С праздником Juneteenth! Наши офисы InvestorPlace сегодня закрыты в связи с праздничным днём на рынке. Если вам нужна помощь от нашей Службы поддержки клиентов, они будут рады помочь, когда мы откроемся в понедельник.
Большинство инвесторов воспринимают ИИ как историю о программном обеспечении. Джо Остин считает, что они смотрят не в том направлении.
После четырёх десятилетий на Уолл-стрит Джо — который теперь работает с нашими друзьями из Chaikin Analytics — убеждён, что одни из крупнейших возможностей в буме ИИ могут исходить от инфраструктуры, которая тихо всё это поддерживает. В частности, от растущего слияния ИИ и Интернета вещей.
В сегодняшнем пятничном захвате Digest он объясняет, почему подключённые машины, датчики и промышленные системы становятся всё более важными для экономики ИИ… и почему компании, обеспечивающие эту трансформацию, могут предложить больший потенциал роста, чем многие громкие имена, доминирующие на сегодняшнем рынке.
Он также рассказывает, почему эта тенденция привлекает столь пристальное внимание ветерана рынка Марка Чайкина и команды Chaikin Analytics. Фактически, Джо и Марк 24 июня представят новый исследовательский инструмент на базе ИИ в рамках бесплатного мероприятия. Вы можете зарезервировать своё место прямо здесь.
Если Джо прав, следующее поколение победителей в области ИИ — это не обязательно компании, о которых все говорят сегодня, а те, которые тихо делают возможной всю революцию ИИ.
Передаю слово Джо.
Прекрасного праздника Juneteenth,
Джефф Ремсбург
В глубине австралийского буша одна угольная шахта едва не остановилась.
И никто этого не предвидел…
Шахты зависят от обширных сетей конвейерных лент. Они тянутся под землёй и по открытой местности, перемещая руду от добычи к переработке. Если ленты останавливаются — останавливается и шахта.
На этой угольной шахте именно это и должно было произойти. Датчики на базе ИИ на двигателях лент зафиксировали нечто странное — подшипник привода конвейера изнашивался быстрее, чем должен был.
Виной всему была флютинговая коррозия подшипника. Это происходит, когда электрический ток проходит через подшипник вместо того, чтобы течь через систему заземления. Он незаметно разрушает подшипник изнутри — до тех пор, пока не становится слишком поздно.
Физический осмотр мог бы выявить износ, но не определил бы срочность. Датчики это сделали.
Они обнаружили проблему достаточно рано, чтобы отследить её до проблемы с заземлением, устранить её и заменить подшипник до того, как лента вышла из строя. В результате объект избежал 10 часов незапланированного простоя и примерно 191 000 $ потерь производства.
Что ещё важнее, устранение первопричины — а не только симптома — продлило срок службы подшипника и сократило долгосрочные затраты на техническое обслуживание.
Датчики спасли не просто подшипник. Они спасли всю операцию.
Это часть более широкой темы, за которой я слежу…
ИИ и машины выполняют работу, которую люди не могут сделать, — или делают её лучше.
И ключевая концепция всё больше делает это возможным.
Фундамент промышленного ИИ
Я говорю об Интернете вещей — IoT.
Он незаметно стал одной из определяющих технологий нашего поколения.
Не так давно термостат был просто термостатом. Сегодня это подключённое устройство, которое обменивается данными с вашим телефоном, системой HVAC и облаком. IoT меняет то, как люди, машины и процессы общаются между собой.
В начале 1980-х программисты Университета Карнеги-Меллон подключили торговый автомат с кока-колой на территории кампуса к интернету, чтобы проверять, холодные ли напитки, прежде чем идти к нему. В 1999 году Кевин Эштон из MIT дал этому явлению название: Интернет вещей.
Аргумент Эштона был прост: машины не должны ждать, пока люди подадут им данные. Люди могут быть медлительными, рассеянными и склонными к ошибкам. Если компьютеры смогут самостоятельно собирать информацию и отслеживать физический мир в реальном времени, мы сможем устранять потери, выявлять проблемы заранее и знать состояние всего — в любой момент.
Мы теперь живём в мире, который он представлял.
Цифры отражают этот сдвиг
По данным исследовательской компании IoT Analytics, в 2024 году к IoT было подключено 18,6 млрд устройств. К 2030 году ожидается, что это число вырастет до 39 млрд, а к 2035 году достигнет 55 млрд.
Рынок IoT в 2025 году принёс почти 550 млрд $ выручки. И, по прогнозам, к 2030 году он превысит 865 млрд $.
Но промышленные приложения обеспечивают большую часть этого роста — и именно здесь всё становится по-настоящему интересным для инвесторов.
Рынок промышленного IoT — датчики, подключённые машины и автоматизированные системы на заводах — составил почти 326 млрд $ в 2025 году. К 2034 году ожидается, что он почти утроится и достигнет около 945 млрд $. Это почти вдвое превышает темп роста более широкого рынка IoT.
И это логично. Физические отрасли больше всего выигрывают от машин, которые могут чувствовать, общаться и действовать без вмешательства человека. ИИ лишь ускоряет то, на что способны эти машины.
Вот цифра, которая действительно привлекла моё внимание: к 2030 году почти половина всех доходов промышленного IoT, как ожидается, будет зависеть от ИИ. Это фундаментальный сдвиг в работе заводов, шахт и энергосетей — и, по некоторым оценкам, это может открыть до 70 млрд $ новой рыночной стоимости.
Данные это подтверждают. По данным опроса 2025 года, охватившего почти 18 000 компаний частного сектора, компании, инвестирующие только в ИИ, показали прирост производительности на 10,4%. Компании, инвестирующие только в IoT, показали снижение на 6%. Но предприятия, инвестировавшие в ИИ и IoT вместе, зафиксировали рост производительности на 18,9% — почти вдвое больше, чем при инвестировании только в ИИ.
Проще говоря: ИИ без физической подключённости — лишь половина истории. А физическая подключённость без ИИ отстаёт.
ИИ приближается к машине
До недавнего времени большинство промышленных датчиков вообще не имели встроенного ИИ. Это быстро меняется.
Производители теперь встраивают ИИ непосредственно в датчики, шлюзы и оборудование на производственном цехе. Вместо того чтобы отправлять данные в облако и ждать ответа, машины обрабатывают информацию на месте. Результат — более быстрые решения, меньше сбоев и меньше людей, необходимых для управления всей системой.
Именно это произошло на той австралийской угольной шахте. И это разворачивается на производственных предприятиях, нефтяных месторождениях, морских портах и энергосетях по всему миру.
Друзья, я видел эту закономерность много раз за свои 40 лет на Уолл-стрит.
Крупнейшие имена в области ИИ — компании вроде Meta Platforms Inc. (META) и Microsoft Corp. (MSFT) — получают наибольшее внимание. И они сталкиваются с огромным давлением, чтобы доказать, что триллионы долларов инвестиций в ИИ в конечном счёте окупятся.
Но вам не нужно гнаться за громкими именами, чтобы найти отличные инвестиции в этом мегатренде.
На самом деле, некоторые из лучших возможностей в каждом крупном технологическом цикле возникали у компаний, создающих инфраструктуру, которая делает всё это возможным, — а не у тех, кто получал наибольшее эфирное время на CNBC.
Вспомните бум интернета. Да, Alphabet Inc. (GOOG) и Amazon.com Inc. (AMZN) стали грандиозными победителями. Но то же самое произошло с компаниями, производящими маршрутизаторы, оптоволоконный кабель и серверное оборудование — игроками типа «кирка и лопата», которые обеспечивали всё строительство.
Конвергенция ИИ и IoT создаёт аналогичную возможность. И компании, наиболее готовые к победе, — это не обязательно те, которые у вас уже есть.
Как найти следующую волну победителей
Именно здесь на сцену выходит Марк Чайкин.
Марк провёл 60 лет на Уолл-стрит, разрабатывая аналитические инструменты, которые могут отфильтровать шум и найти акции с реальным импульсом. Его Power Gauge делает это на протяжении десятилетий.
Но 24 июня Марк и я представим нечто новое — то, чего ни один из нас никогда прежде не показывал публике.
Это платформа на базе ИИ, которую мы называем Time Machine. Она работает, «возвращаясь назад во времени» через десятилетия рыночных данных, чтобы найти акции сегодня, финансовая и техническая ДНК которых точно соответствует профилям акций таких компаний, как Nvidia Corp. (NVDA), Amazon и Meta в самом начале их исторического роста.
В ходе бэктестинга она выявила акции, которые впоследствии принесли прибыль в 995%, 1 406% и даже 3 804% — в то время как «исходные» акции, которые они отражали, показали значительно более скромную доходность.
Я провёл 40 лет, пытаясь опередить крупные технологические сдвиги. Это самый мощный инструмент, который я видел для достижения именно этой цели.
Создание промышленной инфраструктуры ИИ реально, оно огромно, и оно всё ещё на раннем этапе. Вопрос в том, готовы ли вы извлечь из этого выгоду — или будете наблюдать со стороны, пока формируется следующее поколение крупных победителей.
24 июня Марк и я покажем вам именно те акции, которые Time Machine выделяет прямо сейчас, — бесплатно.
Чтобы получить доступ, вам нужно лишь зарезервировать своё место прямо сейчас. Когда вы это сделаете, вы получите ранний доступ к бета-платформе Time Machine, чтобы начать изучать её до нашего бесплатного эфира. Вы можете ввести любой тикер и посмотреть, как он сравнивается с величайшими победителями фондового рынка всех времён.
Это первый в истории Chaikin Analytics продукт на базе ИИ — и количество чартерных мест будет ограничено.
Зарегистрируйтесь на это бесплатное мероприятие здесь.
Удачных инвестиций,
Джо Остин
Старший аналитик, Chaikin Analytics
P.S. Джо провёл четыре десятилетия, наблюдая за развитием крупных технологических циклов. И он говорит, что конвергенция ИИ и IoT — одна из наиболее значимых инвестиционных возможностей, которые он видел. Но окно для раннего входа не остаётся открытым вечно. Мероприятие Марка и Джо 24 июня бесплатно — и когда вы зарезервируете своё место, вы получите ранний доступ к бета-версии Time Machine прямо сейчас, без каких-либо покупок.
