人工智能的能力不斷提升，投資焦點由運算能力擴大至涵蓋用於建構網絡或流動應用程式的額外技術層面。因此，投資於人工智能翹楚或受惠者公司股票的機會日增。
我們最新發表的文章題為「人工智能無處不在」，概述人工智能主題，以及雲端運算和基礎科學與技術（包括半導體）如何推動人工智能發展1。該專題文章探討近期的一些發展，以及開發和使用人工智能的風險與挑戰。
人工智能由基礎科學和技術支持，例如：
- 雲端運算：對訓練及託管人工智能模型不可或缺
- 物聯網：收集人工智能應用程式所需的數據
- 半導體：為人工智能提供運算能力
- 網絡安全：保護人工智能系統及數據
- 可再生能源：有助確保為能源密集型人工智能操作持續供電。
人工智能的使用案例迅速擴展，包括為開發人員編製代碼和文檔；自動回應客戶要求；總結醫療報告；以及簡化銷售和市場推廣工作流程。這些應用有助提升生產力和效率。
人工智能技術的最新發展包括：使新的大型語言模型能夠進行複雜的推理和解難；使用戶與人工智能模型的互動更簡單直接；以及新一代半導體面世，以支持人工智能訓練和推論2。
運用雲端技術
雲端運算的優勢包括降低成本、可擴容、提升安全性及獲取先進技術，為人工智能開發和運用提供所需的基建及資源。因此，數碼基建投資對支持人工智能項目至為關鍵，包括數據中心、網絡設備和儲存系統。此外，為人工智能數據中心供電的冷卻系統、能源效益及可再生能源需求亦不斷增長。
在過去四年，美國三大雲端服務供應商的雲端收益增長超過30%，2023年的整體收益超過1,800億美元3。儘管如此，增長空間仍然龐大：現時只有約20%的總工作負載轉移至雲端。
雲端服務供應商、大型企業和政府實體現正投放大量資金，建立和裝備支持人工智能項目所需的數據中心。展望未來數年，我們認為數碼基建投資的前景向好。
現時，大部份資本投資集中於運算能力，從而帶動半導體需求。伺服器電腦及其他數據中心設備供應商有望錄得強勁增長。部份焦點可能轉向網絡和儲存設備投資，以支持大型語言模型及其他人工智能模型的訓練和推論。
我們預期開發和運用人工智能技術的長遠回報具吸引力。擴展至基建層面以外，並開發新應用程式或服務的公司，可望獲得較高的投資回報。然而，零部件成本高昂是一個關鍵變數。
主要投資機會
主要領域如下：
開發商：人工智能創新公司；訓練和託管人工智能模型的雲端服務供應商；半導體公司
基礎技術：高頻寬記憶體和網絡晶片；半導體資本設備和材料供應商；代工廠；網絡和數據儲存系統供應商；能源效益和替代能源方案（例如冷卻和太陽能板）供應商
數據供應商：擁有專有數據庫，可用於訓練人工智能模型並提供競爭優勢的公司
「受惠者」：利用人工智能優化產品及服務的公司。
挑戰及風險
例如包括加強版權和數據擁有權監管，使人工智能基建的創新及需求減慢。
此外，亦需避免偏見，產生準確的輸出，並確保能夠區分真實內容與虛假資訊。
最後，人工智能系統及數據需要防範網絡攻擊。
總結
人工智能可說是自互聯網時代初現以來最重要的科技主題。
隨著人工智能技術不斷發展，並日趨普及，我們相信上市股票的投資機會逐漸擴大。把握利好趨勢，同時避免潛在風險，便需要採取主動的投資管理策略。
[1] 作者： Pamela Hegarty and Derek Glynn
[2] 經訓練的機器學習模型可於沒有預期結果示例的情況下，從嶄新的數據得出結論（「推論」）。換言之，推論是人工智能模型的實際應用。
[3] 複合年增長率；分析建基於已安裝的伺服器基礎。資料來源：美國銀行全球研究，「2023 Year Ahead: A Tale of Two Halves」，2023年1月4日。
