Saxo Bank
For få år siden virkede kunstig intelligens (AI) som noget futuristisk. I dag er den blevet en drivkraft i stort set alle dele af økonomien – fra finansielle markeder og virksomhedssoftware til logistik, forbrugerelektronik og sundhedssektoren. Virksomheder nøjes ikke længere med at integrere AI i eksisterende processer; de genopfinder produkter, forretningsmodeller og strategier med teknologien som fundament.
Investorer har for længst fået øjnene op for udviklingen. AI-relaterede aktier er steget markant de seneste år, mens tech-giganter har flyttet enorme kapitaludgifter til AI-infrastruktur og modeludvikling. Samtidig har startups rejst milliarder i kapløbet med etablerede aktører, og regeringer samt tilsynsmyndigheder kæmper for at følge med konsekvenserne af den hastige innovation.
Men begejstringen kommer med forbehold. Den langsigtede bæredygtighed i AI-investeringer er stadig usikker. Nogle virksomheder kan ende med at dominere markedet, mens andre vil kæmpe for at fastholde deres værdiansættelser. Hertil kommer etiske dilemmaer, databeskyttelsesudfordringer og geopolitiske spændinger, som tilføjer yderligere risikolag, investorer ikke kan ignorere.
Kunstig intelligens (AI) er gået fra at være en niche inden for teknologi til at blive et centralt investeringsfokus på både offentlige og private markeder. Denne udvikling har skabt markante kapitalforskydninger det seneste årti. Fra udviklere af grundlæggende modeller til udbydere af cloud-infrastruktur – stort set alle dele af den digitale økonomi bliver nu vurderet gennem AI-linsen.
De seneste år har private investeringer i AI accelereret kraftigt. Finansiering til AI- og cloud-fokuserede virksomheder i USA, Europa og Israel er vokset betydeligt, og generativ AI har indtaget en dominerende rolle med en stor andel af den samlede investeringsvolumen. USA har været frontløber og tiltrukket størstedelen af kapitalen, især til virksomheder som OpenAI, xAI og Anthropic, der har drevet innovationen fremad.
AI-trenden har også sat sit præg på børsnoterede selskaber. Aktier som Nvidia, Microsoft og Amazon har oplevet markant fremgang, drevet af stigende efterspørgsel på AI-chips, cloud-løsninger og AI-integration i virksomheder. Et eksempel: Nvidias markedsværdi passerede USD 1 billion i 2023, hvilket understreger investorernes tillid til AI-infrastruktur og chipteknologi. Samtidig strømmer venturekapital fortsat til startups, der udvikler AI-modeller, infrastruktur og applikationer – mange med ambitioner om at udfordre de nuværende markedsledere.
Skalaen af dette potentiale er en afgørende drivkraft. Analytikere forventer, at det globale AI-marked vil vokse til over 826 milliarder USD i 2030, hvilket afspejler en stærk udbredelse på tværs af forskellige brancher. Samtidig vil den voksende efterspørgsel efter datacapacitet til datacentre, computerkraft til træning af AI-modeller og dygtige AI-ingeniører fortsat tiltrække institutionelle investorer, hedgefonde og private investorer til dette hurtigt udviklende tema.
Derfor betragtes investering i kunstig intelligens i stigende grad ikke kun som et teknologi-fokuseret sats, men som et grundlæggende investeringstema på tværs af brancher. Tematiske porteføljer, AI-fokuserede ETF’er og indeksprodukter giver nu investorer flere indgangspunkter til et dynamisk og konkurrencepræget landskab.
Kunstig intelligens er ikke længere et snævert teknologisk nicheområde. Den er nu dybt integreret i infrastruktur, hardware, software og serviceydelser – og former investeringslandskabet langt ud over Silicon Valley. For investorer, der ønsker eksponering mod AI, findes der flere veje.
Nogle af de mest fremtrædende muligheder findes i børsnoterede selskaber, der står i spidsen for banebrydende AI-innovation eller drager fordel af den brede integration af kunstig intelligens.
Det omfatter producenter af AI-hardware samt virksomheder, der leverer cloud-baserede tjenester, udvikler specialiserede chips og skaber avancerede sprogmodeller. Andre store aktører i sektoren er teknologivirksomheder, som integrerer generativ AI i søgemaskiner, produktivitetsværktøjer og forbrugerrettede produkter, samt organisationer, der anvender AI til at optimere arbejdsprocesser, sikkerhed og indholdsproduktion.
Investorer holder desuden øje med producenter af AI-chips og netværksudstyr, som oplever hurtig vækst drevet af stigende infrastrukturkrav til implementering af AI-modeller.
Nogle af de mest fremtrædende spillere inden for AI er:
For investorer, der ønsker en bredere eksponering mod AI, tilbyder AI-ETF’er og tematiske fonde en diversificeret indgangsvinkel. Disse porteføljer reducerer virksomhedsspecifik risiko og giver mulighed for at følge de overordnede tendenser inden for AI-adoption – uden at satse på én enkelt vinder.
Andre fonde følger indeks, der fokuserer på relaterede teknologiområdersom semiconductors, automatisering og cloud computing. Dette giver en indirekte eksponering mod AI med typisk lavere volatilitet end enkeltaktier.
Selvom de offentlige markeder domineres af store teknologivirksomheder, vokser private investeringer i AI-startups fortsat. Disse virksomheder udvikler blandt andet:
Mange af disse udfordrere bygger open source-modeller eller finjusterede løsninger, der konkurrerer direkte med giganter som Google og Meta.
For de fleste investorer er direkte adgang til disse startups begrænset, men eksponering kan ske indirekte via:
Selvom disse virksomheder ofte er uden for rækkevidde for private investorer, påvirker deres vækstkurve værdiansættelser og strategier hos børsnoterede AI-aktier.
Investering i kunstig intelligens kræver et bredt perspektiv på hele AI-stakken – fra datacentre og chipproducenter til softwareplatforme og slutbrugerapplikationer. Ingen enkelt del af stakken dækker alle mulighederne. Ved at sprede investeringer på tværs af infrastruktur, modeludvikling og praktisk anvendelse kan du balancere kortsigtet volatilitet med langsigtet vækstpotentiale.
Fremvæksten af AI har udløst massiv investorinteresse, men at identificere bæredygtige vindere kræver mere end blot at genkende brandnavne eller følge kursstigninger. Her er fem nøglefaktorer at holde øje med:
AI-produkter drager ofte fordel af stordriftsfordele. Når sprogbaserede modeller først er trænet, kan de genbruges på tværs af platforme og brancher. Men træningen kræver enorme kapitaludgifter og computerkraft. Vurder, om virksomheden kan skalere omkostningseffektivt – enten via egen infrastruktur eller strategiske partnerskaber, der reducerer marginale implementeringsomkostninger.
Adgang til unikke datasæt er en afgørende konkurrencefordel, fordi AI-systemer forbedres med relevant, højtkvalitets data. Virksomheder med eksklusive datasæt – fx sundhedsfirmaer med anonymiserede patientjournaler eller finansielle institutioner med realtids-transaktionsdata – har en strukturel fordel, der gør deres løsninger sværere at kopiere.
Ikke alle AI-løsninger er ens. Nogle integrerer AI i eksisterende værktøjer, mens andre bygger AI-native platforme med helt nye tjenester. Kig efter en klar produktplan, høj brugerengagement og beskyttet IP (fx modelarkitektur eller implementeringsinfrastruktur) – det er tegn på langsigtet konkurrencekraft.
Tidlig hype er ikke nok. Undersøg, hvordan virksomheden skaber værdi: abonnementer, forbrugsbaserede modeller, virksomhedsintegrationer eller licensaftaler. Klare prisstrukturer, kundeloyalitet og høj-margin tilbagevendende indtægter er stærke indikatorer for moden indtjening.
AI-markederne udvikler sig hurtigt, og eksekvering er afgørende. Leverer virksomheden regelmæssige opdateringer? Omsætter den forskning til reel kundeanvendelse? Udvider partnerskaber dens markedsrækkevidde? Indtjeningsrapporter, brugerdata og produktlanceringer giver konkrete indblik i eksekveringskraft.
En virksomheds rolle i økosystemet – modelbygger, infrastrukturleverandør, platformintegrator eller applikationsudvikler – påvirker dens vækstpotentiale og marginer. Vurder, om den er førende i sit segment, eller under pres fra større, mere integrerede aktører.
Investering i kunstig intelligens handler ikke kun om vækstpotentiale. Etiske risici er blevet et centralt tema for investorer, der fokuserer på langsigtet værdi og ansvarlighed. Her er de vigtigste problemstillinger at holde øje med:
AI-systemer lærer af data fra den virkelige verden, men disse data er ikke altid neutrale. Hvis træningsdata indeholder skævheder, kan AI forstærke dem, fx:
AI kræver ofte storskala dataindsamling, hvilket rejser bekymringer om:
AI-modeller trænes ofte på indhold fra internettet (bøger, kode, musik, artikler). Det rejser spørgsmål:
Mange AI-systemer fungerer som “sorte bokse”, hvor beslutningsprocessen er uklar – kritisk i sundhed, lån og retshåndhævelse.
Træning af store AI-modeller kræver enorme mængder energi – med CO₂-udledning på niveau med flere bilers livscyklus.
AI kan bruges til overvågning, forudsigende politiarbejde eller autonome våben.
Kunstig intelligens ændrer arbejdsmarkedet markant. Nogle jobfunktioner bliver automatiseret eller forsvinder, mens nye roller opstår. For investorer betyder denne omstilling både forretningsmuligheder og omdømmerisici.
Automatisering rammer især rutineprægede opgaver. Inden for fremstilling og logistik overtager robotter og automatiserede workflows manuelle processer, mens kundesupport og administrative funktioner i stigende grad håndteres af chatbots og digitale løsninger. I finanssektoren er compliance-checks og rapportering nu delvist automatiseret, hvilket reducerer behovet for visse backoffice-roller.
Kreative og professionelle stillinger mærker også effekten. AI-værktøjer kan skrive kode, generere marketingindhold, gennemgå juridiske dokumenter og bistå med medicinsk diagnosticering. Selvom disse teknologier øger effektiviteten, mindsker de samtidig behovet for entry-level roller inden for design, medier, jura og sundhed.
Men ikke alle konsekvenser er negative. AI skaber nye roller inden for datastyring, modelovervågning og teknisk drift, og mange virksomheder vælger at omforme deres teams frem for blot at reducere dem. Denne transformation kræver dog strategisk planlægning.
Regeringer holder nøje øje med udviklingen og afprøver politikker som AI-risikovurderinger, automationsskatter og incitamenter til omskoling. I takt med at offentlighedens bekymring stiger, kan virksomheder, der automatiserer uden hensyn til medarbejdere, risikere både regulatorisk pres og negative reaktioner.
For investorer er det afgørende at vurdere, om virksomheder håndterer workforce-ændringer ansvarligt. Langsigtet succes afhænger ikke kun af omkostningsbesparelser, men også af hvor bæredygtig og socialt ansvarlig deres automatiseringsstrategi er.
Kunstig intelligens er et af de mest transformative temaer på de globale markeder, men teknologien medfører også betydelige risici, som investorer bør forstå, før de placerer kapital. Her er de vigtigste:
1. Værdiansættelse og stemningsrisikoAI-relaterede aktier har oplevet markante prisstigninger, især inden for semiconductors, cloud-infrastruktur og automatiseringssoftware. Mange af disse stigninger er dog drevet af forventninger til fremtidig vækst frem for aktuelle indtjeninger. Det skaber risiko for kraftige kursfald, hvis optimismen aftager, indtjeningen skuffer, eller renterne stiger. En tung eksponering mod de mest populære AI-aktier kan derfor gøre en portefølje mere volatil.
2. Regulering og lovgivning
Regeringer verden over arbejder stadig på at definere regler for AI. Nye krav til privatliv, datasikkerhed og retfærdighed kan ændre, hvordan virksomheder opererer. Manglende overholdelse kan føre til bøder, forsinkelser og negativ omtale. Da reglerne varierer fra land til land, står globale AI-virksomheder over for ekstra kompleksitet.
3. UdførelsesrisikoIkke alle virksomheder, der markedsfører sig som “AI-drevne”, har skalerbare og kommercielt levedygtige løsninger. Mange kæmper med at omsætte forskning til produkter, der skaber vedvarende omsætning. Hvis integrationsomkostningerne bliver for høje, eller kunderne tøver med at tage teknologien til sig, kan forretningsmodellen bryde sammen. Investorer bør derfor vurdere både teknologiens kvalitet og dens kommercielle potentiale.
4. Afhængighed af nøgleleverandørerMange AI-virksomheder er afhængige af de samme store aktører for chips, cloud-tjenester og kritisk teknologi. Hvis disse leverandører hæver priserne, begrænser adgangen eller rammes af politiske problemer, kan det påvirke hele økosystemet. Denne afhængighed udgør en skjult systemisk risiko.
5. Datakvalitet og modelrisiko
AI-systemer er kun så gode som de data, de er trænet på. Dårlig datakvalitet, forældede input eller skæve datasæt kan føre til fejlagtige resultater, omdømmeskader og regulatoriske problemer. Derudover kan modeller miste præcision over tid (“model drift”) eller fejle under uventede markedsforhold, hvilket øger usikkerheden omkring langsigtet værdiskabelse.
6. Manglende talent og operationelle flaskehalse
Avanceret AI-udvikling kræver højt specialiseret arbejdskraft, som er både knap og kostbar. Virksomheder, der ikke kan tiltrække eller fastholde de bedste ingeniører og forskere, risikerer at sakke bagud med innovationen. Denne risiko er særlig stor for mindre virksomheder eller ikke-teknologiske aktører, der forsøger at konkurrere med etablerede tech-giganter.
AI-relaterede aktier har leveret imponerende afkast, men gevinsterne har været koncentreret hos få virksomheder, og værdiansættelserne er høje. På dette niveau er selektivitet afgørende.
En balanceret strategi er at sprede eksponeringen på tværs af AI-værdikæden. Det gælder alt fra chips og cloud-infrastruktur til virksomhedsoftware og branchespecifikke løsninger – frem for at satse tungt på ét enkelt område. ETF’er kan være et nyttigt værktøj, men husk, at nogle fonde har stor vægtning i få selskaber, hvilket kan øge risikoen.
Ikke alle virksomheder, der anvender AI, vil skabe vedvarende vækst. Derfor bør fokus være på solide forretningsprincipper, som hvordan produkterne genererer indtjening, om kunderne forbliver loyale, og hvor effektivt kapitalen udnyttes.
AI er fortsat et spændende investeringsområde, men det er hverken billigt eller enkelt længere. Grundig analyse og en diversificeret tilgang er nøglen til at navigere i dette dynamiske marked.
Vækstmarkeder: Muligheder, risici & teknologiens indflydelse
Guide: Bliv klogere på aktiehandel – hvad skal jeg investere i?
Vilde Forudsigelser
Nordisk investeringsstrateg
Vilde Forudsigelser
Saxo Group
Vilde Forudsigelser
Chef for investeringsstrategi
Vilde Forudsigelser
Global Head of Macro Strategy
Vilde Forudsigelser
Chef for investeringsstrategi
Vilde Forudsigelser
Global Head of Investment Strategy
Vilde Forudsigelser
Global Head of Investment Strategy
Vilde Forudsigelser
Investor Content Strategist
Vilde Forudsigelser
Global Head of Macro Strategy
Vilde Forudsigelser
Global Head of Macro Strategy