過去兩年對投資者來說並不容易或可預測，但2022年將帶來本身挑戰。加息的不確定性和新Omicron冠狀變種病毒最近引發了股市出現一些波動，並且可能會持續到新一年。
但長期策略往往會抵銷短期噪音，而且隨著近期一些科技股出現下跌，以多年投資焦點，2022年可能是買入好時機。要挑選股票，關注高增長行業的廣泛趨勢可能是個好主意。
三位撰稿人確定了Microsoft、Snowflake和Upstart Holdings，因為它們共同經營的行業，將代表當前十年涉及數萬億美元的經濟增長。
雲計算：微軟
Anthony Di Pizio（微軟）：簡單來說，雲計算業務是利用網際網路進行線上訪問資料和程式，而不是將它們安裝在本地的電腦或裝置上。在遠端工作時代，公司在數十個不同國家開展業務，雲使日常運營變得更加容易，因為它可以有效地將組織內部連線在一起，無論身處何方。
這項技術的受歡迎程度從數字中可見一斑。到了2026年，雲計算市場的年支出預計將增加一倍以上，達到9470億美元。雲服務行業由少數科技巨頭主導，微軟就是其中之一。普通消費者可能將公司與Windows電腦作業系統或Office 365軟體聯絡起來，他們為什麼不呢？這些產品服務全球數十億人。
但在微軟三個主要業務板塊中，雲計算實際上是最大的，在最近2022財年第一季度佔總收入逾37％。雲計算業務增長也明顯快於微軟整體收入。
專案 2021財年Q1 2022財年Q1 增長
總收入 371億美元 453億美元 22％
雲收入 129億美元 169億美元 31％
這種趨勢在微軟已經很明顯發生一段時間。從2019財年到2021財年，雲收入的複合年增長率為24％，而整體收入增長為15％。
微軟的雲業務由Azure平臺驅動，該平臺提供200多種不同產品和服務，其中一些依賴人工智慧和機器學習等，是令人難以置信先進科技。這些可用於分析語音和影象，甚至可以使用資料進行預測。但Azure也迎合了高需求服務，如應用程式開發、網上保安和物聯網。
我認為，微軟是最適合購買的雲計算股之一。這不僅是因為該細分市場增長如此快，還因為投資者正在購買一系列其他令人難以置信業務。除了前面提到的軟體產品外，該公司還擁有Xbox和Surface，它們本身就是價值數十億美元的硬體品牌。
這種多樣性可能使微軟成為不確定的2022年及往後的終極參與者。
資料分析：Snowflake
Jamie Louko（Snowflake）：過去幾年，公司一直在產生越來越多資料：世界上90％資料都是在過去兩年產生的，而今天產生資料量預計將在過兩年後升1倍。資料快速增長將導致公司需要更多能力來分析和處理不斷增加資料量，而Snowflake允許他們這樣做。
該公司為企業提供了在Snowflake伺服器上自由攜帶和儲存資料的能力，並且這些公司只在他們想要查詢和訪問他們的資料時付費。隨著企業每天接收越來越多資料，Snowflake是一個簡單選擇，因為它不收取儲存資料費用。這導致快速採用：Snowflake第三季度客戶數量同比增長52％，達到5,416位客戶。
Snowflake有關業務特點是吸引客戶原因，但分析是Snowflake蓬勃發展的地方。隨著資料增多，公司將不得不更頻繁地分析企業資料，從而增加與Snowflake的互動。該公司已經透過這種商業模式取得了成功。在第三季度，在Snowflake花費超過100萬美元的客戶數量同比增長128％，達到148位。此外，一年前花費100美元客戶，於今天平均花費173美元。
該公司今天看到了一個900億美元潛在市場，這就是它大力投資於該業務的原因。Snowflake在銷售和營銷費用，以及研發方面花費了超過3.06億美元，導致第三季度出現巨大虧損。該公司損失了1.55億美元，約佔第三季度收入46％。雖然今天的淨虧損很糟糕，但隨著Snowflake透過開支獲得市場份額和開發新產品獲得回報，未來增長繼續，該公司將能夠縮減開支。
底線是：Snowflake商業模式使客戶可以輕鬆加入該平臺，而快速增長的資料分析市場無疑將在2022年加快成長。在這兩個順風推動下，Snowflake有望在2022年及以後蓬勃發展。
人工智慧：Upstart
Trevor Jennewine（Upstart）：人工智慧很可能成為人類有史以來最具變革性科技之一。它具有潛力提高几乎所有行業效率和生產力，並且可能在此過程中創造巨大財富。事實上，麥肯錫公司預測，到了2030年，人工智慧將為全球經濟產出增加13萬億美元。
在這一點上，Upstart是使用人工智慧解決現實世界問題的一個很好例子。具體而言，公司平臺旨在使消費者更容易獲得貸款，而貸方的風險更低。傳統的信用模型會考慮8到30個變數來確定誰有資格獲得信貸，而Upstart可以捕獲每個借款人1,600多個數據點，並根據還款事件衡量這些資料點。這意味著每次有人付款或錯過付款時，Upstart的AI模型都會變得更加智慧。
更重要的是，Upstart的決策技術考慮了更多資料，理論上可以更精準地量化風險。事實上，內部研究表明，Upstart的AI模型可以在保持批准率不變情況下，將銀行違約率降低75％。或者，它的平臺可以在保持損失率不變情況下，將批准率提高173％。
毫不奇怪，Upstart看到了銀行合作伙伴有強勁需求。在過去一年裡，公司客戶群增加了兩倍，該公司在汽車貸款行業取得了重大進展。因此，第三季度交易量猛增244％至31億美元，收入猛增250％至2.28億美元。更令人印象深刻的是，儘管Upstart是一家年輕金融科技公司，但根據通用會計原則（GAAP）仍能錄盈利。
展望未來，我認為Upstart可以保持這種勢頭。在過去12個月中，該公司透過科技為89億美元貸款提供了動力。但管理層認為公司潛在市場總額為7530億美元，如果Upstart擴充套件到新行業，這個數字可能會更大，例如，每年按揭貸款發放總額為4.5萬億美元。
更重要的是，Upstart的AI模型似乎為公司帶來顯著優勢。假設未來幾年這種情況持續下去，我認為股東在未來十年內可以獲得10倍回報。
本文源自金融界
