投資在生成式AI

無論是在倫敦金融區的繁華街道，還是在嘈雜的高中教室，生成式人工智慧 (AI) 的興起都讓人對未來有更多想像。

但這股狂熱風潮真的合理嗎？ 這對投資者來說意味著什麼？

可以確定的是，AI的發展顯然已經進入了一個全新的、更活耀的階段。

受惠於大數據庫、雲端基礎建設和強大的新半導體誕生，現在科技已具備拓展到全新領域的條件了。

根據國際數據資訊公司 (International Data Corporation, IDC) 的數據，全球 AI 市場，包括硬體、軟體和服務，預計將以每年近 19% 的速度成長，到 2026 年將達到 9,000 億美元（見圖 1）。

但這數據只說明了部分情況，其所帶來的經濟影響可能相當深遠。高盛估計，人工智慧應用可提高生產力，有望在未來十年內為全球經濟增加約 7 兆美元。Goldman Sachs, Generative AI – Part I: Laying Out the Investment Framework, March 2023

生成式 AI 比其前身強大得多的原因是，它使用機器學習 (machine learning , ML) 來創造出全新的內容，這些內容與人類創造的內容幾乎沒有差別。例如，它可以在網絡遊戲中創造角色和故事情節、可以整理財務報告、甚至可以處理日益繁雜的客戶服務問題。

由私人公司 OpenAI 研發、主要股東是微軟 (Microsoft)，ChatGPT是其科技領域最出名的範例，展示出其基礎潛力。對於外行人來說，「GPT 」指的是「生成式預訓練轉換模型 (Generative Pre-trained Transformer) 」，是一種根據大量、廣泛和非結構化的數據庫進行訓練的大型語言模型 (LLM)。AI 聊天機器人能夠使用一種稱為轉換器的新深度學習處理，提供模擬人類的內容回覆。OpenAI 還開發了圖像生成解決方案 (DALL-E 2) 和語音生成解決方案 (Whisper)。

然而，這些新科技並非憑空而來。受惠於關鍵的運算資源、強大的微處理器發展、以及記憶儲存技術的進步，AI 系統在過去二十年取得了長足的進步。

機器貨幣化

瑞士百達資產管理下數位科技、機器人科技和保安等策略的投資經理人，期望看到大型語言模型迅速地被應用於商業用途。

現在就明確指出哪些公司可從 AI 發展中受益還為時過早，但我們能有信心地說，初步階段可以從三個主要科技領域的公司中看到機會。

雲端基礎建設是第一步。

以數據為中心的生成式 AI 需要強大的雲端基礎建設，由大型雲端平台的超大規模企業(hyperscalers) 提供，其中包括亞馬遜網路服務（Amazon Web Services, AWS）、谷歌雲端平台服務（Google Cloud Platforms, GCP）、微軟Azure（Microsoft Azure）和 Meta（私有雲）。 它們加起來約佔全球所有雲端容量的 78%（見圖 2）。2023 年前三個月雲端基礎設施服務相關收入達到 637 億美元，比去年同期成長了 100 億美元，我們預估這個強勁成長力道將持續。

半導體公司也可能成為大受惠者。

AI或機器學習運算能力主要來自圖形處理器 (GPU) 的開發，GPU 是運行生成式 AI 模型所必需的，並且由於其高速的並行處理能力，可以提升大型數據庫（即 LLM）的訓練。除了 GPU，我們也將半導體和半導體設備商視為生成式 AI 的大受惠者，因為隨著更多的運算、儲存和網絡解決方案需求，半導體需求也正在增加，而要製造出這些日益複雜的半導體，也需要更加精密的設備。半導體製造設備商營收在 2022 年突破 1,000 億美元https://semi.org/en/news-media-press/semi-press-releases/global-total-semiconductor-equipment-sales-2022 ，創下新歷史紀錄，這並非巧合，我們預計這個趨勢將持續下去。

晶片公司 Nvidia 一直是運算需求提高的主要受惠者之一，這些運算處理利用該公司的高端數據中心加速器晶片（如 A100 和新的 H100），替像是 ChatGPT 的AI運算提供動力。此類晶片現在佔 Nvidia 營收的一半以上。

然而，大多數運算功能仍然由更多的核心處理器 (CPU) 執行。在這裡，英特爾 (Intel) 仍然是市場領導者，但總部位於加州的超微半導體公司 (AMD) 近年來市場佔比也顯著增加。

無論是 CPU 還是 GPU，對先進晶片的需求都不斷攀升。

然而，讓它們變得更小、更智慧、更便宜卻越來越困難。事實上，現在設計一個新的高端晶片需要花費數億美元。有趣的是，AI可以透過使用新思科技 (Synopsys) 和益華電腦 (Cadence) 等公司開發的電子設計自動化 (EDA) 工具來幫助生產這些新晶片。新思科技已經推出了一套完整的 EDA 工具 AI 套組，已經設計了 200 多個新的微晶片。

其他軟體公司也可能成為生成式 AI 時代的贏家。那些設法將 AI 融入產品中的公司，將享有競爭優勢。微軟的 GitHub Copilot 是目前所有AI軟體中規模最大的例子。在 Microsoft 發布的一項研究中，使用它編寫程式的開發人員效率更高，完成時間縮短了 55%，他們的「co-pilot」訂閱費用每年大約 100 美元。https://github.blog/2022-09-07-research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/

在競相整合AI的軟體公司中，Adobe 也在這場競賽中佔有一席之地，在其名為 Firefly 的模型中，透過 1.75 億張無版權的庫存圖片對其進行訓練，使其產品套件可能出現符合版權要求的生成圖像。

當談到網路安全軟體時，該產業可能需要適應使用生成式AI來對抗其他機器編寫惡意程式碼的潛在威脅。AI應該能夠更快地檢測和回應攻擊。CrowdStrike 和 Palo Alto 是兩家已經在其網路安全平台中採用AI的公司。隨著時間的推移，網路安全還將保護AI應用中使用的數據以及確保該數據的品質上發揮重要作用。

在評估AI對網路安全公司和企業用戶的影響時，我們認為最可能的結果是提高效率（即減少檢測和回應攻擊所需的時間）。生成式AI將在增強或完全消除網路安全人員在日常工作中面臨的許多例行任務方面發揮重要作用。

前方的阻礙

AI 的所有前景中當然也含有風險，這意味著，監管機關將在科技的發展和傳播中發揮重要作用。

數據準確性、版權與侵權、隱私、和市場集中度已經成為人們的主要擔憂。其中一些擔憂已經得到解決，在某些情況下 AI 可以進行自我審察。例如，預訓練 AI 模型被用於審查內容，以防止出現惡意內容。隨著時間的推移，未來將發展出更多類似的模型和應用實例。

然而，我們也要提高警覺，如果任由 AI 隨意發展，可能會對人類生活造成影響，甚至可能對社會構成更嚴重的威脅。

對此類技術的官方監管也至關重要——政府和公司本身都在積極努力。OpenAI 共同創辦人呼籲建立相當於國際原子能機構的機構，來「檢查系統、要求審計、測試是否符合安全標準，[並]對部署程度和安全級別施加限制」。

初始階段

然而，隨著技術的發展，毫無疑問會找到解決方案。儘管意識到了風險，但我們仍然認為今天的AI正處於一個可以與 15 多年前 iPhone 的早期階段相提並論的拐點，這為智慧手機和行動APP的使用以及第一個雲端服務提供者AWS 的興起鋪平了道路。 現在，人工智慧科技正在徹底改變下一代科技新創企業。

當您善用分析、自動化和AI的力量時，您會意識到數位轉型仍處於早期階段，巨大潛力尚待發掘。

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