Beleggen in kunstmatige intelligentie hoeft geen gok op een paar dominante namen te zijn. Volgens Aude Martin, beleggingsspecialist bij de vermogensbeheertak van L&G, is concentratierisico geen noodzakelijke prijs om te profiteren van een van de meest overtuigende beleggingsthema’s van dit moment.

“AI-groei hoeft niet samen te gaan met een eenzijdige blootstelling aan enkele grote namen”, stelt zij in L&G’s Global Outlook voor 2026. Hierin pleit zij juist voor een gespreide aanpak die beleggers toegang geeft tot het volledige AI-ecosysteem.

AI als bbp-groeimotor

Hoewel de grootse namen binnen AI hun thuisbasis in de Verenigde Staten hebben, verwacht Martin dat de groei zich zal richten naar de huidige verdeling van het wereld bbp. De VS, China en Europa blijven de belangrijkste aanjagers, aangevuld met groei elders via gedistribueerde toepassingen. Daarnaast zorgen eisen rond technologische en digitale soevereiniteit ervoor dat landen steeds vaker eigen AI-capaciteit en datacenters ontwikkelen.

De adoptie van AI breidt zich bovendien snel uit naar consumenten, bedrijven en sectoroverschrijdende toepassingen. Dit creëert een breed scala aan kansen, maar ook uitdagingen voor beleggers. Martin wijst op enkele ontwikkelingen die volgens haar de komende jaren bepalend zullen zijn:

- Zo verbreedt de investeringsstroom in datacenters zich: Naast NVIDIA, spelen ook Google TPU's, AMD en op maat gemaakte AI-chips, een grotere rol, terwijl de focus verschuift van generieke naar specifieke toepassingen.
- Ook ontstaat er een nieuwe laag van ‘gedistribueerde intelligentie’, waarbij kleinere, vaak open-source AI-modellen lokaal worden ingezet.
- Tegelijk schakelen bedrijven van testfasen naar volledige implementatie. Dit stimuleert de vraag naar infrastructuur voor transparantie, beveiliging en compliance.
- Daarnaast groeit de zogeheten ‘inference economy’, waarbij AI-infrastructuur zich uitbreidt van centrale datacenters naar netwerken van edge devices en gespecialiseerde processors.
- Nieuwe interfaces - van oordopjes en augmented reality tot ambient computing - kunnen daarbij bestaande platforms zoals smartphones en laptops overstijgen.

Spreiding boven concentratie

Voor beleggers maakt deze dynamiek het lastig om individuele winnaars te selecteren. Marktgewogen indices kunnen bovendien leiden tot hoge concentraties in enkele grote namen. Volgens Martin biedt een zorgvuldig opgebouwde index-, aandelen- of multi-assetstrategie hiervoor een oplossing. Een gelijkgewogen aanpak kan bijvoorbeeld de blootstelling aan individuele bedrijven begrenzen, terwijl beleggers wel toegang houden tot het onderliggende groeipotentieel.

“Een gespreide benadering die de volledige AI-waardeketen omvat - van infrastructuur tot toepassingen - is een pragmatische reactie op het tempo en de complexiteit van deze ontwikkeling”, aldus Martin. In plaats van in te zetten op een handvol bekende namen, kunnen beleggers zo profiteren van AI-groei via een breed palet aan bedrijven, sectoren en regio’s, met een evenwichtiger risicoprofiel.