Investice do umělé inteligence dosahují rekordních rozměrů a technologické společnosti se staly hlavním tahounem amerického akciového trhu. Zatímco investoři sázejí na revoluci, která může zásadně proměnit světovou ekonomiku, stále častěji se objevují otázky, zda současné nadšení nepřerůstá v nebezpečnou investiční bublinu. Michal Stupavský, investiční stratég společnosti Conseq a člen představenstva Prague Finance Institute, upozorňuje na přehnané ocenění technologických akcií, nejistou návratnost obřích investic do AI infrastruktury i rostoucí koncentraci amerického akciového trhu. V rozhovoru vysvětluje, proč současný rozmach umělé inteligence připomíná internetovou bublinu z přelomu tisíciletí, jaká rizika mohou čekat investory a kde dnes naopak vidí zajímavější investiční příležitosti.
Umělá inteligence se stala jedním z hlavních motorů růstu akciových trhů a technologické společnosti do jejího rozvoje investují obrovské prostředky. Když se na současnou situaci podíváte očima investičního stratéga, vidíte především začátek nové technologické éry, nebo už také známky přehnaného optimismu?
Obojí. AI představuje pro světovou ekonomiku zcela mimořádný impuls, který velice pravděpodobně v následujících letech výrazně přispěje k růstu ekonomické produktivity. To je nicméně pouze první derivace této záležitosti. Druhou derivací jsou v tomto okamžiku zatím velice nejisté střednědobé dopady na pracovní trh. Pokud by se realizoval pesimistický scénář v tom smyslu, že by AI způsobila masivní nárůst nezaměstnanosti, světová ekonomika a potažmo finanční trhy by měly velice závažný problém, neboť jednak státní rozpočty do značné míry závisí na daňových příjmech od pracující populace a jednak je pracující střední třída ve většině ekonomik výrazně zadlužená – hypoteční či spotřebitelské úvěry – takže výrazný nárůst nezaměstnanosti by pro bankovní systém představoval obrovský problém.
A co se týče akciových trhů, zejména v sektoru informačních technologií (Information Technology) se mi aktuální valuace zdají skutečně hodně přepálené. Tento segment globálních akciových trhů je totiž nyní naceněn tak, že většina firem z tohoto segmentu bude patřit mezi budoucí vítěze, což z hlediska základní teorie pravděpodobnosti samozřejmě není možné. V tomto ohledu si dovolím uvést jednu důležitou statistiku. Při vrcholu technologické bubliny v březnu roku 2000 činil podíl tržní kapitalizace sektoru informačních technologií na celém globálním akciovém trhu 24 %, což bylo tehdejší historické maximum. A nyní v říjnu roku 2026 jsme na novém historickém maximu na úrovni 33 %, což je v relativním vyjádření o polovinu více než předchozí vrchol v roce 2000.
Mohlo by Vás zajímat: AI startup získal 27 milionů dolarů. Zakladatelka se přiznala k podvodu
S rozvojem umělé inteligence souvisí bezprecedentní investice do datových center, čipů a energetické infrastruktury. Jsou podle vás současné kapitálové výdaje technologických gigantů ekonomicky opodstatněné, nebo firmy investují i ze strachu, že jim jinak ujede vlak?
Současné kapitálové investice do datových center a navazující AI infrastruktury v USA představují pravděpodobně největší technologicko-infrastrukturní sázku v historii americké ekonomiky, co se týče jejich podílu na americkém HDP. V minulosti takové bezprecedentní cykly kapitálových výdajů vždy skončily tím, že akcie firem, které tyto kapitálové výdaje financovaly, v následujícím období velice výrazně ztratily na hodnotě, protože dosažená rentabilita investovaného kapitálu (Return on invested capital – ROIC) vždy výrazně zaostala za původním očekáváním. V tomto ohledu se domnívám, že ani tentokrát to nebude jiné. Proto jsem nyní na akcie amerických hyperscalerů na středním časovém horizontu příštích tří až pěti let hodně opatrný.
Ve svém nedávném komentáři jste upozornil na iniciativu Nvidie, která má pomoci mobilizovat stovky miliard dolarů externího kapitálu pro AI infrastrukturu. Co tento posun směrem k financování prostřednictvím institucionálních investorů znamená a nepřenáší se tím část rizik z technologických společností do širšího finančního systému?
Znamená to, že výpočetní výkon se pomalu, ale jistě stává určitým novým typem investičního aktiva. Jeho výnosnost, resp. ROIC – viz odpověď na předchozí otázku – bude záviset na dvou klíčových proměnných: zaprvé na ceně pronájmu datového centra, resp. výpočetního výkonu, a zadruhé na ekonomické životnosti datových center, resp. jejich jednotlivých částí, a s tím souvisejících průběžně účtovaných odpisech z tohoto dlouhodobého majetku. Přitom vývoj obou těchto proměnných je do příštích let zatížen obrovskou mírou nejistoty.
Čtěte také: Rozhovor s Markem Jindrou
Samotné investice ale ještě nezaručují, že se vložené prostředky vrátí. Kdo podle vás nakonec celý rozvoj umělé inteligence zaplatí a jak velká musí být skutečná poptávka po AI službách, aby současné investice dávaly ekonomický smysl?
Celý rozvoj okolo AI by v konečném důsledku měli samozřejmě zaplatit koncoví uživatelé AI modelů, tedy klienti společností jako OpenAI či Anthropic, resp. zásadní otázkou nyní je, kdy a jestli vůbec se někdy v budoucnu dostanou tyto AI laboratoře vyvíjející AI modely do zisku a začnou generovat kladné volné cash flow. V tomto ohledu je důležité zmínit, že roční kapitálové výdaje do datových center se nyní v USA pohybují kolem bilionu dolarů, zatímco roční tržby – zatím tedy ještě ne zisky či volné cash flow – OpenAI a Anthropicu se stále pohybují pouze v řádu desítek miliard dolarů, což je pořád o řád níže, než by bylo potřeba, aby se finanční stránka celého AI ekosystému stala dlouhodobě udržitelnou.
Pokud se zaměříme na společnosti, které AI modely přímo vyvíjejí a provozují, podle čeho lze poznat, že jejich podnikání směřuje k dlouhodobé ziskovosti? Které finanční ukazatele by měli investoři sledovat především?
Finanční analýza většiny nefinančních podniků se obvykle podobá jako vejce vejci. Je třeba především sledovat dynamiku tržeb, ziskové marže, dynamiku čistého pracovního kapitálu (Net working capital – NWC) a CAPEXů, z čehož se pak odvíjí dynamika dvou za mě zcela klíčových indikátorů finanční analýzy, kterými jsou volné cash flow do firmy (Free cash flow to firm – FCFF) a rentabilita investovaného kapitálu (Return on invested capital – ROIC). Přitom v současné fázi je samozřejmě naprosto klíčové sledovat dynamiku, resp. růst tržeb.
Čtěte také: Máte na účtu volných 100 000 Kč? Tři cesty, jak je letos ochránit
Do celého výpočtu navíc vstupuje rychlé technologické zastarávání čipů, vysoká spotřeba elektřiny a náklady na provoz datových center. Nemůže se nakonec ukázat, že životnost některých investic bude kratší, než s jakou dnes finanční modely počítají?
Toto je nyní v odborných kruzích velice intenzivně diskutované téma a vyloučit se to rozhodně nedá. A pokud by se tak skutečně náhodou stalo, ROIC a doba návratnosti kapitálových investic do datových center by samozřejmě velice výrazně utrpěly, s výrazně negativním důsledkem pro akcie primárně hyperscalerů a neocloudových společností.
Velké technologické společnosti byly dlouho atraktivní mimo jiné díky schopnosti generovat obrovské množství volné hotovosti. Jak jejich investiční profil mění prudce rostoucí kapitálové výdaje a může se stát, že jim porostou tržby i účetní zisky, ale současně budou vytvářet méně peněz pro akcionáře?
Jak se často říká, cash is king. Výše popsaný finanční scénář je už nyní realitou, když souhrnné volné cash flow pěti amerických hyperscalerů je nyní v poměrně hlubokém záporu. Důsledkem je nutnost část kapitálových výdajů financovat externím kapitálem v podobě nově emitovaných akcií a především korporátních dluhopisů, které rovněž představují výraznou konkurenci pro vládní dluhopisy. Toto je přitom jeden z hlavních důvodů prudkého růstu dluhopisových výnosů v letošním roce. Konkurence o kapitál se tak čím dál více přiostřuje.
Právě očekávání budoucích zisků dnes výrazně ovlivňuje ocenění technologických akcií. Jak profesionální investor pozná, že už cena určité společnosti předpokládá příliš optimistický scénář? Existují konkrétní ukazatele nebo varovné signály, na které se při oceňování zaměřujete?
Já velice intenzivně používám reverzní model diskontovaného cash flow (reverse-engineered discounted cash flow – DCF model). Tento valuační model mi velice pěkně řekne, jaký růst korporátních fundamentů – tržeb, zisků a volného cash flow – je v aktuálních akciových valuacích zaceněn. Pokud mi například moje reverzní DCFko naindikuje zaceněný růst korporátních fundamentů v následujících deseti letech o více než 10 % ročně, okamžitě zpozorním.
Čtěte také: Rozhovor s Ondřejem Kozlem
Představme si, že umělá inteligence skutečně zásadně promění ekonomiku, ale její komerční využití bude postupovat pomaleji, než trh očekává. Co by takový vývoj znamenal pro akcie společností jako Nvidia, Microsoft nebo Alphabet a kde by se případné zklamání projevilo nejdříve?
Dynamika komerční adopce AI je pouze jednou proměnnou. Druhou neméně důležitou proměnnou je cena výpočetního výkonu. A právě v tomto ohledu v posledním období vidíme, že velké americké AI laboratoře jsou nuceny výrazně zlevňovat, aby jim klienti neutekli k levnější konkurenci. V každém případě se domnívám, že ziskový by měl být AI ekosystém jako celek, tedy zaprvé AI laboratoře, zadruhé hyperscaleři a neocloudové firmy a zatřetí firmy dodávající do datových center vybavení. Zatím z celého AI příběhu výrazně – na bázi volného cash flow – těží pouze poslední třetí skupina firem v čele s Nvidií, zatímco první dvě skupiny firem z AI ekosystému jsou na celkové agregované makro bázi na úrovni volného cash flow v hlubokém záporu. Toto dle mého odborného názoru není z delšího časového horizontu udržitelná finanční situace.
Současný rozmach umělé inteligence bývá přirovnáván k internetové bublině z přelomu tisíciletí. Nakolik je podle vás toto srovnání oprávněné a v čem se dnešní situace liší? Může být případné vystřízlivění pro finanční trhy nebezpečnější než tehdejší splasknutí technologické bubliny?
Podle podílu kapitálových investic na HDP je současný AI boom v USA třikrát větší než rozvoj internetu na konci 90. let. Zároveň platí, že bez těchto současných bezprecedentních kapitálových investic do AI infrastruktury by nyní byla americká ekonomika s velkou pravděpodobností v recesi. Dá se tak říci, že americká ekonomika obecně a americký akciový trh konkrétně šly v posledním období „all in“ na AI narativ.
Vedle hospodářských výsledků firem hrají při oceňování akcií důležitou roli také úrokové sazby. Jak konkrétně ovlivňuje růst výnosů amerických státních dluhopisů ocenění technologických společností a proč jsou právě růstové akcie na tento vývoj tak citlivé?
Zde platí jednoduché základní pravidlo: čím vyšší základní bezrizikové úrokové sazby, resp. dluhopisové výnosy do doby splatnosti, tím nižší akciová valuace ceteris paribus. Přeloženo do češtiny to znamená, že čím vyšší máte očekávané zhodnocení bezrizikové investiční alternativy v podobě vládních dluhopisů, tím nižší musí být férová akciová valuace, aby se očekávané zhodnocení akciové investice dostatečně zvýšilo. Pokud jde o růstové akcie, většina jimi vygenerovaných zisků a volného cash flow je umístěna z povahy jejich businessu až dále v budoucnosti – na rozdíl od hodnotových firem typu utilit – takže vyšší diskontní sazby mají na jejich férové akciové valuace mnohem větší dopad. Ne nadarmo jsou někdy označovány za „long duration assets“.
Vyšší dluhopisové výnosy ale zároveň mohou investorům nabídnout zajímavou alternativu k akciím. Za jakých okolností podle vás začínají být dluhopisy z hlediska očekávaného výnosu a rizika atraktivnější než akcie? A dává dnes větší smysl zaměřit se na státní, nebo kvalitní korporátní dluhopisy?
Domnívám se, že dobře vyvážené a diverzifikované investiční portfolio by mělo vždy obsahovat všechna zmíněná aktiva. Otázkou jsou pouze váhy jednotlivých tříd aktiv, které by měly vždy záviset na investičním horizontu, toleranci ke krátkodobé volatilitě a individuálních okolnostech konkrétního investora.
Nepřehlédněte: AI a pracovní trh
Výkonnost amerického akciového trhu je v posledních letech výrazně spojena s několika největšími technologickými společnostmi. Představuje podle vás tato koncentrace významné riziko i pro běžného investora, který například pravidelně nakupuje ETF kopírující index S&P 500? A nepodceňují investoři toto riziko právě proto, že se těmto akciím dlouhodobě dařilo?
Riziko je to určitě velké. V případě větší akciové korekce by byly bity především akcie největších firem, neboť kyvadlo akciového trhu pracuje oběma směry. Zároveň platí, že podíl deseti největších akcií na indexu S&P 500 nyní činí bezprecedentních 40 % a zhruba polovina amerického akciového trhu je přímo nebo nepřímo navázána na AI ekosystém. V tomto ohledu se domnívám, že o bezprecedentním koncentračním riziku akciového trhu v následujících letech ještě určitě uslyšíme.
Ve svých letošních komentářích jste opakovaně upozorňoval na atraktivnější ocenění akcií mimo Spojené státy, zejména na rozvíjejících se trzích. Platí tento pohled i nadále? Které regiony nebo sektory podle vás dnes nabízejí nejzajímavější poměr mezi očekávaným výnosem a podstupovaným rizikem?
Z regionálního hlediska se mi i nadále líbí rozvíjející se trhy, konkrétně Čína, Latinská Amerika a náš region střední a východní Evropy. Ze sektorového hlediska se mi i nadále líbí akcie ze sektorů Financials, Energy, Materials a Utilities.
Kdybyste měl dnes sestavit dlouhodobé investiční portfolio pro člověka, který nechce přijít o příležitosti spojené s umělou inteligencí, ale zároveň se obává vysokých valuací a možné korekce akciových trhů, jak byste k jeho rozložení přistoupil? A jaké největší chyby by se podle vás měl investor v současném prostředí vyvarovat?
Primárně bych vybíral z aktivně řízených akciových fondů renomovaných investičních společností s dlouhou historií a úspěšným track recordem, v jejichž rámci jejich portfolio manageři dlouhodobě, konzistentně a úspěšně aplikují zvolenou investiční strategii. A pokud jde o největší investiční chybu, skutečně velké množství – převážně začínajících – investorů má velice silnou tendenci sázet na minulé vítěze. Jinak řečeno, velké množství investorů investuje primárně do fondů nebo individuálních akcií, které vykázaly za uplynulé období největší zhodnocení. Přitom se ale v historii finančních trhů téměř vždy ukázalo, že minulí vítězové jsou zároveň budoucími poraženými, neboť tzv. efekt navracení se k průměru (mean-reversion) je na finančních trzích skutečně nesmírně silný a konzistentní.
Nepřehlédněte: Jak začít investovat? TOP 10 investičních strategií, které by měl znát každý investor
Zdroj fotky: archiv Michala Stupavského
Zdroj pozadí: Canva.com
