Погляд Balgi на епоху агентів: Лист інвесторам флагманського продукту Balgi Investment за 2026 рік

З кінця2022 року, після появи ChatGPT, хвиля штучного інтелекту не перестає зростати. Інвестори зберігають високий інтерес до інвестицій в AI. Останнім часом,Anthropic,OpenAI і включаючи X.AI у складі SpaceX всі мають IPO плани, що ще раз підвищило інтерес ринку до AI.

Цікаво, що ці три компанії є найважливішими нелістиційними активами флагманського продукту Baillie Gifford—Шотландського іпотечного інвестиційного трасту (SMT), і їх лістинг принесе SMT значний прибуток.

З іншого боку, на ринку точаться дискусії про AI: великий вплив на софтверну індустрію, чи зможе капітал тривати, конкуренція Китаю та США у сфері AI, які галузі можуть бути заміщені тощо.

AI можна назвати найпріоритетнішим напрямком для Baillie Gifford. Один із менеджерів фонду Baillie колись зазначав: “Близько 95% активів портфеля напряму чи опосередковано взаємодіють з AI.“

Втім, не варто думати, що Baillie Gifford фокусується лише на чистих AI-концептах, а скоріше на реальному застосуванні. “Це не‘AI портфель’, а портфель компаній, які використовують AI як універсальний інструмент." Аналізатор Baillie навіть казав:“У майбутньому ми вже не будемо окремо обговорювати AI, він просто повністю інтегрований у наше життя і врешті проявиться як зростання доходів та ефективності.”

З цього погляду Baillie Gifford не розглядає AI як окрему “інвестиційну тему”, а як універсальний інструмент, що, як інтернет, проникне у всі галузі.

Ще цікавіше, що за century діяльності Baillie Gifford пережили масу технологічних трансформацій. Вони були свідками можливостей і крахів техно-революцій. Тому погляд Baillie на AI—дуже цікава тема.

Флагманський продукт Baillie Gifford: Шотландський іпотечний інвестиційний траст (SMT) опублікував річний звіт. Ми раніше ділилися першою частиною із менеджером фонду Tom Slater. Цього разу ділимося листом до інвесторів від іншого менеджера SMT, Lawrence Burns. Він фокусується на розвитку AI з перспективи Baillie та інвестиціях у нього.

З погляду Baillie, розвиток AI пройшов епоху діалогів, епоху логіки, і тепер офіційно вступає в епоху агентів. Зараз софтверна індустрія сильно змінюється, AI з великою швидкістю заміщає ручне кодування. Але галузь має і постраждалих, і вигодонабувачів. Основна інфраструктура софтверу у майбутньому також матиме великий розвиток. До того ж, агенти матимуть значний вплив у сферах знань—право, фінанси, споживання. Головне—чи зможуть компанії зберегти конкурентну перевагу в епосі AI.

Крім того, AI не обмежується Силіконовою долиною. Китай також має низку переваг у трансформації AI: фізичний AI, висока ефективність щодо ціни, здатність до продуктування. Це допомагає Китаю створювати важливі компанії під час нової хвилі.

На завершення, Baillie дивиться на історію трансформацій, та як реагували інвестори, що дає цінні уроки.

Нижче—лист Lawrence Burns до інвесторів Baillie Gifford на 2026 рік.

Епоха агентів

У січні 2025 року доходи AI-компанії Anthropic становили у річному обчисленні 1 мільярд доларів.Через 15 місяців ця цифра вже перевищила 30 мільярдів. Жодна компанія в історії не демонструвала такого органічного зростання доходів у такому масштабі й швидкості.Anthropic є однією з приватних компаній в портфелі Scottish Mortgage Investment Trust (SMT), яка допомогла започаткувати третю епоху генеративного AI.

Перша епоха—діалогова, почалася з кінця 2022 року, з появою OpenAI ChatGPT, коли моделі навчилися надійно виконувати інструкції природною мовою і підтримувати обмін з користувачам.

Друга — епоха логіки, розпочалась у 2024 роціу вересні з випуском OpenAI o1 моделі. Моделі навчилися зупинятись на проблема й розв'язувати їх крок за кроком, і

З кінця листопада 2025 з виходом Anthropic Claude Opus 4.5, епоха агентів стала фактом. Моделі отримують ціль і досягають її через багато кроків: планують, використовують інструменти, перевіряють свою роботу та генерують корисний результат без постійних підказок від людини.

Кожна епоха нарощує попередню, а не заміщає. Сучасні агенти—логічні моделі, які навчилися діяти, так само як логічні моделі навчилися мислити на основі діалогових.

Розвиток агентів впливає на нашу інвестиційну стратегію: структуру софтверної галузі, цінність споживчих компаній, становлення паралельної AI-екосистеми в Китаї та необхідність створення фізичного ланцюга постачань для задоволення невгамовного обчислювального попиту.

Програмне забезпечення

Вплив агентів найперше проявляється у великому масштабі саме в софтверній галузі. Там робота оцифрована, має високу цінність, цілі переважно чіткі, а зворотній зв'язок—швидкий. 

Агенти адаптуються дуже швидко. Генеральний директор Google наголосив, що 75% нового коду нині пише AI. Один із засновників наших портфельних компаній нещодавно повідомив, що їхні витрати на AI-інструменти для розробників перевищують зарплатню живих інженерів. Більше того, ROI від інструментів агентів вищий, ніж від самих інженерів. У Anthropic AI зараз пише 70%–90% коду.

Ми йдемо до майбутнього, де софтвер все більше проектують, експлуатують і використовують агенти. Це матиме далекосяжні наслідки.

По-перше, це послаблює зв'язок між цінністю софтверу і кількістю “користувачів” (ліцензійних юзерів в організації), про який у галузі часто будувалась цінова політика. По-друге, це знижує бар'єри для створення софтверу, підвищує конкуренцію і підкопує “рів” побудований на накопиченому коді та складності. По-третє, це породжує глибше питання, де саме буде накопичуватись цінність: у зобов'язаннях ПО чи у розумному рівні, що розуміє завдання, використовує дані і спрямовує роботу.

Реакція ринку була дуже швидкою. За останні12 місяців ринкова капіталізація глобального софтверного сектору знизилась на 2 трильйони доларів. Переоцінка була частково виправдана: багато компаній були оцінені без врахування близького впливу агентів на цінові права, конкуренцію і захоплення цінності.

Втім, ринок переоцінював софтвер невибірково, зачіпаючи всі компанії. Але не всі софтверні фірми рівні. Особливо розрізнюються ті, що створюють продукт для людини, і ті, що забезпечують інфраструктуру для інших діджитал-процесів. Якщо агенти змінюють спосіб, яким люди взаємодіють із додатками, перші опиняються під більшою загрозою. Другі, навпаки, виграють, бо агентам потрібні дані, безпека, обчислення, платежі та ідентифікація.

Наші позиції у софтвері більше тяжіють до інфраструктурного рівня. Якщо агенти працюють у корпоративному середовищі, Rancher і Snowflake організують необхідні дані. Cloudflare надає мережу та безпеку для агент-додатків і допомагає сайтам розпізнати і контролювати оплату за доступ агентам AI. Adyen і Stripe забезпечують платіжну і довірчу інфраструктуру, щоб агенти могли здійснювати транзакції від імені клієнтів та продавців. Stripe завжди остерігається перебільшувати темпи змін, вони вірять, що бізнес агентів розгортатиметься поступово, але кожен етап вимагає програмованих, авторитетних і надійних фінансових маршрутів.

За межами софтверу

Вплив агентів не обмежується розробкою ПО. Більшість інтелектуальної роботи, якщо її розкласти, зводиться до читання, письма, логіки і використання софтверу. Всі ці операції в сумі виконують завдання, і агентам властиві ці навички. Тут навіть на фаховому рівні роботи виглядають спеціалізованими (написання юридичної записки, аналіз клінічних тестів, побудова фінансової моделі, перевірка патентної заявки), але на когнітивному рівні операції універсальні. Тому агенти не інструмент однієї галузі, а багатьох.

Та ж логіка стосується споживчих компаній. Агенти можуть стати нашими шопінг-, фінансовими та щоденними асистентами. Якщо горизонтальні AI-помічники між клієнтом і платформою, вони становлять ризик, але найсильніші платформи контролюють ключові елементи: довіру, історію клієнта, платежі, кредит, логістику, каталог продуктів і мережу продавців. Тому Amazon, MercadoLibre та Sea Limited створюють власних вертикальних агентів для своїх платформ і поза їх межами.

Nubank у фінансах дає схожу перспективу. Ще до популярності агентів його засновник David Vélez казав, що амбіція Nubank—бути приватним банкіром у кишені кожного клієнта. Агенти роблять це реальністю: допомагають управляти рахунками, розуміти витрати, обирати коли позичати, накопичувати заощадження й знаходити найнижчі ставки на ринку. Агенти підвищують прозорість цін, персоналізують опції, зменшують тертя ухвалення рішень. Для Vélez це шанс. Як оператор з низькими витратами, Nubank має всі шанси скористатися ним.

Мало компаній не зазнають впливу AI-агентів. Для когось агенти створять новий попит, для інших загрожуватимуть старим джерелам прибутку, для багатьох – поєднають обидва ефекти. Це стане головною проблемою для нашого ростового інвестування у наступні роки. SMT повністю готовий відповісти на виклик, бо інвестує і в публічні, і в приватні ринки. Багато компаній, що формують AI-фронт, досі нелістиційні, і наш доступ до них допомагає краще розуміти темпи технологічного прогресу, способи впровадження і потенційну цінність.

За межами Силіконової долини

Відповідь на виклик AI не обмежується географією. Легко трактувати історію AI як історію винятково Силіконової долини. В елітних моделях це правда, але не вся. Китай—не лише наздоганяє AI, він формує свої сильні сторони за інших умов.

По-перше, фізичний AI. Симуляція важлива, але інтелект найбільше зростає, коли віртуальне навчання поєднується з реальними тестами. Виробнича база Китаю має найбільші можливості для розгортання фізичних агентів. Найбільше встановлених роботів, щільний ланцюг постачання, політики підтримки. Індустрія електромобілів вже вдало поєднала софтвер, хардвер і виробництво з упором на собівартість. Одне із наших холдингів, Horizon Robotics, діє на перетині AI і реального світу та прагне розширити автопілот на всю робототехніку.

Друге—ефективність за ціною. Обмеження США на передові чіпи спонукає китайські моделі робити більше з меншими витратами. Для агентної епохи це критично, бо обчислювальна інтенсивність адаптації AI буде значно вищою ніж на етапі діалогу. Для масштабного впровадження агентів витрати повинні значно знизитись. Один із холдингів—MiniMax розробляє open-source моделі, які на маленькій частині витрат досягають передового рівня—це частина великої Китайської екосистеми, що рухає AI вниз по ціновій кривій. Їм не потрібно перемагати у всіх бенчмарках. Важливіше—зробити AI досить дешевим і вбудувати його у ПО-агенти, споживчі додатки, корпоративні процеси, роботи і авто.

Третя перевага Китаю—продуктуалізація, відображена у ByteDance. Додаток Doubao показав, як швидко генеративний AI стає звичкою масового споживача, коли співпрацюють з компанією, що добре вміє рекомендовані системи, дизайн інтерфейсів та вірусне поширення. З понад 226 мільйонів активних користувачів на місяць Doubao лідирує на китайському ринку. Наступний етап AI формуватимуть не лише ті, хто має найбільші моделі, але й ті, хто робить інтелект дешевим, корисним і популярним.

Фізичний ланцюг постачань

Зміни, описані вище, безпосередньо впливатимуть на фізичний ланцюг постачань. Кожна епоха генеративного AI додає нові потреби в обчисленнях без зменшення попередніх. Тренування моделей було рушієм діалогової епохи, і з розростанням фронт-лабораторій ці потреби лише зростають. Епоха логіки додала другий рівень: моделі не просто дають відповіді, вони розв'язують задачі, перевіряють логіку і пропонують альтернативи, витрачаючи більше обчислювальної потужності. Епоха агентів додає третій, найшвидше зростаючий вимір.Anthropic показує, що одиночний агент споживає вчетверо більше обчислювальних ресурсів, ніж чат-розмова, а система із кількох агентів—близько 15 разів більше.

Найбільша зміна—до цього моменту попит на AI був обмежений увагою людей: за день людина може задати обмежену кількість питань, кожною відповідь потребує нового запиту. Агент фактично скасовує цей ліміт: маючи ціль, агент робить десятки циклів логіки, може працювати автономно навіть під час сну людини, з дедалі більшим співробітництвом з іншими агентами для однієї задачі.

Три епохи утворюють складну S-криву попиту на обчислення, жодна з них не стабілізується, кожна наступна ще крутіша. В результаті попит на чіпи впевнено росте. Саме цим обґрунтовується наша частка у ланцюзі постачань чіпів, зокрема один з найбільших holding — TSMC і ASML, а також нарощування у NVIDIA.

Інвестування у постачання—ставка на зростання AI, а не на конкретну компанію. Незалежно від того, які додатки чи моделі виграють, базовий попит на обчислення підуть через кілька гравців. Тому інвестування у ланцюг постачань—особливо привабливий спосіб володіти зростанням AI.

Революційний паттерн. Ми чітко розуміємо, що історія революційних технологій—це історія переоцінки ринку. Навіть революційні інновації людський розум і ринок схильні некоректно оцінювати.

У 19 столітті залізничні компанії трансформували економіку. На піку у 1880 вони становили 60% усього акціонерного ринку США, а затим низка криз знищила капітал. Епоха каналів XVIII і оптичного волокна наприкінці XX століття йшла за схожою схемою: справжній технологічний прогрес, реальний економічний ефект, але також реальне фінансове перенасичення.

Очікуємо, що AI пройде схожий шлях. Раціональна реакція—не уникати технологічної революції. Це не безпечно. Якщо AI порушує більшість індустрій, уникати його не означає позбутися ризику, це лише поміняти його місце. Ви можете залишити собі підприємства, які підлягають зміні, а не отримати тих, що відповідають вимогам нового покоління.

Справжній виклик для інвестора—активно інвестувати, але розрізняти: стійність vs тимчасова популярність, інфраструктура vs вразливі додатки, просто “AI-компанія” vs та, яка створює тривалу економічну перевагу від AI. Поява потужних агентів лише зміцнює віру у зростаючий попит на AI.

Та історія доводить важливість скромності. Шлях трансформації містить розтрати, розчарування і перенасичення. Наше завдання — не вірити у кожне обіцяння AI, а володіти компаніями, які виграють від того, що інтелект дешевшає, стає потужнішим і більш поширеним.

Lawrence Burns

SMTменеджер фонду

Baillie Gifford（Baillie Gifford）