生成式AI可能會改變我們的生活和工作方式，也可能顛覆科技股的投資格局。
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？
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。生成式AI比其前身強大得多的原因是使用機器學習(machine learning, ML)創造全新內容，與人類所產幾乎沒有差別。例如，可以在網路遊戲創造角色和故事情節、整理財務報告、甚至可以處理日益繁雜的客服問題。
由私人公司OpenAI研發、主要股東是微軟(Microsoft)，ChatGPT是最出名的範例。「GPT 」指的是「生成式預訓練轉換模型(Generative Pre-trained Transformer)」，根據大量、廣泛和非結構化的數據庫訓練的大型語言模型(LLM)。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20年取得長足進步。
瑞士百達資產管理數位科技、機器人科技和保安等策略的投資團隊表示，初步階段可以從3個主要科技領域中看到機會。
1.雲端基礎建設
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）。加起來約佔全球所有雲端容量的78%（圖1）。
圖1-雲端冠軍：2023年第一季雲端基礎設施服務商龍頭的全球市場佔比
2.半導體公司
AI或機器學習運算能力主要來自圖形處理器(GPU)的開發，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，半導體和半導體設備商亦為生成式AI的受惠者，因為隨著更多的運算、儲存和網路解決方案需求，半導體需求也正在增加，半導體製造設備商營收在2022年突破1,000 億美元，創下歷史新高，這絕非巧合。
晶片公司Nvidia一直是運算需求提高的主要受惠者之一，提供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。
大多數運算功能由更多的核心處理器(CPU)執行。英特爾(Intel)仍然是市場領導者，但超微半導體公司(AMD)近年來市場佔比也顯著增加。
然而，讓它們變得更小、更智慧、更便宜卻越發困難。事實上，現在設計一款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多款新的微晶片。
3.軟體公司
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，編寫程式的開發人員完成時間縮短了55%。
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，可以應需求出現符合版權的圖像。
當談到資安軟體時，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應該能夠更快檢測和回應攻擊。CrowdStrike和Palo Alto是兩家已經在其資安平台中採用AI的公司。資安還將保護AI應用中使用的數據以及確保該數據的品質。
AI 的發展前景中當然也含有風險，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。在某些情況下AI可以進行自我審查。例如，預訓練AI模型被用於審查內容，以防止出現惡意內容。使用者也要提高警覺，如果任由AI隨意發展，可能會對人類生活造成影響，甚至對社會構成更嚴重的威脅。
然而，隨著技術的發展，毫無疑問會找到解決方案。儘管意識到風險，瑞士百達依然認為如今AI正處於一個可以與15多年前iPhone的早期階段相提並論的轉折點，人工智慧科技正在徹底改變下一代科技，生成式AI顯然已經成為一種不可忽視的存在，巨大潛力尚待發掘。
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