Apollo's Sambur mówi, że problemy AI oprogramowania będą się utrzymywać, wskazując na "bardzo duże niewiadome"

Sektor technologiczny, szczególnie segment oprogramowania, przechodzi okres głębokich turbulencji. Mimo niedawnego odbicia indeksu IGV Software ETF, notowania sektora pozostają w terenie czerwonym — spadek o 20 procent od początku roku to sygnał, że optymizm inwestorów ma krótką pamięć. Tymczasem Sameer Sambur z Apollo Global Management wyraża pogląd, który wiele osób w branży technologicznej woli pomijać: problemy związane z sztuczną inteligencją w oprogramowaniu nie znikną szybko, a może nawet będą się pogłębiać. Jego analiza wskazuje na głębokie niepewności, które rynek wciąż niedostatecznie wycenia.

Obserwując rynek kapitałowy, widać wyraźnie, że inwestorzy żonglują dwiema sprzecznymi narracjami. Z jednej strony, każdy ogłoszony postęp w sztucznej inteligencji — nowy model, lepsza wydajność, nowa aplikacja — napędza rajdy giełdowe. Z drugiej strony, gdy przyglądamy się rzeczywistym wynikom finansowym spółek technologicznych, okazuje się, że obietnice AI wcale nie przekładają się na przychody w tempie, jakie rynek wycenia. To rozbieżność między oczekiwaniami a rzeczywistością stanowi sedno problemu, który Sambur próbuje wyartykułować.

Historia pokazuje nam, że każda znaczna rewolucja technologiczna przychodzi z okresem dezorientacji rynku. Jednak tym razem skala niepewności wydaje się większa niż w poprzednich cyklach. Nie chodzi tylko o to, że nikt nie wie dokładnie, kiedy AI przyniesie konkretne, mierzalne korzyści finansowe — chodzi o to, że istnieje fundamentalna niejasność co do samego kierunku zmian w branży oprogramowania.

Czy rynek przeszacowuje transformacyjny potencjał AI?

Kiedy OpenAI zaprezentowało ChatGPT, świat technologiczny wpadł w euforię. Nagle wszystkie spółki technologiczne musiały mieć swoją "AI strategię", inwestorzy szukali exposure na sztuczną inteligencję, a ceny akcji rosły w tempie, które nie miało uzasadnienia w rzeczywistych zyskach. Sambur sugeruje, że ta euforja nie została jeszcze wytrzeźwiona. Rynek wciąż wycenia scenariusz, w którym AI będzie panaceum dla każdego problemu biznesowego, podczas gdy rzeczywistość jest znacznie bardziej skomplikowana.

Praktyka pokazuje coś innego. Wiele firm, które zainwestowały znaczne środki w integrację AI do swoich produktów, raportuje rozczarowujące wyniki. Nie dlatego, że technologia nie działa — działa. Problem polega na tym, że nie zawsze przekłada się to na wartość biznesową, którą mogą spieniężyć. Firmy oprogramowania stoją przed wyzwaniem: jak monetyzować AI w sposób, który nie alienuje istniejących klientów, ale jednocześnie generuje nowe przychody? Odpowiedź na to pytanie wcale nie jest oczywista.

Dodajmy do tego fakt, że rynek oprogramowania jest niezwykle konkurencyjny. Gdy jeden gracz wprowadza funkcję AI, inni natychmiast ją kopiują. To prowadzi do sytuacji, w której żaden pojedynczy producent nie może osiągnąć znaczącej przewagi konkurencyjnej przez sam fakt posiadania AI. Tymczasem koszty rozwoju i wdrażania tych technologii są ogromne. To niezbyt zachęcająca kombinacja dla inwestorów, którzy oczekują wysokich marż zysku.

Wielkie niewiadome, które rynek ignoruje

Sambur mówi o "very large unknowns" — bardzo dużych niewiadomych. To sformułowanie jest kluczowe dla zrozumienia jego stanowiska. Nie chodzi o to, że AI nie będzie ważna — będzie. Chodzi o to, że istnieje ogromna liczba zmiennych, które mogą zapaść badania i analizy nie potrafią przewidzieć. Jakie będą długoterminowe skutki ubezpieczenia dla pracowników sektora technologicznego? Jak regulacje będą wpływać na możliwości monetyzacji AI? Jaka będzie rzeczywista wydajność tych systemów w praktyce produkcyjnej?

Te pytania są fundamentalne, a odpowiedzi na nie będą kształtować sektor przez dekadę. Tymczasem rynek próbuje je ignorować, skupiając się na krótkoterminowych wzrostach notowań. Inwestorzy, którzy kupują akcje spółek software'owych, często robią to na bazie założenia, że AI będzie dla nich manna z nieba. Ale czy to założenie jest warte 20-procentowego spadku od początku roku? Sambur sugeruje, że nie — i że rynek jeszcze długo będzie borykać się z tą niepewnością.

Warto zwrócić uwagę na to, że wielkie niewiadome dotyczą nie tylko technologii, ale i biznesu. Na przykład, jak będzie wyglądać rynek usług w chmurze, gdy wszyscy dostawcy AI będą oferować podobne możliwości? Czy będzie to czysty bój cenowy, czy pojawią się nowe modele biznesowe? Czy startupowe firmy AI będą w stanie konkurować z gigantami takimi jak Microsoft, Google i Amazon, które mają ogromne zasoby? Odpowiedzi na te pytania będą decydować o tym, które spółki przetrwają, a które upadną.

Odbicie indeksu IGV jako fałszywy sygnał?

Niedawne odbicie indeksu IGV Software ETF było przywitane przez część rynku jako znak, że najgorsze już za nami. Jednak Sambur wydaje się sugerować, że to może być jedynie tymczasowe ożywienie w ramach bardziej długoterminowego trendu spadkowego. Historia rynków kapitałowych uczy nas, że odbicia są normalne — nawet podczas bessy. Problem pojawia się, gdy inwestorzy interpretują te odbicia jako zwrot trendu, podczas gdy w rzeczywistości są to jedynie "dead cat bounces" — odbicia martwego kota.

Kluczowe pytanie brzmi: co napędzało to odbicie? Jeśli były to fundamentalne zmiany w zyskach spółek software'owych, to można by mówić o zmianie trendu. Jeśli jednak było to jedynie przejściowe ożywienie sentymentu lub skupowanie akcji przez fundusze indeksowe, to sygnał jest znacznie słabszy. Biorąc pod uwagę, że spółki technologiczne wciąż nie raportują spektakularnych wzrostów przychodów z AI, trudno uwierzyć, że fundamenty się zmieniły.

Co więcej, rynek oprogramowania ma problemy, które sięgają głębiej niż sama kwestia AI. Konkurencja ze strony open-source'owych rozwiązań, zmiana preferencji klientów w kierunku SaaS zamiast tradycyjnego oprogramowania, oraz presja na marże — to wszystko funkcjonuje niezależnie od rewolucji AI. Odbicie indeksu może być jedynie krótkotrwałym oddechem przed kolejnym spadkiem, gdy te fundamentalne problemy znowu dadzą o sobie znać.

Jak polskie firmy technologiczne radzą sobie z niepewnością?

Polska branża technologiczna obserwuje te turbulencje z mieszanymi uczuciami. Z jednej strony, polskie spółki software'owe i IT mają dostęp do tego samego kapitału inwestycyjnego i mogą korzystać z tych samych technologii AI co ich zachodnie odpowiedniki. Z drugiej strony, polskie firmy mają mniej zasobów, aby inwestować w długoterminowe badania i rozwój bez gwarancji zwrotu.

Wiele polskich startupów technologicznych stara się znaleźć swoją niszę na rynku AI. Zamiast konkurować bezpośrednio z gigantami, szukają specjalistycznych zastosowań — na przykład AI dla branży medycznej, logistyki, czy produkcji. To strategia mądra, ale również ryzykowna, bo każda niszę może być zaatakowana przez duże koncerny z nieograniczonymi budżetami. Niepewność, o której mówi Sambur, jest szczególnie dotkliwa dla polskich firm, które nie mają poduszki finansowej, aby przetrwać dłuższy okres bez rentowności.

Jednocześnie, polskie talenty techniczne są poszukiwane przez globalne firmy. Wiele polskich inżynierów pracuje nad projektami AI dla zagranicznych spółek, co stanowi zarówno szansę, jak i zagrożenie. Szansa, bo polscy specjaliści mogą się uczyć od najlepszych. Zagrożenie, bo polska branża traci talenty, które mogłyby budować tutejsze innowacyjne rozwiązania.

Marże zysku pod presją — czy to koniec ery wysokich rentowności?

Historycznie, branża oprogramowania cieszyła się imponującymi marżami zysku. Gdy produkt był gotowy, jego duplikowanie i dystrybucja praktycznie nic nie kosztowała. To pozwalało firmom takim jak Microsoft czy Salesforce osiągać marże na poziomie 30-40 procent, a nawet więcej. Jednak ta era powoli się kończy. Dlaczego? Ponieważ AI zmienia dynamikę konkurencji.

Kiedy wszyscy mają dostęp do tych samych modeli AI — czy to poprzez OpenAI API, czy poprzez open-source'owe rozwiązania — różnicowanie produktów staje się trudniejsze. Jeśli konkurent może szybko skopiować twoją funkcję AI, to jedynym sposobem na utrzymanie przewagi jest ciągłe inwestowanie w R&D. To podnosi koszty operacyjne, co zmniejsza marże. Dodatkowo, presja ze strony klientów, aby płacić za to, co rzeczywiście używają (model pay-as-you-go), również obniża średnie przychody na klienta.

Sambur sugeruje, że ta presja na marże będzie się utrzymywać przez dłuższy czas. Spółki software'owe, które wciąż oczekują marż na poziomie 40 procent, będą rozczarowane. Nowa rzeczywistość może wyglądać bardziej jak marże na poziomie 20-30 procent — wciąż solidne, ale znacznie mniej imponujące dla inwestorów, którzy przyzwyczaili się do poprzednich poziomów. To zmiana, która będzie powoli, ale systematycznie obniżać wyceny sektora.

Scenariusz pesymistyczny kontra rzeczywistość

Warto zastanowić się, czy Sambur nie jest przesadnie pesymistyczny. Może AI rzeczywiście zmieni sektor oprogramowania na lepsze, a my jesteśmy dopiero na początku tej transformacji? Historia pokazuje, że takie transformacje rzeczywiście się zdarzają — Internet, mobilność, cloud computing — wszystkie przeszły przez okresy hype'u i rozczarowania, zanim ostatecznie zmienily świat.

Jednak istnieje zasadnicza różnica między poprzednimi rewolucjami technologicznymi a AI. Internet, mobilność i cloud computing były przede wszystkim o infrastrukturze — nowe kanały dystrybucji, nowe sposoby dostępu do danych, nowe sposoby przechowywania informacji. AI jest czymś innym — to o automatyzacji procesów myślowych. To znacznie bardziej fundamentalne, ale również znacznie bardziej nieprzewidywalne. Nikt naprawdę nie wie, jak będzie wyglądać rynek pracy, gdy AI będzie w stanie robić rzeczy, do których teraz potrzebni są ludzie.

Pesymizm Sambury'a wydaje się uzasadniony nie dlatego, że AI nie będzie ważna, ale dlatego, że jej wpływ będzie znacznie bardziej chaotyczny i nieprzewidywalny niż to zakładają obecne wyceny rynkowe. Rynek lubi przewidywalność — wzrost przychodów o X procent rocznie, marże na poziomie Y procent. AI wprowadza nieprzewidywalność na masową skalę. To właśnie tę nieprzewidywalność Sambur nazywa "very large unknowns".

Jaka powinna być strategia inwestora w tym otoczeniu?

Jeśli Sambur ma rację — a jego analiza wydaje się logiczna — to jaka powinna być strategia dla inwestorów? Po pierwsze, należy być ostrożnym wobec firm, które obiecują szybkie przychody z AI bez jasnego modelu biznesowego. Po drugie, warto szukać firm, które mają solidne fundamenty biznesowe niezależnie od AI — to znaczy, które zarabiały pieniądze przed AI i będą zarabiać po AI.

Po trzecie, należy być gotowym na to, że rynek będzie zmienny. Odbicia takie jak ostatnie wzrosty indeksu IGV mogą się powtarzać, ale nie oznaczają one końca niedźwiedzia rynku. Po czwarte, warto śledzić, co robią duże firmy technologiczne — Microsoft, Google, Amazon. Jeśli inwestują w coś, to prawdopodobnie warto przyjrzeć się temu bardziej uważnie, bo mają dostęp do najlepszych informacji rynkowych.

Dla polskich inwestorów, którzy chcą mieć exposure na sektor technologiczny, może to być okazja do zakupienia akcji po obniżonych cenach — ale tylko jeśli mają długoterminowy horyzont inwestycyjny i mogą wytrzymać dodatkową zmienność. Sprzedawanie w panice podczas spadków, a kupowanie podczas wzrostów, to droga do strat. Lepiej mieć jasną strategię i się jej trzymać, niezależnie od krótkotermniowych ruchów rynku.

Czy sektor oprogramowania jest w punkcie przełomu?

Podsumowując analizę Sambury'a i kontekst rynkowy, wydaje się, że sektor oprogramowania rzeczywiście znajduje się w punkcie przełomu. Nie jest to przełom w kierunku, który wszyscy oczekują — czyli szybki wzrost i ogromne zyski dzięki AI. Raczej jest to przełom strukturalny, w którym stare modele biznesowe przestają działać, a nowe jeszcze się nie ukształtowały. Ta niepewność będzie się utrzymywać przez kolejne miesiące, a może i lata.

Spadek indeksu IGV o 20 procent od początku roku to sygnał, że rynek zaczyna to rozumieć. Niedawne odbicie to prawdopodobnie jedynie przejściowe ożywienie sentymentu. Rzeczywista zmiana fundamentów biznesowych w sektorze oprogramowania będzie trwać znacznie dłużej, a jej kierunek pozostaje wciąż niepewny. To właśnie jest to, co Sambur próbuje powiedzieć — i ma rację, że warto go słuchać.