem skutecznie stworzyć oprogramowanie, które na przykład zawirusuje całą sieć w jakiejś mniejszej firmie, która nie jest zabezpieczona. Jest to możliwe. Nowy model Myfos AI od właśnie Cloda, taki służący do hakowania, nie wyszedł publicznie i tam nawet była już interwencja rządów Stanów Zjednoczonych, nawet było posiedzenie funduszy inwestycyjnych i banków, bo się przerazili jak bardzo ten model potrafi siać spustoszenie i jak dużo look w zabezpieczeniach potrafi znaleźć w Gmailu chociażby, czy nawet w bankowości elektronicznej, czy nawet w aplikacjach maklerskich. bardzo dużo, że tak powiem, takich narażonych sektorów, które muszą być chronione. No i tu mamy firmy od właśnie cyb security, takie jak Crowd Strike, takie jak Zscaler i Palo Alto Networks. Palo Alto to jest chyba największa z tych trzech. W sumie taka nawet nie w 100% związana z AI, to bardziej byśmy mówili o Crowd Strike czy o Zscaler, ale też warta pokazania mimo wszystko, bo jednak wpisuje się w ten trend. Mamy jeszcze yyy potrzebę nadzorowania tego wszystkiego, patrzenia co się dzieje. Y no to mamy tutaj dwie takie spółki jak DataD i Dyna Trace. No i teraz tak, mamy 23 spółki z tego wszystkiego co powiedziałem, trzeba by jakoś to okiełznać, móc jakoś to nadzorować, jakoś spojrzeć tak ogólnie do tych spółek, które warto, a które może niekoniecznie. I stworzyłem w tym celu taką watchistę na Investing Pro. Część z was może już skorzystać z Investing Pro. Możecie kojarzyć już co to jest, bo często to w filmach pokazuję. Ja sam też prywatnie z tego korzystam. Nawet tutaj, żeby nam było prościej, to zrobimy sobie po polsku. Na tej stronie możecie, no na przykład robić sobie listy obserwowanych, gdzie wpiszecie spółki, które was interesują. Ja tu wpisałem wszystkie, o których w tym momencie powiedziałem. Macie już na sam początek taki ogólny widok tego, co można o tych firmach powiedzieć, jeśli chodzi o wartość godziwą według analityków, czyli ten tak zwany upside, ceny docelowe. Jeśli chodzi o to, jakie w tym momencie są wskaźniki wyceny, możecie sobie spojrzeć również w prognozy dla tych firm, jeśli chodzi o ich przychody, zyski na najbliższe lata. Możecie też stworzyć sobie własne takie parametry, na które patrzycie i ja sobie właśnie taki stworzyłem, gdzie to chociażby patrzę przede wszystkim jakiej kapitalizacji jest ta spółka. No bo nie oszukujmy się, no na spółce, która ma 300 miliardów kapitalizacji, no procentowo można zarobić, wyciągnąć więcej niż na spółce, która ma prawie 5 bilionów. Łatwiej tutaj jest urosnąć, mniej kapitału potrzeba, żeby taką spółkę ruszyć. To też nie oznacza, że musimy kupować od razu jakieś najmniejsze, jakie się da, ale jednak potencjał jest większy. Mam też yyy wstawioną tutaj sześciomiesięczną i jednoroczną stopę zwrotu, bo ja jednak preferuję kupowanie spółek, które w ostatnim czasie ewentualnie gdzieś tam zaczęły grzać, ale dużo ciężej jest mi przekonać się do spółek, które już na przykład od roku jest cały czas po prostu rura do góry. No tak jak Micron na przykład 570%. No to jest bardzo duży wzrost i jasne, to może drugi raz zrobić 570%. Z tym, że ja po prostu no staram się tak jednak do tego nie podchodzić i i nie pakować yyy jak rośnie, bo rośnie. Trochę bez sensu. Dodatkowo mamy kolejny wskaźnik taki jak cena zysk forward, czyli bierzemy obecną cenę do prognozowanych zysków w przyszłości. No i tu na przykład się okazuje, że Micron mimo tych dużych wzrostów jednak jest wciąż tani, bo wartość 9 to jest bardzo, bardzo mało. Jeśli chodzi o spółkę technologiczną to jest dziwnie mało, bym wręcz powiedział. Mamy też cena sprzedaż, czyli price to sales, czyli cena do przychodów. No przychody i zyski to są dwie różne rzeczy. Najlepiej jest szukać spółek, w których wraz ze wzrostem przychodów jeszcze szybciej rosną zyski. Wtedy mówimy o tak zwanej dźwigni operacyjnej, czyli firma jakby pozyskując coraz to nowszych klientów zarabia coraz więcej procentowo. To jest bardzo dobra sytuacja, no bo wtedy możemy, ta firma ma możliwość do tego, żeby się skalować i po prostu jej się to opłaca, żeby skalować. W przypadku niektórych firm jest tak, że jak przychody już rosną, rosną, rosną, to w pewnym momencie te marże zaczynają spadać. No bo no to często na przykład jakiś tam firmach produkcyjnych może się może się wydarzyć. Natomiast w tych spółkach technologicznych jest to ważne, żeby patrzeć na to i jak zachowują się przychody i jak zachowują się zyski. Dlatego tutaj mamy zaraz później keigr przychodów, czyli jak średniorocznie przez ostatnie 5 lat zmieniały się przychody. No i na przykład widzimy, że w Palantirze rosły o 32% średniorocznie przez 5 lat. Absurdalnie. dużo. Tak samo prognozy przychodów na następne 3 lata, jaki będzie Keigr yyy jeśli chodzi o wzrost przychodów. No bo chcemy też kupować jednak spółki, które w przyszłości mają szansę na zarobienie całkiem dużo na trzy i na 5 lat do przodu tutaj patrzę marże, no bo to też jest ważne, bo co z tego, że generujemy przychody, jeżeli nic nam z tego nie zostaje. Następnie też mam taki wskaźnik jak zadłużenie ogółem w stosunku do aktywów, czyli total depts będzie po angielsku, czyli sprawdzamy jak bardzo firma jest zadłużona. No i tu na przykład jak mamy Oracla, no to tak jak mówiłem 66%, czyli mniej więcej powiedzmy dla uproszczenia masz 200 milionów długu i 300 milionów aktywu, to jest dużo. Ale mamy też takie spółki jak Nvidia, gdzie to wynosi 5% czy AMD, gdzie to wynosi 5,2, a nawet jak Arista Networks, gdzie tego zadłużenia w ogóle nie ma, albo czasem nawet w jakiś Microsoftach czy spółkach tego typu bardzo, bardzo niskie jest to zadłużenie. O, tu jak widzicie Microsoft 18% to też jest niewiele. I ostatnia ta sekcja, którą tutaj mam w takim moim skanerze. Nawet nie skanerze, tylko bardziej w zakładce do monitorowania. Obecna cena akcji. Jaka jest cena docelowa, czyli czy analitycy widzą potencjał do wzrostu, jaka jest wartość godziwa DCF, discounted cashflow, czyli taka liczona na podstawie danych stricte fundamentalnych, czyli czy fundamentalnie war jest potencjał na to, żeby ta cena wzrosła. No i różnica właśnie procentowa, czyli potencjał wzrostu wartości godziwej. No teraz jak z tego korzystam? No można do tego podejść na przykład tak, że chcemy zainwestować w te największe spółki. Można tak podejść albo można sobie posortować, że my szukamy tych, których prognoza przychodów na najbliższe trzy lata, jeśli chodzi o średnioroczny wzrost, jest największa. Można w ten sposób. Albo na przykład możemy szukać spółek, które nie są zadłużone, czyli takich, które potencjalnie wobec jakiegoś kryzysu czy na przykład wzrostu stóp procentowych, no nie oberwą za mocno. Narzędzie takie jak Investing Pro jest naprawdę no warte posiadania, bo monitorowanie pojedynczych akcji bez czegoś takiego, jakoś nie wiem ręcznie gdzieś przeglądanie jakiś danych, zapisywanie tego w Excelu, no życzę powodzenia. Życzę powodzenia, żeby coś takiego robić. Absolutnie nie miałbym na to czasu ani chęci i myślę, że wielu z was też by nie miało. To jest narzędzie płatne i tutaj mam dla was dobrą informację, bo macie tutaj do zgarnięcia zniżkę korzystając z mojego kodu. Jak wpiszecie kod Snella, macie 15%. Link do Investing Pro jest w opisie. To co macie jeszcze w tym narzędziu? No to chociażby gotowe portfele budowane przez AI, o której dzisiaj właśnie mówimy. Zastosowanie inne niż lmy, takie chatboty typowe. I ja tutaj właśnie prowadzę jeden z portfeli i jest to portfel Quality Compounders. O, właśnie ten. I tutaj całkiem niedawno nawet był rebalancing. Pojawiły się nowe spółki i też te spółki dokładałem do portfela. No to co w tym momencie sprzedawane było, no to na całkiem fajnym, całkiem fajnym plusie. Takie pojawiły się nowe. Tak samo macie tutaj jeszcze takie narzędzie jak Warren AI, sztuczną inteligencję, tym razem już LLM, ale taki, który ma wpięte bieżące dane ze świata, czyli jak się go zapytacie co się wydarzyło miesiąc temu, albo żeby wam na przykład streścił Earning SC, Microsofta, Oracla, Arista Network też to zrobi, albo żeby dał wam linki do jakiś tam konkretnych materiałów na jakiś dany temat też to zrobi. Więc całkiem fajne narzędzie. Dużo jest użyć w ramach tej subskrypcji dostępnych. Też patrzcie na to, jaka jest różnica między Investing Pro a Pro Plus. To tam przy zakupie macie rozpisane tak dokładnie. Ja mam tutaj akurat Pro Plus i też niektóre z tych portfeli są dostępne tylko w Pro. Także pamiętajcie, kodzik Xnela. Nie musicie tego mieć. Jeśli ktoś inwestuje w ETFy, spoko, nie chce nikogo naganiać na siłę, kup spółki, bo będziesz biedny. No tak, do tego nie podchodzę, ale jeżeli już ktoś chce, nawet nie tylko w sztuczną inteligencję, może ktoś się czuje w przemyśle bardziej w takich spółkach, a może ktoś bardziej będzie nastawiony na, nie wiem, jakieś spółki z sektora energetycznego, inwestuj w to, co rozumiesz. To jest złota zasada Buffeta i też staram się tak do tego podchodzić. No a że AI ma tutaj bardzo dużo jeszcze do pokazania, moim zdaniem, no to tutaj najbardziej się po prostu interesuje. Podsumowując, po pierwsze, dywersyfikujemy się na różne warstwy całej tej gorączki AI i nie inwestujemy absolutnie w tych, którzy to złoto chcą pozyskiwać, którzy chcą to złoto wykopać, bo nie wiemy czy Open AI wygra wyścig, czy Antropic wygra wyścig, a może teraz w garażu trójka młodych ludzi robi jakiegoś LLMa, który będzie jeszcze lepszy niż te dwa i za 5 lat się okaże, że to akurat ta firma będzie największa. Tego nie wiemy, ale to co wiemy to, że rozwój takich właśnie firm wymaga tego, żeby postawić centra danych, żeby je obsłużyć, schłodzić, zasilić i tak dalej. I w to właśnie chcemy inwestować. No i dlatego te siedem warstw, o których powiedziałem, szukamy spółek, które mają odhaczone te trzy pytania, o których była mowa na początku, czyli takie, które mają przewagę nad inną, innymi firmami, nad konkurencją. takie, gdzie trudno jest wejść w rynek, gdzie trzeba albo bardzo dużo pieniędzy, albo jest bardzo dużo regulacji. Szukamy takich prawie że monopolistów. Kolejna sprawa, szukamy takich, które będą rosły razem z popytem na AI i szukamy takich, które faktycznie są niezbędne, których nie można w całej tej układance pominąć. No i na to wszystko nakładamy sobie jeszcze jakiś horyzont czasowy. Wybudowanie centrów danych będzie trwało, a zwrot z tej budowy będzie trwał jeszcze dłużej. I tu mówimy dosłownie o takim horyzoncie jak budowanie pierwszych serwerowni pod internet, jak położenie kabli na dnie oceanu. To jest dosłownie tego typu przedsięwzięcie i czas jaki będzie potrzebny, żeby to się zwróciło jest naprawdę długi i te inwestycje nie zostaną zrealizowane w pół roku. To jest po prostu fizycznie niemożliwe. Więc tutaj zakładamy perspektywę, tak napisałem, no te minimum 5 lat, może nawet trzy by wystarczyły, ale pięć to jest tak bezpiecznie, jeśli mówimy o tym, że mają centra powstać i zacząć się spłacać. Trzeba tutaj zignorować krótkoterminowe wahania cen akcji, bo będą one duże. Jak w każdym przypadku spółki technologicznej będą duże te wahania, ale to właśnie te duże wahania pozwalają zrobić dużo, dużo lepszy wynik niż indeks. I dodatkowo pamiętajcie, że to będzie trwało i być może po drodze pojawią się jakieś nowe spółki, być może któreś trzeba będzie wyeliminować, sprzedać, będą się walić prognozy zysków, przychodów, będą problemy z klientami. Właśnie po to jest chociażby taka lista obserwowanych. jak wam tutaj pokazałem nawet. Co jest jeszcze ciekawe, jest tu taka zakładka analizy przy takim portfelu. Jak tu sobie wejdziemy, to możemy zobaczyć, że przez ostatnie 5 lat takie 23 spółki zrobiło 318%, a S&P 500 tutaj 71. Myślę, że warte spróbowania, żeby tak bardzo pobić indeks. I co ciekawe, jak popatrzymy sobie sektorowo, no to no w sumie nieciekawe, tylko oczywiste. Technologia informacyjna, information technology jest największy udział. Przedsiębiorstwa przemysłowe przez niektóre spółki są tak skategoryzowane, bo faktycznie te firmy jednak produkują. Natomiast no to wszystko jest wokół i tak technologii. I taki wniosek, z których z którym was zostawiam już na sam koniec. Niezależnie od tego, która firma wygra wyścig o najlepsze, najszybsze, najmądrzejsze, najdoskonalsze AI, każda z nich musi korzystać z tych samych procesorów albo podobnych produkowanych przez wąską grupę producentów, tych samych centrów danych, tego samego prądu, którym to zasilą i tam właśnie, gdzie są te rozwiązania gotowe do sprzedania, powstaną prawdziwe fortuny. Jeżeli tylko cztery największe spółki na świecie tylko w tym roku chcą wydać 720 miliardów dolarów i w kolejnych latach wydawać jeszcze więcej na rozwój sztucznej inteligencji, to ta kasa gdzieś musi trafić. Firmy, do których trafi, mogą bardzo na tym zyskać. No i jeszcze małe ogłoszenie parafialne. Serwer Przystań Inwestorów, czyli miejsce dla was, serwer na Discordzie, dla społeczności tego kanału, gdzie możecie wejść totalnie za free, porozmawiać z innymi inwestorami, wymienić się pomysłami, poglądami, portfelami, dowiedzieć się czegoś od bardziej zaawansowanych. Dołączajcie, link macie oczywiście w opisie. AI to nie są tylko chatboty, to nie jest tylko chat GPT, to nie jest tylko clot, to nie jest tylko Gemini. Tu jest dużo więcej rzeczy dookoła i to trzeba pamiętać. Jeśli miałbym zostawić cię z jakąś jedną myślą na koniec, to nie musisz zgadywać, który chatbot wygra. Możesz próbować znaleźć firmy, które dostarczają narzędzia wszystkim uczestnikom tego całego wyścigu, tej całej gorączki. Jeśli ten materiał dał ci jakąś nową perspektywę na inwestowanie w AI, to koniecznie zostaw tu łapkę w górę i mówię serio, dla mnie to będzie sygnał, że warto robić więcej takich konkretnych, treściwych filmów. Jeżeli chcielibyście zobaczyć serię, w której przeanalizujemy te spółki jedna po drugiej, zrobimy taki taką playlistę może 20 filmów, gdzie omówimy całą branżę AI wzdłuż i wszeresz, to dajcie znać w komentarzu. Zajmie to dużo czasu, ale myślę, że będzie warto i niejednemu z nas może to bardzo dobrze odpłacić w przyszłości. Dzięki za oglądanie i do zobaczenia w następnym.