Hossa na sztucznej inteligencji: jak inwestować przez fundusze i ETF-y – i dlaczego trzeba pamiętać o realizacji zysków

Sztuczna inteligencja od kilku lat napędza notowania giełdowe na całym świecie. Rosnące nakłady na centra danych, chipy, modele językowe i automatyzację procesów biznesowych przełożyły się na rekordowe wyceny spółek technologicznych, a wraz z nimi – na gwałtowny wzrost zainteresowania funduszami i ETF-ami tematycznymi. Dla inwestora indywidualnego temat AI jest kuszący, ale niesie ze sobą specyficzne ryzyka, których nie da się zignorować. W tym artykule przyglądamy się dostępnym w Polsce sposobom inwestowania w ten trend, ich wadom i zaletom, a także – co równie ważne – kwestii, o której często się zapomina w czasie hossy: jak i kiedy realizować zyski, zanim rynek sam to za nas rozliczy.

Dwie drogi do ekspozycji na AI: fundusze i ETF-y

Polski inwestor ma zasadniczo dwie ścieżki, by zyskać ekspozycję na spółki związane ze sztuczną inteligencją bez kupowania pojedynczych akcji.

• ETF-y (fundusze notowane na giełdzie) to instrumenty pasywne lub aktywnie zarządzane, replikujące skład wybranego indeksu lub koszyka spółek. Dla inwestorów z Unii Europejskiej, w tym z Polski, kluczowe znaczenie ma zgodność funduszu ze standardem UCITS – to on gwarantuje odpowiedni poziom ochrony inwestora oraz obowiązek publikacji dokumentu KID (Key Information Document) zgodnie z regulacją PRIIPs. Wśród dostępnych na polskich rachunkach maklerskich (m.in. w XTB, DM BOŚ, BM mBanku czy poprzez zagranicznych brokerów) pozycji tematycznych na AI wymienić można kilka głównych: Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF, który w rankingach europejskich funduszy AI wypada najlepiej pod względem wielkości aktywów i kosztów, L&G Artificial Intelligence UCITS ETF (AIAG) śledzący indeks ROBO Global, czy europejska wersja funduszu AIQ – AIQU, notowana w Londynie i Frankfurcie. Do tego dochodzi rosnąca oferta funduszy aktywnie zarządzanych, jak iShares AI Innovation Active UCITS ETF, który – zamiast trzymać się sztywnego indeksu – pozwala zarządzającym samodzielnie dobierać spółki spod szerokiego parasola „AI” (może być jeszcze niedostępny w Polsce przez krajowe platformy).
• Fundusze inwestycyjne otwarte (FIO/SFIO) oferowane przez polskie TFI to z kolei rozwiązanie bardziej znajome krajowemu inwestorowi – można je kupić przez bank, dom maklerski czy internetową platformę dystrybucyjną, często już od 100 zł wpłaty. Przykładem jest subfundusz Allianz Artificial Intelligence, który ponad 60% aktywów lokuje w tytułach uczestnictwa zagranicznego funduszu źródłowego Allianz Global Artificial Intelligence, inwestującego w spółki czerpiące korzyści z rozwoju sztucznej inteligencji, z zabezpieczeniem walutowym do klasy PLN. Innym rozpoznawalnym produktem jest PKO Technologii i Innowacji Globalny – szerszy fundusz technologiczny, który przyciąga inwestorów szukających ekspozycji na rewolucję cyfrową, sztuczną inteligencję i nowoczesną medycynę i zarządza aktywami przekraczającymi 3,2 mld zł. Tego typu fundusze bywają szersze niż czyste ETF-y na AI – łączą temat sztucznej inteligencji z ogólną tematyką innowacji technologicznych.

Zalety inwestowania w AI przez fundusze i ETF-y

Największą zaletą obu rozwiązań jest dywersyfikacja. Zamiast obstawiać pojedynczą spółkę – co w przypadku szybko zmieniającego się rynku technologicznego bywa bardzo ryzykowne – inwestor kupuje koszyk kilkudziesięciu firm, co ogranicza wpływ ewentualnego niepowodzenia jednej z nich na cały portfel. Drugą zaletą jest łatwość dostępu: ETF-y UCITS można kupić przez niemal każdy polski rachunek maklerski, a fundusze TFI – bezpośrednio przez bank, bez zakładania rachunku zagranicznego. Trzecia zaleta to niski próg wejścia – zarówno jednostki ETF-ów (choć tu bariera bywa wyższa przy droższych jednostkach, jak w przypadku XAIX), jak i jednostki uczestnictwa TFI dostępne są już od niewielkich kwot, co sprzyja regularnemu, systematycznemu inwestowaniu. Wreszcie, inwestowanie przez fundusz eliminuje konieczność samodzielnej, głębokiej analizy fundamentalnej dziesiątek spółek technologicznych – tę pracę wykonuje zarządzający lub metodologia indeksu.

Wady i ryzyka – gdzie leży pułapka?!

Obraz nie byłby pełny bez wskazania słabszych stron. Pierwszym problemem jest koncentracja ukryta w dywersyfikacji. Nawet kupując ETF, skład portfela może być mocno przechylony w stronę kilku gigantów technologicznych lub jednego segmentu, na przykład producentów chipów – realna dywersyfikacja bywa więc iluzoryczna.

Drugi problem to koszty: fundusze tematyczne, w przeciwieństwie do szerokich indeksów akcyjnych, pobierają zwykle wyższe opłaty za zarządzanie (TER), mieszczące się najczęściej w przedziale 0,35–0,8% rocznie, a fundusze aktywne TFI potrafią być jeszcze droższe.

Trzecim, i chyba najważniejszym ryzykiem, jest wysoka zmienność i ryzyko przewartościowania tematu – spółki AI bywają wyceniane bardziej emocjami inwestorów niż fundamentami, a wyniki osiągane w przeszłości nie gwarantują podobnych stóp zwrotu w przyszłości. Dochodzi do tego ryzyko regulacyjne – w Unii Europejskiej od sierpnia 2026 roku wchodzi w życie kolejny etap stosowania unijnego AI Act, co może wpływać na koszty działania i modele biznesowe niektórych spółek z branży. Warto też pamiętać o ryzyku walutowym (większość spółek AI notowana jest w dolarach, choć część funduszy, jak wspomniany Allianz, stosuje zabezpieczenie kursowe) oraz o obowiązku rozliczenia podatku Belki (19%) od zysków kapitałowych przy odkupieniu jednostek funduszu lub sprzedaży ETF-u.

Hossa nie trwa wiecznie – dlaczego realizacja zysków ma znaczenie?

To być może najważniejszy, a najczęściej pomijany element strategii inwestycyjnej związanej z megatrendami takimi jak AI. Historia rynków kapitałowych – od bańki internetowej z przełomu wieków po hossy surowcowe czy kryptowalutowe – pokazuje wyraźny wzorzec: entuzjazm wokół nowej technologii potrafi przez lata podbijać wyceny znacznie ponad to, co uzasadniają fundamenty, po czym następuje gwałtowna korekta, która „urealnia” ceny aktywów. Nie inaczej może być z obecną hossą na AI. Nikt – ani analityk, ani zarządzający funduszem, ani sam inwestor – nie jest w stanie z góry wskazać dokładnego szczytu rynku. Próba „złapania górki” bywa więc grą o wysokiej stawce i niskim prawdopodobieństwie sukcesu.

Dlatego rozsądniejszym podejściem od czekania na idealny moment wyjścia jest stopniowa, zaplanowana realizacja zysków. W praktyce może to oznaczać kilka konkretnych działań: ustalenie z góry poziomów procentowego zysku, przy których część pozycji jest sprzedawana (np. wypłata 20–25% zainwestowanego kapitału po osiągnięciu określonego wzrostu wartości jednostki), regularny rebalancing portfela, czyli sprowadzanie udziału aktywów AI do wcześniej ustalonej wagi w całym portfelu (co naturalnie wymusza sprzedaż nadwyżki po wzrostach), a także przyjęcie zasady, że część zysków przenoszona jest do bezpieczniejszych klas aktywów, zamiast reinwestowania wszystkiego w ten sam, rozgrzany temat.

Taka dyscyplina nie gwarantuje sprzedaży dokładnie na szczycie – ale skutecznie chroni przed najgorszym scenariuszem, w którym cały zysk wypracowany w czasie hossy zostaje oddany rynkowi podczas gwałtownej przeceny, a inwestor został w pozycji zbyt długo, licząc na „jeszcze trochę wyższy kurs”.

Warto też pamiętać, że fundusze tematyczne na AI – zarówno ETF-y, jak i fundusze TFI – ze względu na wspomnianą koncentrację i zmienność, dobrze sprawdzają się raczej jako satelitarna część portfela (np. kilka do kilkunastu procent całości), a nie jego trzon. Taka konstrukcja portfela sama w sobie ogranicza skalę potencjalnych strat w razie korekty, nie odbierając jednocześnie szansy na udział w dalszym wzroście, jeśli trend na sztuczną inteligencję okaże się trwalszy, niż sugerują historyczne analogie do wcześniejszych baniek spekulacyjnych.

Przykład – może nie z dziedziny AI, ale też modnej. Kiedy Niemcy zapowiedziały duże inwestycje związane z obronnością, niemiecki Rheinmetall dynamicznie zyskiwał na wartości. Obserwowaliśmy go i na pytania, czy w niego inwestować (lub w fundusze / ETFy związane z obronnością), pokazywaliśmy poniższy wykres:

Ten duży, rekordowy wolumen po wzroście wskazywał, że duży kapitał właśnie zrealizował zyski. Czy to oznaczało, że hossa się zakończyła? Nie. Oznaczało to, że duży kapitał wziął pieniądze z rynku. Cena akcji jeszcze jakiś czas rosła, po czym rozpoczął się trend spadkowy. Cena jest już poniżej poziomów, gdzie duży kapitał realizował zyski.

Dokładnie to samo dotyczy spółek AI – kapitał w pewnym momencie wychodzi, ale hossa trwa. W krótkim terminie można nie mieć racji co do poziomu wyjścia (trafienia w szczyt). W długim terminie ważne staje się to, aby pieniądze z rynku wziąć.

Podsumowanie

Inwestowanie w AI przez fundusze i ETF-y to dla polskiego inwestora realna, dostępna i stosunkowo prosta droga do udziału w jednym z najważniejszych trendów technologicznych ostatnich lat. Oferuje dywersyfikację, wygodę i niski próg wejścia, ale niesie też realne ryzyka: koncentrację portfela na kilku gigantach, podwyższone koszty zarządzania, silną zmienność i ryzyko regulacyjne. Kluczowym elementem odpowiedzialnej strategii powinno być nie tylko wejście w temat we właściwym momencie, ale przede wszystkim zaplanowane, stopniowe wyjście z niego – niezależnie od tego, czy hossa potrwa jeszcze miesiące, czy lata. Rynki wzrostowe potrafią trwać dłużej, niż wielu się spodziewa, ale historia uczy, że zawsze kończą się korektą, która weryfikuje wyceny.