Щойно натрапив на аналіз Марка Чайкіна з кількох років тому, і його варто переглянути знову, особливо враховуючи, як еволюціонувала історія з штучним інтелектом. Цей чоловік був досить гострим у питаннях таймінгу ринку, а його погляд на компанії, що використовують AI для підвищення продуктивності, був справді цікавим.

Отже, ось основне, що він бачив: забудьте про просто загальний хайп навколо AI, справжні переможці — це компанії, які реально використовують AI для підвищення ефективності у своїх програмах. Це була його головна теза. Він не просто кидав стріли у сектор AI — він дивився на конкретні компанії, такі як ServiceNow, Synopsys, Pure Storage і Procore, як на потенційних лідерів. Pure Storage мав партнерство з NVIDIA для флеш-пам’яті, а Procore конкурував з Autodesk, інтегруючи AI у свою платформу.

Що робило фреймворк Чайкіна щодо вибору акцій AI особливим, так це фокус на самому циклі продуктивності. Він не був одержимий великими капіталізаціями AI — навпаки, застерігав бути обережним із цим. Замість цього він виділяв другорядні технологічні компанії, такі як Arista Networks і CrowdStrike, як потенційних переможців. AMD був його вибором у сегменті напівпровідників, якщо дивитись у цю галузь.

Загальний погляд на ринок був досить оптимістичним. Він прогнозував, що індекс S&P може досягти 5800-6000 залежно від руху процентних ставок, які він вважав ключовим фактором у ринку. Сезонність січня працювала на користь бичачих настроїв, і він очікував, що будь-яке коригування залишиться скромним — близько 1,5-3% під час ралі.

Що цікаво з огляду назад — наскільки багато з цього справдилося. Історія продуктивності, пов’язана з AI, дійсно підштовхнула вгору певні софтверні та технологічні компанії. Сектори, які він позначив — фінанси, споживчий сектор, промисловість — знову стали актуальними, оскільки макроекономічна картина змінилася. Енергетика і великі технології були тими, про які слід було бути обережним, і це досить добре підтвердилося з часом.

Чайкін також зазначав слідкувати за економічною слабкістю Китаю, оскільки це впливає на глобальну інфляцію і ланцюги постачання. Цей макро-погляд був важливим контекстом, окрім просто вибору окремих акцій.

Основний урок із його аналізу: при оцінці можливостей AI шукайте реальні прирости продуктивності у софтвері, а не просто ярлик AI. Ця різниця, ймовірно, врятувала багато людей від гонитви за чистим хайпом.