人工智慧革命:迎接AI時代的投資趨勢
資料來源:法盛投資管理,2023/10
人工智慧革命時有聽聞,AI發展前景如何?法盛投資管理旗下Thematics資產管理分析機器人、自動化領域發展近十年,對投資人有何啟示
2015年12月世界經濟論壇創始人兼主席Klaus Schwab教授於《外交》雜誌寫道:「科技革命展開在即,將徹底改變人類生活、工作與互動方式,且其規模、範疇、複雜度乃世人前所未見。」
麥肯錫在同年出版的《職場自動化四大基本要素》季刊,一方面讚揚IBM、Rethink Robotics與Google研發的自駕車機器人願景,一方面問道:「人類應否擔憂工作機會受威脅、組織遭瓦解、社會結構因此被扭曲?」
類似對AI的預測、疑問,投資人或許時有聽聞,阿瑪拉定律說:「人類經常高估某項科技短期效益,卻低估其長期影響」。根據「技術成熟度曲線」,新科技往往先經歷「期望膨脹高峰」,隨後跌入「泡沫化谷底」,最終邁向實質生產,而麥肯錫列舉之「先進機器人」正是一實例,Google自駕車上路近十年後,營運範圍最後僅限於美國兩個城市。
機器人、自動化發展將近十年,AI前景究竟是有何?Thematics提出以下三項重點:
1. 新技術真正開始廣泛採用前,炒作熱潮恐已退燒
AI技術雖蘊含重大長期投資契機且影響深遠,但技術獲得廣泛採用前,炒作泡沫或已先破滅, 以生成式AI、大型語言模型為例,2023上半年頻頻攻占媒體頭條,上游AI基礎設施投資亦如火如荼。
然而,上游資本支出轉化為全體生態系企業長久獲利需要時間,AI下游應用或採用最快須待2024下半年或2025上半年方能成為重要獲利引擎。即便如此,若干下游業者股價(與估值)並未受阻,2023上半年一飛沖天,投資人紛紛押寶明日「可能性」而非眼下「實況」。
該等公司其實如今面臨三重挑戰:第一,基本面能否匹配高昂估值?其次,商品上架銷售後,初期資本支出能否回收並獲利?第三,一旦主流市場追上步伐、AI應用無所不在,上述獲利能持續幾時?這些問題都值得投資人深思。
2. 最振奮人心之突破不一定來自爆紅的應用方式
搶占新聞版面之AI應用往往極富想像力、令人驚奇,例:生成式AI能創造個人化電影。然而,鎂光燈背後,AI正應用於藥品開發、晶片設計等領域,以Google DeepMind之AI技術AlphaFold為例,2020年11月便獲科學界認可,尋得50年未解之生物問題答案,而這突破可有望大幅縮短藥品開發時間、提升成功率,最終降低成本。
AI技術能承擔大型語言模型、機器學習系統繁重運算工作,在學習所有先前設計、迅速模擬後可設計出新晶片架構,不僅效率更高,工程師亦能於過程中隨時修改,以利用生成式AI設計為例,便可將晶片功率、性能與面積大大提高。
3. 短期內科技巨頭將引領創新,但中期而言可為小型業者奠定成功基礎
按過往經驗,突破性技術出現後,新創、企業分拆或戰略轉型往往隨之而來,惟AI基礎設施投資金額龐大,故既有科技巨擘之外,短時間內難見顛覆式創新浪潮成形。然而,小型企業卻可靈活運用科技大廠的成果,打造專業且運算能力需求較低之模型,應用於明確的領域,最終裝置於智慧型手機中。
上述過程稱為「知識蒸餾」,亦即巨大複雜模型之知識流向單一小模型,可於現實限制下運作。大、小企業攜手合作可互利互惠,微軟收購Nuance Communications便是一個實例。
AI發展前景
2023年人工智慧成為投資熱門,可見日後類似ChatGPT之新創技術攻占媒體版面時,必定再度令投資人注目,當然未來發展可能出現受阻時期,但回顧AI自1940年起的演變,發展確實神速。
面對這飛躍進程,及早發現長遠贏家既是挑戰、亦是機遇,但迴避「過度炒作」之市場區塊、以免投資績效大傷更為重要。若能長期持有優良標的,並且嚴守估值紀律、緩和股價上下波動,來日將有機會締造佳績。
以AI領域而言,真正價值蘊藏於推動者而非採用者,因該等企業將受惠於1940年代以來AI技術不斷突飛猛進。過去十年機器人、自動化發展為AI未來潛力打開想像空間,若結合二者更為投資人帶來更多新機遇。