Smart Capital 506: Garbage in - Garbage out
In dit nummer,
Garbage in, garbage out
Aandeel in de kijker: aangevraagd door lezers: Google, Cisco, Bekaert en Floridienne
De rationaliteitstest: Constellation Software
Wat ik de afgelopen weken las
Nieuws van onze bedrijven
Verdubbel Portefeuille update
Garbage in, Garbage out
Het is nooit saai op de beurs. Nadat beleggers eerst massaal richting ETF’s en AI trokken, lijken nu de grondstoffen aan de beurt, met een glansrol voor goud. Tel daarbij een president als Trump op en je weet simpelweg niet wat morgen brengt.
Kun je winstgevend beleggen door de ene hype na de andere te volgen? Als ik sociale media mag geloven wel, de gigantische winsten vliegen je daar om de oren. Het is echter niet mijn stijl. Geef mij maar rustige bedrijfsanalyses waarbij je een onderneming echt leert kennen en begrijpen, om zo de langetermijnvooruitzichten in te schatten.
Deze rustige aanpak geeft ook tijd om na te denken, en dat deed ik de afgelopen weken over AI. Toegegeven, dat is deels ingegeven door de suggesties die lezers me stuurden. Veel van die bedrijven profiteren op de een of andere manier van de huidige AI-boom. Het zijn niet de ontwikkelaars van AI zelf, maar de bedrijven die de tools leveren om het te laten draaien: de zogenaamde picks and shovels. Dit is naar analogie van de verkopers van gereedschap tijdens de Amerikaanse goudkoorts in de negentiende eeuw.
Het is natuurlijk een slimme zet, kijken wie profiteert van de bouw van datacenters, koelsystemen en benodigde materialen, in plaats van te voorspellen wie de beste AI gaat bouwen.
U weet ondertussen dat ik met verbazing kijk naar de waarderingen van veel van deze bedrijven, dus daar wil ik het hier niet over hebben. Wel over mijn blik als gebruiker van AI en wat ik, op basis van alles wat ik gelezen heb, zie als hét element dat de winnaars zal bepalen.
Ik liet eerder al weten dat ik vooral de gebruikers van AI als winnaars zie. Bedrijven die deze technologische verandering goed weten in te zetten, zullen concurrenten die dat niet doen ver achter zich laten. Net zoals de gebruikers van stoommachines wonnen van degenen die met paarden en mensen hetzelfde werk probeerden te verrichten.
De AI-bedrijven zelf zie ik niet als de grote winnaars. Er wordt vaak gerekend met wat AI bedrijven kan besparen, waarbij men ervan uitgaat dat de aanbieders die volledige besparing naar zich toe kunnen trekken. Dat vind ik absolute nonsens. Als ik vandaag tien mensen in dienst heb en dankzij AI kunnen we het werk met zes man doen, dan ga ik mijn AI-leverancier geen equivalent van vier jaarlonen betalen. Als ik er zelf niets aan overhoud, waarom zou ik dan de moeite doen om een goed werkend systeem aan te passen? Omdat het ‘hip’ is om AI te gebruiken? Ga ik bovendien een AI-bedrijf zoveel hefboom over mijn onderneming geven? Uiteraard niet, dat doe ik pas als ik er zelf ook aanzienlijk meer aan verdien.
De AI-aanbieder zal dus slechts een deel van die productiviteitswinst kunnen opeisen. Hoeveel dat is, hangt af van de concurrentie. Die is vandaag groot en de systemen zijn relatief inwisselbaar. De ene keer is Gemini wat beter, dan weer ChatGPT, Claude van Anthropic of Mistral AI. Ze zitten allemaal in een race om hun systeem te verbeteren en spelen voortdurend haasje-over.
Ik las ook artikelen die stelden dat AI een commodity wordt, waarbij de aanbieder met de laagste kosten het voordeel heeft. Dat zou betekenen dat er met flinterdunne marges gewerkt zal worden.
Is dan misschien de aanbieder van de hardware de winnaar? Momenteel spreekt men van een ‘NVIDIA-taks’. NVIDIA haalt marges van 75% omdat hun chips de beste op de markt zijn, waardoor ze hun kostprijs verviervoudigen richting bedrijven die volop datacenters bouwen.
Ik geloof dat NVIDIA, maar ook bedrijven gespecialiseerd in koeling of energietransformatie, momenteel gouden tijden beleven. Deze picks & shovels-bedrijven kunnen nu geld met bakken tegelijk scheppen. Echter, zodra de grote race gelopen is, zal er meer concurrentie opduiken en komt er druk op de marges. De marge van 75% bij NVIDIA zal dan waarschijnlijk terugzakken naar de circa 45% die het bedrijf kende toen het ‘slechts’ de beste ontwikkelaar van grafische chips was.
De waarde van deze bedrijven schat ik dan ook voorzichtig in. Ik kan namelijk niet voorspellen of ze nog twee, vijf of tien jaar van deze hoge marges profiteren, laat staan hoe de groei eruitziet. Het enige wat voor mij duidelijk is, is dat er het afgelopen jaar (en dit jaar lijkt niet anders te gaan worden) te veel gespendeerd werd om in de race te blijven. Dat zal op een bepaald moment tot een correctie leiden.
Er wordt ook veel geschreven over energie of koper als sleutelelementen. Energie om de machines te laten draaien en koper omdat een hyperscaler drie tot tien keer zoveel koper nodig zou hebben als een normaal datacenter. Moeten we die richting volgen? Gezien de hoeveelheid artikelen hierover, ga ik ervan uit dat dit al in de koersen verwerkt zit. Bovendien is dit even onvoorspelbaar als het hardwaregebruik wanneer de investeringen terugvallen.
Beschouw het volgende overigens als een gedachtegang van een geïnteresseerde buitenstaander, niet als diepgaande technische kennis. Het is een outside view van iemand die de zaken probeert te herleiden tot zijn simpelste vorm.
Als ik me afvraag wie de winnaars van het hele AI-gebeuren worden (naast de bedrijven die het implementeren), dan zie ik maar één factor die echt onderscheidend is, data. AI-modellen zijn slechts zo sterk als de data waarop ze getraind zijn. Dat zagen we in het begin bij ChatGPT, dat veel data van Reddit haalde. Op Reddit is waardevolle informatie te vinden, maar er staat ook veel onzin. Zoals vaak wordt gezegd: Garbage in, garbage out.
AI haalt zijn data van het internet, en wie is daar heer en meester? Google. Hun zoekmachine is de beste, waardoor ze een index van het internet hebben die enkel door Bing van Microsoft benaderd kan worden. Tel daarbij de data van YouTube op en Alphabet lijkt de grote winnaar te worden. De data waar Meta en X mee werken is vaak erg persoonlijk. Zinvol voor advertenties, maar minder geschikt om een breed AI-model mee te voeden.
Indien andere AI-bedrijven willen meespelen, zullen ze een even efficiënte manier moeten vinden om data te verzamelen als Google. Zo niet, dan is dat deel van de markt al ingenomen. Hieronder ga ik nog even dieper in op de waarde die ik vandaag op Google plak.
Natuurlijk zijn er andere manieren om als AI-bedrijf te winnen, bijvoorbeeld door specifieke niches te betreden. AI voor artsen, advocaten, architecten of technici bijvoorbeeld. Dit vergt niet alleen het model, maar vooral de specifieke data om het te voeden. Er zijn talloze applicaties mogelijk, maar ze zijn altijd slechts zoveel waard als de onderliggende data.
Ik ga hierbij wel uit van AI zoals we die vandaag kennen. Als we spreken over echte superintelligentie, dan geloof ik in de voorspellingen van Terminator 😉 en doet de rest er niet meer toe.