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資本集團投資透視

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人工智能
區分人工智能炒作與投資機會
Mark L. Casey
股票基金經理
Peter Eliot
Equity Portfolio Manager
Jared Franz
美國經濟師

人工智能的炒作週期已踏入白熱化階段。


新聞推送每日報導生成式人工智能有望加速醫學和科學發現、推動生產力飛躍,但同時可能導致大規模裁員。


企業和個人紛紛採用人工智能工具。聊天機械人ChatGPT的開發商OpenAI表示,截至2024年初,有關工具的每星期用戶人數已達1億,其中包括200萬名開發者和92%的財富500強企業。


投資者的追捧推動一眾知名生成式人工智能促成者的股價上漲,包括NVIDIA、Meta Platforms和微軟(Microsoft ,OpenAI的投資者)。由2023年至2024年2月,這三家科技巨頭的股價分別飆升519%、304%和77%。


投資者面臨的問題是:生成式人工智能這些能夠生成新內容(包括文本、圖像、視頻及聲音)的平台和工具,是否已形成持久的大趨勢,抑或其潛力被大幅誇大?


我們認為,生成式人工智能象徵著一場變革,有望帶來前所未有的投資機會。目前,投資者面臨的挑戰是如何將炒作與以下重要因素區分開來:採用的速度、模型的改進及價格的下降。


難以衡量人工智能市場規模

這幅棒形圖標註為「新工業機械人年度安裝量(以千台計)」,顯示在2017年至2026年期間新工業機械人的安裝量。當中對2017年至2022年的傳統機械人和協作機械人作出區分。y軸代表以千台計的安裝量,而x軸代表年份。2017年至2022年的協作和傳統機械人數量如下:2017年共有1.1萬台協作機械人和38.9萬台傳統機械人;2018年共有1.9萬台協作機械人和40.5萬台傳統機械人;2019年共有2.1萬台協作機械人和36.6萬台傳統機械人;2020年共有2.6萬台協作機械人和36.3萬台傳統機械人;2021年共有4.2萬台協作機械人和48.4萬台傳統機械人;2022年共有5.5萬台協作機械人和49.8萬台傳統機械人。圖內有文字說明顯示在2021年至2022年,協作機械人的安裝量增加31%。此外,亦有預測2023年至2026年的工業機械人總數。預計2023年的機械人數量為59.3萬台,2024年為62.2萬台,2025年為66.2萬台,2026年為71.8萬台。

資料來源:Gartner、Statista、聯合國、世界銀行。智能手機市場規模估算:全球年齡介乎15至64歲的人口總數(聯合國)乘以291美元(截至2022年)的智能電話估計平均售價。數碼支付市場規模估算:全球國內生產總值總量(世界銀行)乘以估計平均轉換率2%(截至2022年)。電動汽車市場規模估算:全球汽車行業收益(截至2023年7月)。雲端科技/SaaS市場規模估算:全球資訊科技支出(截至2023年1月)。SaaS:軟件即服務。

人工智能市場可能比想像中更龐大


由於人工智能仍處於起步階段,我們難以估計其市場規模。諮詢公司麥肯錫(McKinsey)估計,到了2030年,人工智能市場規模將達13萬億美元,而羅兵咸永道(PricewaterhouseCoopers )的評估則為於2030年達致15.7萬億美元。高盛則估計,人工智能將推動國內生產總值增長7%。


我們認為,人工智能的最終潛在市場規模,是我們遇過最難判斷的事情。然而,我們應如何衡量擁有更高智慧,或對所有事物擁有更多知識的「價值」?簡而言之,人工智能具有無限潛力,其市場規模可以比以往的科技創新高出多倍。


15年前,當智能手機因兼備互聯網及手機技術而普及時,並不多人預料到這會帶來以應用程式為本的新商業模式,例如Uber和DoorDash。人工智能領域的突破亦反映類近的潛力。


此外,生成式人工智能還可以分析大量資訊,並透過辨別模式自學新任務,從而衍生出解決難題、發掘新見解的潛力,並可能創造新的商業模式。


早期採用者使用人工智能的四種方式


企業仍處於人工智能的試驗階段。埃森哲(Accenture)等資訊科技諮詢公司發起一項倡議,幫助客戶識別可使用生成式人工智能的情況、採用人工智能工具並將其整合至公司組織中。


企業已開始尋求利用人工智能提高效率和生產力。根據麥肯錫(McKinsey)的研究,到了2030年,美國多達30%的工時可能實現自動化。


以下是企業將人工智能融入其業務的幾種方式。


1.科學及醫學發現


人工智能可能加速不同學科的發現,並有潛力於短時間內處理所有已知的數學、物理或醫學知識。例如,生物製藥公司Regeneron現利用生成式人工智能工具搜索其基因中心的龐大資料庫,以識別目標疾病、了解疾病進展、開發藥物療法,並追蹤個人對治療的反應。


2.產品開發


消費品巨企Procter & Gamble已開始使用生成式人工智能改進分子發現,使其能夠一次開發100種香水,而非單單一種。如此一來,他們可以在幾個月內回應新產品趨勢,而無需花費幾年時間。


在消費類科技產品中,Meta開發的人工智能太陽眼鏡配備攝像頭和麥克風,能夠偵測佩戴者的所見所聞。這款眼鏡能夠接收用戶四周的資訊,包括擷取影像或針對試算表格式提出建議等。


3.工業自動化和機械人技術


長期以來,Amazon一直在其配送中心使用工業機械人,現在更應用人工智能提升機械人的效率和功能。此外,機械人公司Figure利用ChatGPT創造了一個「人型」機械人,成品支援音訊和視頻輸入功能,能夠與人類交談並一起工作。施耐德電氣(Schneider Electric)正開發一種生成式人工智能工具,用於與客戶就其碳排放量進行溝通。建築與採礦設備製造商Caterpillar正在投資於人工智能,以提高其自動機器的生產效率。


4.資訊科技服務


許多公司已將部分資訊科技需求轉移至雲端,並將更多技術支援外判。生成式人工智能的崛起正加強此趨勢,因而催生一批為大型企業提供諮詢和資訊科技服務的小型公司。這些公司會為使用人工智能流程創建的內容質素作出評估和評分,因為人工智能可能產生虛假或誤導性資訊,即所謂的幻覺。


而其他公司亦陸續使用生成式人工智能支援客戶服務中心、改進財務模型、創作市場推廣及廣告內容、分析法律合約,以及編寫員工培訓材料。


人工智能投資機會


儘管生成式人工智能在科技及媒體行業的應用最為積極,但其應用其實經已遍及不同行業和組織。


《華爾街日報》報導,2023年,全球企業估計共投資194億美元,旨在將人工智能技術整合至業務流程中。儘管許多公司仍處於試驗階段,但人工智能有潛力大幅提升生產力、降低公司成本,並為早期採用者提供有助增強競爭優勢的獨到見解。


人工智能可促進一系列業務工作自動化

下圖顯示在各行各業的受訪者中,經常使用、曾使用最少一次或從未接觸過生成式人工智能技術的比例。調查結果如下:在科技、媒體及電訊業,50%人經常使用,37%人嘗試過最少一次,12%人從未接觸過;在金融服務業,42%人經常使用,41%人嘗試過最少一次,18%人從未接觸過;在商業、法律及專業服務業,36%人經常使用,41%人嘗試過最少一次,23%人從未接觸過;在醫療保健、製藥及醫療產品業,33%人經常使用,44%人嘗試過最少一次,22%人從未接觸過;在先進工業,32%人經常使用,47%人最少使用過一次,20%人從未接觸過;在消費品及零售業,30%人經常使用,40%人最少使用過一次,30%人從未接觸過;在能源及材料業,29%人經常使用,50%人最少使用過一次,22%人從未接觸過。

資料來源:資本集團、麥肯錫全球人工智能調查(McKinsey Global Survey on AI)。因四捨五入,數據總和未必等於100%。先進工業包括汽車及組裝、航空航天與國防及先進電子工業。調查於2023年4月進行,共有1,684名參與者回應。

更普及的人工智能採用可推動其不斷改進,互相提升,從而啟動創新和採用的良性循環。隨著越來越多企業採用生成式人工智能,可能會出現更複雜的新用途。


投資者不應著眼於過份危言聳聽的報導,比如有關大量失業或對智能型機械 人表示擔憂的內容,而應關注人工智能應用成本下降、模型進步,並致力物色可能利用該技術獲得競爭優勢的早期採用者。


作為主動型投資者,我們正努力發掘可望把握生成式人工智能巨大潛力的投資機會。



Mark L. Casey為現任股票基金經理,擁有23年投資行業經驗(截至2023年12月31日)。他持有美國哈佛大學(Harvard)工商管理碩士學位及耶魯大學(Yale)歷史學士學位。

Peter Eliot is an equity portfolio manager with 23 years of experience. He holds an MBA and a master's in international affairs from Columbia as well as a bachelor's in international relations from the University of Pennsylvania.

Jared Franz 為現任經濟師,擁有16年行業經驗。他持有美國伊利諾大學芝加哥分校(University of Illinois at Chicago)經濟學博士學位及西北大學(Northwestern University)數學學士學位。


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