От хайпа к прикладному AI

ИИ-ралли на фондовом рынке постепенно меняет фокус. Если в 2023–2024 годах инвесторы делали ставку прежде всего на производителей чипов, облачных гигантов и разработчиков моделей, то сегодня внимание Уолл-стрит всё чаще смещается к компаниям, которые не создают ИИ, а зарабатывают на его практическом внедрении.

Финансы, здравоохранение и промышленность становятся ключевыми площадками для такой «второй волны» ИИ-адаптации. На этом фоне в рейтингах Quant и тематических подборках аналитиков появляются имена, которые ещё недавно не ассоциировались с искусственным интеллектом напрямую — Nutex Health, GRAIL, Ponce Financial, Indivior и Nuvation Bio.

Top AI Adopter Stocks: как рынок переходит от хайпа к прикладному ИИ
Исследования Уолл-стрит всё заметнее отходят от классической логики «торговли ИИ», когда основной интерес был сосредоточен на чипмейкерах, разработчиках моделей и гипермасштабируемых технологических платформах. После резкого роста котировок мегакэпов и существенной переоценки инфраструктурного сегмента инвесторы начали искать следующий источник альфы — компании, которые не производят ИИ как продукт, но системно используют его для повышения эффективности, создания новых сервисов и укрепления конкурентных преимуществ.

Такой сдвиг логичен. Если на первом этапе ИИ-цикла основную выгоду получают поставщики «лопат» — вычислительных мощностей, чипов, облаков и базовых моделей, то на втором этапе фокус смещается к тем, кто применяет эти инструменты в реальном бизнесе. Именно здесь ИИ начинает конвертироваться в операционную маржу, ускорение оборота капитала и новые источники выручки.

В результате стратеги всё чаще обращают внимание на компании из финансового сектора, здравоохранения и промышленности — отраслей с высоким уровнем данных, сложными процессами и большими издержками, где эффект от внедрения алгоритмов может быть особенно ощутим. В адаптации AI можно выделить следующие компании: Nutex Health (NUTX), GRAIL (GRAL), Ponce Financial Group (PDLB), Indivior (INDV) и Nuvation Bio (NUVB).

Nutex Health: ИИ как инструмент операционной эффективности в здравоохранении
Nutex Health — это сеть микро-госпиталей и амбулаторных медицинских центров в США, построенная по модели physician-led, technology-enabled healthcare. Ключевая особенность бизнеса — ставка на масштабирование сети и одновременное внедрение цифровых и аналитических решений для управления операциями.

Хотя Nutex не позиционирует себя как разработчика собственных ИИ-платформ, компания регулярно подчёркивает технологическую составляющую своей модели. В условиях распределённой сети медицинских объектов ИИ и машинное обучение могут использоваться для оптимизации потоков пациентов, прогнозирования загрузки, управления персоналом, анализа страховых выплат и повышения точности биллинга. Для сектора здравоохранения это критически важно, поскольку даже небольшое улучшение операционных показателей способно существенно повлиять на маржинальность.
С инвестиционной точки зрения Nutex интересен как пример «прагматичного» AI-adopter’а. Потенциал роста здесь связан не с громкими технологическими прорывами, а с постепенным превращением данных и аналитики в конкурентное преимущество при масштабировании бизнеса. Риски при этом остаются классическими для сектора: высокие капитальные затраты, регуляторная нагрузка и сложность управления быстро растущей сетью.

GRAIL: ИИ в основе продукта, а не дополнение к бизнесу
GRAIL — наиболее «чистый» пример компании, где искусственный интеллект является не вспомогательной функцией, а ядром продукта. Компания работает в сегменте ранней онкологической диагностики и известна тестом Galleri, который позволяет выявлять десятки видов рака по анализу циркулирующей ДНК в крови.

Основа технологии — обработка гигантских массивов молекулярных данных и использование сложных ML-моделей для распознавания эпигенетических паттернов. Без ИИ такой продукт был бы просто невозможен: именно алгоритмы позволяют превращать «сырой» биологический сигнал в клинически значимый результат.

Для инвесторов GRAIL — ставка на коммерциализацию ИИ в медицине в прямом смысле слова. Потенциал компании связан с расширением использования теста Galleri, ростом партнёрств с медицинскими сетями и доказательством клинической и экономической эффективности раннего выявления рака. При этом риски также существенны: регуляторные барьеры, необходимость масштабных клинических подтверждений и конкуренция со стороны других биотех-компаний, активно внедряющих ИИ-подходы.

Ponce Financial Group: ИИ в региональном банкинге
На первый взгляд Ponce Financial Group — традиционный региональный банк, ориентированный на обслуживание локальных сообществ и малого бизнеса. Однако именно такие банки сегодня активно используют готовые ИИ-решения для повышения устойчивости и конкурентоспособности.
В банковском секторе ИИ применяется прежде всего в кредитном скоринге, мониторинге рисков, выявлении мошенничества и персонализации предложений для клиентов. Для небольшой финансовой группы это способ нивелировать эффект масштаба, которым обладают крупные национальные игроки. Используя алгоритмы, банк может точнее оценивать заёмщиков, снижать уровень просрочки и более эффективно управлять капиталом.
С инвестиционной точки зрения Ponce — пример того, как ИИ становится «невидимой» инфраструктурой. Он не меняет радикально бизнес-модель, но позволяет улучшать ключевые финансовые метрики. Потенциал роста здесь умеренный, но более устойчивый, в то время как риски связаны с макроэкономической средой, динамикой процентных ставок и регуляторными требованиями.

Indivior: фармацевтика, данные и цифровые терапии
Indivior — специализированная фармацевтическая компания, работающая в сегменте лечения зависимостей. Её ключевые продукты уже находятся на рынке и обеспечивают стабильный денежный поток, что отличает компанию от типичных ранних биотех-стартапов.

Применение ИИ в данном случае связано с анализом клинических и реальных данных (real-world evidence), а также с развитием цифровых терапевтических решений. Партнёрства в области digital therapeutics позволяют использовать алгоритмы для повышения эффективности лечения, мониторинга состояния пациентов и улучшения комплаенса.

Для инвесторов Indivior интересен как пример эволюции фармкомпании в сторону «фарма + цифра». ИИ здесь не создаёт резкого технологического скачка, но усиливает продуктовую экосистему и может со временем повысить лояльность пациентов и устойчивость выручки. Основные риски остаются традиционными для фармы — регуляторные ограничения, конкуренция и правовые вопросы.

Nuvation Bio: ИИ как ускоритель клинических разработок
Nuvation Bio работает в сегменте онкологической биотехнологии и сосредоточена на разработке таргетных препаратов. Как и во многих современных биотех-компаниях, ИИ здесь используется для анализа биомаркеров, оптимизации дизайна клинических исследований и повышения вероятности успеха на ключевых этапах разработки.
Хотя Nuvation не является «AI-компанией» в узком смысле, аналитические инструменты и машинное обучение становятся важной частью её R&D-процессов. Это позволяет ускорять принятие решений и более рационально распределять ресурсы — критически важный фактор в капиталоёмком и рискованном биотех-секторе. При этом инвестиционный профиль Nuvation остаётся высоковолатильным.

Заключение
Список наглядно показывает, что рынок постепенно переходит от технологического энтузиазма к экономическому прагматизму. Искусственный интеллект всё реже рассматривается как самостоятельный инвестиционный сюжет и всё чаще — как инструмент повышения эффективности, снижения издержек и создания долгосрочных конкурентных преимуществ. Именно поэтому в фокусе оказываются компании из медицины, фармацевтики и финансов, где эффект от внедрения алгоритмов напрямую отражается на операционных и финансовых показателях.

Важно и то, что эти компании находятся на разных стадиях «ИИ-зрелости». GRAIL — пример бизнеса, где ИИ лежит в основе продукта и формирует саму бизнес-модель. Nutex Health и Ponce Financial используют ИИ как инфраструктуру для масштабирования и повышения устойчивости операций. Indivior и Nuvation Bio демонстрируют, как фарма и биотех интегрируют аналитику и машинное обучение в клинические и коммерческие процессы, постепенно превращая данные в стратегический актив.

Для инвесторов такой сдвиг означает изменение логики оценки. Если у производителей чипов и ИИ-платформ ключевыми остаются технологическое лидерство и темпы роста капитальных расходов, то у AI-adopter’ов на первый план выходят показатели эффективности, маржинальности и способность менеджмента конвертировать технологии в финансовый результат. Потенциал здесь, как правило, менее взрывной, чем у чистых ИИ-игроков, но и риск переоценки существенно ниже.

В итоге «вторая волна» ИИ на фондовом рынке формирует более сбалансированный инвестиционный нарратив. Искусственный интеллект перестаёт быть самоцелью и становится частью нормального бизнес-инструментария — так же, как когда-то стали интернет, облака или мобильные технологии. Именно в таких компаниях, где ИИ незаметно, но системно улучшает экономику бизнеса, рынок всё чаще ищет устойчивый рост на горизонте нескольких лет.