חושבים שפיזרתם את ההשקעה ב-AI? יכול להיות שקניתם את אותו סיכון ארבע פעמים

רוב התיקים שנבנו סביב בינה מלאכותית מחזיקים כמה שמות בתחום השבבים, וההיגיון מוכר: במקום להמר הכול על מעצב אחד, פורסים את החשיפה על יצרן הציוד, על היציקה, על מעצב מתחרה ועל מרכיב החומרה. ארבע חברות, ארבעה עסקים, ארבעה מבני הכנסות. נשמע כמו פיזור.

איך נראית השרשרת מקצה לקצה

לפני שנכנסים לנתונים כדאי לראות את המבנה, כי הוא מסביר את רוב מה שבא אחר כך. הכסף מתחיל אצל מפעילי המרכזים הגדולים, ההיפרסקיילרים, שמחליטים כמה להשקיע בתשתית: Microsoft, Amazon ו-Google. ההחלטה שלהם היא הביקוש. משם הוא עובר למעצבי השבבים, כלומר NVIDIA ו-AMD, שמתכננים את המוצר ואינם מייצרים אותו. הייצור עצמו מתבצע ביציקה, ובראשה TSMC. והיציקה עצמה תלויה ביצרני הציוד שמספקים לה את המכונות, כמו ASML ו-Applied Materials. בקצה האחרון יושבים מרכיבי השרתים, שלוקחים את הרכיבים ומייצרים מהם מערכות מוכנות ללקוח.

שרשרת אחת, חמישה שלבים, וכל שלב תלוי בקודמו. בפועל היא ארוכה עוד יותר, ובשנה האחרונה הצטרפו אליה גם חברות תוכנה ואבטחת מידע שהפכו לחלק מסיפור הבינה המלאכותית. ההודעה שמזיזה את כולם מגיעה בדרך כלל מאותו מקום, אבל היא לא מגיעה לכולם באותו אופן.

 מה בדקתי

בשנה האחרונה אספתי אלפי הודעות רשמיות של אנבידיה, מהשקות מוצר ודוחות רבעוניים ועד שיתופי פעולה ויוזמות אסטרטגיות, ומדדתי איך תשע חברות שבבים אחרות נעו בכל אחד מאותם ימים. תשע החברות יושבות בארבעה עומקים שונים באותה שרשרת: יצרני ציוד במעלה הזרם, היציקה שמייצרת בפועל, מעצבים שמתחרים באנבידיה או נמכרים לצדה, ומשלבי שרתים במורד הזרם. אותן הודעות, אותם ימים, ותשע חברות ששומעות את אותה ידיעה מארבעה מרחקים שונים.

תשומת הלב אינה מבחינה, החשיפה כן

הממצא הראשון הוא הנקי ביותר וגם הפחות מפתיע בפני עצמו: נפח המסחר עולה אצל כל אחת מהחברות במדגם כשאנבידיה מודיעה משהו. אין דרגה בשרשרת שמתעלמת. השוק מתייחס להודעה כרלוונטית לכל השרשרת ומגיב בהתאם.

• האם הבינה המלאכותית תעלים את שוק העבודה - חלק ב
• וולמארט מתחייבת: בלי מחיר אישי לכל לקוח

התשואות הן סיפור אחר לגמרי. הפיזור ביניהן גדול, וחשוב מכך, הוא מובנה ולא אקראי. יצרני הציוד במעלה הזרם נעים בטווח צר יחסית, ודרגת היציקה מתנהגת דומה, עם מעט מאוד ירידות עמוקות. אבל כשיורדים במורד הזרם התמונה משנה אופי: המעצבים מציגים תנודתיות גבוהה בהרבה, ומשלבי השרתים הם המקרה הקיצוני, עם ההתפלגות הרחבה ביותר במדגם והזנבות השליליים החמורים ביותר מכל הדרגות.

לסדר הזה יש קריאה כלכלית שמשכנעת אותי יותר מהסטטיסטיקה לבדה. מיקום בשרשרת הוא בקירוב מיקום במבנה המרווח, וגם מיקום ביחס לוודאות ההכנסה. יצרני ציוד מוכרים מכונות נדירות, עתירות הון וקשות להחלפה, לתוך פנקס הזמנות שנפרש על שנים. מרכיבי שרתים מתחרים במידה רבה על מחיר, עם מרווחים דקים בהרבה, והלקוח שלהם יכול לשנות תקציב ברבעון. ידיעה שמזיזה את התחזית לביקוש היא התאמה צנועה לפנקס ארוך בקצה אחד של השרשרת, ופגיעה ישירה במרווח של הרבעון הבא בקצה השני.

המרחק משנה למה מגיבים

הממצא השני לקח לי יותר זמן להבין, והוא זה שהייתי מגן עליו הכי חזק. לצד משתני שוק, הניתוח כולל גם מאפיינים שחולצו מטקסט ההודעה עצמה, והשאלה הייתה אם התוכן הספציפי של מה שאנבידיה אמרה נושא מידע מעבר לעצם העובדה שהיא אמרה משהו.

עבור חברות רחוקות ממנה בשרשרת, בעיקר לא. יצרני הציוד במעלה הזרם מגיבים לקיומה של ההודעה ולא לניסוחה. עבור מתחרים ישירים ולקוחות ישירים, מאפייני הטקסט הופכים למשמעותיים: מה שנאמר בפועל משנה, ובדיוק אצל החברות שהמיקום המסחרי שלהן מעורב ישירות בתוכן. מכאן שמידע אינו פשוט נחלש עם המרחק, הוא משנה סוג. קרוב, השווקים קוראים. רחוק יותר, הם סופרים.

• המאבק על מחצבים ואיך הוא קשור לעימות בין איראן לבין ארה"ב
• תעשיית החלפים הפיראטיים והאיום השקט על בואינג ואיירבאס

למה משקיעים סופרים שמות ולא חשיפות

וכאן מגיע החלק ההתנהגותי, והוא לדעתי מסביר למה הטעות הזו כל כך נפוצה. פיזור נכון דורש לדעת כמה דברים בלתי תלויים מחזיקים, וזו שאלה קשה שדורשת להבין מבני הכנסות, בסיסי לקוחות ומיקום בשרשרת. מספר המניות בתיק, לעומת זאת, גלוי, מדיד וזמין מיד. וכשיש שאלה קשה שאין לה תשובה נוחה לצד שאלה קלה שיש לה, אנשים עונים על הקלה בלי לשים לב שהחליפו.

שלמה בנרצי וריצ'רד תאלר תיארו את התופעה כבר ב-2001, כשמצאו שמשקיעים בתוכניות חיסכון נוטים לחלק את כספם באופן שווה בין האפשרויות שמוצגות להם, כמעט בלי קשר לאופי הנכסים שמאחוריהן. הם קראו לזה פיזור נאיבי, ומאז זה תועד בהקשרים רבים. בסקטור טכנולוגי לוהט הצורה של אותה הטיה היא ספירת שמות: חמש מניות מרגישות כמו חמש החלטות, גם כשהן מגיבות לאותו מקור מידע.

ושימו לב שהממצא על נפח המסחר הוא בדיוק אותה בעיה בצד השני. תשומת הלב אינה מבחינה בין הדרגות, ולכן כשאנבידיה מודיעה משהו כל השרשרת מופיעה בחדשות ובמסכי המסחר. החשיפה הכלכלית כן מבחינה. משקיע שבונה תיק לפי מה שמופיע בכתבות בונה אותו לפי המשתנה שאינו מבחין.

מה זה משנה בפועל

לכן השאלה השימושית על סל כזה אינה כמה מניות שונות יש בו, אלא מה צריך לקרות כדי שכולן ייפגעו יחד. אם ידיעה אחת מאותו מקור מזיזה את כל ארבעת השמות, אז מבחינת מקור הסיכון מדובר בפוזיציה אחת שנחלקה לארבע, ולא בארבע פוזיציות.

והשאלה השנייה, שהיא פחות מובנת מאליה, נוגעת לאיפה הסיכון הגדול יושב. בתיקים שראיתי, האחזקה הגדולה ביותר היא בדרך כלל השם המוכר ביותר, זה שהמשקיע מרגיש שהוא מבין הכי טוב. אבל התגובות החריפות ביותר בנתונים נמצאות דווקא בקצה השני של השרשרת, אצל החברות שנתפסות כחלק התעשייתי והמשעמם של העסקה. מי שהקצה את המשקל הגדול לפי תחושת היכרות עלול לגלות שהוא הקצה אותו הפוך ממה שהסיכון מצדיק. 

מה הבדיקה הזו לא יכולה לשאת

תשע חברות, חברת עוגן אחת, ענף אחד, ותקופה חריגה במיוחד בהיסטוריה של אותו ענף. האם אותו מבנה של דרגות בשרשרת קיים גם בענפים אחרים, למשל בתרופות או ברכב, היא שאלה פתוחה ולא הייתי רוצה לנחש את התשובה. גם ההטרוגניות עצמה תיאורית: לדעת שלמשלבים במורד הזרם יש זנבות שמאליים עמוקים יותר מלספקי ציוד אומר משהו על צורת הסיכון שמחזיקים, אבל הוא לא אומר אילו הודעות יהיו הרעות, או מתי.

מה שהוא כן אומר הוא שספירת שמות אינה מדידת פיזור, ושהמקום שבו חברה יושבת בשרשרת קובע לא רק כמה היא תזוז אלא גם על מה בכלל היא מגיבה. זו לא כלל מסחר. זו שאלה ששווה לשאול על כל סל שנבנה סביב סיפור אחד.