מורגן סטנלי בשלושה תרחישים ל-AI. מי המנצחים בכל תרחיש?
מורגן סטנלי בנה שלושה תרחישים שונים לגבי הכיוונים של מהפכת ה-AI ומי ישלוט בשוק ה-AI בשנים הקרובות, ובשלושתם מופיעות אותן חברות ברשימת המנצחות - אנבידיה יושבת בליבה של כל אחת מהאפשרויות, וגם ענקיות הענן מופיעות בכולן, כשמה שמשתנה הוא העוצמה של התרחיש על הרווחים של כל אחת. כולן יהיו מנצחות, אבל כל תרחיש משפיע אחרת ויש בו סדר שונה של מנצחות.
בתרחיש אחד עומד עולם שבו המודלים הסגורים שומרים על העליונות שלהם. ההנחה כאן היא שהמעבדות הגדולות ימשיכו להחזיק יתרון בביצועים, באבטחת מידע ובנוחות השימוש, ולכן ארגונים ימשיכו לשלם פרמיה עבור גישה ל-API סגור. המרוויחות בתרחיש הזה הן OpenAI ו-Anthropic, שתיהן פרטיות, לצד אמזון, אלפאבית, אנבידיה ו-Bloom Energy.
התרחיש שמורגן סטנלי מתאר כטבעי ביותר הוא עולם היברידי, שבו ארגונים מריצים מודלים למשימות שדורשות הסקה מורכבת, ומעבירים את העבודה החוזרת למודלים פתוחים וזולים. התשתית עצמה מתפצלת בין ענן ציבורי לשרתים פרטיים, ורשימת המרוויחות מתרחבת מעבר לחומרה: אמזון, אלפאבית ומיקרוסופט מצטרפות לחברות תוכנה כמו Datadog, Palantir, CrowdStrike, Okta ו-ServiceNow, ואנבידיה נשארת גם כאן בפנים.
התרחיש השלישי הוא מודלים פתוחים שבו מחירי ה-API צונחים לרמה של סחורה בסיסית. הזירה הזאת מיטיבה עם יצרניות החומרה, ובמורגן סטנלי מציינים את מיקרוסופט, את המעבדות הסיניות MiniMax ו-Z.ai, את עליבאבא וטנסנט, ולצידן דל, HP, אפל ו-NetApp. אנבידיה מופיעה שוב כמנצחת גם בתרחיש זה.
מיקרוסופט מקבלת את הדירוג הגבוה ביותר בתרחיש של כלים פתוחים, בעוד אמזון ואלפאבית מובילות כשהמודלים הסגורים שולטים או כשהשוק מתייצב על תמהיל היברידי. ההיגיון מאחורי ההיפוך פשוט: ככל שהמודלים עצמם הופכים לסחורה, הערך עובר לשכבת ההפעלה, לכלי הפריסה ולמערכות הארגוניות שמריצות אותם, וזה המגרש שבו מיקרוסופט חזקה. כשהמודלים שומרים על בלעדיות, הכוח אצל מי שמארח אותם ומוכר את הגישה אליהם.
המנצחות הגדולות
במורגן סטנלי מעריכים ירידה של כ-70% במחיר הממוצע במעבר רחב ממודלים סגורים לפתוחים, חיסכון שמגיע לכ-25 מיליארד דולר בשנה עבור המשתמשים. סקר שמופיע בניתוח מראה ש-63% מהנשאלים כבר מריצים מודלים בקוד פתוח, לרוב במקביל למערכות סגורות. משימת AI ממוצעת מייצרת על פי מורגן סטנלי תועלת של כ-55 דולר מול עלות של 2 עד 5 דולר.
מחקר של אוניברסיטת קרנגי מלון מספק את ההסבר המעשי לבחירה של ארגונים במודלים קטנים: פריסה עצמית של מודל מתחת ל-30 מיליארד פרמטרים מחזירה את ההשקעה בתוך שלושה חודשים, ואילו מודלים בטווח של 200 מיליארד עד טריליון פרמטרים דורשים עד שש שנים כדי להצדיק את עצמם. הפער הזה דוחף את ההשקעה מאימון ענק לכיוון הסקה, ענן ריבוני, מערכות מקומיות ומכשירי קצה.
החשמל הוא החסם המשותף לשלושת התרחישים, וזאת הסיבה שרשימת המרוויחות בשרשרת האנרגיה כמעט זהה בכולם. מורגן סטנלי מציבה בכל אחד מהם את Bloom Energy, Innio, Solaris Energy Infrastructure, Williams Companies ו-Liberty Energy, מתוך הנחה שייצור חשמל מקומי ואמין יידרש בין אם עוצמת החישוב תישאר מרוכזת ובין אם תתפזר על פני יותר כלים ואפשרויות. גם ספקיות ענן ייעודיות ל-AI כמו CoreWeave ו-Nebius צפויות ליהנות מכך.
805 מיליארד דולר הוא האומדן העדכני של מורגן סטנלי להוצאות ההון של אמזון, אלפאבית, מטא, מיקרוסופט ואורקל ב-2026, אחרי עדכון כלפי מעלה מ-765 מיליארד. לשנת 2027 הקפיצה חדה: כ-1.1 טריליון דולר במקום 951 מיליארד בתחזית הקודמת, וחלק מהאומדנים בבנק כבר מדברים על 1.4 טריליון, כ-17% מעל הקונצנזוס. הסכום של 2026 גדול פי שניים בערך מזה של 2025 ופי שלושה מזה של 2024, וההוצאה הצפויה ל-2027 שקולה לסך הוצאות ההון של כל החברות במדד S&P 500 שמחוץ לענף הטכנולוגיה (להרחבה: מיקרוסופט, אמזון ומי שמוכר את התשתית).
