De opkomst van kunstmatige intelligentie, of AI, wordt vaak voorgesteld als de volgende grote technologische revolutie. Dat is begrijpelijk. AI-systemen worden steeds beter in schrijven, programmeren, analyseren, ontwerpen en het uitvoeren van taken die tot voor kort uitsluitend door mensen konden worden gedaan. Grote technologiebedrijven investeren daarom honderden miljarden in chips, datacenters en energievoorziening.

Voor beleggers is de belangrijkste vraag echter niet simpelweg of AI belangrijk wordt. De veel moeilijkere vraag is: welke bedrijven gaan daadwerkelijk geld verdienen aan die ontwikkeling?

Recente analyses van onder meer Meta-topman Mark Zuckerberg, de Financial Times, WIRED en een internationale groep AI-onderzoekers laten vier verschillende kanten van dezelfde ontwikkeling zien. Samen geven ze een interessant beeld van de kansen én risico's voor beleggers.

1. AI kan een nieuwe productiviteitsrevolutie worden

Een van de meest optimistische visies komt van Mark Zuckerberg van Meta. Zijn uitgangspunt is dat AI uiteindelijk voor vrijwel iedereen beschikbaar zal zijn en mensen kan helpen bij allerlei aspecten van hun werk en dagelijks leven. Denk aan persoonlijke AI-assistenten die informatie verzamelen, programmeren, leren of andere taken uitvoeren.

Achter deze visie zit een belangrijk economisch idee: intelligentie wordt goedkoper en overvloediger.

Dat is voor beleggers interessant. Stel bijvoorbeeld dat een bedrijf dankzij AI hetzelfde werk kan uitvoeren met honderd werknemers in plaats van honderdvijftig. Of dat medewerkers dankzij AI twee keer zoveel klanten kunnen bedienen. Dan kunnen de kosten dalen en de winst stijgen. AI kan voor bedrijven een soort productiviteitsmachine worden.

Dit doet denken aan eerdere technologische revoluties. Elektriciteit maakte fabrieken efficiënter, computers veranderden kantoorwerk en internet veranderde de manier waarop bedrijven communiceren en verkopen. AI zou iets vergelijkbaars kunnen doen, maar mogelijk op een veel groter deel van de economie.

Dat is de bull case, oftewel het optimistische scenario voor AI.

Maar er zit een belangrijk probleem aan deze visie. Als AI uiteindelijk heel goedkoop en voor iedereen beschikbaar wordt, betekent dat niet automatisch dat de bedrijven die AI produceren enorme winsten blijven maken.

Integendeel: wanneer concurrenten elkaar voortdurend onderbieden, kan de prijs van AI sterk dalen. Voor consumenten en bedrijven is dat geweldig. Voor beleggers is het minder vanzelfsprekend.

De vraag wordt dan: wie houdt uiteindelijk de economische waarde van AI vast?

Een goede technologie is nog geen goede belegging

Dit onderscheid is belangrijk voor beginnende beleggers. Een technologie kan enorm succesvol worden zonder dat alle bedrijven die ermee te maken hebben goede beleggingen zijn. Het internet heeft de economie fundamenteel veranderd. Toch waren lang niet alle internetbedrijven goede beleggingen. Sommige ondernemingen verdwenen, andere werden overgenomen en weer andere bleken veel te duur gewaardeerd.

Hetzelfde kan met AI gebeuren. Het is dus niet genoeg om te zeggen:

"AI gaat de wereld veranderen, dus ik koop AI-aandelen."

Een belegger moet vragen:

"Welk bedrijf verdient daar geld aan, hoeveel geld en tegen welke prijs koop ik dat bedrijf?"

Het laatste is essentieel. Een uitstekend bedrijf kan nog steeds een slechte belegging zijn als je er een veel te hoge prijs voor betaalt.

2. AI heeft verrassend veel fysieke infrastructuur nodig

AI lijkt op het eerste gezicht volledig digitaal. Een chatbot, AI-agent of beeldgenerator bestaat immers uit software.

Achter die software staat echter een enorme fysieke infrastructuur. AI heeft krachtige chips nodig. Die chips moeten worden geplaatst in datacenters. Datacenters hebben enorme hoeveelheden elektriciteit nodig. Koeling, netwerken, grond, water, vergunningen en kapitaal zijn nodig.

Hier ontstaat een interessante paradox:

Hoe meer digitaal AI wordt, hoe belangrijker sommige fysieke infrastructuur wordt.

De Financial Times beschreef onlangs hoe de snelle bouw van datacenters steeds vaker leidt tot politieke en maatschappelijke weerstand. Lokale gemeenschappen maken zich zorgen over het elektriciteitsverbruik, de impact op het elektriciteitsnet en de vraag wie uiteindelijk de kosten draagt.

Dit is geen detail. Het kan een beperking worden voor de groei van AI.

Een technologiebedrijf kan misschien relatief snel een nieuw AI-model ontwikkelen. Maar een nieuw datacenter bouwen, daar elektriciteit voor regelen en alle benodigde vergunningen krijgen, kan jaren duren. Voor beleggers betekent dit dat de kansen rond AI veel breder zijn dan alleen de bekende chip- en technologiebedrijven.

De onverwachte winnaars van de AI-boom

Wanneer beleggers aan AI denken, denken ze vaak aan bedrijven die AI-modellen ontwikkelen of aan chipproducenten. Misschien liggen sommige interessante kansen juist daarachter. Denk aan bedrijven die elektriciteit produceren, elektriciteitsnetwerken uitbreiden, datacenters bouwen of koelingssystemen leveren. Ook cybersecurity kan belangrijker worden omdat bedrijven steeds afhankelijker worden van digitale systemen.

Als AI de vraag naar elektriciteit sterk verhoogt, kan bijvoorbeeld de energie-infrastructuur een belangrijk knelpunt worden. Voor beleggers ontstaat dan een interessante vraag:

Wie verkoopt de scheppen aan de goudzoekers?

Tijdens een goudkoorts worden niet alleen de goudzoekers rijk. Ook de bedrijven die gereedschap, transport en andere benodigdheden leveren kunnen profiteren.

Misschien zijn de uiteindelijke winnaars niet alleen de bedrijven die de slimste AI ontwikkelen, maar ook de bedrijven die de infrastructuur leveren die iedere AI-ontwikkelaar nodig heeft.

3. Technologie alleen is niet genoeg: mensen moeten AI ook accepteren

Een andere recente analyse van WIRED legt de nadruk op een probleem dat beleggers gemakkelijk over het hoofd kunnen zien: vertrouwen.

AI kan technisch ontzettend goed zijn, maar dat betekent niet automatisch dat mensen de technologie ook willen gebruiken. Consumenten maken zich zorgen over banen, privacy, auteursrecht, onderwijs en de invloed van AI op menselijke creativiteit. Werknemers kunnen bang zijn hun baan te verliezen. Bedrijven kunnen terughoudend zijn omdat ze niet weten hoe klanten op AI reageren.

Het leidt tot een belangrijk onderscheid:

Technische mogelijkheid is niet hetzelfde als economische toepassing.

Een AI-systeem kan bijvoorbeeld uitstekend functioneren als klantenservice-medewerker. Maar als klanten liever met een mens praten, zal een bedrijf de technologie misschien minder snel inzetten.

Voor beleggers is dit belangrijk omdat aandelenkoersen uiteindelijk niet worden bepaald door hoe indrukwekkend een technologie is, maar door hoeveel winst bedrijven ermee kunnen maken. Een bedrijf kan beschikken over een fantastisch AI-product en toch tegenvallende financiële resultaten hebben als klanten er niet voor willen betalen.

4. De grootste uitdaging kan regelgeving worden

Een grote groep AI-onderzoekers en technologen waarschuwt dat AI zich mogelijk sneller ontwikkelt dan de regels en veiligheidsmechanismen die nodig zijn om de technologie te beheersen.

Voor een belegger hoeft dat niet te betekenen dat je moet uitgaan van extreme scenario's waarin AI de mensheid bedreigt. Er zijn veel waarschijnlijkere gevolgen.

Overheden kunnen strengere regels invoeren. Bedrijven kunnen verplicht worden extra veiligheidsmaatregelen te nemen. Internationale spanningen kunnen ervoor zorgen dat bepaalde AI-technologieën niet vrij beschikbaar zijn. Dit kan de ontwikkeling van AI vertragen en duurder maken.

Tegelijkertijd kan regelgeving juist grote gevestigde bedrijven bevoordelen. Grote ondernemingen hebben vaak voldoende geld en juridische capaciteit om aan ingewikkelde regelgeving te voldoen, terwijl kleine concurrenten dat moeilijker kunnen. Regulering is daarom niet automatisch slecht voor alle beleggers. Het kan de concurrentieverhoudingen juist veranderen.

Vier mogelijke toekomstscenario's

Wanneer we de vier recente visies combineren, ontstaan grofweg vier mogelijke scenario's.

In het eerste scenario wordt AI een enorme productiviteitsrevolutie. AI wordt steeds goedkoper en beter en wordt gebruikt door vrijwel ieder bedrijf. Werknemers kunnen meer produceren, bedrijven kunnen kosten besparen en er ontstaan nieuwe producten en diensten. Dit zou het meest optimistische scenario zijn.

In het tweede scenario wordt AI inderdaad zeer belangrijk, maar verloopt de ontwikkeling minder snel. Datacenters krijgen te maken met vergunningen, elektriciteit wordt schaars en regelgeving neemt toe. AI blijft groeien, maar de economische opbrengsten komen geleidelijker. Het is waarschijnlijk een minder spectaculaire, maar nog steeds positieve ontwikkeling.

In het derde scenario ontstaat een sterke maatschappelijke tegenreactie. Mensen vertrouwen AI minder, overheden voeren strengere regels in en sommige toepassingen worden beperkt. AI blijft dan technisch vooruitgaan, maar de commerciële toepassing groeit veel minder snel.

En er is nog een vierde scenario: de AI-capital spending bubble. Het betekent dat bedrijven enorme bedragen investeren in AI-infrastructuur, maar dat de opbrengsten uiteindelijk tegenvallen. Er worden dan misschien te veel datacenters en chips geproduceerd voor de hoeveelheid AI-diensten waarvoor klanten daadwerkelijk willen betalen. Dit is een bijzonder belangrijk risico voor beleggers. Wanneer AI dan wel een geweldige technologie blijkt te zijn, kunnen AI-aandelen sterk dalen als beleggers ontdekken dat bedrijven te veel hebben geïnvesteerd voor de winst die daaruit voortkomt.

Waar moet een beginnende belegger dan op letten?

Wie in AI wil beleggen, hoeft niet te proberen te voorspellen welk AI-model over vijf jaar het beste zal zijn. Het is verstandiger om naar de economie achter AI te kijken.

Een eerste groep bestaat uit bedrijven die de infrastructuur leveren. Zij profiteren wanneer er steeds meer AI-computercapaciteit nodig is. Denk aan chips, datacenters, netwerken en energie.

Een tweede groep bestaat uit bedrijven die AI zelf ontwikkelen. Daar ligt mogelijk een enorme groeimarkt, maar ook veel concurrentie. Wanneer AI-modellen steeds goedkoper worden, kunnen winstmarges onder druk komen.

Een derde groep bestaat uit bedrijven die AI gebruiken om hun bestaande activiteiten winstgevender te maken. Dit kan misschien wel een van de interessantste categorieën worden.

Stel dat een softwarebedrijf dankzij AI met hetzelfde aantal werknemers twee keer zoveel klanten kan bedienen. Of een verzekeraar claims sneller kan verwerken. Of een fabrikant dankzij AI minder fouten maakt. In deze gevallen hoeft AI niet het product zelf te zijn. AI wordt een middel om de winstgevendheid van een bestaand bedrijf te verbeteren. Het is voor beleggers interessant omdat deze ondernemingen vaak al klanten, omzet en een bestaand bedrijfsmodel hebben.

Kijk niet alleen naar omzet, maar vooral naar rendement

Een belangrijke les voor beginnende beleggers is dat groei en rendement niet hetzelfde zijn. Een bedrijf kan bijvoorbeeld zijn omzet met 30 procent zien groeien, maar daarvoor enorme hoeveelheden geld moeten investeren.

Stel dat een onderneming €10 miljard extra omzet krijgt, maar daarvoor €9 miljard aan nieuwe infrastructuur moet bouwen. Dan is die groei economisch veel minder aantrekkelijk dan wanneer dezelfde €10 miljard omzet slechts €2 miljard aan extra investeringen vereist.

Analyseer bij AI-bedrijven vooral de verhouding tussen:

Investeringen → extra omzet → extra winst → vrije kasstroom.

Vrije kasstroom is simpel gezegd het geld dat een bedrijf overhoudt nadat het de noodzakelijke investeringen heeft gedaan. Uiteindelijk is dat geld beschikbaar voor bijvoorbeeld schuldafbouw, dividend, aandeleninkoop of nieuwe investeringen.

De tien signalen als belegger te volgen

Bij de beoordeling van AI-bedrijven kan je daarom niet alleen kijken naar hoeveel AI ze gebruiken, maar letten op:

1. Groeit de omzet door AI?
Niet alleen AI-aankondigingen, maar daadwerkelijke verkopen.

2. Blijven de winstmarges hoog?
Meer omzet is niet voldoende als de kosten nog sneller stijgen.

3. Hoeveel geld wordt geïnvesteerd?
Een explosieve stijging van investeringen kan een waarschuwing zijn.

4. Wat levert iedere extra dollar aan investeringen op?
Dit zegt veel over het rendement van de AI-boom.

5. Dalen de kosten van AI?
Het kan goed nieuws zijn voor gebruikers, maar slecht nieuws voor AI-producenten die hun prijzen niet kunnen verdedigen.

6. Zijn klanten bereid voor AI te betalen?
Gebruik alleen is niet voldoende.

7. Worden AI-agents daadwerkelijk gebruikt?
Het kan de volgende belangrijke stap in de commerciële ontwikkeling van AI zijn.

8. Leidt AI tot echte productiviteitswinst?
Daar zal uiteindelijk een groot deel van de economische waarde vandaan moeten komen.

9. Hoe ontwikkelt de regelgeving zich?
Vooral rond veiligheid, privacy, auteursrecht en energiegebruik.

10. Hoe groot is het maatschappelijke vertrouwen?
Technologie die mensen niet willen gebruiken heeft uiteindelijk beperkte commerciële waarde.

Wat betekent dit voor de belegger?

De belangrijkste conclusie is voorzichtig te zijn met de gedachte "AI groeit, dus alle AI-aandelen stijgen."

Het is te eenvoudig. De AI-revolutie kan namelijk tegelijkertijd enorm succesvol zijn én teleurstellend voor bepaalde beleggers. Het klinkt vreemd, maar is heel goed mogelijk.

Stel dat AI de productiviteit van de wereldeconomie sterk verhoogt. Bedrijven worden efficiënter, nieuwe producten ontstaan en consumenten krijgen betere diensten tegen lagere prijzen. Het zou economisch fantastisch zijn. Als de concurrentie vervolgens zo hevig wordt dat AI-bedrijven hun diensten bijna gratis moeten aanbieden, kunnen de winsten van de AI-producenten veel minder spectaculair zijn dan de technologie zelf.

De grootste winnaar zou dan misschien niet het AI-bedrijf zijn, maar het bedrijf dat AI gebruikt om zijn eigen kosten te verlagen en zijn winst te verhogen.

Belangrijkste conclusie

De vier visies leiden uiteindelijk tot één centrale beleggersvraag:

AI gaat waarschijnlijk veel economische waarde creëren. Maar wie krijgt die waarde uiteindelijk in handen?

Het is belangrijker dan de vraag of AI een revolutie wordt.

De verwachting is daarom niet dat er één grote groep "AI-winnaars" ontstaat, maar ontstaat er een veel complexer speelveld. De eerste winnaars kunnen de leveranciers van chips, datacenters en energie zijn. Daarna kunnen bedrijven die AI succesvol integreren in hun bestaande activiteiten grote productiviteitsvoordelen behalen.

Tegelijkertijd kunnen sommige AI-producenten te maken krijgen met sterke concurrentie, dalende prijzen en hoge investeringskosten.

Voor een beginnende belegger is daarom misschien de belangrijkste les:

Koop niet simpelweg een aandeel omdat het bedrijf "iets met AI doet".

Vraag eerst:

Hoe verdient dit bedrijf geld aan AI?

Daarna:

Hoeveel moet het investeren om die groei te realiseren?

En ten slotte:

Hoeveel van de economische waarde van AI komt uiteindelijk bij de aandeelhouder terecht?

Het laatste onderscheid kan de komende jaren het verschil maken tussen investeren in de AI-revolutie en simpelweg meegaan in de AI-hype. De interessantste beleggingen zullen mogelijk niet de bedrijven zijn die het hardst over AI praten, maar de bedrijven die kunnen aantonen dat AI daadwerkelijk leidt tot meer vrije kasstroom, duurzame concurrentievoordelen en een hoog rendement op geïnvesteerd kapitaal.

AI als belegging: welke aandelen kunnen profiteren van de AI-revolutie?

Op basis van de recente ontwikkelingen kan je als belegger beter niet één enkel AI-aandeel kiezen, maar kijken naar de verschillende onderdelen van de AI-keten. Sommige ondernemingen leveren de chips, andere bouwen de infrastructuur, weer andere verkopen AI-diensten en een vierde groep gebruikt AI vooral om bestaande activiteiten winstgevender te maken. Het leidt tot een belangrijk inzicht: de AI-revolutie kan groot worden zonder dat ieder AI-aandeel een goede belegging is.

Van AI-hype naar AI-rendement

De eerste fase van de AI-boom draaide vooral om technologie. Wie had het krachtigste model? Wie had de beste chips? Wie kon het grootste datacenter bouwen?

Voor beleggers begint nu een andere fase. De vraag wordt steeds meer: wat leveren al die investeringen uiteindelijk op?

Het is belangrijk omdat de bedragen enorm zijn. Grote technologiebedrijven investeren gezamenlijk honderden miljarden dollars in AI-infrastructuur. Tegelijkertijd worden beleggers kritischer over de vraag of die investeringen voldoende winst zullen opleveren. Een recente analyse van de Wall Street Journal wees bijvoorbeeld op meer dan $3 biljoen aan toekomstige verplichtingen bij grote technologiebedrijven die verband houden met AI-infrastructuur.

Dit betekent niet dat AI een bubbel is. Het betekent wel dat beleggers moeten opletten.

Een bedrijf dat €100 miljard investeert en uiteindelijk €200 miljard extra winst creëert, heeft een fantastische investering gedaan. Een bedrijf dat €100 miljard investeert en uiteindelijk maar €110 miljard extra winst creëert, heeft een veel minder aantrekkelijke investering gedaan.

Kijk bij AI-aandelen vooral naar rendement op geïnvesteerd kapitaal, vrije kasstroom, concurrentievoordeel en de mogelijkheid om AI-investeringen daadwerkelijk te gelde te maken.