01. Kontekst historyczny
Sztuczna inteligencja ma znaczenie dla SMI, ale głównie za sprawą obecnych członków indeksu
Historyczny punkt wyjścia ma znaczenie, ponieważ SMI jest już sprawdzonym narzędziem do generowania odsetek bez konieczności uwzględniania narracji sztucznej inteligencji. Dane z wykresu Yahoo Finance pokazują, że indeks ^SSMI wzrósł z 8020,15 na dzień 31 maja 2016 r. do 13 220,17 na dzień 15 maja 2026 r., podczas gdy indeks porównawczy iShares SMI ETF wykazał skumulowaną całkowitą stopę zwrotu na poziomie 126,83% i roczną stopę zwrotu z benchmarku na poziomie 8,54% w ciągu 10 lat na dzień 30 kwietnia 2026 r. Oznacza to, że debata na temat sztucznej inteligencji rozpoczyna się od rynku z ugruntowaną premią za jakość, a nie od niedoinwestowanego benchmarku wzrostu.
| Horyzont | Co jest najważniejsze | Aktualna ocena | Co osłabiłoby tezę |
|---|---|---|---|
| 1-3 lata | Czy sztuczna inteligencja może udoskonalić istniejące franczyzy? | Firma Roche poinformowała w swoim sprawozdaniu rocznym za rok 2025, że algorytmy sztucznej inteligencji w diagnostyce usprawniają wykrywanie chorób, natomiast firma Novartis ogłosiła 6 lutego 2026 r., że w nowym centrum badawczym powstaną możliwości odkrywania chorób oparte na sztucznej inteligencji. | Wydatki na sztuczną inteligencję pozostają głównie wydatkami eksperymentalnymi i nie przekładają się na krótsze cykle produktów ani niższe koszty. |
| 3-7 lat | Dyfuzja produktywności w całym indeksie | OECD oszacowało 22 listopada 2024 r., że sztuczna inteligencja może zwiększyć roczny wzrost całkowitej produktywności człowieka o 0,25–0,6 punktu procentowego w perspektywie 10 lat. | Korzyści pozostają skoncentrowane w kilku globalnych hiperskalowcach poza Szwajcarią. |
| Do 2035 roku | Czy sztuczna inteligencja może uzasadnić wyższą ścieżkę kumulacji? | Badania Goldman Sachs i Międzynarodowego Funduszu Walutowego wskazują, że sztuczna inteligencja może z czasem zwiększyć produkcję, ale tylko przy dużych nakładach inwestycyjnych i nierównomiernym rozpowszechnieniu. | Nakłady inwestycyjne rosną szybciej niż monetyzacja, a wąskie gardła w sieci opóźniają adopcję. |
SIX opisuje SMI jako benchmark 20 spółek, obejmujący około 75% kapitalizacji szwajcarskiego rynku akcji. Ten skład sprawia, że sztuczną inteligencję należy analizować tutaj inaczej niż w przypadku amerykańskich spółek technologicznych o dużej kapitalizacji. Wzrost wartości szwajcarskiej wynika prawdopodobnie z lepszej diagnostyki, odkrywania leków, automatyzacji łańcucha dostaw i produktywności przedsiębiorstw, a nie z posiadania globalnej warstwy obliczeniowej.
Oznacza to również, że potencjał wzrostu AI jest warunkowy. Akcje SMI są już notowane z premią. Jeśli AI jedynie zwiększy skalę eksperymentów i nakładów inwestycyjnych bez poprawy jakości zysków, rynek może ostatecznie zapłacić więcej za historię, która nie zmienia istotnie przepływów pieniężnych.
02. Siły kluczowe
Pięć sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może istotnie zmienić indeks
Pierwszym kanałem transmisji jest produktywność w opiece zdrowotnej i diagnostyce. W raporcie rocznym Roche za 2025 rok stwierdzono, że algorytmy sztucznej inteligencji (AI) w diagnostyce usprawniają wykrywanie chorób, a grupa odnotowała sprzedaż na poziomie 61,5 mld CHF i 21,8 mld CHF podstawowego zysku operacyjnego w 2025 roku. Novartis ogłosił 6 lutego 2026 roku, że jego nowe centrum badań biomedycznych w San Diego będzie dysponować możliwościami wykrywania chorób wspomaganymi przez AI, będzie zatrudniać około 1000 pracowników i będzie częścią planu inwestycyjnego o wartości 23 mld USD w USA. W przypadku indeksu o dużym znaczeniu dla opieki zdrowotnej, te zmiany mają większe znaczenie niż ogólne hasła związane ze sztuczną inteligencją.
Po drugie, sztuczna inteligencja może usprawnić obsługę klienta i przedsiębiorstw nawet w wolniej rozwijających się firmach. W aktualizacji Digital Core na rok 2025 firma Nestle poinformowała, że jej modernizacja umożliwi wdrożenie sztucznej inteligencji i automatyzacji na dużą skalę. Dla SMI takie wdrożenie ma znaczenie, ponieważ wiele podmiotów to dojrzałe korporacje międzynarodowe, w których lepsze ceny, logistyka, prognozowanie i marketing mogą być ważniejsze niż wzrost przychodów.
Po trzecie, sztuczna inteligencja może z czasem podnieść pułap makroekonomiczny. Goldman Sachs napisał 5 kwietnia 2023 r., że generatywna sztuczna inteligencja mogłaby zwiększyć globalny PKB o 7% i wzrost produktywności o 1,5 punktu procentowego w ciągu 10 lat. OECD stwierdziło 22 listopada 2024 r., że sztuczna inteligencja mogłaby dodać 0,25-0,6 punktu procentowego do rocznego wzrostu całkowitej produktywności (TFP) i 0,4-0,9 punktu procentowego do produktywności pracy. Jeśli choć część tego przeniknie do Europy i Szwajcarii, długoterminowa ścieżka kumulacji SMI może się poprawić.
Po czwarte, kapitałochłonność sztucznej inteligencji (AI) również stwarza ryzyko. Goldman Sachs poinformował 4 lutego 2025 roku, że globalne zapotrzebowanie na energię w centrach danych może wzrosnąć o 50% do 2027 roku i o 165% do 2030 roku w porównaniu z 2023 rokiem. Jeśli AI będzie się objawiać głównie wyższymi kosztami energii, mocy obliczeniowej i integracji, firmy SMI mogą ponieść wyższe koszty operacyjne, zanim osiągną wymierne zyski.
Po piąte, liczy się wycena początkowa. Wskaźnik P/E dla funduszu iShares SMI ETF na dzień 14 maja 2026 r. wyniósł 21,06x, a P/B 4,03x. Oznacza to, że sztuczna inteligencja musi na tyle poprawić trajektorię zysków, aby uzasadnić premię. Rynek, który jest już wyceniany pod kątem jakości, nie otrzymuje darmowej drugiej wyceny tylko dlatego, że pojawiła się nowa technologia.
| Czynnik | Aktualna ocena | Stronniczość | Byczy odczyt | Niedźwiedzia lektura |
|---|---|---|---|---|
| Bezpośrednia ekspozycja na sztuczną inteligencję | SIX twierdzi, że SMI ma w swoim portfelu jedynie 20 spółek szwajcarskich o dużej kapitalizacji i nie jest indeksem referencyjnym skoncentrowanym na obliczeniach. | Niedźwiedzi | Korzyścią dla indeksu jest przyjęcie go przez rynek docelowy, a nie przez własność infrastruktury. | Największe obszary gospodarki związane ze sztuczną inteligencją znajdują się poza Szwajcarią. |
| Produktywność w opiece zdrowotnej | Roche i Novartis ujawniły inicjatywy dotyczące rozwoju i diagnostyki powiązanej ze sztuczną inteligencją, które zostaną podjęte w latach 2025–2026. | Zwyżkowy | Odkrywanie leków, diagnostyka i efektywność badań klinicznych podnoszą marże i wartość aktywów. | Sztuczna inteligencja nadal jest pomocna pod względem operacyjnym, ale jest zbyt mała, aby znacząco wpłynąć na zyski indeksu. |
| Efektywność konsumenta i przedsiębiorstwa | Firma Nestle poinformowała, że jej ulepszony rdzeń cyfrowy umożliwi wdrożenie sztucznej inteligencji i automatyzacji na dużą skalę. | Neutralny | Duzi gracze na rynku osiągają większe wzrosty i oszczędności dzięki obecnej skali. | Korzyści są narastające i łatwo o utratę korzyści w ramach konkurencji. |
| Makroproduktywność sprzyjająca | Goldman i OECD przewidują wieloletni wzrost produktywności dzięki wdrożeniu sztucznej inteligencji. | Neutralny | Szwajcaria korzysta z części globalnego wzrostu produktywności bez szoku inflacyjnego. | Zyski makroekonomiczne koncentrują się głównie w USA i kilku centrach technologicznych. |
| Nakłady inwestycyjne i wąskie gardła energetyczne | Goldman przewiduje, że do 2030 r. zapotrzebowanie na energię w centrach danych wzrośnie o 165% w porównaniu z 2023 r. | Niedźwiedzi | Firmy osiągają zyski na tyle szybko, że wyprzedzają falę kosztów. | Koszty zasilania, obliczeń i integracji rosną szybciej niż korzyści płynące z przepływów pieniężnych. |
W rezultacie sztuczna inteligencja powinna mieć znaczenie dla SMI, ale przede wszystkim poprzez ulepszenie tego, czym indeks już jest: wysokiej jakości, zorientowanym na opiekę zdrowotną, globalnie eksponowanym punktem odniesienia. Najbardziej prawdopodobnym rezultatem jest udoskonalenie, a nie ponowne wynalezienie.
03. Przeciwskrzynka
Dlaczego historia sztucznej inteligencji może nadal rozczarowywać
Największym ryzykiem jest wąskie przejęcie. SMI nie jest właścicielem głównych światowych hiperskalerów, liderów GPU ani platform infrastruktury chmurowej. Jeśli największe zyski z AI pozostaną skoncentrowane w tych firmach, Szwajcaria może odnotować jedynie niewielkie efekty uboczne, nadal ponosząc część kosztów.
Drugim ryzykiem jest to, że zasięg makroekonomiczny sztucznej inteligencji może sprzyjać obecnemu PKB i nakładom inwestycyjnym, nie gwarantując trwałego wzrostu zysków. W marcu 2026 roku Marcello Estevao z MFW argumentował, że PKB może zawyżać bezpośredni wkład sztucznej inteligencji, licząc ogromne nakłady inwestycyjne, a jednocześnie zaniżając szerszy wpływ na produktywność, ponieważ wiele niematerialnych korzyści nie jest odpowiednio ujmowanych. Dla inwestorów oznacza to, że wczesny entuzjazm może współistnieć z opóźnioną monetyzacją.
Po trzecie, strona kosztów jest realna. Raport Goldman Sachs z 4 lutego 2025 r. na temat zapotrzebowania na energię w centrach danych jasno pokazuje, że sztuczna inteligencja jest energochłonna i wymaga dużej infrastruktury. Jeśli koszty mediów, obliczeń i zgodności będą rosły szybciej niż zyski, firmy SMI mogą stanąć w obliczu okresu, w którym sztuczna inteligencja będzie zwiększać wydatki, zanim wpłynie na wzrost zysków.
| Ryzyko | Najnowsze dane | Dlaczego to ważne | Obecne uprzedzenie |
|---|---|---|---|
| Ograniczone bezpośrednie narażenie | SMI to indeks 20 szwajcarskich spółek blue chip, a nie globalny indeks infrastruktury AI | Największe zyski ze sztucznej inteligencji mogą pozostać poza punktem odniesienia. | Niedźwiedzi |
| Wycena początkowa | Prowizja iShares na poziomie 21,06x P/E i 4,03x P/B na dzień 14 maja 2026 r. | Pozostawia niewiele miejsca na narrację o sztucznej inteligencji, która nie zwiększa zysków. | Niedźwiedzi |
| Intensywność nakładów inwestycyjnych | Goldman przewiduje, że globalne zapotrzebowanie na energię w centrach danych wzrośnie o 50% do 2027 r. i o 165% do 2030 r. | Sztuczna inteligencja może objawiać się wyższymi kosztami infrastruktury przed wyższymi zyskami. | Niedźwiedzi |
| Opóźnienie pomiaru | MFW napisał w marcu 2026 r., że sztuczna inteligencja może zawyżać bezpośredni PKB i zaniżać skutki uboczne | Wczesne dane makroekonomiczne mogą być zaszumione i łatwe do błędnej interpretacji przez inwestorów. | Neutralny |
Prawdziwym argumentem przeciwko sztucznej inteligencji nie jest to, że AI nic nie robi. Chodzi o to, że SMI może przejąć obciążenie operacyjne szybciej niż korzyści ekonomiczne, jeśli adopcja pozostanie nierównomierna, a najlepsza monetyzacja będzie gdzie indziej.
04. Soczewka instytucjonalna
Co poważne badania nad sztuczną inteligencją oznaczają dla inwestorów SMI
Najlepsze prace instytucjonalne sugerują, że sztuczna inteligencja może być na tyle duża, by mieć znaczenie na poziomie makro, ale jednocześnie na tyle nierównomierna, by rozczarować na poziomie indeksu. Goldman Sachs napisał 5 kwietnia 2023 r., że generatywna sztuczna inteligencja mogłaby zwiększyć globalny PKB o 7%, a wzrost produktywności o 1,5 punktu procentowego w ciągu 10 lat. OECD podążyła tą samą drogą 22 listopada 2024 r., przedstawiając węższy, ale wciąż wiarygodny szacunek rocznego wzrostu całkowitej produktywności (TFP) z AI w perspektywie 10 lat na poziomie 0,25–0,6 punktu procentowego.
Jednocześnie, 4 lutego 2025 roku, Goldman Sachs poinformował, że zapotrzebowanie na energię w centrach danych może wzrosnąć o 50% do 2027 roku i o 165% do 2030 roku w porównaniu z 2023 rokiem. MFW argumentował natomiast w marcu 2026 roku, że standardowe dane o PKB zarówno zawyżają bezpośredni wpływ nakładów inwestycyjnych AI, jak i zaniżają ich szersze skutki uboczne. Ta kombinacja jest kluczowa dla SMI. Oznacza to, że AI prawdopodobnie będzie miała znaczenie ekonomiczne, ale droga od wydatków do zwrotu dla akcjonariuszy może być wolniejsza i bardziej spójna, niż sugerują nagłówki.
| Instytucja / źródło | Zaktualizowano | Co to mówi | Dlaczego to ma tu znaczenie |
|---|---|---|---|
| Goldman Sachs Research | 5 kwietnia 2023 r. | Generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć globalny PKB o 7% i zwiększyć wzrost produktywności o 1,5 punktu procentowego w ciągu 10 lat | Ustala górną granicę znaczenia sztucznej inteligencji nawet w kontekście benchmarków niezwiązanych z technologią. |
| Dokument OECD AI nr 29 | 22 listopada 2024 r. | Sztuczna inteligencja może zwiększyć roczny wzrost całkowitej produktywności pracy o 0,25–0,6 punktu procentowego i zwiększyć produktywność pracy o 0,4–0,9 punktu procentowego | Wspiera raczej umiarkowany, długoterminowy wzrost produktywności niż natychmiastową zmianę ratingu. |
| Goldman Sachs Research | 4 lutego 2025 r. | Globalne zapotrzebowanie na energię w centrach danych może wzrosnąć o 50% do 2027 r. i o 165% do 2030 r. w porównaniu z rokiem 2023 | Podkreśla ograniczenia nakładów inwestycyjnych i mocy, które mogą opóźnić lub rozwodnić zwroty z inwestycji w sztuczną inteligencję. |
| MFW Finanse i Rozwój | Marzec 2026 | PKB związane ze sztuczną inteligencją może być zawyżone w krótkim okresie z powodu nakładów inwestycyjnych i zaniżone w długim okresie z powodu braku efektów ubocznych | Ostrzega inwestorów, aby nie mylili gwałtownego wzrostu wydatków z w pełni spieniężonym wzrostem produktywności. |
| Ujawnienia spółek Roche/Novartis/Nestle | 2025-2026 | Duzi uczestnicy SMI wdrażają sztuczną inteligencję w diagnostyce, badaniach i systemach korporacyjnych | Pokazuje, gdzie SMI ma największe szanse na praktyczne wykorzystanie wartości AI. |
Przesłanie instytucjonalne jest spójne: sztuczna inteligencja powinna być pozytywną zmienną strukturalną dla SMI, ale głównie poprzez poprawę obecnej sytuacji gospodarczej. Inwestorzy oczekujący bezpośredniego wzrostu mnożników AI zadają niewłaściwe pytanie.
05. Scenariusze
Scenariusze sztucznej inteligencji ważone prawdopodobieństwem do roku 2035
Właściwym sposobem na ujęcie AI i SMI jest oddzielenie bezpośredniego posiadania AI od pośredniej monetyzacji AI. Benchmark nie musi stać się indeksem technologicznym, aby odnieść korzyści. Potrzebuje on, aby dominujące sektory wykorzystywały AI do poprawy produktywności aktywów, szybkości diagnozy, odkrywania leków, ustalania cen, logistyki i kontroli kosztów.
Dlatego poniższe zakresy to długoterminowe korytarze analityczne, a nie prognozy punktowe. Są one oparte na aktualnej zweryfikowanej wycenie, kontekście makroekonomicznym, historycznym procesie składania odsetek oraz najlepszych dostępnych badaniach nad sztuczną inteligencją.
| Scenariusz | Prawdopodobieństwo | Zakres roboczy | Zmierzony wyzwalacz | Okno przeglądu |
|---|---|---|---|---|
| Byk | 25% | od 23 000 do 28 000 | Liderzy branży opieki zdrowotnej, diagnostyki i dóbr konsumpcyjnych przekształcają sztuczną inteligencję w stały wzrost marży lub zysku na akcję, a SMI utrzymuje stopę kapitalizacji zbliżoną do lub wyższą od swojego 10-letniego wskaźnika całkowitej stopy zwrotu. | Dokonuj przeglądu rocznego oraz po każdym pełnym cyklu sprawozdawczym największych podmiotów. |
| Opierać | 50% | od 19 500 do 24 500 | Sztuczna inteligencja stopniowo poprawia produktywność, ale indeks ten nadal pozostaje defensywnym rynkiem jakości, a nie bezpośrednim zwycięzcą w dziedzinie sztucznej inteligencji. | Przeprowadzaj przegląd co 12 miesięcy oraz po ujawnieniu najważniejszych informacji na temat wdrażania sztucznej inteligencji przez firmy SMI. |
| Niedźwiedź | 25% | od 14 500 do 18 500 | Sztuczna inteligencja pozostaje skoncentrowana na platformach zagranicznych, koszty zasilania i integracji rosną, a SMI obniża swoje stawki o około 21x w stosunku do poprzednich zysków bez wystarczającego przyspieszenia wzrostu zysków. | Przeanalizuj wszelkie przypadki długotrwałego spowolnienia wzrostu zysków lub dowody na to, że nakłady inwestycyjne na sztuczną inteligencję przewyższają zwroty. |
Scenariusz bazowy pozostaje najbardziej wiarygodny, ponieważ wymaga najmniej heroicznych założeń. Nie wymaga on od Szwajcarii dominacji w infrastrukturze AI. Wymaga jedynie od firm SMI wystarczająco skutecznego stosowania AI, aby zachować i w niewielkim stopniu ulepszyć model skumulowany, który sprawdzał się już przez ostatnią dekadę.
Scenariusz wzrostowy jest możliwy, ale wymaga dowodu monetyzacji. Scenariusz spadkowy również jest realny, zwłaszcza jeśli inwestorzy pomylą wydatki na sztuczną inteligencję z tworzeniem wartości w tej dziedzinie. W ciągu następnej dekady zwycięzcami będą ci, którzy dotychczasowi gracze przekształcą sztuczną inteligencję w przepływy pieniężne, a nie w prezentacje.
Odniesienia
Źródła
- Strona notowań Yahoo Finance dla indeksu SMI (^SSMI)
- Interfejs API danych wykresów 10-letnich Yahoo Finance dla indeksu SMI (^SSMI)
- SZEŚĆ stron przeglądowych dla indeksu rynku szwajcarskiego
- Strona produktu iShares SMI ETF (CH)
- Roczny raport Roche 2025
- Komunikat prasowy firmy Novartis na temat centrum badawczego opartego na sztucznej inteligencji, 6 lutego 2026 r.
- Artykuł o modernizacji rdzenia cyfrowego Nestle i automatyzacji AI
- Goldman Sachs Research na temat generatywnej sztucznej inteligencji i globalnego PKB, 5 kwietnia 2023 r.
- Goldman Sachs Research na temat zapotrzebowania na energię w centrach danych sterowanych przez sztuczną inteligencję, 4 lutego 2025 r.
- Dokument OECD AI nr 29, opublikowany 22 listopada 2024 r.
- Artykuł MFW ds. Finansów i Rozwoju, marzec 2026 r.