Только что наткнулся на интересные рыночные инсайты, которыми стоит поделиться. Вокруг AI-enhanced software companies сформировалась целая теория, и честно говоря, это логично, если подумать о цикле производительности, в котором мы сейчас находимся.

Так вот, marc chaikin prediction из пары лет назад был довольно конкретным в том, какие имена стоит держать в поле зрения. Такие компании, как ServiceNow, Synopsys и Pure Storage, были выделены как потенциальные победители, потому что они действительно интегрируют AI в свои основные предложения программного обеспечения. Procore тоже привлек внимание — поскольку они наращивают возможности AI, чтобы конкурировать с Autodesk. Даже некоторые второстепенные техсектора, вроде Arista Networks и CrowdStrike, были отмечены как заслуживающие наблюдения.

Больше всего меня в marc chaikin prediction зацепил общий посыл о новом цикле производительности. В полупроводниковом сегменте он делал ставку на AMD, и в этом есть логика — с учетом инфраструктурных требований. Интересная часть в том, как это увязывается с макро: он следил за процентными ставками как за реальным драйвером рынка, а не только за самим ажиотажем вокруг AI.

Цель по S&P 500, о которой он говорил, тогда была довольно амбициозной: речь шла о потенциальных движениях в диапазоне 5800–6000 в зависимости от политики Fed. Он был осторожен относительно концентрации в мегакап-технологиях и предпочитал подход с опорой на нишевые технологические направления. Финансовый сектор, товары повседневного спроса и промышленность — именно в этих областях, по его мнению, было пространство для роста.

Один момент, который хорошо пережил проверку временем в рамках marc chaikin prediction, — это акцент на мониторинге экономической слабости Китая и том, как она отражается на глобальных цепочках поставок и инфляции. В итоге это оказалось важнее, чем изначально думали.

Главная идея была в том, что AI-driven productivity gains реальны и, скорее всего, поддержат более широкое ралли на рынке, но вам нужно выбирать, какие именно истории реально имеют под собой содержание, а не просто выглядят как хайп. Если оглянуться назад, именно эта избирательность оказалась довольно важной.