Zjawisko to, opisywane przez Reuters jako selektywna hossa, pokazuje, że rynek zaczął nagradzać wyłącznie te podmioty, które potrafią wykazać wymierny wpływ AI na marże operacyjne.
Gdzie leżą zyski, a gdzie miny?
Inwestycyjny krajobraz 2026 roku można podzielić na trzy kluczowe strefy:
- Strefa bezpieczna (dostawcy infrastruktury): firmy produkujące chipy (jak NVIDIA z architekturą Vera Rubin) oraz giganci chmurowi (Amazon, Google) nadal płyną na fali wzrostowej, ponieważ ich przychody są bezpośrednio powiązane z fizyczną budową centrów danych.
- Pole minowe (SaaS i Consumer AI): tutaj dochodzi do największych przetasowań. Spółki oferujące proste nakładki na cudze modele (tzw. „wrapper startups”) tracą na wartości, gdyż giganci tacy jak Anthropic czy OpenAI integrują te same funkcje bezpośrednio w swoich systemach.
- Strefa szansy (specjalizacja branżowa): największy potencjał wzrostu widoczny jest u integratorów, którzy wdrażają AI w niszach: od optymalizacji instalacji petrochemicznych (jak w przypadku pilotaży Grupy ORLEN) po automatyzację logistyki kolejowej.
Pułapka „AI-washingu”
Analitycy ostrzegają przed spółkami, które stosują tzw. AI-washing. W 2026 roku rynek stał się na to zjawisko wyjątkowo wyczulony. Firmy, które nie potrafią udowodnić, że ich modele AI są czymś więcej niż tylko rozbudowanym drzewem decyzyjnym (automatyzacją), są bezlitośnie przeceniane. Przykładem sukcesu, który buduje zaufanie inwestorów, są firmy potrafiące wykazać realne oszczędności, np. redukcję kosztów operacyjnych o 40% dzięki nowej architekturze modeli. To właśnie takie dane – a nie obietnice – budują dzisiejsze fortuny na Wall Street.
Czy AI to pole minowe? Tak, dla tych, którzy szukają łatwych zysków bez zrozumienia technologii. Dla świadomego inwestora to jednak czas największych okazji. Kluczem do sukcesu jest rozróżnienie między „AI jako marketingiem” a „AI jako fundamentem procesowym”. Jak pokazały wyniki Claude 4 w benchmarkach LMSYS, przewagę zyskują ci, którzy stawiają na twardą logikę i bezpieczeństwo, a nie tylko na skalę.
