Saham-saham ini berada pada posisi terbaik untuk mendapatkan keuntungan dalam gelombang investasi kecerdasan buatan berikutnya, kata Goldman Sachs

Enthusiasme AI telah pulih dalam beberapa minggu terakhir setelah investor khawatir tentang pengembalian selama musim panas.

Dalam gelombang investasi berikutnya, analis Goldman Sachs merekomendasikan saham “platform” seperti Microsoft dan Datadog.

Analis merekomendasikan saham-saham yang akan membangun aplikasi AI langsung dan memungkinkan adopsi yang lebih luas.

Mundurlah, Nvidia.

Dengan investasi kecerdasan buatan yang pulih setelah kegembiraan mereda selama musim panas, satu set saham baru siap untuk mendapatkan manfaat dari gelombang uang berikutnya yang mengalir ke sektor yang berkembang pesat, menurut Goldman Sachs.

Dalam putaran investasi AI berikutnya, analis Goldman Sachs mengatakan investor sebaiknya melihat melewati pilihan yang jelas—Nvidia dan perusahaan infrastruktur AI—dan menuju ke sejumlah platform yang siap membangun aplikasi AI langsung.

“Analis ekuitas kami percaya saham-saham \’platform\’, termasuk database dan alat pengembangan, siap menjadi penerima manfaat utama dari gelombang investasi AI generatif berikutnya. Platform-platform ini memungkinkan penggunaan terbaik dari infrastruktur AI sambil menyediakan blok bangunan untuk membangun aplikasi generasi berikutnya,” kata para analis dalam catatan Kamis.

Analis menyebutkan Microsoft, DataDog, MongoDB, Elastic, dan Snowflake sebagai saham-saham platform yang paling baik posisinya karena mereka meluncurkan aplikasi yang terintegrasi dengan AI.

Walaupun banyak saham platform tersebut telah merosot tahun ini karena kelemahan fundamental jangka pendek, mereka memiliki valuasi historis yang rendah dan revisi yang stabil yang membuat mereka siap dengan baik ketika investasi AI pulih, kata para analis.

Rekomendasi para analis datang ketika investor tetap fokus pada Nvidia dan perusahaan yang membangun infrastruktur AI, seperti semikonduktor, penyedia cloud, dan data center REITs.

Para analis mengatakan harga saham untuk saham-saham tersebut kemungkinan akan terus meningkat, tetapi pengembalian akan didorong lebih oleh pendapatan daripada valuasi.

MEMBACA  Eksekutif manajemen Ares menjual saham perusahaan senilai $3.2 juta oleh Investing.com

“Pengembalian masa depan yang diharapkan dapat dibatasi oleh valuasi awal yang tinggi, meskipun valuasi secara historis adalah sinyal yang buruk untuk saham-saham large-cap dalam jangka pendek,” kata para analis, menambahkan bahwa dengan pengeluaran AI yang mengherankan kurang ke atas daripada sebelumnya, hal itu bisa membuat pengembalian yang lebih moderat untuk saham-saham infrastruktur AI “fase 2” tersebut.

Secara umum, saham-saham platform adalah pengecualian di antara saham-saham “fase 3” lainnya—mereka dengan potensi untuk memonetisasi AI dengan menghasilkan pendapatan tambahan seperti dalam perangkat lunak dan layanan TI—karena waktu moneterisasi AI masih belum pasti.

Hal yang sama berlaku untuk saham-saham “fase 4”, atau perusahaan yang akan mendapat manfaat dari adopsi luas secara umum karena itu kemungkinan masih bertahun-tahun lagi, kata para analis.

“Kami percaya peluncuran aplikasi di antara saham-saham Fase 3 adalah kondisi yang diperlukan sebelum investor mendapatkan kepercayaan untuk memiliki saham-saham Fase 4 dengan potensi keuntungan pendapatan terbesar dari produktivitas yang terkait dengan AI,” kata mereka.

Komentar para analis datang setelah arus masuk ke saham-saham AI mengecil selama musim panas ketika para trader menyatakan kekhawatiran tentang pengembalian dari pengeluaran AI besar. Hal ini menyebabkan kinerja di bulan Juli yang tajam, dan pada awal Agustus, Nvidia jatuh sebanyak 27% dari level tertinggi sepanjang masa pada bulan Juni.

Sekarang, saham tersebut kembali naik hingga diperdagangkan dekat dengan rekor tertingginya karena perdagangan AI telah mempercepat kembali beberapa minggu terakhir ini di tengah pemotongan suku bunga dari Federal Reserve dan data makro yang kuat.

Baca artikel asli di Business Insider

Tinggalkan komentar