Wesołego Juneteenth! Nasze biura InvestorPlace są dziś zamknięte z powodu święta rynkowego. Jeśli potrzebujesz pomocy od naszego zespołu obsługi klienta, chętnie pomoże, gdy wrócimy w poniedziałek.
Większość inwestorów postrzega AI jako historię oprogramowania. Joe Austin uważa, że patrzą w złym kierunku.
Po czterech dekadach na Wall Street Joe – który obecnie współpracuje z naszymi przyjaciółmi z Chaikin Analytics – uważa, że niektóre z największych szans w boomie AI mogą pochodzić z infrastruktury cicho napędzającej to wszystko. Konkretnie – z rosnącej konwergencji między AI a Internetem Rzeczy.
W dzisiejszym piątkowym wydaniu Digest wyjaśnia, dlaczego połączone maszyny, czujniki i systemy przemysłowe stają się coraz ważniejsze dla gospodarki AI… i dlaczego firmy umożliwiające tę transformację mogą oferować większy potencjał wzrostu niż wiele głośnych nazw dominujących na dzisiejszym rynku.
Dzieli się również tym, dlaczego ten trend przyciąga tak dużą uwagę weterana rynkowego Marca Chaikina i zespołu Chaikin Analytics. W rzeczywistości Joe i Marc zaprezentują nowe narzędzie badawcze oparte na AI podczas bezpłatnego wydarzenia 24 czerwca. Możesz zarezerwować swoje miejsce tutaj.
Jeśli Joe ma rację, następna generacja zwycięzców AI może nie być firmami, o których wszyscy mówią dzisiaj – ale tymi, które cicho umożliwiają całą rewolucję AI.
Oddaję głos Joe'emu.
Wspaniałego Juneteenth,
Jeff Remsburg
W głębi australijskiego buszu jedna kopalnia węgla prawie stanęła w miejscu.
I nikt tego nie przewidział…
Kopalnie polegają na rozległych sieciach przenośników taśmowych. Wężują się pod ziemią i przez otwarte tereny, przemieszczając rudę od wydobycia do przetwarzania. Jeśli taśmy się zatrzymają, kopalnia również.
W tej kopalni węgla właśnie to miało się wydarzyć. Czujniki napędzane AI na silnikach taśmowych wykryły coś dziwnego — łożysko napędu przenośnika zużywało się szybciej niż powinno.
Winowajcą było żłobkowanie łożysk. Dzieje się tak, gdy prąd elektryczny przecieka przez łożysko zamiast płynąć przez system uziemienia. Cicho niszczy łożysko od środka — aż jest za późno.
Fizyczna inspekcja mogłaby wykryć zużycie, ale nie wykryłaby pilności. Czujniki to zrobiły.
Wykryły problem wystarczająco wcześnie, aby prześledzić go do problemu z uziemieniem, naprawić go i wymienić łożysko zanim taśma się zatrzymała. W efekcie zakład uniknął 10 godzin nieplanowanego przestoju i około 191 000 dolarów strat produkcyjnych.
Co ważniejsze, usunięcie pierwotnej przyczyny — a nie tylko objawu — wydłużyło żywotność łożysk i obniżyło długoterminowe koszty utrzymania.
Czujniki nie uratowały tylko łożyska. Uratowały całą operację.
To część szerszego tematu, który obserwuję…
AI i maszyny wykonują pracę, której ludzie nie mogą wykonać — lub wykonują ją lepiej.
I kluczowa koncepcja coraz bardziej to umożliwia.
Fundament dla przemysłowej AI
Mówię o Internecie Rzeczy — IoT.
Cicho stał się jedną z definiujących technologii naszego pokolenia.
Nie tak dawno temu termostat był po prostu termostatem. Dziś jest podłączonym urządzeniem udostępniającym dane Twojemu telefonowi, systemowi HVAC i chmurze. IoT zmienia sposób, w jaki ludzie, maszyny i procesy się komunikują.
Na początku lat 80. programiści na Carnegie Mellon University podłączyli kampusowy automat z Coca-Colą do internetu, aby mogli sprawdzić, czy napoje są zimne, zanim podejdą. W 1999 roku Kevin Ashton z MIT nadał temu rodzajowi rzeczy nazwę: Internet Rzeczy.
Argument Ashtona był prosty: Maszyny nie powinny czekać na ludzi, aby dostarczyć im dane. Ludzie mogą być powolni, rozproszeni i podatni na błędy. Gdyby komputery mogły samodzielnie zbierać informacje i śledzić świat fizyczny w czasie rzeczywistym, moglibyśmy eliminować marnotrawstwo, wykrywać problemy wcześnie i znać stan wszystkiego — przez cały czas.
Żyjemy teraz w świecie, który wyobraził sobie.
Liczby odzwierciedlają tę zmianę
Według firmy badawczej IoT Analytics, 18,6 miliarda urządzeń było podłączonych do IoT w 2024 roku. Do 2030 roku liczba ta ma wzrosnąć do 39 miliardów — i osiągnąć 55 miliardów do 2035 roku.
Rynek IoT wygenerował prawie 550 miliardów dolarów przychodów w 2025 roku. Szacuje się, że osiągnie ponad 865 miliardów dolarów do 2030 roku.
Ale zastosowania przemysłowe napędzają większość tego wzrostu — i tu robi się naprawdę interesująco dla inwestorów.
Przemysłowy rynek IoT — pomyśl o czujnikach, podłączonych maszynach i zautomatyzowanych systemach w fabrykach — wyniósł prawie 326 miliardów dolarów w 2025 roku. Do 2034 roku ma się prawie potroić do około 945 miliardów dolarów. To prawie dwukrotność tempa wzrostu szerszego rynku IoT.
I ma to sens. Branże fizyczne mają najwięcej do zyskania na maszynach, które mogą wykrywać, komunikować się i działać bez interwencji człowieka. AI tylko przyspiesza to, co te maszyny mogą robić.
Oto liczba, która naprawdę przykuła moją uwagę: Do 2030 roku prawie połowa wszystkich przychodów przemysłowego IoT ma zależeć od AI. To fundamentalna zmiana w sposobie działania fabryk, kopalni i sieci energetycznych — i według niektórych szacunków może odblokować do 70 miliardów dolarów nowej wartości rynkowej.
Dane to potwierdzają. Według badania z 2025 roku przeprowadzonego wśród prawie 18 000 firm z sektora prywatnego, firmy inwestujące wyłącznie w AI odnotowały wzrost produktywności o 10,4%. Firmy inwestujące wyłącznie w IoT odnotowały spadek o 6%. Ale przedsiębiorstwa, które inwestowały zarówno w AI, jak i IoT, odnotowały wzrost produktywności o 18,9% — prawie dwukrotność zysku z samej AI.
Mówiąc wprost: AI bez fizycznej łączności to tylko połowa historii. A fizyczna łączność bez AI zostaje w tyle.
AI zbliża się do maszyny
Do niedawna większość przemysłowych czujników nie miała wbudowanej AI w ogóle. To szybko się zmienia.
Producenci budują teraz AI bezpośrednio w czujnikach, bramkach i urządzeniach na hali produkcyjnej. Zamiast wysyłać dane do chmury i czekać na odpowiedź, maszyny przetwarzają informacje na miejscu. Rezultatem są szybsze decyzje, mniej awarii i mniej ludzi potrzebnych do zarządzania całym systemem.
Tak właśnie stało się w tej australijskiej kopalni węgla. I dzieje się to w zakładach produkcyjnych, polach naftowych, portach morskich i sieciach energetycznych na całym świecie.
Przez 40 lat na Wall Street widziałem ten wzorzec wiele razy.
Największe nazwy AI — firmy takie jak Meta Platforms Inc. (META) i Microsoft Corp. (MSFT) — przyciągają większość uwagi. I stają przed ogromną presją, aby udowodnić, że biliony dolarów inwestycji w AI w końcu się opłacą.
Ale nie musisz gonić za głośnymi nazwami, aby znaleźć świetne inwestycje w tym megatrendzie.
W rzeczywistości niektóre z najlepszych szans w każdym głównym cyklu technologicznym pochodziły od firm budujących infrastrukturę, która to wszystko umożliwia — nie od tych, które mają najwięcej czasu antenowego na CNBC.
Pomyśl o boomie internetowym. Tak, Alphabet Inc. (GOOG) i Amazon.com Inc. (AMZN) stały się ogromnymi zwycięzcami. Ale podobnie firmy produkujące routery, kable światłowodowe i sprzęt serwerowy — inwestycje w łopaty i kilofy, które napędzały całą budowę.
Konwergencja AI i IoT tworzy podobną szansę. A firmy najlepiej pozycjonowane do wygranej niekoniecznie są tymi, które już posiadasz.
Jak znaleźć następną falę zwycięzców
Właśnie tutaj pojawia się Marc Chaikin.
Marc spędził 60 lat na Wall Street rozwijając narzędzia analityczne, które mogą przebić się przez szum i znaleźć akcje z prawdziwym momentum. Jego Power Gauge robi to od dziesięcioleci.
Ale 24 czerwca Marc i ja ujawnimy coś nowego — coś, czego żadne z nas nigdy nie pokazało publicznie.
To platforma oparta na AI, którą nazywamy Time Machine. Działa poprzez cofanie się „w czasie" przez dziesięciolecia danych rynkowych, aby znaleźć dziś akcje, których finansowe i techniczne DNA ściśle odpowiada profilom akcji takich jak Nvidia Corp. (NVDA), Amazon i Meta na samym początku ich historycznych wzrostów.
W testach historycznych zidentyfikowała akcje, które następnie przyniosły zyski 995%, 1 406%, a nawet 3 804% — podczas gdy akcje „wzorcowe", które naśladowały, osiągały znacznie skromniejsze zwroty.
Przez 40 lat starałem się wyprzedzać główne zmiany technologiczne. To najpotężniejsze narzędzie, jakie widziałem do robienia dokładnie tego.
Budowa przemysłowej AI jest realna, ogromna i wciąż na wczesnym etapie. Pytanie brzmi, czy jesteś gotowy na skorzystanie z niej — czy też będziesz obserwował z boku, jak kształtuje się następna generacja wielkich zwycięzców.
24 czerwca Marc i ja pokażemy Ci dokładnie, które akcje Time Machine sygnalizuje teraz — za darmo.
Aby uzyskać dostęp, wystarczy zarezerwować swoje miejsce teraz. Gdy to zrobisz, otrzymasz wczesny dostęp do platformy beta Time Machine, dzięki czemu możesz zacząć ją eksplorować przed naszą bezpłatną transmisją. Możesz wpisać dowolny ticker i zobaczyć, jak porównuje się z największymi zwycięzcami giełdowymi wszech czasów.
To pierwszy w historii Chaikin Analytics produkt oparty na AI — a miejsca dla założycieli będą ograniczone.
Zarejestruj się na to bezpłatne wydarzenie tutaj.
Udanych inwestycji,
Joe Austin
Starszy analityk, Chaikin Analytics
P.S. Joe spędził cztery dekady obserwując, jak rozgrywają się główne cykle technologiczne. I mówi, że konwergencja AI i IoT jest jedną z najbardziej znaczących szans inwestycyjnych, jakie widział. Ale okno na wczesne wejście nie pozostaje otwarte wiecznie. Wydarzenie Marca i Joe'ego 24 czerwca jest bezpłatne — a gdy zarezerwujesz swoje miejsce, otrzymasz teraz wczesny dostęp do wersji beta Time Machine, bez żadnych zakupów.
