GenAI 可能會對經濟、部門和業務職能產生廣泛的影響。我們著眼於潛在影響並探討將受惠於新時代的投資策略。
22.08.2024
Frédérique Carrier加拿大皇家銀行歐洲有限公司董事總經理、投資策略主管
新興的科技不斷進展，推動各種創新，改變我們今天和未來的生活、工作和互動方式。RBC 財富管理的「創新」系列報告探討了這些變革的推動力，以及它們如何帶來引人注目的投資機會。
以下是本系列第 2 篇文章的摘要，探討生成式人工智能 (GenAI)。我們將專注於 GenAI 生態系統，同時 探討推動者與採用者，並聚焦於可能受到最大影響的行業。我們也探討將受惠於 GenAI 時代的投資策略。
GenAI 是機器學習的一種，使用者將資料輸入電腦後，電腦不僅可以解決許多問題並在過程中學習，還可以透過使用「大型語言模型」，像人類一樣提供意見。
由於其廣泛的潛在用途，GenAI 應用程式（如 2022 年 11 月推出的 ChatGPT）吸引了全世界的關注。
除此之外，GenAI 應用程式可以：
GenAI 有潛力從根本上改變任務的執行方式，就像 1980 年代末的電腦。
这项变革性科技无可避免地引发关于对经济影响的辩论。
麦肯锡全球研究院 2023 年的一项乐观预测显示，相对于 2023年全球刚超过 $100 万亿的 GDP，GenAI 每年将为全球增加 高达 $4.4 万亿的 GDP。
然而，这种极端乐观的态度并未得到普遍认同。麻省理工学院经济学研究所教授 Daron Acemoglu 在 2024 年 5 月的一篇论文中计算出，生产力每年只会增加 0.06%。
在接下来的章节中，我们将回顾 GenAI 科技的主要方面。
推動者大多數在科技產業運作，包括硬件、雲端運算平台和模型製作者。在科技產業之外，能源供應商和一些工業公司也是重要的推動者。
高效能的先進半導體有助於 GenAI，因為該科技需要輸入大量數據來訓練機器學習模型。
此類工作需要大量的運算能力，主要由圖形處理器（GPU）的半導體和定製的加速器晶片提供。兩者都能處理大量的數據，並同時執行大量的運算。英偉達是先進晶片的主要設計者，這些晶片用於訓練和運行 AI 模型，例如 OpenAI 的 GPT-4，也就是 ChatGPT 背後的大腦。設計公司外包給台積電（TSMC）替他們生產晶片。
英偉達目前仍占主導地位。英特爾和 Advanced Micro Devices 等老牌半導體公司正在推出競爭產品，而老牌雲端公司（包括 Google 的母公司 Alphabet、亞馬遜和微軟）現在也在設計自己的晶片，以減少對英偉達的依賴。許多小型公司，包括初創公司，也加入競爭。
除了 AI 半導體製造商之外，硬件也包括半導體設備製造商（例如 ASML）以及伺服器和網路設備製造商（例如 Dell 和 Amphenol）。
「雲端運算」一詞是指在網上使用電腦系統資源，例如數據儲存和運算能力。它讓人們使用這些資源，而無需直接管理這些資源。
大多數企業發現，鑑於基礎設施要求昂貴，在雲端中建立、 調整和運行大型人工智能模型比在本地安裝這個關鍵硬件平台更具成本效益。
AI 模型經過預先訓練以創建內容，並且可以進行調整以支援各種任務。微軟支持的 OpenAI 憑藉其 GPT 系列在早期處於領先地位，但現已出現了許多競爭，例如 Alphabet 和亞馬遜支持的 Anthropic（美國私人控股競爭對手），或法國一家私營的 AI 模型製造商Mistral。Facebook 的母公司 Meta，也在 2023 年創建了自己的模型 Llama。
數據中心已經是支援大規模數位化所需的重要基礎設施，對於 AI 服務而言更是不可或缺。數據中心的大小相當於多個美式足球場，擁有成千上萬的伺服器來處理和儲存網上資訊。
隨著 GenAI 的興起，將需要更多、更大的數據中心，因為訓練 GenAI 模型需要將數以千計的先進晶片置入數據中心，並長期全力運行。
數據中心需要使用大量能源。由於目前輸電網的限制，天然氣仍是重要的能源來源，不過隨著時間的推移，對可再生能源，尤其是核能這種更可靠的能源的需求應該會增加，因為大科技公司已承諾在未來 10 年內大幅降低碳使用量。
AI 數據中心也需要電力管理與配電系統，以確保有效率地使用電力，並需要工業級的冷卻系統方案，以便在處理數據時，伺服器的熱量仍能受到控制。
GenAI 的使用仍處於起步階段。根據 2023 年 11 月美國人口普查局的調查，不到 4% 的美國企業表示使用 AI 來生產商品和服務。
麥肯錫 2023 年的一份報告指出，GenAI 有四分之三的應用價值落在以下 4 個領域：軟件工程、行銷與銷售、客戶營運以及研發。
目前有接近 50% 的新程式碼是由 AI 所產生。該技術可幫助開發人員將編碼速度提高 50% 以上。
軟件工程已融入許多企業營運以及商品和服務中。
許多公司已經使用 AI 聊天機器人來提供客戶支援，但 GenAI將其提升到一個新的水平。例如，透過快速處理客戶資料和 客戶的瀏覽記錄，GenAI 可以根據其喜好找出量身定做的產品建議。
GenAI 可以顯著提高行銷材料的效率和效能。它可以減少草擬內容所需的時間，並確保品牌聲音和書寫風格一致。
在製造業，GenAI 可以優化設計，降低物流成本以及生產和測試時間。
在生物科技與生物製藥領域，GenAI 可透過草擬情境與篩選測試候選者，縮短試驗階段，加速複雜疾病的藥物開發。
硬件：
雲端運算：
GenAI 的採用仍處於起步階段。我們認為這項科技看來非常有前途，但充分發揮其潛力需要時間，並且需要強化管理和監管，以應對採用上帶來的挑戰。過去幾乎總是這樣，投資者高估
了 GenAI 在短期內的表現，但卻低估了該科技在長期方面的潛力。
銷售 AI 設備和軟件的推動者明顯是新科技的受益者，其估值顯著 上升。我們認為，投資組合可能會受益於 GenAI 基礎設施受惠者的投資，而最終的支出可能需要 10 年或更長時間才能實現。
至於 GenAI 的採用者，投資者應評估新科技的實施方式（例如增加銷售、降低成本或提高生產力），並密切注意競爭對手。如果競爭對手也在有效運用 GenAI，任何競爭優勢都可能迅速消失。
有關 GenAI 生態系統的詳細資訊，請參閱完整報告。
在即將發表的專題報告中，我們將進一步探討這項科技對各行各業產生的具體影響，以及它如何創造新的行業，尤其聚焦於對投資者的潛在機會。
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