數碼科技和人工智能的主題投資

人工智能（AI）背後的理念存在已久，甚至比大多數投資者的年紀更大，但這個曾被視為電腦科學專屬的領域，現已成為資訊科技行業的一個主流。儘管如此，人工智能變革目前仍處於起步階段。

關鍵的基礎模型（即運用龐大數據集進行訓練的人工智能神經網絡）正迅速發展，每次迭代能力（iteration）均有大幅提升。Google將於今年秋季發布新的Gemini模型，值得留意的是該模型與目前使用的大型語言模型（LLM）相比，到底有多大程度的改進。

何處尋覓機會？

當微軟創辦人比爾蓋茨談及LLM時，曾表示：「我知道自己剛剛目睹了自圖形用戶界面（Graphic User Interface）以來最重要的科技進步」，而這番言論確實沒有誇大成份。此類技術將於今後數年創造龐大的商業和投資機遇。

要了解這些機遇會以什麼方式出現，不妨將現時的創新爆發現象，與上世紀九十年代互聯網崛起比較。互聯網的發展證實相對緩慢，原因是在全球建立網絡連接需時；1990年全球上網的人口僅為0.5%。人工智能的發展亦大同小異。

目前，人工智能領域的大部分投資，均已流向基礎設施。Google、微軟、亞馬遜、Meta和Tesla等科網巨企，仍然受到供應有限的高效能圖形處理單元（GPU）所束縛，而其為人工智能模型訓練和推演所需的元件。但一旦基礎設施建成，下一輪投資浪潮將會推動人工智能模型整合至各種應用程式。

這些應用程式的潛在範圍似乎無邊無際。假以時日，人工智能將徹底改變醫療保健藥物的研究和診斷，以至教育、藝術及金融等領域，並將帶動用家對新型軟件、硬件和半導體的需求。

微軟的GitHub Copilot（用於代碼生成）是現時最成功的大規模AI應用程式之一。根據全球各地企業公布的數據，使用Copilot後，程式開發人員的效率提高了20至40%，而企業用戶每年成本約為230美元。在不久的將來，所有事情都可得力於人工智能。

這個科技投資週期與以往的一個不同之處在於，相比新興企業，目前環境更有利於現有的科技公司。

現時，發展成熟的企業，往往能夠在人工智能領域先拔頭籌。背後有幾個原因。首先，人工智能需要運用大量數據，而訓練人工智能模型的成本極高；因此與初創企業相比，資源豐富的大型企業更易於進行開發工作。同理，幾乎每家公司均可以整合LLM，而初創企業在這方面並無固有優勢。最後，人工智能有利於擁有龐大現有用戶群的公司，原因是新的人工智能產品功能，將更容易透過發展成熟的產品推出。對於投資者而言，這意味著股市現存大量具吸引力的機會，他們可買入規模較大、更成熟的上市科技公司的股票，來投資人工智能主題。

前路挑戰重重

儘管長期前景似乎一片光明，但仍需保持審慎。科技諮詢公司Gartner最近概括了若干評論家（以及投資者）的感想，認為人工智能目前正處於「期望過高的頂點」。

這意味著，尋覓人工智能機遇的投資者需要更為精挑細選。了解個別產品的性質及業內不同公司的競爭力，將變得日趨重要。此外，我們認為賺取收入的時機也非常關鍵。這正是我們瑞士百達數碼科技投資團隊所重視的工作，識別哪些公司的投資前景具有穩固基礎。

顯然，這場重大科技變革現時正處於發軔之始，將會隨時間過去為大多數科技（和非科技）市場帶來徹底的改變。企業如此迅速地進行調整並利用人工智能的優點，確實令人鼓舞。我們非常期待將會出現能夠塑造這個新人工智能時代的突破性產品。

John Gladwyn為瑞士百達資產管理主題科技團隊的高級投資經理。如欲了解更多有關該團隊的實力，請點擊此處。

免責聲明

本資料的資訊和數據僅供參考，不得視為要約或遊說在任何司法管轄區買入、賣出或認購任何證券或金融工具。投資涉及風險。過往表現並非未來表現的保證或可靠指標。在作出投資決策前，投資者應參閱發售文件。本檔所述的任何證券或金融工具的價值和收益可跌亦可升，因此，投資者可能取回低於最初投資的金額。本資料所載的資訊、意見及／或估計反映發佈本資料當日的判斷，可作更改而不予通知。有關資訊並非根據任何特定投資者的具體投資目標、財政狀況或要求擬備，並不構成任何投資策略適合或適用於個別投資者狀況的陳述，亦不構成個人推薦。本資料引用的任何指數數據仍為數據供應商的財產。數據供應商免責聲明可在網站www.am.pictet 的“其他資料”部分中取得。若有任何疑問，請尋求獨立建議。 本資料未經證券及期貨事務監察委員會或任何其他監管機構審閱。本資料由瑞士百達資產管理（香港）有限公司發佈。